VERIFY · AJFI-O 3.0 SCORING ENGINE (DEMO)

AJFI-O 3.0 채점 엔진 검증 데이터센터

아래 결과는 실제 운영 엔진을 단순화한 Mock 시뮬레이션입니다. 입력값을 바꾸면 CTE·앙상블 판정·국제 표준 배지 메타데이터가 실시간으로 다시 계산됩니다.

토큰 효율성 C_TE
0.765
추론 72 · 품질 84
앙상블 가중 평균
85.1
LLM-as-a-Judge 3-cross
최종 점수
85.1
패널티 없음
VERDICT
PASS · 인증 적격
AJFI-O 3.0 SPECIFICATION · 자동 루브릭 변환 엔진
LIVE 시뮬레이션

내 지원 패턴을 골라보세요. 예시 입력을 바꾸면 3대 정량 지표 대시보드 수치가 즉시 다시 계산되어 원장에 적재됩니다.

예시 입력 — 내 지원 패턴 선택
프롬프트 추론 깊이 D_reason72

사고 흔적·근거의 깊이

산출물 품질 Q_out / T_in84

입력 토큰 대비 산출물 가치 밀도

최종 점수85.1
PASS 블록체인 원장 실시간 적재
TASK COMPLETION METRIC
과업 완수도 지표
AQF compliance 스킬 입증 지침
79%competency coverage

호주 AQF(Australian Qualifications Framework) 호환 역량 단위(Unit of Competency)로 12주 실행 로그를 분해하고, 각 과업의 증거 기반 달성 여부를 자동 루브릭으로 변환·채점합니다.

OUTPUT QUALITY METRIC
산출물 품질 지표
3-LLM Judge Cross-Ensemble
85.1bias-removed 98.9%

GPT · Claude · Gemini 3종 심판 모델의 교차 앙상블에 Position-Bias Mitigation(위치 편향 완화) 알고리즘과 입력 셔플을 적용해 자기선호·순서 편향을 제거한 절대 품질 점수를 산출합니다.

TOKEN EFFICIENCY METRIC
토큰 효율성 지표
C_TE Tracker
0.765value / token quota

소모된 API 쿼터 비용 대비 도출된 산출물의 비즈니스 가치를 정량 채점합니다. 무지성 복붙·과소비를 적발하고, 비용 대비 가치 밀도를 0~1 스코어로 원장에 적재합니다.

ADVISORY GOVERNANCE · 절대 공정성 시스템

미국·일본·중국·한국 4개국 역량평가 프로그램 시스템 원천 연구진, 실리콘밸리 빅테크 시니어 에이전트 엔지니어 5인, 대기업 의사결정권자 50인이 공동 자문하며, 평가자 간 교차 일치도(QWK · Quadratic Weighted Kappa 통계 보정) 검증을 거친 절대 공정성 시스템으로 운영됩니다.

🇺🇸 USA🇯🇵 JAPAN🇨🇳 CHINA🇰🇷 KOREAQWK 교차 일치도 보정엔지니어 5 · 의사결정권자 50
MICROCREDENTIAL ANCHOR

Issued via Credential Protocol on ResidencyOS. W3C VC 2.0 & Open Badges 3.0 국제 표준을 준수하며, Ed25519 암호화 서명(encrypted cryptographic signatures)으로 무결성을 보장합니다. Greenhouse · Lever 등 ATS API와 직접 연동되어 글로벌 B2B HR 시장에서 1-Click으로 검증됩니다.

W3C VC 2.0 Open Badges 3.0 Ed25519 Signature Greenhouse / Lever ATS Blockchain Anchored
AJFI-O 3.0 점수 시뮬레이터
72
20 미만이면 무지성 복붙으로 적발되어 -50점 자동 부과
84
입력 토큰 대비 산출물의 가치 밀도
Position Bias 제거율
98.9%
환각 리스크
1.4%
복붙 패널티
0pt
판정
PASS
C_TE = ((Q/100·0.6 + D/100·0.4) ^ 1.15) = 0.765
LLM-as-a-Judge 3종 크로스 앙상블
Judge-A
openai/gpt-5.5
87.1
weight 0.333
Judge-B
anthropic/claude-opus
82.9
weight 0.333
Judge-C
google/gemini-3.1-pro
85.6
weight 0.333

입력 데이터 셔플 알고리즘으로 위치 편향·자기선호 편향을 제어하고, 3종 모델의 가중 평균으로 환각 리스크를 실시간 통제합니다.

W3C VC 2.0 · Open Badges 3.0 배지 메타데이터 (증명용 JSON)
Holder · Sofia RossiValidator · AmorePacific (과제 출제 기업)finalScore · 85.1verdict · PASS
{
  "@context": [
    "https://www.w3.org/ns/credentials/v2",
    "https://purl.imsglobal.org/spec/ob/v3p0/context-3.0.3.json"
  ],
  "id": "urn:uuid:etn-vc-619aa3e3",
  "type": [
    "VerifiableCredential",
    "OpenBadgeCredential"
  ],
  "issuer": {
    "id": "https://etnnews-scaleup.io/issuers/scaleup-tf",
    "type": [
      "Profile"
    ],
    "name": "전자신문 SCALE-UP TF"
  },
  "validFrom": "2026-05-12T09:00:00Z",
  "credentialSubject": {
    "id": "urn:resident:RES-2026-ETN-0427",
    "type": [
      "AchievementSubject"
    ],
    "name": "Sofia Rossi",
    "achievement": {
      "id": "https://etnnews-scaleup.io/achievements/ajfi-o-3.0",
      "type": [
        "Achievement"
      ],
      "name": "AJFI-O 3.0 직무 역량 인증",
      "description": "AJFI-O 3.0 채점 엔진(LLM-as-a-Judge 3종 크로스 앙상블 + 토큰 효율성 지표)으로 검증된 AI 직무 수행 역량.",
      "criteria": {
        "narrative": "대기업 브리프 과제를 가상 워크룸 OS에서 직접 해결하고, 실행기록 기반으로 채점·검증됨."
      }
    }
  },
  "ext:ajfiResult": {
    "engine": "AJFI-O 3.0",
    "finalScore": 85.1,
    "verdict": "PASS",
    "tokenEfficiency_CTE": 0.765,
    "promptReasoningDepth": 72,
    "outputQuality": 84,
    "penalty": 0,
    "ensemble": {
      "method": "LLM-as-a-Judge 3-cross",
      "biasRemovalRate": 98.9,
      "hallucinationRisk": 1.4,
      "judges": [
        {
          "name": "Judge-A",
          "model": "openai/gpt-5.5",
          "score": 87.1,
          "weight": 0.333
        },
        {
          "name": "Judge-B",
          "model": "anthropic/claude-opus",
          "score": 82.9,
          "weight": 0.333
        },
        {
          "name": "Judge-C",
          "model": "google/gemini-3.1-pro",
          "score": 85.6,
          "weight": 0.333
        }
      ]
    },
    "validator": "AmorePacific (과제 출제 기업)",
    "program": "대기업 브리프 — AI 직무전환 실증 과제"
  },
  "credentialStatus": {
    "id": "https://etnnews-scaleup.io/verify/etn-vc-619aa3e3",
    "type": "BlockchainAnchoredStatus2026"
  },
  "proof": {
    "type": "DataIntegrityProof",
    "cryptosuite": "eddsa-rdfc-2022",
    "created": "2026-05-12T09:00:00Z",
    "verificationMethod": "https://etnnews-scaleup.io/issuers/scaleup-tf#key-1",
    "proofPurpose": "assertionMethod",
    "proofValue": "zetn-vc-619aa3e3MOCKSIGNATUREbase58btc"
  }
}

본 JSON은 위·변조가 불가능한 블록체인 앵커링 디지털 배지 원장 포맷의 데모 샘플입니다. B2B HR 시스템 (Greenhouse · Lever) 및 LinkedIn API와 연동 가능한 표준 구조를 따릅니다.

본 화면의 점수·판정·배지 메타데이터는 데모용 Mock 데이터입니다. 실제 인증은 검증자·Attending의 사람 검토를 함께 기록하며, AI가 최종 평가를 대체하지 않습니다.