공시 원문에서 확인된 근거를 먼저 봅니다

1. 데이터 출처와 문서 식별

공시.ai는 한국거래소 KIND의 신규 공시 정보와 금융감독원 OpenDART의 공개 데이터를 바탕으로 공시를 식별합니다. 각 항목에 회사명, 종목코드, 제출 시각, 제목과 원문 링크를 연결하며, 법적 효력이 있는 최종 문서는 해당 기관의 원문입니다.

정정공시는 가능한 경우 최초 문서와 후속 문서를 같은 사건으로 보고 변경된 숫자와 조건을 우선 확인합니다. 거래소 시장조치는 회사의 영업 공시와 구분해 시장 운영 안내라는 문서 성격을 반영합니다.

2. 공시 유형별 근거 구성

일반 공시는 제목과 원문에서 금액, 비율, 기간, 상대방, 정정 전후와 직접 위험 문구를 추려 분석 근거를 구성합니다. 문서 전체를 임의로 잘라 쓰지 않고 판단에 필요한 표와 문장 주변의 맥락을 보존합니다.

사업·반기·분기보고서는 OpenDART 연결재무제표를 우선 확인하고 원문에서 사업부문, 현금흐름, 유동성·차입금, 우발채무·소송, 잠재 희석, 감사·내부통제 항목을 별도로 확인합니다. 구조화 재무정보가 비어 있으면 원문 표의 단위와 연결·별도 기준을 보존해 핵심 지표 복원을 시도합니다.

3. 방향성 라벨과 출력 기준

방향성은 매우 긍정, 긍정, 중립, 부정, 매우 부정의 다섯 단계입니다. 이는 주가 예측이 아니라 해당 공시가 회사의 영업, 재무, 지배구조 또는 거래 위험에 주는 직접적 영향을 간략히 구분한 값입니다. 직접적이고 중대한 근거가 부족하면 극단적인 라벨을 사용하지 않습니다.

4. 숫자와 결과 검증

분석에 포함된 금액과 비율은 근거에 실제로 존재하는지 대조합니다. 큰 원화 금액은 억원·조원 단위로 변환해 표기 오류를 줄이고, 근거 없는 숫자나 비율이 발견되면 재검토합니다. 재검토 후에도 검증되지 않는 값은 공개하지 않는 것이 원칙입니다.

정기보고서는 재무 항목과 필수 원문 영역이 충분히 확보됐는지 별도로 검사합니다. 근거가 부족하면 성급한 분석을 내보내기보다 원문 확보를 기다립니다. 단순한 거래소 운영 안내처럼 방향성이 결정적인 일부 문서는 검증된 규칙을 적용해 일관성을 높입니다.

5. 알려진 한계와 정정

• 공시 원문 구조, 표 병합, 스캔 이미지와 XBRL 태그 품질에 따라 일부 값이 누락될 수 있습니다.
• 비밀유지로 공개되지 않은 계약 상대방이나 세부 조건은 분석할 수 없습니다.
• 정정 문서가 제출되면 기존 요약과 판단이 달라질 수 있습니다.
• 방향성 라벨은 공시 자체에 대한 분류이며 미래 주가와 수익률을 예측하지 않습니다.
• 시세 반응 정보는 데이터 제공 시점과 시장 상태에 따라 지연되거나 비어 있을 수 있습니다.

오류나 누락은 공시 링크와 확인한 항목을 ops@0si.ai로 보내 주세요. 원문과 비교해 수정 필요성을 검토합니다.