루미너리북스에 오신 것을 진심으로 환영합니다!
책의 힘을 믿는 모든 이들을 위한 특별한 공간에 오신 걸 환영합니다.
우리의 이야기는 단순한 페이지를 넘어선 독서의 여정과도 같습니다. 루미너리북스는 독자들에게 새로운 시선, 깊이 있는 통찰, 그리고 마음의 울림을 전하는 도서로 가득합니다.
여기서 시작되는 만남이 더 많은 지식과 감동으로 이어지기를 바랍니다.
책을 통해 세상을 더 넓게, 더 깊이 바라보고자 하는 여러분의 여정에 루미너리북스가 늘 함께하겠습니다.

혁신과 문학적 가치를 향한 여정

루미너리북스는 창의성과 지성의 완벽한 조화를 통해 출판의 새로운 지평을 여는 선구적인 출판사입니다. 우리는 단순한 책 출판을 넘어, 문화를 창조하고 지식을 전파하는 플랫폼으로서의 역할을 자부합니다.

AI 기반 자동 검수 시스템

“출판 품질 보증의 새로운 패러다임”

루미너리북스는 RAG 기반 지식 검증 엔진멀티 에이전트 협업 시스템을 결합한 차세대 AI 자동 검수 파이프라인을 통해, 모든 출판물의 사실 정확성·맞춤법·문체 일관성을 사람이 미처 발견하지 못하는 영역까지 빈틈없이 검증합니다.

AI-Powered Quality Assurance
30분
AI 기반 자동 검수로
책 한 권을 30분 이내에 완전 검수합니다
사실 검증 · 맞춤법 · 문법 · 문체 일관성 · 용어 통일성까지, 모든 항목을 한 번에.
📎 실제 검수 결과를 직접 확인해 보세요
장르별 도서를 AI가 검수한 실제 리포트입니다

석박사급 검수가 가능한가

루미너리북스의 검수 시스템은 GPT-5.4 Pro를 베이스 엔진으로 사용합니다. 이 모델은 박사급 과학 문제(GPQA Diamond)에서 94.4%, 44개 전문 직종 업무에서 현직 전문가의 83%를 능가한 프론티어 AI입니다.

GPT-5.4 Pro vs. 인간 전문가

GPQA Diamond · GDPval · OSWorld · 2026.03 기준

GPT-5.4 Pro (루미너리 베이스)
박사급 전문가
일반 비전문가
랜덤 추측
GPQA Diamond
석박사급 과학 문제
(생물·화학·물리)
94.4%
69.7%
34.0%
25.0%
GDPval
44개 직종 전문 업무
(법률·금융·의료 등)
83.0%
70.9% (이전 세대)
OSWorld
컴퓨터 자율 조작
(데스크톱 환경)
75.0%
72.4%
출처 — GPQA Diamond: Rein et al. (2023), Epoch AI · GDPval/OSWorld: OpenAI GPT-5.4 공식 발표 (2026.03.05) · Artificial Analysis · TechCrunch · The Next Web
✦ 루미너리북스 검수 시스템의 베이스 엔진

루미너리북스는 이 GPT-5.4 Pro를 베이스 엔진으로 채택하고, 여기에 RAG 지식 검증과 멀티 에이전트 오케스트레이션을 결합했습니다. 박사급 전문가를 24.7%p 상회하는 모델이 사실 검증·맞춤법·문체·법률 리스크 등 7개 전문 영역에서 동시에 작동하므로, 각 분야 석박사급 전문가 7명이 한꺼번에 원고를 교차 검증하는 것과 동등한 수준의 검수 정확도를 기대할 수 있습니다.

검수 사례 ① : 과학 수치 검증

도서: 청소년을 위한 교양 환경화학
메탄(CH₄) 온실효과 배수
원문

“메탄 분자는 이산화탄소보다 21배나 강한 온실효과를 나타냅니다”

교정
28배
(IPCC 6차 보고서, 2021)
왜 틀렸나: 21배는 1995년 IPCC 2차 보고서 수치. 30년 전 데이터가 교과서에 그대로 남아있던 것
아산화질소(N₂O) 온실효과 배수
원문

“이산화탄소보다 300배나 강한 온실효과를 나타낼 뿐만 아니라…”

교정
273배
(IPCC 6차 보고서, 100년 GWP 기준)
왜 틀렸나: 300배는 IPCC 3차 보고서(2001) 수치. 역시 20년 이상 된 outdated 데이터
대기 중 CO₂ 농도
원문

“이산화탄소 농도가 280ppm에서 400ppm 이상으로 증가하면서”

교정
423.9ppm
(2024년 전 지구 평균, NOAA 공식 데이터)
왜 틀렸나: 400ppm은 2013년경 돌파한 수치. 원고 작성 시점에 이미 420ppm 이상이었음
대기 중 메탄 농도
원문

“산업화 이전 722ppb에서 현재 1884ppb160퍼센트 증가”

교정
1929.6ppb · 170%+
(2024년 기준)
왜 틀렸나: 1884ppb는 2012년경 수치. 특히 2007년 이후 증가속도가 재가속 중

과학 교양서에서 가장 흔한 오류 — 교과서·위키에 남아있는 ‘옛날 수치’를 그대로 인용. IPCC 보고서는 수천 페이지 영문 원문이라 편집자가 직접 확인하기 어려움. AI는 최신 데이터를 벡터DB에 임베딩하여 자동 대조합니다.

검수 사례 ② : AI가 직접 계산하여 수치를 검증

도서: 청소년을 위한 교양 환경화학
공기 한 모금 속 분자 수 & 세는 데 걸리는 시간
AI INTERNAL COMPUTATION · CROSS-VERIFICATION
원문 (교정 전)
“공기 한 모금 속에 2500만 조 개가 넘는 분자…
모든 사람이 세면 80억 년
교정 결과
분자 수: 2.5×1022
소요 시간: 약 10만 년
⚠️
숫자 하나 틀리면 연쇄 오류 — 분자 수 ×1,000 과소 기재, 시간 ×80,000 과대 기재
AI 내부 계산 과정 (자동 교차 검증)
Step 1 — 원문 “2500만 조” = 2500만 × 1012 = 2.5 × 1019 (원문 수치 파싱)
Step 2 — 아보가드로 수 6.022 × 1023 과 호흡량 500mL로 직접 계산
Step 3 — 표준 상태 기체 1mol = 22.4L → 500mL = 0.5/22.4 ≈ 0.0223mol
Step 4 — 0.0223 × 6.022 × 10231.34 × 1022 → 약 2.5 × 1022 개 (공기 혼합 기체 보정 포함)
Step 5 — 원문과의 차이: 2.5×1022 ÷ 2.5×1019 = ×1,000 (1000배 과소 기재)
Step 6 — 세는 시간: 2.5×1022 ÷ 80억 명 ÷ 초당 1개 = 약 10만 년 (원문 80억 년과 ×80,000 차이)

읽으면 그럴듯해 보이지만 실은 1,000배 틀린 숫자 — 편집자 수십 명이 모여도 잡기 어려운 오류입니다. AI는 아보가드로 수(6.022×10²³)와 호흡량(500mL) 같은 기초 상수를 내부적으로 직접 대입·계산하여, 원문의 수치가 물리적으로 타당한지 교차 검증합니다. 단순히 데이터를 검색하는 것이 아니라, 직접 계산하여 검증하는 능력이 핵심입니다.

검수 사례 ③ : 역사 연대 · 기관 오류

도서: 사막의 대학, 팀북투 학문 공동체의 천년
프랑스군 점령 연도
원문

1893년 프랑스군이 도시를 점령했고, 1960년 말리가 독립할 때까지 프랑스 수단 식민지의 일부로 남았다”

교정
1894년
왜 틀렸나: 프랑스군의 팀북투 입성은 1894년 1월. 1년 차이지만 역사 서술에서 연도 오류는 치명적. 편집자가 19세기 프랑스 서아프리카 식민사 연표를 외우고 있을 수 없음
레오 아프리카누스 방문 연도
원문

1526년 레오 아프리카누스는 팀북투를 방문하고 기록했다”

교정
16세기 초
왜 틀렸나: 레오 아프리카누스의 정확한 팀북투 방문 시점은 학계에서도 논쟁 중 (1510년대 추정이 유력). ‘1526년’은 그의 저서 완성 연도이지 방문 연도가 아님. 확실하지 않은 연도를 단정적으로 쓴 오류를 AI가 ’16세기 초’로 완화
아흐마드 바바 연구소 설립 연도
원문

2001년 남아프리카공화국 정부의 자금 지원으로 아흐마드 바바 연구소가 설립되었다”

교정
1973년 공식 개관
2009년 남아공 지원 새 건물
왜 틀렸나: 연구소는 1973년에 이미 개관한 기관. 2009년에 남아공 자금으로 새 건물을 지은 것을 ‘2001년 설립’로 잘못 기술. 아프리카 학술기관의 연혁을 아는 편집자는 거의 없음
알-아즈하르 설립 시기
원문

“카이로는 아즈하르 대학이 있는 곳이었고, 9세기 이후 이슬람 학문의 중심지 중 하나로 기능해왔다”

교정
알-아즈하르 · 10세기 말부터
왜 틀렸나: 알-아즈하르(정식 표기)는 970년 설립, 즉 10세기 말. ‘대학’이라는 명칭도 부정확 — 원래는 모스크로 시작. 이슬람 교육사의 기본 사실이지만 비전공자에겐 생소
TIMBUKTU

4개 오류의 공통점: 모두 ‘대략 맞는 것 같지만 정확하지 않은’ 유형. 1년 차이, 30년 차이, 1세기 차이까지 — AI는 RAG 벡터DB에서 수백만 건의 역사 문헌을 밀리초 단위로 대조하여 미세한 연대 오류를 체계적으로 탐지합니다.

엔드투엔드 자동 검수 아키텍처

원고 입력부터 최종 승인까지, 모든 프로세스가 AI 에이전트 오케스트레이션으로 작동합니다. 사람의 개입 없이도 출판 품질 기준을 충족하는 완전 자동화 파이프라인입니다.
⟐   LUMINARY QA PIPELINE v3.0   ⟐
📄
원고 입력
텍스트 추출 · 구조 분석
챕터 · 문단 자동 파싱
🧠
RAG 지식 검증
벡터 DB 검색 · 사실 대조
신뢰도 스코어링
🔍
맞춤법 · 문법 검사
한국어 형태소 분석
띄어쓰기 · 조사 검증
✍️
문체 일관성 분석
톤 · 어조 · 존칭 일관성
장르별 문체 프로파일링
⚖️
멀티 에이전트 합의
에이전트 간 교차 검증
최종 판정 투표 시스템
검수 리포트 생성
수정 제안 · 신뢰도 리포트
자동 교정 적용

RAG 기반 사실 검증 엔진

단순히 텍스트를 생성하는 AI가 아닙니다. 검증 가능한 지식 소스에 기반하여 모든 문장의 사실관계를 실시간으로 대조하는 Retrieval-Augmented Generation 시스템입니다.

🔗 RAG Pipeline

Retrieval-Augmented Generation for Fact Verification
01

문장 단위 클레임 추출 (Claim Extraction)

원고의 모든 문장을 분석하여 검증이 필요한 사실적 주장(claim)을 자동으로 식별하고 추출합니다. 수치, 날짜, 인명, 사건 등 팩트 체크 대상을 지능적으로 분류합니다.

02

벡터 데이터베이스 검색 (Retrieval)

추출된 클레임을 임베딩 벡터로 변환하여, 수백만 건의 검증된 지식 소스(학술 논문, 백과사전, 공인 통계 등)에서 관련 근거 문서를 밀리초 단위로 검색합니다.

03

근거 기반 사실 대조 (Augmented Verification)

검색된 근거 문서와 원문 클레임을 LLM이 비교 분석합니다. 단순 키워드 매칭이 아닌 문맥적 의미 대조(semantic comparison)를 수행하여 미묘한 사실 오류까지 포착합니다.

04

신뢰도 스코어링 (Confidence Scoring)

각 클레임에 대해 0~100점의 사실 신뢰도 점수를 부여합니다. 70점 미만 항목은 자동 플래깅되어 수정 제안과 함께 근거 출처가 리포트에 첨부됩니다.

7개의 전문 AI가 함께 검수합니다

하나의 AI에 모든 것을 맡기지 않습니다. 루미너리북스의 멀티 에이전트 시스템은 각 분야에 특화된 7개의 독립 AI 에이전트가 병렬로 작동하며, 상호 교차 검증을 통해 단일 AI의 한계를 극복합니다.
🔬
팩트체커
사실관계 검증 전담
RAG 파이프라인 운용
📝
그래머리안
맞춤법 · 문법 · 띄어쓰기
한국어 형태소 분석
🎨
스타일리스트
문체 일관성 · 톤 분석
장르별 어조 프로파일
🔗
컨시스턴시
전후 문맥 일관성
용어 · 인명 통일성
📊
데이터가드
수치 · 통계 정확성
단위 변환 검증
⚖️
컴플라이어
저작권 · 법적 리스크
민감 표현 감지
🎯
오케스트레이터
에이전트 조율 · 최종 판정
합의 알고리즘 실행

검수의 모든 것을 자동으로

사실 검증부터 맞춤법, 문체, 일관성까지 — 숙련된 편집자 팀이 수행하는 모든 검수 항목을 AI가 더 빠르고, 더 정밀하게 수행합니다.
🧠

RAG 사실 검증

수백만 건의 검증된 지식 소스를 실시간 검색하여, 원고 속 모든 사실적 주장의 정확성을 근거와 함께 검증합니다. 할루시네이션을 원천 차단합니다.

Vector DB + LLM Reasoning
✏️

한국어 맞춤법 검사

한국어 형태소 분석 엔진 기반의 정밀 맞춤법 · 띄어쓰기 · 조사 검증. 표준어 규정과 최신 한글 맞춤법 가이드를 실시간 반영합니다.

Morphological Analysis
🎭

문체 일관성 분석

도서 전체의 어조, 존칭 레벨, 문장 길이 패턴을 프로파일링하여, 문체의 흔들림을 실시간 감지하고 통일된 톤을 유지합니다.

Style Profiling Engine
🔄

교차 검증 합의

7개 에이전트의 검수 결과를 상호 대조하는 합의 알고리즘. 다수결 투표와 신뢰도 가중 방식으로 오탐(false positive)을 최소화합니다.

Consensus Protocol
📋

자동 리포트 생성

검수 완료 후, 모든 발견 사항을 카테고리별로 정리한 상세 리포트를 자동 생성합니다. 수정 제안, 근거 출처, 신뢰도 점수가 포함됩니다.

Automated Reporting

실시간 자동 교정

명확한 오류(오탈자, 띄어쓰기)는 자동 교정 옵션을 제공하며, 판단이 필요한 항목은 수정 제안과 함께 편집자에게 전달합니다.

Auto-Correction + Human-in-the-Loop

검수를 넘어, 도서 내지 전체
AI가 자동으로 디자인합니다

루미너리북스가 원고만 입력하면 도서의 내지 전체를 자동으로 디자인하는 AI 에이전트 기반 시스템을 자체 개발했습니다. 표지 디자인 자동화를 넘어 내지 전체의 편집 디자인은 물론, 원고 내용을 분석해 인포그래픽까지 자동 생성·삽입하는 시스템은 국내외를 통틀어 최초 사례로 평가됩니다.
⟐   LUMINARY INTERIOR DESIGN AGENT PIPELINE   ⟐
📄
원고 파일 입력
텍스트 업로드
장르 · 구조 자동 인식
📑
목차 · 구조 분석
챕터 분리 · 섹션 구성
페이지 흐름 자동 설계
🎨
레이아웃 · 타이포
판형별 최적 레이아웃
서체 · 행간 자동 적용
📊
인포그래픽 생성
내용 파악 기반 시각 자료
차트 · 다이어그램 자동 삽입
📖
최종 파일 출력
인쇄용 PDF · 전자책
상용 출판 품질 완성
루미너리북스 AI 에이전트 내지 디자인 시스템 개요도
LUMINARY INTERIOR DESIGN AGENT — SYSTEM OVERVIEW
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원고의 맥락을 이해하고,
스스로 판단하여 디자인합니다

단순히 정해진 템플릿에 텍스트를 흘려 넣는 수준이 아닙니다. AI 에이전트가 원고의 주제와 서술 흐름을 이해하고, 독자의 이해를 돕기 위해 필요한 시각 자료를 자율적으로 판단하여 제작·배치합니다.
📑

목차 · 구조 자동 구성

원고 파일을 입력하면 AI 에이전트가 텍스트의 구조를 자동 분석하여 목차를 구성하고, 각 챕터별 페이지 분배와 섹션 계층을 최적화합니다.

Auto Structure Analysis
🖋️

레이아웃 · 타이포그래피

도서의 장르와 성격을 파악하여 최적의 판형, 여백, 서체, 행간을 자율 설계합니다. 전문 편집 디자이너의 수작업을 AI 에이전트가 자율적으로 판단하고 실행합니다.

Adaptive Layout Engine
📊

인포그래픽 자동 생성·삽입

AI가 원고의 내용을 직접 분석한 뒤, 본문 맥락에 적합한 차트·다이어그램을 자동 생성하여 최적 위치에 삽입합니다. 저자나 편집자가 별도로 의뢰할 필요가 없습니다.

Context-Aware Infographics
📖

인쇄 · 전자책 동시 출력

인쇄용 PDF와 전자책 포맷을 동시에 생성합니다. 별도의 변환 작업 없이 하나의 파이프라인에서 상용 출판 수준의 최종 파일이 완성됩니다.

Multi-Format Output
AI 에이전트 내지 편집 디자인 실제 예시
AI AGENT INTERIOR DESIGN — ACTUAL OUTPUT EXAMPLE
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AI가 원고를 읽고 자동 생성
인포그래픽 대표 예시

저자나 편집자가 별도로 의뢰하지 않아도, AI 에이전트가 원고의 내용을 분석하여 독자의 이해를 돕는 인포그래픽을 자율적으로 생성합니다. 아래는 실제 도서에 삽입된 결과물입니다.
📜 교양 역사서 — 흑사병과 유럽의 대변화
AI 자동 생성 인포그래픽 — 교양 역사서: 흑사병과 유럽의 대변화
🔍 클릭하여 확대
🔬 교양 화학서 — 알켄과 알카인의 구조
AI 자동 생성 인포그래픽 — 교양 화학서: 알켄과 알카인의 구조
🔍 클릭하여 확대

1권당 3~5분,
기존 대비 수백 배 단축

AI 에이전트 시스템
3–5분
도서 1권 내지 디자인 전 과정
목차 구성 → 레이아웃 → 인포그래픽 → 출력
기존 수작업
수일~수 주
전문 편집 디자이너 기준
원고 검토 → 레이아웃 설계 → 스타일 적용
✦ 적용 계획 및 상용화 전망

2026년 4월부터 자사 신간에 우선 적용하며, 외부 출판사·콘텐츠 기업 대상 상용 판매도 검토 중입니다. AI 에이전트가 장르와 성격에 맞는 디자인을 자율 판단하므로 결과물은 상용 출판 수준을 충족합니다.

✦ 루미너리북스의 비전

출판 제작 공정의 효율성을 끌어올리는 것을 넘어, AI가 출판 산업에서 수행할 수 있는 역할 자체를 확장합니다. 궁극적으로 누구나 양질의 도서를 효율적으로 제작할 수 있는 환경을 만들어 나가겠습니다.

기술이 출판의 품질을 보장할 때,
비로소 저자는 창작에만 집중할 수 있습니다.
루미너리북스는 AI를 통해 그 약속을 실현합니다.

— Luminary Books AI Quality Assurance Team

AI가 지키는 출판 품질,
직접 경험해 보세요

루미너리북스의 AI 자동 검수 시스템에 대해 더 알고 싶으시다면, 언제든 문의해 주세요.

✉   luminary@gaisys.com
이메일로 문의하시면 빠르게 답변드리겠습니다.
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문학과 지식 창조에 대한 열정

2022년 설립된 루미너리북스는 첨단 인공지능 기술과 전통적 출판의 가치를 융합하여 출판 산업의 새로운 패러다임을 제시하는 혁신적인 테크 기반 출판사입니다. 우리는 AI 기술을 활용한 스마트 퍼블리싱으로 작가, 편집자, 독자 모두에게 혁신적인 가치를 제공합니다.

문학 시리즈

  • 한국문학 르네상스 프로젝트
  • 세계문학 큐레이션
  • 신진작가 발굴 프로그램
  • 독립출판 에세이

학술 출판

  • 대학교재 및 전문서적
  • 연구 논문집
  • 학술 저널
  • 디지털 교육 자료

어린이·청소년

  • 창의력 개발 도서
  • 교양 학습만화
  • 진로탐색 시리즈
  • 글로벌 시민교육

디지털 콘텐츠

  • 오디오북 제작
  • 전자책 플랫폼
  • 인터랙티브 교육
  • 콘텐츠 멀티미디어 북

마케팅 지원

  • 온·오프라인 프로모션
  • 독자 커뮤니티 구축
  • 북토크 및 사인회
  • SNS 마케팅 전략

원고 개발 솔루션

루미너리북스의 AI 작가 지원 시스템이 실시간으로 원고를 분석하고 개선점을 제시합니다. 인공지능과 전문 편집자의 협업을 통해 최고의 퀄리티를 보장합니다.

인공지능 기반 작가 지원 시스템

전자책 전문 출판의 새로운 지평”

2022년 설립된 루미너리북스는 ‘디지털 퍼스트’ 철학을 바탕으로 전자책 시장의 혁신을 주도하고 있습니다. 우리는 최신 생성형 AI 기술을 활용하여 작가의 창작부터 독자의 읽기 경험까지 출판의 전 과정을 혁신적으로 재정의합니다.

루미너리 AI 라이팅 어시스턴트

  • 실시간 스토리 구조 분석 및 제안
  • 캐릭터 발전 및 일관성 체크
  • 플롯 홀 자동 감지
  • 장르별 맞춤형 문체 조언
  • 시장 트렌드 기반 소재 제안

지능형 교정 시스템

  • 문법 및 맞춤법 실시간 교정
  • 문체 일관성 검사
  • 스토리 긴장감 분석
  • AI 기반 독자 반응 예측
  • SEO 최적화 제목 추천