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graph TD
    A[예비 금지 명령 승인 요건] --> B[실질적 승소 가능성]
    A --> C[회복 불가능한 손해 위험]
    A --> D[이익형량 균형]
    A --> E[공공이익 부합]
    
    B --> B1[법적 주장의 타당성]
    B --> B2[증거의 우세]
    
    C --> C1[금전 배상으로 보상 불가]
    C --> C2[시급성 입증]
    
    D --> D1[원고 피해 vs 피고 부담]
    
    E --> E1[공중에 미치는 영향]

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graph LR
    A[정부 규제 압박] --> B[데이터 접근 요구]
    A --> C[모델 공개 요구]
    A --> D[안전성 검증 강제]
    
    B --> E[기업 방어 전략]
    C --> E
    D --> E
    
    E --> F[행정적 이의 제기]
    E --> G[법정 소송]
    E --> H[예비 금지 명령 신청]
    
    H --> I[임시 조치 획득]
    I --> J[본안 소송 진행]

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from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import List

class RiskLevel(Enum):
    LOW = 1
    MEDIUM = 2
    HIGH = 3
    CRITICAL = 4

@dataclass
class ComplianceRisk:
    category: str
    description: str
    risk_level: RiskLevel
    mitigation: str

class AIComplianceChecker:
    """AI 모델 및 데이터의 규제 리스크 평가 도구"""
    
    def __init__(self, model_name: str):
        self.model_name = model_name
        self.risks: List[ComplianceRisk] = []
    
    def assess_data_exposure(self, training_data_sources: List[str]) -> RiskLevel:
        """학습 데이터 출처별 노출 리스크 평가"""
        sensitive_sources = ['healthcare', 'financial', 'government', 'pii']
        risk_score = 0
        
        for source in training_data_sources:
            if any(s in source.lower() for s in sensitive_sources):
                risk_score += 2
        
        if risk_score >= 4:
            return RiskLevel.CRITICAL
        elif risk_score >= 2:
            return RiskLevel.HIGH
        elif risk_score >= 1:
            return RiskLevel.MEDIUM
        return RiskLevel.LOW
    
    def assess_model_access(self, requires_source_code: bool, 
                           requires_weights: bool) -> RiskLevel:
        """정부의 모델 접근 요구 수준별 리스크 평가"""
        if requires_source_code and requires_weights:
            return RiskLevel.CRITICAL
        elif requires_weights:
            return RiskLevel.HIGH
        elif requires_source_code:
            return RiskLevel.MEDIUM
        return RiskLevel.LOW
    
    def generate_injunction_checklist(self) -> List[str]:
        """예비 금지 명령 신청을 위한 체크리스트 생성"""
        return [
            "✓ 실질적 승소 가능성 입증 자료 확보",
            "✓ 회복 불가능한 손해 구체적 수치화",
            "✓ 긴급성 입증 (타임스탬프 포함)",
            "✓ 공공이익 분석 보고서 작성",
            "✓ 대체 수단 검토 문서화",
            "✓ 보안 담당자 선언문 준비"
        ]

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# 실행 예시
if __name__ == "__main__":
    checker = AIComplianceChecker("Claude-3.5")
    
    # 데이터 노출 리스크 평가
    data_risk = checker.assess_data_exposure([
        "public_web", "licensed_books", "government_reports"
    ])
    print(f"데이터 노출 리스크: {data_risk.name}")
    
    # 모델 접근 리스크 평가
    access_risk = checker.assess_model_access(
        requires_source_code=False, 
        requires_weights=True
    )
    print(f"모델 접근 리스크: {access_risk.name}")
    
    # 예비 금지 명령 체크리스트 출력
    print("
[예비 금지 명령 신청 체크리스트]")
    for item in checker.generate_injunction_checklist():
        print(item)

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데이터 노출 리스크: MEDIUM
모델 접근 리스크: HIGH

[예비 금지 명령 신청 체크리스트]
✓ 실질적 승소 가능성 입증 자료 확보
✓ 회복 불가능한 손해 구체적 수치화
✓ 긴급성 입증 (타임스탬프 포함)
✓ 공공이익 분석 보고서 작성
✓ 대체 수단 검토 문서화
✓ 보안 담당자 선언문 준비

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graph TD
    A[정부 요구 수신] --> B{요구 유형 분류}
    B --> C[정보 제출 요구]
    B --> D[접근 권한 요구]
    B --> E[행위 금지/제한]
    
    C --> C1[데이터 제출]
    C --> C2[문서 제출]
    
    D --> D1[모델 접근]
    D --> D2[시스템 접근]
    
    E --> E1[배포 금지]
    E --> E2[기능 제한]

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# 예비 금지 명령 신청서 구조 (의사코드)
class InjunctionPetition:
    def __init__(self):
        self.sections = {
            "preliminary_statement": "사건 개요 및 신청 취지",
            "factual_background": "관련 사실 관계",
            "legal_standard": "예비 금지 명령 법적 요건",
            "argument_1": "실질적 승소 가능성",
            "argument_2": "회복 불가능한 손해",
            "argument_3": "이익형량 균형",
            "argument_4": "공공이익",
            "prayer_for_relief": "구체적 구제 요청",
            "declaration": "선언문 및 증거 목록"
        }
    
    def calculate_damages(self, daily_revenue: float, 
                         exposure_days: int, 
                         reputational_multiplier: float = 1.5) -> dict:
        """예상 손해액 산출"""
        direct_loss = daily_revenue * exposure_days
        reputational_loss = direct_loss * (reputational_multiplier - 1)
        total = direct_loss + reputational_loss
        
        return {
            "직접 손해": f"${direct_loss:,.0f}",
            "평판 손해": f"${reputational_loss:,.0f}",
            "총 예상 손해": f"${total:,.0f}",
            "일일 손해": f"${daily_revenue:,.0f}"
        }

# 실행 예시
petition = InjunctionPetition()
damages = petition.calculate_damages(
    daily_revenue=5_000_000,  # 일일 매출 500만 달러
    exposure_days=90,         # 90일 노출 가정
    reputational_multiplier=2.0
)

for key, value in damages.items():
    print(f"{key}: {value}")

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graph LR
    A[AI 규제 목표] --> B[안전성 확보]
    A --> C[혁신 촉진]
    A --> D[권리 보호]
    
    B --> E[정부 접근 권한 확대]
    C --> F[기업 자율성 보장]
    D --> G[법적 절차 마련]
    
    E --> H[긴장 관계]
    F --> H
    H --> I[균형점 모색: 법원 판결]