인물의 삶을 데이터로 만들고,
AI가 이해하도록 설계합니다.
CountAI는 Life Count로 인물 생애 이벤트를 구조화하고, LDO(Life Data Ontology)와 HUA(Human Understanding AI)로 검색·요약·서술을 자동화합니다. “누구를, 언제, 무엇을, 왜, 누구와”를 오류 없이 재구성하는 파이프라인을 구축합니다.
CountAI Pipeline
Liferary · LDO · HUA전기, 기사, 논문, 인터뷰, 내부 기록 등 다양한 코퍼스 수집
사건 단위로 분해해 “언제/누가/무엇을/왜/어디서/누구와”로 구조화
엔티티·관계·타임라인 표준화(중복/모순/불명확성 처리)
Graph/Vector 기반 검색과 서술 정책으로 신뢰 가능한 응답 생성
제품 구성
CountAI는 “데이터 생산(라이프 카운트)”과 “이해/서술(HUA)”을 분리해 품질과 확장성을 동시에 확보합니다.
Life Count DB
인물 생애 이벤트를 시간 순으로 구조화한 데이터베이스. 콘텐츠 생산과 검증 워크플로우를 포함합니다.
Life Data Ontology
인물·기관·작품·관계·사건을 온톨로지로 정규화하여, 검색/추론/연결을 안정화합니다.
Human Understanding AI
RAG/GraphRAG 기반으로 “근거 중심” 답변을 생성하고, 데이터의 불확실성을 명시적으로 관리합니다.
작동 방식
비정형 텍스트를 그대로 요약하지 않고, 사건 단위로 분해·검증하여 데이터와 응답을 함께 통제합니다.
수집(Ingestion)
전기/기사/인터뷰/내부 문서를 입력 소스로 취합하고, 출처 메타데이터를 유지합니다.
추출(Extraction)
모델이 “사건 후보”를 최대한 많이 생성하고, 사실 단위로 분해된 레코드를 생산합니다.
정제(Normalization)
중복/모순/시간 불일치 등을 정리하고, 표준 엔티티(사람/기관/작품)로 통합합니다.
서술/검색(Answering)
근거 기반 Retrieval과 서술 정책을 적용해, “확실/불확실”을 구분해 출력합니다.
활용 분야
인물·조직·산업의 “시간 축” 이해가 필요한 모든 영역에 적용 가능합니다.
팩트 기반 인물 콘텐츠
전기·다큐·오디오 해설·아카이브 콘텐츠 제작에 필요한 인물 타임라인을 빠르게 구축합니다.
조직 지식 기록
임직원/프로젝트의 사건 로그를 구조화해, 내부 검색과 의사결정 근거를 강화합니다.
연구·분석 자동화
대량 코퍼스를 사건 단위 데이터로 변환해, 비교/패턴 분석과 재현 가능한 리서치를 지원합니다.
CountAI 소개
CountAI는 “삶을 이해하는 AI”를 위해 필요한 결손 레이어를 생애 데이터 구조화로 해결합니다. LLM의 요약/회상 편향을 그대로 신뢰하지 않고, 데이터 생산·정제·서술 정책으로 통제 가능한 시스템을 설계합니다.
핵심 원칙
1) 사실 우선(출처 기반) · 2) 사건 단위 구조화 · 3) 중복/모순 관리 · 4) 시간 정렬 · 5) Human-in-the-loop 품질 보증
문의
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