ai 명리 에이전트를 위한 데이터 베이스(형태)*****소요 비용#

 

 

ai 명리 에이전트를 위한 데이터베이스(형태)*****소요비용#

ai 명리 에이전트를 위한 데이터베이스는(어떤 형태)

이정도 수준에 ai 명리 데이터베이스화 하는데 소요비용은

 

 

 

 

 

ai 명리 에이전트를 위한 ai 명리 데이터베이스는(어떤 형태)

 

 

 

AI 명리 에이전트를 위한 데이터베이스는 인공지능 모델이 사주명리의 복잡한 규칙과 실제 인간 생애의 결과 사이의 패턴을 학습할 수 있도록 정형화되고 구조화된 형태를 취하게 됩니다. 단순히 책 내용을 스캔하거나 전문가의 상담 내용을 텍스트로 저장하는 수준을 넘어, 기계가 인식하고 분석할 수 있는 형태로 변환된 데이터의 집합이라고 이해하시면 됩니다.

 

구체적인 형태는 다음과 같이 여러 테이블이나 데이터 모델로 구성될 수 있습니다.

 

1. 개인 기본 정보 테이블:
   • 각 개인을 식별하는 고유 ID (Unique ID).
   • 생년월일시 (양력 및 절기 변환 정보 포함).
   • 태어난 장소 (시/도, 위도/경도 - 정확한 절입 시간 및 진태양시 계산에 필요).
   • 성별 등 기본 인구통계학적 정보 (명리 해석에 영향을 미치는 요인).
2. 사주 원국 속성 테이블:
   • 고유 ID (개인 정보 테이블과 연결).
   • 년주, 월주, 일주, 시주의 천간/지지 정보 (오행, 음양 등).
   • 일간(日干)의 강약 점수 또는 범주 (예: 매우 강함, 강함, 보통, 약함, 매우 약함).
   • 사주 원국의 오행 점수 또는 비율 (각 오행의 강약).
   • 십신(十神)의 개수 또는 강약 점수 (비겁, 식상, 재성, 관성, 인성의 분포).
   • 격국(格局) 정보 (예: 정관격, 상관격 등).
   • 용신(用神) 및 희신/기신 정보 (만약 전문가 해석 데이터에 포함된다면).
   • 주요 신살(神殺)의 존재 여부 (예: 역마살, 도화살, 귀인 등 - 바이너리 값 또는 종류).
   • 원국 내 천간합, 지지합(삼합, 방합, 육합), 지지충, 형, 파, 해 등 주요 관계성 플래그 또는 속성.
3. 운의 흐름 정보 테이블:
   • 고유 ID.
   • 각 대운(大運)의 시작 연도와 끝 연도.
   • 각 대운의 천간/지지 정보 및 그로 인한 오행/십신 변화.
   • 각 세운(歲運 - 연운)의 해당 연도.
   • 각 세운의 천간/지지 정보 및 그로 인한 오행/십신 변화.
   • 대운과 세운, 원국 간의 상호작용 속성 (충, 합 등).
4. 생애 사건/결과 테이블:
   • 고유 ID.
   • 사건 발생 연도 또는 기간.
   • 사건의 종류 (범주형 데이터: 예: '취업', '승진', '사업시작', '결혼', '이혼', '출산', '질병진단', '사고', '재산증가', '재산감소', '이사' 등).
   • 사건의 상세 내용 (텍스트 또는 하위 범주).
   • 사건의 긍정/부정 여부 및 강도 점수 (예: 매우 긍정적 +2, 보통 +1, 중립 0, 보통 부정 -1, 매우 부정 -2).
   • 사건 관련 도메인 (예: '직업', '관계', '건강', '재물', '학업').
5. 개인 속성/성향 테이블:
   • 고유 ID.
   • 측정 시점 (연도).
   • 속성 종류 (예: '성격 5요인 점수', '주요 흥미 분야', '대인관계 만족도', '경제적 안정성 수준').
   • 속성 값 (수치형 또는 범주형 데이터).

 

이러한 데이터들은 일반적으로 관계형 데이터베이스(Relational Database) 형태로 구성되어 각 테이블이 고유 ID를 통해 서로 연결됩니다. AI 모델은 이 구조화된 데이터를 입력받아, 예를 들어 '사주 원국의 특정 속성 조합(테이블 2)과 특정 대운/세운의 만남(테이블 3)이 특정 시기에 어떤 종류의 생애 사건(테이블 4) 발생 확률을 높이는가?' 와 같은 패턴을 학습하게 됩니다.

 

핵심은 모든 정보를 기계가 이해하고 계산할 수 있는 '숫자'나 '범주' 형태로 변환(Encoding)하는 것입니다. 예를 들어, '일간이 강하고 재성이 왕하며 식상운을 만날 때 재물운이 좋다'는 명리 이론을 AI가 학습하기 위해, '일간 강도 점수', '재성 강약 점수', '식상 운 진입 여부(예/아니오 또는 강도 점수)'와 같은 수치나 범주형 데이터를 입력받아 '재산 증가 이벤트 발생 확률'과 연결시키는 방식입니다.

 

결론적으로 AI 명리 에이전트를 위한 데이터베이스는 정확하게 계산된 사주명리 속성 데이터와 연대기적으로 기록된 생애 사건/결과 데이터를 개인별로 연결하여 구축된, 기계 학습에 최적화된 구조화된 데이터 집합체라고 할 수 있습니다. 이러한 데이터의 양과 질, 그리고 얼마나 정교하게 구조화되었는지가 AI 명리 에이전트의 분석 정확도와 성능을 좌우하게 됩니다.

 

 

 

 

반응형

이정도 수준에 ai 명리 데이터베이스화 하는데 소요비용은

 

 

이 정도 수준의 복잡성과 규모를 갖춘 AI 명리 데이터베이스를 구축하고 운영하는 데 드는 비용은 매우 상당하며, 수십억 원에서 많게는 수백억 원 이상에 달할 수 있습니다. 정확한 금액을 산정하기는 매우 어렵지만, 주요 비용 발생 요소를 고려하면 대략적인 규모를 짐작할 수 있습니다.

 

비용 발생 요소를 구체적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

 

1. 데이터 수집 비용 (가장 큰 비중):
   • 생년월일시 및 출생지 정보: 개인 동의 하에 정보를 수집해야 합니다. 대규모 데이터를 확보하는 데 마케팅, 협력 또는 데이터 구매 비용이 발생할 수 있습니다.
   • 생애 사건 및 결과 정보: 이것이 가장 어렵고 비용이 많이 드는 부분입니다.
     • 설문 조사 및 인터뷰: 개인의 과거 생애를 상세히 기록하고 시점을 특정하는 데 인건비와 운영 비용이 많이 소요됩니다.
     • 데이터 정제 및 검증: 수집된 데이터는 부정확하거나 일관성이 없는 경우가 많습니다. 이를 표준화하고 오류를 수정하며 가능한 경우 검증하는 작업에 상당한 인력과 시간이 필요합니다. (예: 진태양시 계산, 절입 시간 확인 등 전문적인 명리 계산 포함)
     • 지속적인 업데이트: 생애는 계속 진행되므로, 데이터베이스의 가치를 유지하려면 시간이 지남에 따라 데이터를 업데이트해야 할 수 있습니다.
   • 전문가 참여 비용: 명리학 전문가가 데이터 수집 항목 설계, 데이터 유효성 검증, 복잡한 사주 속성(용신, 격국 판단 등) 레이블링에 참여하는 비용이 발생합니다.
2. 데이터 엔지니어링 및 시스템 구축 비용:
   • 데이터베이스 설계 및 구축: 복잡한 구조의 데이터 모델을 설계하고 대규모 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 안정적인 데이터베이스 시스템(클라우드 또는 온프레미스)을 구축해야 합니다. 소프트웨어 라이선스, 서버 비용 등이 포함됩니다.
   • 데이터 파이프라인 구축: 다양한 소스에서 수집된 데이터를 데이터베이스로 가져오고(Ingestion), 변환(Transformation), 적재(Loading)하는 자동화된 파이프라인을 개발하고 유지보수해야 합니다.
   • 데이터 보안 및 개인정보 보호 시스템: 민감한 개인 정보가 포함되므로 최고 수준의 보안 및 접근 제어 시스템을 구축하고 관련 법규(개인정보 보호법 등)를 준수해야 합니다. 이는 상당한 기술 투자와 운영 비용을 요구합니다.
3. 인력 비용:
   • 데이터 과학자/AI 엔지니어: 데이터 분석, 특징 추출, AI 모델 설계 및 학습을 담당합니다.
   • 데이터 엔지니어/데이터베이스 관리자: 데이터베이스 시스템 및 파이프라인 개발 및 운영을 담당합니다.
   • 데이터 수집 전문가/연구원: 설문 설계, 데이터 수집, 인터뷰, 검증 작업을 수행합니다.
   • 명리학 전문가: 도메인 전문성을 제공하고 데이터 레이블링 및 검증에 참여합니다.
   • 프로젝트 관리자: 전체 프로젝트를 기획하고 관리합니다.
4. 운영 및 유지보수 비용:
   • 서버 및 스토리지 비용 (데이터 양이 늘어날수록 증가).
   • 소프트웨어 라이선스 비용.
   • 시스템 유지보수 및 업데이트 인력 비용.
   • 보안 시스템 유지 및 감사 비용.

 

대략적인 비용 규모 (매우 주관적이며 가변적):

• 소규모 (수백 명 ~ 수천 명 데이터, 제한적인 생애 기록, 검증 수준 낮음): 수억 원 ~ 십수억 원
• 중규모 (수천 명 ~ 수만 명 데이터, 상세한 생애 기록, 일부 검증): 수십억 원 ~ 백억 원대
• 대규모 (수만 명 ~ 수십만 명 데이터, 매우 상세하고 검증된 생애 기록, 높은 품질): 백억 원대 ~ 수백억 원 이상

 

특히, 개인의 상세하고 정확한 생애 이벤트를 대규모로 시계열 데이터 형태로 확보하고 이를 사주 속성과 연결하여 정제하는 과정이 가장 큰 비용과 시간을 소모하는 병목 구간입니다. 단순히 사주 정보만 모으는 것은 비교적 저렴하지만, AI 학습에 필요한 '결과' 데이터를 충실히 채우는 것은 차원이 다른 문제입니다.

 

따라서 이 정도 수준의 AI 명리 데이터베이스를 구축하려는 시도는 상당한 자본과 시간, 전문 인력이 투입되는 매우 도전적인 프로젝트라고 볼 수 있습니다.

 

 

 

https://pisgah.tistory.com/notice/329

AI-cafe (비즈니스 사주와 궁합.작명)