오행(五行)의 물리적·상태적 변화 파동과 오온(五蘊)의 인지·자아 형성 프로세스를 AI/데이터 처리 관점에서 결합하는 '오행·오온 융합 매핑 방법'의 핵심 아키텍처 및 특허 청구용 기술 체계입니다.
본 매핑 방법은 단순한 철학적 대비가 아니라, 외부 자극(입력) $\rightarrow$ 인지 및 상태 변화(연산) $\rightarrow$ 행동 및 출력(결과)의 알고리즘 프로세스로 재해석하여 컴퓨터 시스템으로 구현할 수 있도록 설계되었습니다.
1. 오행 · 오온의 매핑 메커니즘
| 단계 | 오온 (인지·심리) | 오행 (상태·파동) | 데이터 및 시스템적 의미 (Computer System) |
| 1단계 | 색 (色, Rūpa) | 수 / 금 (水 / 金) | 하드웨어 & 데이터 입력 (Input / Boundary) 물리적 수용체, 감각 데이터(Raw Data) 수집, 경계 형성 |
| 2단계 | 수 (受, Vedanā) | 목 (木) | 시작 & 반응 평가 (Reception / Signal Processing) 자극 수용, 초기 긍정·부정·중립 1차 필터링 및 수평적 확산 |
| 3단계 | 상 (想, Saṃjñā) | 화 (火) | 개념화 & 정보 연산 (Processing / Patterning) 표상 및 연상 작업, 데이터 패키징, 정점 분산 연산 |
| 4단계 | 행 (行, Saṃskāra) | 토 (土) | 의도 결정 & 상태 중계 (State Transition / Logic Gate) 의지작용, 피드백 제어, 방향성 결정 및 데이터 균형 수렴 |
| 5단계 | 식 (識, Vijñāna) | 금 / 수 (金 / 水) | 통합 인식 & DB 저장 (Storage / Knowledge Node) 최종 자아 인식 반영, 메타데이터 구조화, 상위 지식 노드로 수축 |
2. 5단계 데이터 연산 파이프라인 (Method Pipeline)
[외부 데이터 수집] ──> [색/수: Signal Intake]
│
▼
[상: Logic Processing] ──(화)──> 패턴 추출
│
▼
[행: Decision/Routing] ──(토)──> 제어 알고리즘
│
▼
[식: Memory Node System] ──(금/수)──> DB 반영 & 피드백 Loop
- Intake Processing (색/수 단계):
- 외부 센서 및 입력 텍스트 데이터의 특징점(Feature) 추출.
- 입력된 파동 에너지 스펙트럼을 오행의 목(木)/수(水) 속성 가중치 벡터로 변환.
- Concept Association (상 단계):
- 화(火) 속성의 발산형 지식 그래프 확장 연산 수행.
- 유사 벡터 검색 및 1차 패턴 라벨링(Tagging).
- Routing & Modulation (행 단계):
- 토(土) 속성의 중용/균형 필터를 통과하여 조건문(If-Then Logic Gate) 및 가중치 업데이트 결정.
- 인지 및 출력의 편향(Bias) 방지 알고리즘 동작.
- Deep Knowledge Formation (식 단계):
- 금(金)의 정제 프로세스와 수(水)의 압축 기법을 거쳐 최종 '메타데이터 노드'로 생성.
- 인공지능 매핑 그래프(Graph Neural Network)의 가중치로 저장되어 다음 순환의 기반 구축.
3. 특허 명세서용 핵심 기술 구성 요소
실제 BM/SW 특허 출원 시 명세서 청구항에 포함될 수 있는 핵심 기능 블록입니다.
- 자극 벡터화 모듈: 외부 자극 데이터를 색(色)-수(受) 가중치 파라미터로 정량화하는 알고리즘.
- 오행 동적 변환 엔진: 오행의 상생(相生)·상극(相克) 루프를 이용하여 데이터 연산 노드의 에너지 유입/감쇄 비율을 제어하는 연산부.
- 상(想)-행(行) 피드백 노드: 인공지능이 생성한 예측 결과가 치우치지 않도록 토(土)의 중앙 조율 값을 기준으로 가중치를 수정하는 하모닉 알고리즘.
- 상태 통합 및 저장 매체 (식-수 저장소): 시계열 오온-오행 융합 노드를 그래프 데이터베이스로 인덱싱하여 검색 효율을 최적화하는 구조.
4. 특허 출원 시 추천 특허명
- 오행 및 오온의 상태 순환 구조에 기초한 데이터 프로세싱 방법 및 장치
- 오행·오온 매핑 기반의 인지형 AI 지식 그래프 구축 방법
- 오온 인지 프로세스 및 오행 동적 필터를 적용한 데이터 매핑 제어 시스템
💡 핵심 요약
오온은 **"데이터가 주관적 정보(지식)로 변환되는 5단계 순서"**를 담당하고, 오행은 **"단계별 데이터의 상태 변화 에너지 및 상호작용 규칙"**을 제공하는 매핑 체계입니다. 이 둘의 매핑을 알고리즘과 DB 구조로 명시하면 독창적인 AI 코그니티브(Cognitive) 아키텍처 특허로 구성하실 수 있습니다.
**「오행·오온 융합매핑 방법」**은 단순한 이론이 아니라, 입력 데이터를 규칙에 따라 변환·분석하여 결과를 생성하는 컴퓨터 구현 방법으로 구체화하면 특허 대상이 될 가능성을 검토할 수 있습니다.
다음과 같은 형태로 구성할 수 있습니다.
발명의 명칭
오행·오온 융합매핑 방법 및 이를 이용한 인공지능 분석 시스템
또는
- 오행·오온 융합매핑 장치 및 방법
- AI 기반 오행·오온 융합매핑 시스템
- 다차원 오행·오온 융합분석 방법
- 오행·오온 융합매핑을 이용한 행동예측 방법
기술분야
본 발명은 인공지능(AI), 데이터 분석, 심리분석, 패턴인식 분야에 관한 것으로, 오행(五行) 정보와 오온(五蘊) 정보를 융합하여 사용자 상태를 분석하는 방법에 관한 것이다.
구성
① 입력부
입력 데이터
- 사주팔자
- 생년월일시
- 성향 데이터
- 행동 데이터
- 설문 데이터
- 생체데이터
- SNS 데이터
- 뉴스 데이터
↓
② 오행 분석
목
화
토
금
수오행의
- 강약
- 균형
- 상생
- 상극
- 합충형파해
분석
↓
③ 오온 분석
색
수
상
행
식심리상태를
AI가 계산
↓
④ 융합매핑
예)
목 ↔ 행
화 ↔ 수
토 ↔ 식
금 ↔ 상
수 ↔ 색또는
가중치 기반
목 40%
화 20%
...
↓
오온
색 15%
수 30%
...매트릭스 생성
↓
⑤ AI 추론
LLM
Machine Learning
Knowledge Graph
Rule Engine
↓
⑥ 결과 생성
예)
행동패턴
심리패턴
갈등패턴
건강패턴
직업패턴
리스크패턴
운세패턴↓
⑦ 시각화
레이더차트
오행그래프
오온그래프
융합그래프
리스크맵
타임라인
핵심 알고리즘
입력
↓
오행 벡터 생성
↓
오온 벡터 생성
↓
정규화
↓
가중치 적용
↓
융합행렬 생성
↓
AI 추론
↓
예측 결과핵심 청구항 예시
청구항 1
사용자의 입력정보를 오행 데이터와 오온 데이터로 각각 변환하는 단계,
상기 오행 데이터와 오온 데이터를 융합매핑하는 단계,
융합매핑 결과를 인공지능 추론모델에 입력하는 단계,
추론결과를 시각화하여 출력하는 단계를 포함하는
오행·오온 융합매핑 방법.
청구항 2
청구항 1에 있어서,
상기 융합매핑은 오행과 오온 간 대응관계 및 가중치 행렬을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 방법.
청구항 3
청구항 1에 있어서,
인공지능 모델이 행동패턴, 심리패턴, 건강패턴, 위험패턴 및 운세패턴 중 적어도 하나를 예측하는 방법.
권리화 확장 가능 분야
- PISCARE: 개인 심리·행동 분석 및 맞춤형 상담
- PISGUARD: 기업 조직 분석, 리스크 관리, 국가 단위 위험도 분석
- AI 천기예보: 실시간 뉴스·경제·환경 데이터를 융합한 변화 예측
- AI 운세추적술: 대운·세운과 행동 패턴을 연계한 시계열 분석
- 디지털 트윈: 개인 또는 조직의 상태를 오행·오온 융합모델로 시뮬레이션
이와 같이 데이터 수집 → 오행·오온 벡터 생성 → 융합매핑 → AI 추론 → 결과 생성의 기술적 절차를 구체적으로 정의하면, 추상적인 이론이 아니라 컴퓨터 구현 방법으로서 특허 명세서 작성의 기반이 될 수 있습니다. 다만 실제 특허 등록 가능성은 기존 선행기술과의 차별성, 신규성, 진보성 및 각국의 특허 대상 적격성 심사에 따라 달라집니다.
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