ai 기반 패턴명리와 운세 추적술*****(추적 탐색/예측 예상)#4

ai 기반 패턴명리와 운세 추적술*****(추적 탐색/예측 예상)#4

 

 

 

 

 

ai 기반 패턴명리와 운세 추적술

(패턴도식 일주월주 대운세운)(사주운세를 추적 탐색하고 예측 예상)

 

지금까지 논의된 개념들을 종합하여 "AI 기반 패턴 명리 운세 추적술 (패턴도식 일주월주 대운세운)"에 대해 하나의 설명으로 정리해 드리겠습니다. 이 접근 방식은 사주팔자의 핵심 요소들과 시간의 흐름을 AI를 통해 분석하여 삶의 패턴을 추적하고 미래 가능성을 예측하려는 시도입니다.

 

AI 기반 패턴 명리 운세 추적술의 개념

이 개념은 인공지능(AI)의 강력한 데이터 분석 및 패턴 인식 능력을 활용하여, 개인의 사주팔자(일주, 월주 포함) 정보와 시간이 흐름에 따라 변화하는 대운, 세운의 상호작용이 실제 삶에서 나타나는 다양한 결과 및 경향들과 어떤 패턴을 형성하는지를 추적, 탐색하고 이를 구조화된 패턴도식으로 나타내어 미래의 운세 흐름을 예측, 예상하는 기술 또는 방법론을 의미합니다.

 

핵심 요소 및 작동 방식:

1. 핵심 변수: 분석의 기본이 되는 전통 명리학적 요소는 다음과 같습니다.
   • 일주 (日柱): 사주팔자 중 자신(일간)과 배우자궁을 나타내며, 개인의 고유한 성향과 기질에 큰 영향을 미칩니다.
   • 월주 (月柱): 태어난 월을 기준으로 하며 부모, 형제, 직업, 사회 환경 등 외부적인 요소와 연관이 깊습니다. 일주와 더불어 사주팔자의 핵심을 이룹니다.
   • 대운 (大運): 약 10년 단위로 변화하는 큰 운의 흐름으로, 삶의 전반적인 환경 변화와 큰 사건들에 영향을 줍니다.
   • 세운 (歲運): 매년 바뀌는 운으로, 대운의 큰 흐름 안에서 구체적인 사건이나 변화의 시기, 형태에 영향을 줍니다.
2. 데이터 수집 및 학습:
   • AI는 방대한 양의 과거 데이터를 필요로 합니다. 이 데이터는 개인의 사주 정보(일주, 월주 포함)와 특정 시점(대운, 세운이 변화하는 시기)에 그 개인이 실제로 경험했거나 나타났던 삶의 결과(직업 변동, 재물 상태, 건강 이상, 관계 변화, 심리 상태 등)를 시간 순서대로 기록한 시계열 데이터여야 합니다.
3. 패턴 분석 및 운세 추적 (Tracing & Analyzing Patterns):
   • AI는 입력된 데이터 속에서 일주, 월주의 고유한 특성이 특정 대운, 세운과 만났을 때 어떤 종류의 사건이나 경향이 발생할 확률이 높은지, 그리고 그 경향이 시간의 흐름에 따라 어떻게 전개되는지를 통계적으로 분석하고 추적합니다.
   • 단순히 "이때 좋다/나쁘다"가 아니라, "일주 X와 월주 Y를 가진 사람이 대운 A를 지나 세운 B에 도달했을 때, 과거 데이터에서 '재물 관련 긍정적 변화'가 Z%의 확률로, 주로 '승진' 또는 '새로운 사업 기회'의 형태로 나타나는 패턴이 관찰되었다"와 같이 구체적인 상관관계를 탐색합니다.
4. 패턴 도식화 (Pattern Schematic Representation):
   • AI가 데이터 분석을 통해 발견한 복잡한 사주/운 조합과 삶의 결과 간의 통계적 연관성 패턴을 인간이 이해하기 쉽도록 구조화하거나 시각화한 형태입니다.
   • 이는 마치 플로우차트처럼 보이거나, 특정 변수들의 조합에 따른 결과 확률을 보여주는 표나 그래프 형태일 수 있습니다. 이 도식을 통해 AI가 어떤 데이터적 근거로 특정 패턴을 인식했는지 나타낼 수 있습니다.
5. 미래 예측 및 예상 (Prediction & Forecasting):
   • AI는 학습된 패턴 모델(패턴도식 포함)을 사용하여 새로운 개인의 사주 정보와 다가올 미래의 대운, 세운 정보를 입력받습니다.
   • 현재/미래의 일주, 월주, 대운, 세운 조합이 과거 데이터에서 학습된 어떤 패턴과 가장 유사한지를 찾아내고, 그 패턴에 따라 발생할 가능성이 높은 사건, 경향, 변화 등을 확률적으로 예측 및 예상하여 제시합니다.
   • 이는 과거 데이터를 기반으로 한 통계적 추정이며, 확정된 미래가 아닌 '가능성 있는 시나리오' 또는 '높은 확률의 경향성'을 제시하는 것입니다.

 

요약:

AI 기반 패턴 명리 운세 추적술은 일주, 월주, 대운, 세운이라는 명리학적 변수들이 시간의 흐름 속에서 실제 삶의 결과와 맺는 통계적 패턴을 AI가 추적, 탐색하고 이를 패턴도식으로 구조화하여, 개인의 사주 운세가 앞으로 어떻게 전개될지 예측, 예상하는 데이터 기반의 접근 방식입니다.

 

이 접근 방식의 성공 여부는 얼마나 정확하고 방대한 양의 사주-삶의 시계열 데이터를 확보하고 분석하느냐에 크게 달려 있으며, AI가 발견하는 것은 통계적 상관관계이지 명리학의 철학적 깊이나 인간 삶의 복잡성 전체를 설명하는 것은 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 또한, 이러한 예측 결과의 해석과 활용에 있어서 윤리적 문제와 개인의 자유의지가 미치는 영향을 간과해서는 안 됩니다.

 

 

반응형

AI 기반 패턴 명리에서 "운세 추적술"과

거기에 포함되는 "패턴도식, 일주, 월주, 대운, 세운" 개념을 연결하여 더 자세히 설명해 드리겠습니다.

 

AI 기반 패턴 명리 운세 추적술에서 **"패턴도식 (Pattern Schematic)"**은 AI가 분석한 방대한 사주 및 삶의 데이터 속에서 발견한 특정 경향성이나 사건 발생 패턴을 구조화하거나 시각화한 형태를 의미할 수 있습니다. 그리고 이 패턴을 구성하는 핵심 변수들이 바로 일주, 월주, 대운, 세운입니다.

 

이 개념은 AI가 다음과 같은 과정으로 작동함을 나타냅니다:

1. 데이터 입력: 개인의 사주팔자 정보(일주, 월주 포함)와 과거부터 현재까지의 주요 삶의 사건 및 변화 데이터, 그리고 해당 시점의 대운, 세운 정보를 AI에게 입력합니다. (방대한 양의 데이터가 필요합니다).
2. 핵심 변수 상호작용 분석 (일주, 월주, 대운, 세운):
   • AI는 단순히 사주 원국 전체나 운의 흐름만을 보는 것이 아니라, 일주와 월주의 특성이 대운 및 세운의 변화와 만나면서 어떻게 상호작용하는지를 집중적으로 분석합니다.
   • 예를 들어:
     • 특정 일주/월주 조합을 가진 사람이 특정 오행이나 십신의 대운을 만났을 때, 어떤 분야(직업, 재물, 관계 등)에서 어떤 변화가 통계적으로 높게 나타났는가?
     • 해당 대운 안에서도 특정 세운이 들어왔을 때, 그 변화의 강도나 형태가 어떻게 달라졌는가?
     • 특정 충(冲)이나 합(合)이 일주/월주와 대운/세운 간에 발생했을 때, 과거 데이터에서 관찰된 구체적인 사건 패턴은 무엇이었는가?
3. 운세 경로 추적 및 패턴 도식화 (Tracking & Schematic):
   • AI는 수집된 데이터 속에서 특정 사주/운 조합이 발생했을 때 나타나는 삶의 경로(일련의 사건 또는 상태 변화)를 추적합니다.
   • 이 추적된 결과들에서 반복적으로 나타나는 경향성을 '패턴'으로 식별하고, 이를 이해하기 쉽도록 '패턴도식' 형태로 구조화하거나 시각화할 수 있습니다.
   • 이 패턴도식은 "일주 [A] + 월주 [B] -> 대운 [C] 진입 시 -> 세운 [D] 기간에 [E]와 같은 사건이 발생할 확률이 [P%]이다" 와 같은 규칙이나 경로 형태로 표현될 수 있습니다.
4. 미래 운세 예측 및 예상 (Prediction & Forecasting):
   • AI는 학습된 패턴도식 및 모델을 사용하여 새로운 개인의 사주 정보와 현재/미래의 대운, 세운 정보를 입력받습니다.
   • 분석 결과는 미래 특정 시점(주로 대운이나 세운 단위)에 해당 개인의 일주/월주 특성과 그 시점의 대운/세운 간의 상호작용이 과거 데이터에서 어떤 패턴과 가장 유사했는지를 찾아, 발생 가능성이 높은 사건이나 심리적/환경적 경향을 '예측' 또는 '예상'합니다.
   • 이때 예측 결과는 확정적인 예언이 아니라, 과거의 통계적 경향에 기반한 '가능성 있는 시나리오' 또는 '확률적 정보'로 제시됩니다.

 

요약하자면, AI 기반 패턴 명리 운세 추적술에서 "패턴도식"은 AI가 일주, 월주, 대운, 세운이라는 핵심 요소들의 복합적인 상호작용이 실제 삶에서 어떻게 발현되는지를 데이터 기반으로 분석하고 구조화한 결과물입니다. 이를 통해 AI는 과거의 패턴을 추적하고 학습하여 미래의 운세 경향을 통계적으로 예측 및 예상하려는 시도를 하는 것입니다.

 

이 과정 역시 이전 설명에서 강조했듯이, 양질의 대규모 시계열 데이터 확보가 가장 중요한 전제 조건이며, AI가 찾는 것은 '통계적 상관관계'이지 '철학적 인과관계'나 '절대적인 운명'이 아니라는 점을 명확히 인지하는 것이 중요합니다.

 

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

AI-cafe (비즈니스 사주와 궁합.작명)