From Signal to Feature
현재의 제약(Constraint)은 영원한 족쇄가 아닙니다.
데이터가 쌓이면, STT 패턴은 가장 강력한 독립 예측 변수로 진화합니다.
Evolution Roadmap
🛡️
Phase 1. Rule Base
룰 기반 + STT 보조
현재 (Current)
➔
🧠
Phase 2. ML Feature
STT 패턴의 독립 변수화
미래 (Future)
"현재의 보조적 설계가 미래의 ML 확장을 막지 않습니다."
The Concept of Layers
실시간 추론과 장기 학습은 서로 다른 레이어에서 작동합니다.
⚡ 실시간 추론 (Inference)
Constraint 적용
(확률적 가중치를 조정하는 변수)
📚 장기 학습 (Training)
Feature Promotion
(패턴 발굴 및 독립 변수 승격)
Feature 승격의 3대 조건
STT 데이터가 '독립 변수'가 되려면 감(Feeling)이 아닌, 3가지 엄격한 검증을 통과해야 합니다.
📊
1. 통계적 타당성
(Statistical Validity)
- 수천 건 이상의 충분한 표본
- 다른 변수 통제 후 독립적 예측력
- 다른 시설/기간 재현성 검증
🩺
2. 임상적 설명력
(Clinical Plausibility)
- 의료적 인과관계 성립 필수
- 의미 있는 증상/행동 표현군
- (예: "기운 없음" → 감염/저혈압 위험 상승)
⚙️
3. 운영 안정성
(Operational Stability)
- 시설 간 STT 정확도 편차 ↓
- 특정인 말투 의존성 제거
- 희귀하지 않은 발생 빈도
The Transformation
3대 조건이 충족되면, STT 데이터의 지위는 다음과 같이 변화합니다.
| 이전 단계 (Before) |
|
승격 이후 (After) |
| 보조적 정성 신호 |
➔ |
통계 검증된 행동 패턴 변수 |
| 단독 트리거 금지 (Constraint) |
➔ |
독립 Feature 확정으로 독립변수로 승격 |
| 룰 베이스 보조 |
➔ |
ML/DL 모델 핵심 입력 변수 |
"즉, STT 데이터의 현재 지위와 가치는 영원히 고정된 것이 아니라,
데이터가 축적되고 검증된 이후에는 크게 확장되는 경과성 지위입니다."
세만AI는 데이터 계층화(Stratification)에 머무르지 않고 데이터의 가치를 발전시키기 위해 가장 진보된 AI기술을 채택하며
서비스를 끓임없이 혁신해 나갑니다.