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The Data Refinery

매일 쌓이는 수천 건의 돌봄 일지, 상담 기록, 후기들.
이 비정형 원석(Raw Data)을 NLP와 딥러닝으로 정제하여,
가장 순도 높은 '인사이트(Insight)'라는 보석을 추출합니다.

RAW TEXT "친절해요" "밥 잘먹음" "짜증" NLP AI MODEL DNA Trait Vector
01

Tokenizing

"오늘 어르신이 웃으셨어요" 같은 문장을 형태소 단위로 분해하고, 감정 키워드(Positive/Negative)를 식별합니다.

02

Vectorization

추출된 키워드를 다차원 벡터 공간에 배치하여, 단순한 단어가 아닌 '맥락적 의미(Context)'를 수치화합니다.

03

Profiling

축적된 벡터 데이터를 기반으로 개인의 성향(DNA)을 도출합니다. (예: #공감능력_상위1%, #위기대처_능숙함)

REAL-TIME PROCESSING LOG
// Input: Caregiver Log
"김철수 어르신이 처음엔 거부하셨지만, 눈을 맞추고 천천히 설명드리니 식사를 다 드셨습니다."

// Output: Analyzed Profile Tag
{
  "empathy_score": 0.95, // 눈맞춤, 설득 (높은 공감력)
  "patience_level": "High", // 천천히 설명 (인내심)
  "task_result": "Success" // 식사 완료 (과업 달성)
}