엔진
알레아캡타는 예측을 서두르지 않고 구조를 먼저 세웁니다. 온톨로지로 현실의 구조를 세우고, 합성인구로 없는 데이터를 만들고, 캘리브레이션으로 가중치를 맞추고, 시뮬레이션과 실시간 예측 시스템으로 미래를 계산합니다. 결과는 멀티모달 일관성 엔진이 대화·영상으로 전합니다.
우리가 가진 엔진
모델은 빌려 쓰고, 구조와 규칙은 우리가 만듭니다. 여섯 엔진을 필요한 만큼 조합해 하나의 솔루션을 짓습니다.
- 01ONTOLOGY온톨로지흩어진 변수와 인과를 엮어, 현실을 하나의 구조로 세운다자세히 ›
- 02SYNTHETIC POPULATION합성인구데이터가 없는 곳에서는, 만들어낸다자세히 ›
- 03CALIBRATION캘리브레이션과거에 비추어 맞추고, 쓸수록 정교해진다자세히 ›
- 04SIMULATION시뮬레이션 엔진미래를 수없이 굴려, 최적의 경로를 찾는다자세히 ›
- 05REAL-TIME FORECAST실시간 예측 시스템매일의 사건을 반영해, 예측을 계속 고쳐 쓴다자세히 ›
- 06MULTIMODAL멀티모달 일관성 엔진분석을 대화·그림·목소리·영상으로, 어긋나지 않게 전한다자세히 ›
TECHNIC IN ACTION
현실을 모델로 옮기는 것에서 시작해, 합성인구를 올리고, 미래를 분포로 생성하고, 최적 경로를 탐색해, 실행 전략까지 역제안합니다. 방법론은 같지만, 분야마다 온톨로지·모집단·전략 공간을 새로 설계해 전용 엔진을 만듭니다.
- 01 — KNOWLEDGE GRAPH · ONTOLOGY
복잡한 현실을 모델로 옮기고, 규칙을 직접 만듭니다.
출발점은 도메인 모델링과 룰 메이킹입니다. 그래프 DB와 온톨로지로 개체·관계·규칙을 정의해 현실을 통째로 미러링합니다.
- 02 — DIGITAL TWIN · SYNTHETIC POPULATION
도메인별 맞춤형 디지털 트윈을 구축합니다.
모델 위에 그 분야의 현실을 1:1로 닮은 합성 세계(디지털 트윈)를 올립니다. 각 개체마다 수백 개의 속성을 부여하고, 결합분포를 보존하는 IPF 합성으로 현실의 구조를 그대로 재현합니다. 기업·시장·환자·자산 등 어떤 분야든 합성 모집단으로 옮깁니다.
- 03 — MONTE CARLO · SAMPLING DISTRIBUTION
한 번의 선택이 어떤 결과로 퍼지는지 봅니다.
몬테카를로 엔진은 현 시점의 특정 이벤트를 트리거해, 그 충격을 합성 세계에서 수만~수백만 번 굴립니다. 하나의 답이 아니라 단일 사건의 결과 확률분포를 신뢰구간과 함께 내어, 그 한 수의 불확실성을 정량화합니다. 데이터가 아직 없는 사건의 결과도 추정합니다.
- 04 — MCTS · GOLDEN PATH SEARCH
수많은 선택을 시점별로 엮어, 최적의 경로를 찾습니다.
몬테카를로가 낸 단일 사건 분포들을 시점별로 이어 붙여, MCTS가 전략의 나무를 탐색합니다. 매 시점 어떤 수를 두어야 목표에 닿는지 계산해, 그 최적 경로 곧 골든패스를 찾아냅니다. 확률분포를 벗어나는 와일드카드(역전수)까지 찾아냅니다.
- 05 — WARGAME · WIN PROBABILITY
최적 시나리오를 찾고, 그 길을 역제안합니다.
워게임은 단순한 예측이 아닙니다. 목표에 도달하는 최적 경로를 찾고, 그 경로에 올라타기 위해 어느 시점에 어떤 정책·이슈를 던져야 하는지 역으로 제안합니다. 경로 위 분기마다 필요한 개입을 역제안하고, 실행 결과를 반영해 다음 수를 다시 설계합니다.
매주 예측과 실측을 맞춰보며 가중치를 다시 조정합니다. 다음 판의 모델은 이번 결과를 반영한 모델입니다.
더 보기
최종 수정: