대화 스타일 및 행동 신호 추정 엔진 —
대화 로그에서 관찰 가능한 행동 신호를 분석하고,
근거 발화, 불확실성, confidence를 구조화된 JSON으로 출력합니다.
대화 기반 행동 신호 추정 및 평가 자동화 연구·제품 파이프라인.
Big Five 기반 연속 점수 · Evidence JSON · LangGraph 평가 루프 · HITL 라벨 보정
What It Does
K-SIMA는 대화 로그와 분석 대상 참여자를 입력으로 받아, 근거 발화·confidence·uncertainty를 포함한 구조화 JSON을 출력합니다.
분석 대상 참여자를 명시한 채로 멀티턴 대화를 입력합니다. 역할·상황·주제 메타데이터가 함께 들어갑니다.
Big Five 5축의 연속 점수와 함께, 점수의 근거가 된 짧은 quote와 confidence/uncertainty가 JSON으로 출력됩니다.
Pydantic/JSON Schema로 detector output 형식을 강제하고, evidence quote가 실제 대화에 존재하는지 검증합니다.
개인의 성격을 단정하지 않습니다. 모델은 대화에 드러난 관찰 가능한 행동 신호만 추정합니다.
Core Pipeline
데이터 생성부터 판별, 채점, 오류 분석, 규칙 승격, HITL 리뷰까지 — 하나의 반복 가능한 평가 루프로 구성합니다.
평가용 합성 대화 데이터셋을 자동 생성합니다. persona, scenario, label이 함께 따라옵니다.
Pydantic·JSON Schema로 추정 결과의 형식을 강제합니다. evidence quote가 실제 대화에 존재하는지 검증합니다.
MAE, Weighted MAE, Pearson, ECE 등 평가 지표를 산출하고, 오답 케이스를 자동으로 노트로 정리합니다.
error note → rule candidate → dev 검증 → promoted rule. 검증된 규칙만 본 파이프라인으로 승격합니다.
프롬프트와 모듈 파라미터를 데이터 기반으로 자동 최적화합니다. 평가 지표를 reward로 사용합니다.
낮은 confidence 샘플을 사람이 검토합니다. 라벨 보정 이력이 데이터셋에 누적됩니다.
Implementation Reference
단순 기획이 아니라, 데이터 생성부터 판별, 채점, 오류 분석, 규칙 승격, HITL 리뷰까지 이어지는 평가 파이프라인을 코드로 구현합니다.
Python 3.12 기반의 연구·제품 파이프라인. 평가 결과는 코드와 함께 재현 가능한 형태로 관리됩니다.
R&D Roadmap
K-SIMA는 대화 기반 행동 신호 추정 모델을 안정적으로 만들기 위한 평가·최적화·학습 파이프라인입니다.
100개 대화 샘플을 생성·판별·채점·시각화하는 재현 가능한 평가 하네스. Docker 기반 동일 실행 환경.
오답 노트 → 규칙 후보 → Dev 검증 → DSPy compile → 인간 라벨 보정. 평가 지표 기반 자동 최적화 루프.
고품질 대화+JSON evidence 데이터로 경량 행동 신호 추정 모델 학습. teacher → student 증류.
로드맵의 모든 단계는 코드 수준에서 실행 가능한 형태로 정의됩니다. Phase 1의 평가 하네스가 Phase 2 최적화의 reward로, Phase 2의 누적 데이터가 Phase 3 증류의 학습 데이터로 이어집니다.
Behavior Signal Framework
K-SIMA는 개인의 성격을 단정하지 않고, 대화에서 관찰 가능한 행동 신호만 추정합니다. 각 축은 짧은 evidence quote와 함께 출력됩니다.
탐색, 창의적 제안, 새로운 관점 수용 신호
계획, 일정, 역할 분담, 책임 구조화 신호
적극적 발화, 상호작용 주도, 사회적 에너지 신호
협력, 배려, 갈등 완화, 공감적 반응 신호
불안, 위험 감지, 부담, 정서적 민감성 신호
Big Five (OCEAN) 모델은 1980~90년대 심리학계가 합의한 5요인 성격 분류 체계로, 개방성(O)·성실성(C)·외향성(E)·우호성(A)·신경성(N)을 통해 인간의 안정적 행동 패턴을 측정합니다. 50년간 누적된 교차문화 검증을 통해 타당성·보편성·연속성·예측력을 확보한, 현재 가장 과학적으로 신뢰받는 성격 측정 도구입니다.
Safety & Scope — K-SIMA는 개인의 성격을 단정하지 않습니다. 실제 대화에 존재하는 짧은 quote만 근거로 사용하고, 역할·상황·주제가 만든 혼동 가능성은 uncertainty에 명시합니다. MBTI 등은 optional entertainment tag로만 다루며, raw Chain-of-Thought는 저장하지 않습니다.
Track Record & Certifications
소통파이브의 기업 역량 — 공공·교육·금융·문화 산업군 구축 실적
누적 프로젝트 수행
기술 계보 (2003~현재)
K-SIMA 기업부설연구소 운영
Collaboration
K-SIMA는 산·학·연 협력 파트너를 상시 모집합니다.
대화 기반 행동 신호 추정 연구, 평가 데이터셋 설계, 모델 검증·최적화에 함께해 주세요.
