문제를 푸는 길은 그 문제를 둘러싼 세계를 통째로 모델링하는 것입니다. Alea Capta는 온톨로지와 디지털 트윈으로 현실을 복제하고, 그 위에서 아직 없는 미래를 생성해 검증된 전략으로 되돌려 드립니다.
문제를 푸는 유일한 길은 그 문제를 둘러싼 세계를 통째로 모델링하는 것입니다. 세계가 서면 어떤 질문이든 근거 있게 답이 나옵니다. 그런데 그 세계를 세우는 길목엔 네 개의 벽이 있고, 거의 모두 여기서 막혀 결국 감으로 결정하고 맙니다.
무엇을 측정하고 무엇을 성공이라 부를지조차 정의가 없습니다.
문제를 둘러싼 원인·결과의 구조(축·관계)를 세우지 못합니다.
어떤 축이 중요한지는 알겠는데, 채울 값이 없습니다.
관계는 있는데 얼마나, 어느 방향인지 모릅니다.
현실을 세계로 복제하고(온톨로지 + 디지털 트윈), 대부분이 멈추는 그 거울 위에서 아직 없는 미래까지 생성합니다. 세계를 세우는 스텝들이 문제의 네 벽을 허물고, 그 위에서 미래를 짓고 전략까지 역제안합니다.
온톨로지·룰로 개체·관계·규칙을 정의해 현실을 통째로 미러링합니다.
합성인구(IPF)로 개체를 재현합니다. 정치에서는 유권자 100만 명을 동 단위로 재현합니다.
아직 없는 사건의 결과를 세계에서 수만 번 굴려 확률분포와 신뢰구간으로 생성합니다.
단일 사건 분포를 시점별로 이어 전략 트리를 탐색해 골든패스·와일드카드를 찾습니다.
목표 경로에 올라타는 시점별 개입을 역설계해 실행 전략으로 되돌려 드립니다.
06 칼리브레이션 루프. 매주 현실을 재측정해 세계의 값·가중치·방향을 보정하고 다시 01로 돌아갑니다. 시간이 갈수록 세계가 현실에 수렴합니다. 격파 ④ 가중치·방향
값·가중치·방향을 데이터로 보정하고 표본 밖 백테스트로 검증합니다. 이 칼리브레이션이 곧 저희가 파는 정확도입니다.
점추정을 넘어 분포·구간까지 채점합니다.
베이스라인보다 유의하게 나은지 통계로 답합니다.
베이스라인 대비 정규화한 헤드라인 지표입니다.
입력 분포가 바뀌면 경보를 울립니다.
분포와 무관하게 커버리지를 보장합니다.
개입 효과를 반사실로 추정합니다.
범용 하나로 뭉개지 않습니다. 고객이 실제로 묻는 7가지 문제마다 전용 시뮬레이션 방법론이 답하고, 데이터가 없으면 직접 만들어 냅니다. 7개 솔루션을 14개 엔진 메소드가 구현합니다.
편향된 설문·표본에서 소지역·소집단의 참값을 복원합니다.
잡음 섞인 관측에서 잠재 추세를 뽑아 앞을 내다보고 구간까지 냅니다.
사건 조합의 전개를 트리로 탐색해 최선의 수를 찾습니다.
개입(정책·입지 등)의 효과를 반사실로 추정합니다. 하지 않았을 때와 견줍니다.
두 안·모델을 같은 잣대로 비교하고 유의성을 검정합니다.
폐업·이탈 생존을 모델링하고 극단 손실(꼬리)까지 외삽합니다.
닮은 과거 사례를 찾아 결과를 앙상블합니다.
질문 하나가 파이프라인을 태우고, 엔진이 측정하고, 온톨로지가 서고, 결과물이 나옵니다. 정치·프랜차이즈는 실데이터, 행정·투자는 구조 예시입니다.
최신 교정된 모델로 온톨로지의 각 축을 병렬로 측정합니다.
인물·정당·지역 축 위에 여론조사·이슈·지지층을 얹어 지지 구조를 세웁니다.
언어·이미지 모델을 태워 형식에 맞춰 전달합니다.
우리 후보 지지율은 48.2%(±2.1)입니다. 최근 2주 +1.4%p 상승세로 경합 우위이며, 부동층은 30대·자영업에 몰려 있어 이곳이 승부처입니다.
하나의 답을 현장이 쓰는 형식으로 전달합니다.
한 번 세운 세계는 원래 문제만 푸는 데 그치지 않습니다. 도메인 온톨로지가 서면 정의 밖 임의 질문도 그 세계를 컨텍스트 삼아 근거 있게 답합니다. 문제를 풀수록 세계가 커지고, 세계가 커질수록 답이 복리로 좋아집니다. 경쟁자가 따라올 수 없는 격차가 여기서 벌어집니다.
지식그래프로 LLM을 그라운딩하면 환각이 줄고 추론이 좋아집니다. 특히 KPI·예측처럼 스키마에 결속된 질의에서, 벡터-only RAG가 놓치는 답을 지식그래프가 개체·관계 구조로 되짚어 끌어올립니다.
문제를 풀수록 세계가 커지고, 그 위에서 답이 복리로 늘어납니다. 한 번의 구축이 N개의 답이 됩니다.