LLM 기반 감성 분석 파이프라인을 통한 관계 가시화 및 데이터 기반 커뮤니케이션 설계

Context

지리적 거리와 정서적 대역폭 부족으로 인한 소통 단절 문제를 해결하기 위한 시스템 구축. 단순 챗봇 기반의 대체가 아닌, 사용자 일상 데이터를 부모의 언어로 변환하여 전달하는 중계 레이어 설계 필요성 대두.

Technical Solution

• Google Calendar, GitHub, Strava, Notion의 파편화된 데이터를 통합하여 일상 맥락을 추출하는 Input 파이프라인 구축
• 단순 요약이 아닌 '이웃집 사람'이라는 특정 페르소나 프롬프트를 적용하여 수신자 맞춤형 언어 체계 구현
• ElevenLabs 기반의 음성 합성 기술을 적용하여 텍스트 대비 높은 Presence를 제공하는 Voice Note 출력 방식 채택
• 대화 기록 분석을 통한 감성 베이스라인 설정 및 특정 키워드(biopsy, lonely) 탐지 시 즉시 알림을 보내는 모니터링 로직 구현
• Hermes 3(OpenRouter)에서 Qwen 3(Local)로 모델을 전환하여 API 비용 최적화 및 데이터 제어권 확보
• 90일 후 자동 삭제 및 데이터 암호화를 통한 개인정보 보호 체계 적용