개인 아카이브 기반 Voice 패턴 추출 및 Persona 합성 설계

Context

단순 데이터 백업과 아카이브 저장 방식의 한계로 인해 개인의 사고 패턴과 정체성 보존이 어려움. 기존 챗봇 방식의 단순 데이터 학습은 정체성 재현이 아닌 단순 시뮬레이션에 그치는 문제 존재.

Technical Solution

• User-authored content 중심의 데이터 추출로 AI의 Voice 간섭을 배제한 순수 사용자 신호 확보
• PTK, MTK 등 도메인 특화 툴킷을 통한 시각적 관심사 및 관계망 데이터의 구조화된 수집
• SHA256 Content Hash 기반의 파일 식별 체계를 구축하여 파일 경로 변경과 무관한 메타데이터 일관성 유지
• Graceful Degradation 설계를 통해 Semantic Search부터 단순 파일 브라우저까지 5단계의 가용성 계층 확보
• 정체성 재현(Resurrection)이 아닌 패턴 반영(Echo)으로 정의하여 합성된 페르소나의 논리적 한계 설정
• ECHO 포맷 표준화를 통해 서로 다른 데이터 소스를 하나의 합성 엔진으로 통합하는 파이프라인 설계