NeuroPattern
PERSONA
대화 속 패턴은
속마음을 드러냅니다
당신이 고른 단어, 답장까지의 시간, 사진 속 표정. 본인도 의식하지 못한 순간에 감정과 성격이 드러납니다. 분석할수록 당신만의 페르소나가 구축됩니다.
도구를 선택하세요
각 도구가 다른 각도에서 당신의 페르소나를 읽어냅니다.
페르소나톡
그 대화방, 진짜로 읽어본 적 있나요?
단어 선택, 반응 속도, 호응 방식. 무의식이 언어에 남긴 흔적을 AI가 파냅니다. 본인도 눈치채지 못한 감정과 관계의 역학이 드러납니다.
페르소나보이스
내 목소리로 노래하기
내 음성을 녹음하면 AI가 학습하고, YouTube 음원의 보컬을 내 목소리로 변환합니다. 변분 추론 기반 음성 분리 + RVC v2 음성 변환.
썸탐정
그 사람, 나한테 관심 있을까?
1:1 대화에서 상대가 보내는 호감과 무관심의 시그널을 AI가 탐지합니다. 직접 물어볼 수 없는 질문, 대화 패턴이 대신 답합니다.
AI첫인상
사진 한 장, AI가 읽는 첫인상
인지심리학에서 말하는 thin-slicing: 사람은 0.1초 만에 상대의 인상을 형성합니다. AI가 그 무의식적 판단을 구조화합니다. 사진 한 장이 입력의 전부입니다.
톡지문
말투 DNA, 당신만의 언어 지문
어휘 선호, 문장 구조, 이모티콘 패턴에서 당신만의 언어적 DNA를 추출합니다.
💬 카카오톡에서 바로 분석
대화 내보내기
분석할 대화방 → 우측 상단 ≡ → 대화 내보내기
뉴로패턴 채널에 붙여넣기
내보낸 텍스트를 뉴로패턴 카카오톡 채널 채팅에 붙여넣기
AI 분석 결과 수신
10~15초 후 심리 분석 결과가 카드로 도착합니다
오늘의 인사이트
'ㅋㅋ' 3개 이상의 비밀
연속으로 'ㅋ'를 3개 이상 쓰는 사람이 실제로 웃고 있을 확률은 23%에 불과합니다. 나머지는 분위기를 맞추기 위한 사회적 신호입니다.
답장 속도와 관심의 상관관계
평균 답장 시간이 5분 이내인 대화에서 호감 점수가 70 이상일 확률은 64%입니다.
Analysis Pipeline
어떻게 분석하는가
NeuroPattern의 분석 파이프라인은 다학제 연구 위에 구축되었습니다. 심리학, 언어학, 인지과학의 이론적 프레임워크 위에 자체 개발 딥러닝 모델과 대규모 언어 모델(LLM)을 결합합니다.
자연어 심리 분석
트위터/소셜 텍스트로부터 MBTI를 분류하는 자체 개발 딥러닝 모델이 파이프라인의 1차 분석을 수행합니다. Transformer 기반 인코더가 어휘 선택(lexical choice), 화용론적 함축(pragmatic implicature), 대화 턴테이킹 패턴을 추출하고, LLM이 맥락적 해석을 수행하는 하이브리드 아키텍처를 적용합니다.
Pennebaker, J. W., Francis, M. E., & Booth, R. J. (2001). Linguistic Inquiry and Word Count: LIWC2001. Lawrence Erlbaum Associates.
감정 공간 매핑
Russell의 Circumplex Model of Affect에 기반하여 대화 속 감정을 Valence(쾌-불쾌)와 Arousal(각성-이완)의 2차원 연속 공간에 매핑합니다. 단순 긍정/부정 분류를 넘어, 감정의 미묘한 변화와 흐름을 시간축 위에서 추적합니다.
Russell, J. A. (1980). A circumplex model of affect. Journal of Personality and Social Psychology, 39(6), 1161–1178.
관계 역학 모델링
Triplet Network 기반 Representation Learning으로 관계 모델링을 위한 표현 공간(embedding space)을 구축합니다. 이 공간 위에서 대화 참여자 간의 호감, 권력 비대칭, 감정 흐름을 Wiggins의 Interpersonal Circumplex Model에 기반하여 수치화합니다.
Wiggins, J. S. (1979). A psychological taxonomy of trait-descriptive terms: The interpersonal domain. Journal of Personality and Social Psychology, 37(3), 395–412.
시각 인지 분석
인지심리학의 Thin-slicing 이론에 기반합니다. 사람은 100ms 이내에 상대의 신뢰도, 지배성, 호감도를 판단합니다. MediaPipe FaceLandmarker로 468개 얼굴 랜드마크를 추출한 뒤, 멀티모달 비전 모델이 무의식적 인상 형성 과정을 구조화합니다.
Willis, J., & Todorov, A. (2006). First impressions: Making up your mind after a 100-ms exposure to a face. Psychological Science, 17(7), 592–598.
누적 페르소나 엔진
단일 분석이 아닌 종단적(longitudinal) 프로파일링을 지향합니다. 복수의 분석 결과를 Bayesian 방식으로 집계하여 MBTI 차원별 확률 분포를 구성하고, 대화 상대에 따라 달라지는 성격 표현 — Persona Variability를 추적합니다. 소셜 그래프 위에서 노드/엣지 피처를 시간축으로 축적합니다.
Fleeson, W. (2001). Toward a structure- and process-integrated view of personality: Traits as density distributions of states. Journal of Personality and Social Psychology, 80(6), 1011–1027.
국내 대학 AI 연구실에서 설계했습니다
본 분석 파이프라인은 10년간 100편 이상의 인공지능 논문을 발표·게재한 국내 대학 연구팀이 설계하였습니다. 제조(철강, 반도체), 금융(가상자산 사기 탐지), 보안(악성코드, 피싱 URL) 등 산업 현장에서 실전 검증된 딥러닝 아키텍처를 소비자 심리 분석 도메인에 적용한 결과물입니다.
분석 인프라
실험실 특화형 창업선도대학 · 혁신창업실험실 사업 지원을 통해 확보한 전용 서버에서 실행됩니다.
Compute
Intel Xeon Platinum 8362
32 Core × 2EA · 3.8GHz
GPU
NVIDIA RTX A6000
48GB VRAM × 4EA
Memory
256GB DDR4 ECC
3200MHz RDIMM
Storage
1TB SSD + 12TB HDD
고속 분석 + 데이터 보관
분석 결과는 참고 목적으로 제공되며, 전문 심리 상담을 대체하지 않습니다.
개인 대화 원문은 분석 후 서버에 저장되지 않습니다.