SKT · 신한카드 집계자료
지역·연령집단의 이동·시간·공간·결제·업종 변화를 계산합니다. 개인을 식별하지 않습니다.
공모전 원문 ↗social isolation response agent
찾는 것은 사람이 아니라,
다음 행동입니다.
SKT·신한카드의 지역·연령집단 신호를 읽고 기관별 로컬 에이전트의 지식을 조정해, 담당자가 승인할 수 있는 첫 개입과 재고립 예방 계획으로 바꿉니다.
고립을 자동 진단하지 않습니다. 신호를 설명하고, 기관의 역할을 나누고, 사람이 동의와 안전을 확인한 뒤 연결합니다.
what the agent does
신호 → 협업 → 사람 승인데이터신호기관행동재확인
1. 데이터를 넣습니다
원자료 또는 파생지표를 선택하세요. 실제 업로드 파일은 브라우저 안에서 처리하고 외부 LLM으로 보내지 않습니다.
원자료를 여기에 놓기
CSV · JSON · XLSX · ZIP · 여러 파일 선택
아직 실행하지 않았습니다.대기 중
읽는 순서: 형식 확인 → 완전 중복 제거 → 기간·공간·연령 확인 → 원천별 지표 → 위험 우선순위 → 기관 협업 카드
2. 에이전트가 실행됩니다
계산 단계와 사람 검토 경계를 한 화면에서 확인합니다.
3. 확인할 대상을 고릅니다
고립 확정이 아니라 사람이 먼저 확인할 우선순위입니다. 품질 게이트에 걸리면 자동 분류하지 않습니다.
전체0
고립 후보0
비고립 후보0
사람 검토0
| 대상 | 점수 | 상태 | 주요 패턴 |
|---|---|---|---|
| 샘플 또는 파일을 실행하세요. | |||
표에서 한 행을 선택하세요근거 → 기관 역할 → 첫 행동을 보여드립니다.
5. 에이전트가 축적하는 지식
대회 원자료, 공개 통계, 기관 문서는 서로 다른 출처로 저장하고 근거를 남깁니다.
지역 맥락과 사회적 관계망
무료·공개 통계의 지역·연령 맥락을 보완합니다. 출처·수집일·원본을 함께 제출합니다.
국가데이터처 사회조사 ↗기관별 정책·자원 문서
주거·자립·보건·복지기관의 접수 조건과 역할을 로컬 지식베이스로 관리합니다.
희망이음 공식 포털 ↗개인정보와 권한의 선
우리가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 처음부터 분리합니다.
로컬 LLM이 하는 일
기관 내부 문서를 찾아 요약하고, 회의 내용을 정리하고, 담당자에게 물어볼 질문을 제안합니다.
- 출처가 있는 문장만 생성
- 기관별 최소정보만 회의방에 공유
- 프롬프트·검색 문서·수정 이력 저장
결정 코드와 사람이 하는 일
점수·필터·안전 예외·수급 자격·서비스 확정은 LLM의 역할이 아닙니다.
- 결정적 코드가 지표·위험 큐를 계산
- 기관 담당자가 사실·동의·안전을 확인
- 급여 자격은 공식 기준과 담당자가 최종 판단