글
이 알고리즘은 **"반복적 정보 수집 및 자가 평가"**를 핵심으로 하는 에이전틱 AI 리서치 시스템입니다.
핵심 원리:
- 계획 수립 → 실행 → 평가 → 재계획 (반복)
- 정보 갭을 스스로 인식하고 보충
- 다중 출처 교차 검증
- 최종 통합 보고서 자동 생성
이는 인간 전문가의 조사 방법론을 AI로 자동화한 것으로, "초고속 모드"보다 10-20배 더 깊이 있는 조사를 수행합니다!
🔍 Claude의 Deep Research 알고리즘 분석
제공하신 내용을 분석한 결과, 이것은 Claude의 "심도 모드(Deep Research Mode)" 작업 과정입니다. 알고리즘의 원리를 단계별로 설명드리겠습니다.
🎯 1. 전체 알고리즘 구조
입력 → 계획 수립 → 반복적 정보 수집 → 분석 및 통합 → 출력
📋 2. 단계별 작동 원리
Phase 1: 계획 수립 (Planning)
작업: Plan.md 생성
목적: 체계적인 조사를 위한 로드맵 작성
특징:
- 사용자 요청을 구조화된 조사 계획으로 변환
- 필요한 정보 카테고리를 사전 정의
- 조사 범위와 깊이를 결정
예시 (세척제 분석):
1. 세척제 종류별 구분 (산업용, 가정용, 의료용)
2. 각 세척제의 주요 용도 및 적용 분야
3. 세척제별 핵심 기능과 작용 원리
Phase 2: 반복적 정보 수집 (Iterative Information Gathering)
🔄 2.1 검색 전략 (Search Strategy)
Multi-Query Approach (다중 쿼리 접근법):
Round 1: 광범위한 검색
- "sewage cleaner types industrial domestic medical classification"
- "세척제 종류 분류 산업용 가정용 의료용"
Round 2: 구체화된 검색
- "surface cleaning agents mechanism function principle"
- "disinfectant vs detergent difference classification"
Round 3: 전문 정보 수집
- "medical device cleaning agents classification sterilization"
- "enzyme cleaning agents mechanism biological breakdown"
검색 패턴 분석:
- 언어 다양화: 영어 + 한국어 병행 검색
- 점진적 구체화: 일반 → 전문 용어로 좁혀가기
- 다각도 접근: 같은 주제를 다른 키워드로 재검색
🧠 2.2 지능형 갭 분석 (Intelligent Gap Analysis)
각 검색 라운드 후 자체 평가:
# 의사 코드
while not information_complete:
search_results = web_search(current_query)
current_knowledge = analyze(search_results)
gaps = identify_gaps(current_knowledge, target_knowledge)
if gaps.exists():
next_queries = generate_queries(gaps)
continue
else:
break
실제 예시:
[평가] "의료용 세척제 정보는 더 필요하다"
↓
[추가 검색] "medical device cleaning agents classification sterilization"
↓
[재평가] "효소 세척제가 단백질 제거에 효과적임을 파악"
↓
[추가 검색] "enzyme cleaning agents mechanism biological breakdown"
📊 2.3 검색 횟수 최적화
관찰된 검색 패턴:
- 총 36회의 웹 검색 수행
- 평균 3-6회씩 클러스터로 묶어 검색
- 각 클러스터마다 중간 평가 수행
검색 횟수 결정 요인:
- 정보 충족도: 목표 대비 현재 정보의 완성도
- 정보 품질: 신뢰할 수 있는 출처 확보 여부
- 범위 커버리지: 모든 하위 주제 포함 여부
Phase 3: 다중 모달 정보 통합 (Multi-Modal Integration)
🖼️ 이미지 분석 통합
웹 검색 결과 → 이미지 발견 → 이미지 분석 → 텍스트 정보와 통합
처리된 이미지 (5개):
1. builder.png - 계면활성제 구조
2. fungus.png - 미생물 관련
3. lemon.png - 천연 세척제
4. germs2.png - 세균 제거 메커니즘
5. microbial-cleaning.png - 미생물 세척 과정
목적:
- 텍스트로 설명하기 어려운 화학 구조 시각화
- 작용 원리의 메커니즘 이해 강화
- 정보의 정확성 검증
Phase 4: 정보 합성 및 구조화 (Synthesis & Structuring)
🏗️ 계층적 정보 구조
Level 1: 대분류
├─ 산업용 세척제
├─ 가정용 세척제
└─ 의료용 세척제
Level 2: 속성별 분류
├─ 화학적 분류 (산성, 염기성, 중성, 용매)
├─ 기능적 분류 (탈지제, 소독제, 효소제)
└─ 용도별 분류 (바닥, 유리, 의료기기)
Level 3: 세부 정보
├─ 작용 원리 (계면활성제, pH, 효소)
├─ 적용 사례
└─ 안전 규제 (EPA, FDA)
📝 보고서 생성 알고리즘
# 의사 코드
def generate_report(collected_data):
# 1. 정보 분류
categorized = categorize_by_type(collected_data)
# 2. 중복 제거 및 교차 검증
verified = cross_validate(categorized)
# 3. 논리적 흐름 구성
structured = create_logical_flow(verified)
# 4. 시각적 표현 생성
html_report = generate_html(structured)
# 5. 출처 첨부
with_citations = add_citations(html_report, sources)
return with_citations
🤖 3. 핵심 알고리즘 특징
A. 적응형 검색 깊이 (Adaptive Search Depth)
검색 깊이 = f(주제 복잡도, 정보 가용성, 사용자 요구)
관찰된 패턴:
- 단순 질문: 1-5회 검색
- 중간 복잡도: 10-20회 검색
- 고도 복잡도: 20-40회 검색 ← 이 경우
B. 지식 그래프 구축 (Knowledge Graph Construction)
노드(Node): 개별 정보 조각
- "효소 세척제"
- "단백질 제거"
- "의료기기 세척"
엣지(Edge): 관계 정보
- "효소 세척제" → [효과적] → "단백질 제거"
- "단백질 제거" → [필수] → "의료기기 세척"
C. 품질 평가 메트릭 (Quality Assessment Metrics)
각 검색 후 평가 기준:
- 정보 신뢰도: 출처의 권위성 (EPA, FDA, 학술지)
- 정보 완전성: 요구사항 대비 충족도
- 정보 일관성: 여러 출처 간 교차 검증
- 정보 최신성: 발행 연도 및 업데이트 상태
🔄 4. 피드백 루프 (Feedback Loop)
┌─────────────────────────────────────┐
│ Initial Query (세척제 분석) │
└──────────────┬──────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ Search Round 1 (일반 정보 수집) │
└──────────────┬───────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ Self-Assessment (정보 갭 발견) │
│ "의료용 세척제 정보 더 필요" │
└──────────────┬───────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ Search Round 2 (의료용 집중 조사) │
└──────────────┬───────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ Self-Assessment (추가 갭 발견) │
│ "효소 메커니즘 상세 설명 필요" │
└──────────────┬───────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ Search Round 3 (효소 원리 조사) │
└──────────────┬───────────────────────┘
↓
...
↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ Final Assessment (완료 판단) │
│ "추가 검색 없이 요약 가능" │
└──────────────┬───────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ Report Generation (보고서) │
└──────────────────────────────────────┘
🎓 5. 이 알고리즘의 강점
✅ 장점
-
완전성 (Completeness)
- 빠진 정보를 자동으로 감지하고 보충
-
정확성 (Accuracy)
- 다중 출처 교차 검증으로 신뢰도 향상
-
구조화 (Structure)
- 방대한 정보를 논리적으로 정리
-
적응성 (Adaptability)
- 주제에 따라 검색 깊이 자동 조절
-
투명성 (Transparency)
- 전 과정을 사용자에게 공개 (10개 출처 표시)
⚠️ 한계
- 시간 소요: 36회 검색 → 일반 검색보다 느림
- 토큰 사용량: 대량의 API 호출 필요
- 과잉 정보: 때로 필요 이상의 정보 수집 가능
💡 6. 유사 기술과의 비교
| 특징 | 일반 검색 | Claude 심도 모드 | 전문가 조사 |
|---|---|---|---|
| 검색 횟수 | 1-3회 | 20-40회 | 수십-수백회 |
| 정보 통합 | 수동 | 자동 | 수동 |
| 품질 검증 | 없음 | 자동 | 전문가 판단 |
| 구조화 | 없음 | 자동 | 수동 |
| 소요 시간 | 초 단위 | 분 단위 | 시간-일 단위 |
🧩 7. 알고리즘 수식화
Research_Quality = Σ(Search_i × Relevance_i × Reliability_i) / n
where:
Search_i = i번째 검색 결과
Relevance_i = 관련성 점수 (0-1)
Reliability_i = 출처 신뢰도 (0-1)
n = 총 검색 횟수
Stopping_Condition = (Coverage ≥ 0.95) AND (Confidence ≥ 0.9)
where:
Coverage = 요구사항 충족도
Confidence = 정보 신뢰도
🎯 결론
이 알고리즘은 **"반복적 정보 수집 및 자가 평가"**를 핵심으로 하는 에이전틱 AI 리서치 시스템입니다.
핵심 원리:
- 계획 수립 → 실행 → 평가 → 재계획 (반복)
- 정보 갭을 스스로 인식하고 보충
- 다중 출처 교차 검증
- 최종 통합 보고서 자동 생성
이는 인간 전문가의 조사 방법론을 AI로 자동화한 것으로, "초고속 모드"보다 10-20배 더 깊이 있는 조사를 수행합니다!
https://claude.ai/chat/cbf65c63-f66c-4fce-85d8-dfa5300b317f
-bio film- 바이오필름(biofilm)은 미생물들이 표면에 부착하여 스스로 만든 점액질 막 안에 갇혀 군집을 이룬 것을 말하며, 생물막, 미생물막, 바이오필름이라고도 불립니다. 이러한 막은 수돗물에 있는 염소를 흡착하거나, 하수 처리 등 물 정화 작용에도 이용되며, 반대로 치아의 치석, 욕실의 물때, 그리고 병원균 감염의 원인이 되는 등 여러 문제를 일으키기도 합니다. 미생물막(微生物膜, 영어: biofilm)은 미생물의 집합체로, 부착표면에 미생물 세포들이 서로 달라붙은 것이다. 생물막(生物膜)이라고도 한다
바이오필름의 특징
- 세균, 균류 등 다양한 미생물이 하나의 군집을 이루고 있습니다.
- 강이나 바다의 돌, 욕실 벽, 금속, 인체의 치아 등 다양한 표면에 달라붙어 서식합니다.
- 미생물들이 스스로 분비하는 다당류, 단백질 등의 고분자 물질로 이루어진 외부 고분자 물질(EPS) 막 안에 갇혀 있습니다.
- 일반적으로 자유롭게 떠다니는 미생물(유영균)보다 항생제나 외부 환경 스트레스에 훨씬 강한 저항력을 가집니다.
바이오필름이 우리에게 미치는 영향
- 수질 정화: 하수 처리 과정에서 여과 재료에 바이오필름이 형성되어 유기물질, 세균 등을 흡착 및 분해하는 역할을 합니다.
- 수질 정화: 하수 처리 과정에서 여과 재료에 바이오필름이 형성되어 유기물질, 세균 등을 흡착 및 분해하는 역할을 합니다.
- 감염 및 질병: 치아의 치석, 인공 삽입물 표면의 병원균 군집은 치주염, 만성 감염 등을 유발할 수 있습니다.
- 시설물 부식: 선박이나 파이프라인 등에 부착되어 구조물을 부식시킬 수 있습니다.
- 오염: 식품 생산 라인이나 의료 기기 등에서 오염을 일으킬 수 있습니다.
- 감염 및 질병: 치아의 치석, 인공 삽입물 표면의 병원균 군집은 치주염, 만성 감염 등을 유발할 수 있습니다.
제거 방법
- 화학적 방법: 락스와 같은 살균 성분을 이용해 바이오필름 자체를 녹이고, 바이오필름을 만드는 유기 물질과 미생물을 제거합니다.
- 기계적 방법: 솔을 이용해 표면을 문질러 닦아내는 방법이 있습니다.
- 스카이워크 팟캐스트 대본(패러글라이딩 / 사진첨부)
할 일 목록
- 팟캐스트 대본 제작
- 파라글라이딩과 하늘 산책의 자유로움에 관한 내용 구성
- 두 명의 화자를 위한 서정적인 찬송가 대본 작성
- 팟캐스트 오디오 생성
- 5분 길이의 팟캐스트 오디오 생성
- 오디오 파일 최종 점검 및 저장
작업이 완료되었습니다. 언제든지 새 작업을 시작하거나 현재 작업을 수정할 수 있습니다- ODP 문서 - https://docs.hubocean.earth/ //
Ocean Data Platform - ODP 파일은 OpenDocument Presentation의 약자로, LibreOffice, OpenOffice 등과 같은 무료 오피스 프로그램에서 사용되는 프레젠테이션 파일 형식입니다. 텍스트, 이미지, 서식, 애니메이션 등을 담고 있는 슬라이드 모음을 저장하는 데 사용되며, Microsoft PowerPoint 파일(PPT/PPTX)과는 다른 파일 형식입니다.ODP 파일의 특징
- OASISOpen 표준으로 제정되어 있어 특정 소프트웨어에 종속되지 않습니다.
- LibreOffice, OpenOffice 등 오픈 소스 소프트웨어에서 주로 사용하지만, Google Slides에서도 ODP 형식으로 내보낼 수 있습니다.
- 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 미디어를 포함하여 전문적인 프레젠테이션을 만들 수 있습니다.
ODP 파일 열기- ODP 파일을 열려면 LibreOffice Impress, OpenOffice Impress 같은 프로그램을 사용해야 합니다.
- Microsoft PowerPoint에서도 파일을 열 수 있지만, 모든 기능이 완벽하게 지원되지 않을 수 있습니다.
- Microsoft PowerPoint로 열기 위해서는 파일을 먼저 PowerPoint 형식(PPTX)으로 저장한 후 ODP 형식으로 저장하는 것이 좋습니다.
ODP 파일 변환하기- ODP 파일을 PPT/PPTX 파일로 변환하려면, FreeConvert.com과 같은 온라인 변환 도구를 이용할 수 있습니다.
- OpenOffice Impress나 LibreOffice Impress에서
다른 이름으로 저장또는내보내기기능을 사용하여 PPT/PPTX 형식으로 저장할 수도 있습니다.
