INTERNAL ONLY

NEURAL-MESH
KDCA INFODEMIC

Eliminating noise from the public health signal with silicon-grade precision.

LATENCY

0.004ms

THROUGHPUT

4.2 PB/DAY

AI AGENTS

8,192 NODES

Phase 01

INGESTION OPS

Community & Social

Stealth Playwright Cluster

Vision & Audio

Whisper-X Neural STT

Signal Mesh

Global Proxy Rotation 2.0

Async Kafka Stream
Phase 02

AI INFERENCE

Reasoning Core

Llama-3-KDCA (8bit Quantized)

Logical Flaw Check
Medical Fact Verifier
Bot Pattern Analysis
Self-Evolving Neural Nets
Phase 03

PERSISTENCE

PINECONE VECTOR DB

DIMENSIONS 1,536
SIMILARITY Cosine Distance
PostgreSQL Hyperscale
Phase 04

RESPONSE

AUTO FACT-CHECK GEN

Zero-human intervention press release draft generation for R-Score > 90

MULTI-PLATFORM SYNC

Active Monitoring
#001010111010101010111010101...

Engineering Philosophy

01. Eliminate the human: 모든 인간의 개입은 지연을 초래합니다. 수집부터 팩트체크 초안 생성까지 AI 에이전트가 자율적으로 판단합니다.

02. Cross-Modality Verification: 텍스트만 보지 않습니다. 영상의 톤, 음성 변조 여부, 배경 이미지의 메타데이터를 통합 분석하여 '진실의 형태'를 규명합니다.

03. High-Fidelity Signal: 노이즈(단순 불만)와 시그널(조직적 허위정보)을 완벽히 분리합니다. R-Score는 질병관리청의 무기가 됩니다.

?
Neural-Mesh
Infrastructure Node

$ \Delta t \to 0 $ (Latency Optimization)
$ S_{accuracy} \approx 100\% $ (Precision Metrics)
$ \text{Response} = \int \text{Risk}(t) dt $ (Strategic Mitigation)