Core engine
텍스트 약 500만 건, 이미지 약 20만 건, 판정 사례 약 5만 건, 네트워크 관계 데이터 약 100만 건 수준의 학습·운영 자산을 바탕으로 공통 분석 코어를 유지합니다.
브랜드 보호, 인포데믹 대응, 평판 분석, 보안 위협 분석은 표면적으로 다른 과제처럼 보이지만, 실제로는 의미 분석, 감성·토픽 구조화, 확산 예측, 그래프 해석, 보고 자동화라는 공통 엔진 위에서 풀 수 있습니다. IRX Toolbox는 이 공통 엔진을 Information Risk eXplorer라는 이름으로 정리한 아울네스트의 운영형 AI 프레임입니다.
텍스트 약 500만 건, 이미지 약 20만 건, 판정 사례 약 5만 건, 네트워크 관계 데이터 약 100만 건 수준의 학습·운영 자산을 바탕으로 공통 분석 코어를 유지합니다.
상표·브랜드 보호 정책, 공중보건 대응 규정, 기업 평판 관리 기준, 보안 위협 분류 규칙을 도메인 단위로 주입할 수 있도록 설계합니다.
운영 담당자, 분석관, 관리자, 의사결정자가 각각 다른 깊이로 같은 시스템을 활용할 수 있도록 대시보드, 경보, 보고, 권한 구조를 함께 설계합니다.
각 에이전트는 앞 단계의 의미 구조를 이어받고, 뒤 단계의 위험도와 보고 체계로 자연스럽게 연결됩니다. 그래서 실무에서는 분절된 AI 모듈이 아니라 하나의 운영 체계로 보입니다.
Claim·Topic·Entity 추출, Multi-Sentence Decomposition, Hybrid RAG 기반 근거 매칭.
다차원 감성지수, Hybrid Topic Modeling, 토픽 점유율 변화와 Drift 추적.
Spike Detection, Early-Stage 확산 위험 예측, Risk Score [0,1] 산출.
중심성, Louvain 커뮤니티, 전파 경로, Time-series Graph Drift 분석.
Executive Summary, 대응 전략, 정책 권고안, PDF/HTML 리포트 자동화.
같은 코어를 유지한 채 도메인별 Rule Injection과 Domain Policy Layer만 교체하는 구조입니다.
Semantic, Sentiment & Topic, Spread & Anomaly, Graph Intelligence, Generative Insight, Platform Architecture를 각각 별도의 HTML 설계 문서로 관리해, 도입 검토 단계에서 구조를 직접 검토하실 수 있습니다.