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구축 방법 — archive · v0.1 · 2026-11-11
15년 업무 자료를 AI가 읽고 잇는 법
■ 방법
- 발표형 정적 페이지. 집계·검증 숫자를 화면·차트·체험으로 보여 줌. 서버·외부 API 호출 없음
- 첫 화면: three.js 0.160.0 Points + BufferGeometry로 문서 점 11,905개(UMAP x·y, 연도 z). OrbitControls · 주제 필터 · 호버 팁
- 차트·체험: 직접 SVG/canvas. 임베딩 유사도·의미 지도·RRF·추출·과정본은 예시·측정값을 브라우저에서만 재생
- 학습 없음(이 페이지). 표시하는 처리 파이프라인은 사무실 서버(NVIDIA DGX Spark)의 로컬 모델·코드로 이미 돌린 결과
- LLM(페이지): 없음. 원 작업의 분류·OCR·추출은 gemma4:26b, 임베딩은 bge-m3(로컬 Ollama)
- 글꼴 Instrument Serif · Pretendard(고정 버전 CDN). 실행 ID 없음(정적 게시)
■ 데이터
- 출처: 이종호 연구원 업무 자료 외장 SSD 집계(2011–2026). 공개 페이지에는 주제·종류·연도·집계만. 원문·파일 이름·기관 내부 제목 없음 · 자체 자료
- 공개 집계: 원본 파일 20,010 · 548.5GB · 문서 임베딩 12,434 · 지도 점 11,905 ·
data/archive-data.json·data/archive-demo.json(측정값)
- 성격: 실측 집계 + 체험용 예시(가상 문서·파일 이름·RRF 순위는 예시라고 표시)
- 사용자 입력 저장 없음
■ 검증
- 측정 조건: 원 파이프라인 표본을 사람이 열어 본 결과(원 작업의 진행 기록). 이 페이지는 그 숫자를 그대로 표시
- 글 뽑기 12,519/12,549(약 99.8%) · 과정본 30/30 · 분류 8/10→10/10 · 연결표 6/10(아직 약함) · 질문별 의미 검색 상위 10 중 주제 일치 수(공장 화재 10, BIM 교육 9, 지하공간 8, 생체신호 4~5)
- 페이지 검사: Node 테스트(facts·privacy)·Playwright(체험·발표)·링크 점검. 학습·평가 분리 해당 없음
■ 범위
- 공개 발표 페이지와 로컬 집계 숫자. 사설망 검색 UI·원문 검색은 이 사이트에 없음
- 지도 점은 임베딩→UMAP(cosine, n_neighbors 30, min_dist 0.08, random_state 42). 점 위치는 상대 배치
■ 출처
- 데이터: 자체 업무 자료 집계 · 비공개 원본 · URL 없음
- three.js 0.160.0 · MIT · jsDelivr
- bge-m3 · Ollama 로컬 임베딩(원 파이프라인)
■ 이력