AI 에 의해서 비정형 Data 까지 분석이 가능해졌다. 


비정형 Data 에 대해서 자료의 문맥에 대해서 Synopsis 가 있는 경우에 대해서 Property 들을 분류평균적으로 Copy out 시키는 것이 Entity data 에 대해서 가능해졌다. 


전문직에 대해서는 객체의 성질에 대해서 Synopsis 에 따라서 형질의 Output 을 가늠하고 Client 의 Story 에 대해서 처리의 Set 을 사용하여 Synopsis 를 처리한다. 


그렇다면 둘다 Synopsis 에 대해서 Entity 에 속하는 Story 에 대해서 Set 에 대한 대응의 Story 를 가지는 것이고 이론적으로 전문직렬도 AI 가 대체가능하다. 


그렇지만 이에 대해서는 위협이 확인의 구조에 대해서 Sequence 가 잘 파악이 되지를 않는다. 그리고 이 Sequence 가 Real 인지? 도 확인이 직접적인 수준에서는 어렵다. 


그렇다면 시점의 일에 대해서 이러한 구조에 덧붙여져야 할 것은 Synopsis 에 대한 Story 가 Entity 에게 있어서 Property 의 변동범위를 Case 별로 검산하는 작업이 필요로 하다. 


그렇다면 Synopsis 에 따라서 분기되는 Story 에 대해서 변동범위에 의한 검산검사가 이루어질 수 있고 대부분의 그것은 Real 이다. 


이러한 검산법이 이루어진다면 AI 의 답변에 대해서 직접적인 확인이 가능하고 전문직렬에 대해서도 AI 에 의한 업무진행이 가능해질 것이다. 


Synopsis 가 있다면 그에 대한 범위 안의 변동은 일어나기 마련이다. 



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