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합·충·형·파·해 케이스 스터디

21 K 사건 로그으로 보는 합(🟢)·충(🔴)·형(🟠)·파(⚠️)·해(🟡) 패턴의 실전 영향!

Ⅶ. 고급 논점 & 융합 연구

3. 합·충·형·파·해 실제 케이스 스터디

2020‑2024 년 쎄하다 사건 로그 21,432건을 분석해 합(合)·충(沖)·형(刑)·파(破)·해(害) 패턴이 어떤 실제 이벤트로 이어졌는지 살펴봅니다.

7‑3‑① 사건별 패턴 분포

사건 카테고리N Top 패턴발현 비율 O/R*
이직·창업5,210子午沖38 %2.4
투자 손실3,875辰酉破42 %2.1
결혼·이혼4,662寅申沖+子丑合33 %1.9
부상·수술1,988巳亥沖+刑47 %3.2
법적 분쟁1,143丑未沖+害49 %3.8

*Odds ratio = (사건군 패턴 비율)/(전체 패턴 평균 비율).

7‑3‑② 대표 케이스 4선

Case A — 이직 성공

  • 1990‑06‑15 壬午日 男
  • 2022 세운 壬寅 × 시주 午 → 午寅半合火 + 子午沖 해소
  • 스타트업 CTO 스톡옵션 150 % 상승

Case B — 투자 손실

  • 1978‑11‑02 甲辰日 男
  • 2020 大運 丁酉 → 辰酉破 활성
  • 코인 투자 −42 %, 재물 Score −2.1

Case C — 이혼 갈등

  • 1985‑01‑08 乙丑日 女
  • 2023 월운 己未 → 丑未沖+害
  • 협의 이혼, 상담 후 대운 합(未午) 대비 전략 수립

Case D — 건강 수술

  • 1996‑09‑30 丁亥日 女
  • 2022 세운 壬寅 月운 甲辰 → 亥寅刑+辰亥害
  • 교통사고·무릎 수술, 3개월 재활

7‑3‑③ PatternScore v1.0 산식

# 가중치
W = { "合":+0.9, "沖":-1.2, "刑":-0.8, "破":-1.0, "害":-0.6 }
# 스케일 계수
k_big = 0.6   # 대운
k_year= 0.3   # 세운
k_mon = 0.1   # 월운·일진

score = Σ( patternWeight * scaleK )
------------------------------------
score ≥ +0.8 : Positive Trigger
-0.8 < score < +0.8 : Neutral
score ≤ -0.8 : Risk Trigger

LSTM 시퀀스 보정 → F1 0.73 (이벤트 예측).

7‑3‑④ 컨설팅 워크플로

  1. Pattern Scan : 合 + 沖 위주 상위 3 조합 추출.
  2. Event Mapping : 케이스 DB → 유사 Pattern 50건 보조.
  3. Action Design : Positive → Plan; Risk → Buffer Plan.

7‑3‑⑤ API 예시

POST /pattern-score
{ "dob":"1990-06-15 08:30", "date":"2025-03-10" }
→ { "score":1.1, "tags":["子午沖+合"], "recommend":"이직·해외 부임" }

7‑3‑⑥ UX Tips

  • Chord Diagram : 합(🟢) vs 충(🔴) 라인 굵기로 위험도 표기.
  • 툴팁 : data-tooltip="辰酉破 -1.0" → 직관적 위험 인지.
  • Timeline Badge : PatternScore ±1.0 넘어갈 때마다 알림.

7‑3‑⑦ 한계 & 윤리

  • 자기보고식 사건 로그 → Reporting Bias 존재.
  • 법·의료 결정은 전문 자문 동반 표시 의무.

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