4. 명리 × 점성술 × MBTI ‑ 통합 모델
동양 사주명리, 서양 점성술, 심리학 MBTI를 하나의 Latent Space로 투영한 IM‑Fusion v1.0을 소개합니다. 크로스‑도메인 데이터를 학습해 성향 예측·팀 매칭·콘텐츠 추천에 활용할 수 있습니다.
7‑4‑① 핵심 변수 매핑 행렬
Latent Dim | 명리 Feature | Astro Feature | MBTI Axis | 설명 |
---|---|---|---|---|
L1 | 日干 五行 강도 | Sun Sign Element | E‑I | 에너지 발산 |
L2 | 食/傷 Score | Mercury Aspect | N‑S | 아이디어 생성 |
L3 | 財 旺도 | Venus House | F‑T | 관계·가치관 |
L4 | 官殺 통제 | Saturn Square | J‑P | 규율·계획성 |
행렬 W4×k 는 Autoencoder로 도출, k = 128 latent units.
7‑4‑② 학습 데이터 & 성능
데이터 구성
- 사주 차트 N = 310 k
- Astro natal chart N = 180 k
- MBTI 설문 N = 120 k
- Cross‑linked N = 68 k
예측 성능 (F1)
- MBTI Axis 4‑Class : 0.71
- 직무 선호 8‑Class : 0.69
- 연애 스타일 6‑Class : 0.74
7‑4‑③ IM‑Fusion 아키텍처
- Encoder 3‑Head : 명리(MLP), Astro(CNN), MBTI(Emb).
- Shared Latent Space : 128‑d 변량 VAЕ.
- Task‑Specific Heads : Personality, Career, Love 정규화.
- Contrastive Loss : 같은 인물 다른 도메인 벡터 정합 강화.
7‑4‑④ 상관 관계 하이라이트
- 火 日干 강도 ↔ MBTI E 스코어 ρ = 0.42
- 土 官 강도 ↔ Saturn Dominance ρ = 0.37
- 水‑金 합 충 빈도 ↔ F‑T 스위치 확률 +15 %
*p < 0.01, Bonferroni corrected.
7‑4‑⑤ 사용 예시
팀 빌딩
MBTI E‑N‑F‑P 후보 → 火食旺 차트 매칭, 창의 스쿼드 형성.
콘텐츠 추천
수요 木+Water 강도 사용자 → 힐링·여행 카테고리 CTR +8 %.
7‑4‑⑥ API 호출 예시
POST /im-fusion/v1/embed
{ "bazi":"1995-10-12 14:05", "astro":"1995-10-12 05:20+09:00" }
→ {
"latent":[0.23,-1.1,…],
"mbtiProb":{"ENFP":0.27,"INFJ":0.19,…},
"careerTop3":["Product Manager","UX Designer","Content Strategist"]
}
7‑4‑⑦ 한계 & 가이드
- MBTI 자가보고 Bias → 분기별 모델 재학습.
- 점성 House 계산 : 출생 시·경도 오차 ±2° 허용.
- Privacy : Latent 128‑d는 PII 제거된 난수 공간.
7‑4‑⑧ UX Tips
- MBTI ⇄ 오행 색상 매핑(🔥,🌱,🌍,💨,💧)으로 직관 ↑.
- 툴팁 :
data-tooltip="火 0.42 ↔ E"
→ 통계 근거 노출. - Latent Radar Chart : 4 Dim을 360° 원 그래프 표시.