Schema 구조 확인하기
Schema는 “Group → Variable → Feature” 3단계로 이루어져 있습니다.- Group : 데이터의 큰 묶음 (예: 인적 정보, 영상 데이터, 설문 등)
- Variable : 실제 분석에 사용하는 데이터 항목 (예: 나이, 영상, 점수 등)
- Feature : Variable에서 추출하는 분석 지표 (예: 표정, 포즈, 심박 등)
화면 구성 한눈에 보기
Schema 단계에 처음 진입하면 AI가 생성한 구조를 확인할 수 있습니다. 먼저 Group이 적절한지, Variable이 빠진 것은 없는지 전체를 가볍게 훑어보세요. 지금부터 각 영역별 구성과 수정 방법을 자세히 설명하겠습니다.Title 수정하기

Groups 관리하기
리서치 데이터를 구성하는 큰 카테고리입니다.
- 파란색 화살표로 표시된 부분에서 선택된 항목의 이름을 자유롭게 수정할 수 있습니다.
- ID: AI 분석 시, 데이터베이스에서 사용되는 변수명입니다.
- Priority (중요도)는 선택된 항목이 분석에서 얼마나 중요한지 설정할 수 있습니다.
- High → 핵심 변수
- Medium → 보조 변수
- Low → 참고용
- Description (설명)에서 선택된 항목의 구체적인 설명 혹은 특이사항을 메모할 수 있습니다.
- Related Variables (관련 변수)는 선택된 항목에 포함된 변수 목록을 나타냅니다. 해당 변수 목록을 선택함으로써 세부 사항을 수정할 수 있습니다.
Variables 설정하기
각 Group에 속한 세부 데이터 항목입니다. 실제 분석에 사용되는 변수들을 확인할 수 있습니다.
Groups 와 동일하며, 주목해야 할 주요 항목은 3가지입니다.
- Type (변수의 타입) : 선택된 변수의 데이터 형태를 결정합니다.
- 예를 들어, Video는 영상 데이터를 의미하고, Numeric은 숫자 데이터를 의미합니다.
- Type을 설정하면 아래 옵션이 자동으로 생성됩니다.
Type의 정의와 변수의 유형에 따른 옵션은 [Type 이해하기](/type)에서 구체적으로 확인할 수 있습니다.
- Variable Config (추가 설정) : 선택한 Type에 따라 필요한 설정 항목이 자동으로 생성됩니다.
- 예를 들어, 데이터 타입이 Categories인 경우, 해당 영역에서 카테고리 항목을 설정할 수 있습니다.
- 해당 영역에 항목이 존재하면 입력하고, 별도로 설정할 것이 없으면 그대로 진행합니다.
- Priority (중요도) : 선택된 변수가 분석에서 얼마나 중요한지 설정합니다.
Features 선택하기
Variables / Features 영역에서 변수의 Type 유형 중 일부는 추가로 추출할 수 있는 특징 지표가 자동으로 나타납니다.

Related Features 는 해당 데이터에서 추출할 수 있는 특징을 의미합니다. 원하는 특징을 선택하면, 뉴트로픽의 AI가 해당 데이터를 자동으로 분석하여 특징으로 변환합니다. 필요에 따라 특징을 추가하거나 삭제할 수 있습니다.
Video 데이터의 경우 얼굴 표정 관련한 특징과 포즈, 음성(물리적 특징 & 언어적 특징), rPPG 관련 특징을 분석할 수 있습니다.

Variables / Features영역에서 한눈에 확인할 수 있습니다.

Features를 추가하여 분석 기능을 활성화할 경우, 크래딧이 소모됩니다.
Tree View 확인하기
Schema 단계에서 설계한 리서치 전체 구조를 Tree View로 한눈에 확인할 수 있습니다.

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