Design 단계에서 리서치 설계를 완료하면, Schema 단계에서는 해당 설계안을 바탕으로 데이터와 변수 구조를 설정합니다. Schema는 리서치의 뼈대를 만드는 단계입니다. 어떤 데이터를 수집하고, 어떤 변수를 분석하며, 각 변수에서 어떤 특징을 추출할지 정의할 수 있습니다. 원하는 방식으로 Schema를 설정하여 리서치 구조를 체계적으로 구성해보세요.

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1. Schema를 설정하는 방법

Schema는 두 가지 방식으로 시작할 수 있습니다.

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(1) AI로 스키마 생성

Design 단계에서 확정한 리서치 설계안을 바탕으로 AI가 그룹, 변수, 특징 구조를 자동으로 생성합니다. AI가 전체 구조를 빠르게 구성해주기 때문에 리서치 설계를 효율적으로 시작할 수 있습니다. AI가 생성한 Schema는 이후 사용자가 자유롭게 수정할 수 있습니다. 해당 기능을 사용할 경우 크레딧이 소모됩니다.

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(2) 수동으로 시작

그룹, 변수, 특징 구조를 직접 설정하는 방식입니다. 각 항목의 이름, 설명, 설정값을 원하는 방식으로 직접 입력하고 싶을 때 사용하기 좋습니다. 리서치 구조를 세밀하게 조정하거나, 내부에서 이미 정해진 분석 기준이 있을 때 활용해보세요.

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2. Schema 구조 확인하기

Schema는 그룹 → 변수 → 특징의 3단계 구조로 이루어져 있습니다.

• 그룹: 데이터의 큰 묶음입니다.
  예: 인적 정보, 영상 데이터, 설문 데이터
• 변수: 실제 분석에 사용하는 데이터 항목입니다.
  예: 나이, 영상, 설문 점수
• 특징: 변수에서 추출하는 분석 지표입니다.
  예: 표정, 포즈, 심박, HRV, 음성 톤

쉽게 말해, Schema는 “어떤 데이터를 수집하고, 어떤 기준으로 분석할 것인지”를 정의하는 단계입니다. 예를 들어 얼굴 영상 데이터를 수집한다면, 해당 데이터는 하나의 변수가 될 수 있습니다. 그리고 이 영상에서 표정 변화, 포즈, 말하는 세기, rPPG 기반 심박 신호 등을 분석한다면, 이러한 분석 지표들이 특징에 해당합니다.

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3. 화면 구성 및 기본 편집하기

Schema 화면에서는 리서치 제목을 수정하고, 그룹과 변수를 선택하여 세부 정보를 편집할 수 있습니다.

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제목 수정하기

프로젝트 제목 영역을 클릭하면 생성된 리서치의 제목을 변경할 수 있습니다. 리서치의 주제와 목적이 잘 드러나는 제목으로 수정해보세요.

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그룹 관리하기

그룹은 리서치 데이터를 구성하는 큰 카테고리입니다. 왼쪽 목록에서 그룹을 선택하면, 오른쪽 상세 설정 영역에서 해당 그룹의 정보를 확인하고 수정할 수 있습니다. 그룹에서는 다음 항목을 설정할 수 있습니다.

• 이름 : 선택한 그룹의 이름을 수정할 수 있습니다.
• ID : 시스템 내부에서 사용하는 식별자입니다. 데이터베이스나 분석 과정에서 해당 항목을 구분하는 데 사용됩니다.
• 우선순위 : 해당 그룹이 분석에서 얼마나 중요한지 설정할 수 있습니다.
  • 높음: 핵심 변수 또는 핵심 데이터 그룹
  • 보통: 보조적으로 활용되는 데이터 그룹
  • 낮음: 참고용 데이터 그룹
• 설명 : 그룹의 목적, 포함된 데이터의 의미, 특이사항 등을 메모할 수 있습니다.
• 관련 변수 : 해당 그룹에 포함된 변수 목록을 확인할 수 있습니다. 변수 항목을 선택하면 세부 설정을 수정할 수 있습니다.

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변수 설정하기

변수는 각 그룹에 속한 세부 데이터 항목입니다. 실제 분석에 사용되는 데이터 단위를 의미합니다. 왼쪽 목록에서 변수를 선택하면, 오른쪽 상세 설정 영역에서 해당 변수의 세부 내용을 확인하고 수정할 수 있습니다. 변수 설정에서 특히 확인해야 할 항목은 다음과 같습니다.

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유형

선택한 변수의 데이터 형태를 설정합니다. 예를 들어 Video는 영상 데이터를 의미하고, Numeric은 숫자 데이터를 의미합니다. 변수 유형을 설정하면 해당 유형에 맞는 옵션이 자동으로 생성됩니다. 변수 유형별 정의와 설정 옵션은 변수 유형 이해하기 페이지에서 자세히 확인할 수 있습니다.

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변수 설정

선택한 유형에 따라 필요한 설정 항목이 자동으로 표시됩니다. 예를 들어 데이터 유형이 Categories인 경우, 이 영역에서 카테고리 항목을 설정할 수 있습니다. 설정해야 할 항목이 있다면 입력하고, 별도로 설정할 내용이 없다면 그대로 진행해도 됩니다.

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우선순위

선택한 변수가 분석에서 얼마나 중요한지 설정합니다. 리서치의 핵심 가설이나 주요 분석 결과와 직접 관련된 변수라면 우선순위를 높게 설정하는 것이 좋습니다.

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4. 특징 선택하기

특징은 변수 데이터에서 추출할 수 있는 분석 지표입니다. 예를 들어 피험자의 얼굴 영상 데이터가 변수로 등록되어 있다면, 뉴트로픽은 해당 영상에서 얼굴 표정 변화, 포즈, 음성의 물리적 특징, 언어적 특징, rPPG 기반 심박 관련 지표 등을 추출할 수 있습니다. 이때 표정, 포즈, 음성 톤, 심박, 스트레스 지수와 같은 분석 지표를 특징이라고 합니다.

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변수 유형에 따라 선택 가능한 특징이 달라집니다

특징은 변수 유형에 따라 선택할 수 있는 종류가 달라집니다. 예를 들어 변수 유형을 Video로 설정하면, 상세 설정 영역 하단에 영상 데이터에서 추출할 수 있는 관련 특징 항목이 자동으로 표시됩니다. 관련 특징 목록에서 원하는 항목을 선택하거나 + 특징 추가 버튼을 눌러 분석하고 싶은 특징을 추가할 수 있습니다.

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변수 유형과 특징 유형의 차이

예를 들어서, Video 데이터의 경우 얼굴과 관련된 특징과 포즈, 음성(물리적 특징 & 언어적 특징), rPPG 관련 특징을 분석할 수 있습니다.

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추가된 특징 확인 및 수정하기

추가된 특징은 변수 및 특징 영역에서 한눈에 확인할 수 있습니다. 특징의 세부 내용 수정 방식은 그룹이나 변수 설정과 동일합니다. 특징을 선택한 뒤, 오른쪽 상세 설정 영역에서 이름, 설명, 유형 등을 자유롭게 수정할 수 있습니다. 특징을 추가하여 분석 기능을 활성화하면 이후 Data 단계에서 해당 특징을 분석할 수 있습니다. 크레딧은 실제로 Data 단계에서 해당 특징을 분석할 때 소모됩니다. 또한 Data 단계에서 각 특징의 분석 여부를 자유롭게 변경할 수 있습니다. 변수 유형과 분석 기능에 따라 소모되는 크레딧의 양은 달라질 수 있습니다. 자세한 내용은 크레딧 정책 페이지에서 확인할 수 있습니다.

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5. AI로 자동 수정하기

Schema 화면 상단의 AI 작성 요청 기능을 사용하면, 선택한 항목의 상세 설정 내용을 AI가 자동으로 작성하거나 수정해줍니다. 수정하고 싶은 그룹, 변수, 특징을 먼저 선택한 뒤 AI 작성 요청 버튼을 클릭하세요. 이후 원하는 요청 사항을 자연스럽게 입력하면, AI가 현재 선택된 상세 설정 영역의 내용을 바탕으로 수정안을 반영합니다. 이 기능은 현재 활성화되어 있는 오른쪽 상세 설정 영역에만 적용됩니다. 따라서 수정하고 싶은 항목을 먼저 선택한 뒤 사용하는 것이 중요합니다. 해당 기능을 사용할 경우 크레딧이 소모됩니다.

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6. 트리 뷰 확인하기

Schema 단계에서 설계한 전체 리서치 구조는 트리 뷰에서 한눈에 확인할 수 있습니다. 트리 뷰에서는 그룹, 변수, 특징의 연결 구조를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 각 항목을 직접 수정하거나, 새로운 항목을 추가하거나, 특정 항목의 상세 페이지로 바로 이동할 수도 있습니다. 전체 구조를 점검하고 싶을 때 트리 뷰를 활용해보세요. 리서치 구조가 의도한 흐름대로 구성되었는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

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7. 다음 단계로 넘어가기

리서치 구조 설계를 모두 완료했다면, 페이지 상단의 Data 버튼을 클릭하여 다음 단계로 이동하세요. Data 단계에서는 Schema에서 설정한 변수와 특징을 바탕으로 데이터를 업로드하고 분석을 진행할 수 있습니다.