Skip to main content
Design 단계에서 리서치 설계를 완료하면, AI가 해당 내용을 바탕으로 리서치에 필요한 구조(Schema)를 자동으로 생성합니다. Schema 단계에서는 AI가 생성한 구조를 확인하고, 리서치 목적에 맞게 수정·보완하는 작업을 진행합니다.

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)
쉽게 말하면 Schema는 어떤 데이터를 수집하고, 어떤 기준으로 분석할지 정의하는 단계입니다.

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

Schema Title
파란색 박스를 클릭하면, 생성된 프로젝트의 제목을 변경할 수 있습니다. 리서치의 주제를 가장 잘 나타낼 수 있는 제목으로 수정하세요.

Groups 관리하기

리서치 데이터를 구성하는 큰 카테고리입니다.
Schema Group
파란색 박스로 표시된 영역에서 항목 하나를 선택해보세요. 상세 설정 구간(오른쪽 영역)에서 선택한 항목의 내용을 확인하고 자유롭게 수정할 수 있습니다.
  • 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.
Schema Variable
파란색 박스 영역에 있는 항목을 클릭하면 상세 설정 구간(오른쪽 영역)에서 선택한 변수에 대한 세부 내용을 확인하고, 자유롭게 수정할 수 있습니다. 구성은 기본적으로 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.
Schema Related Features2
만약, 변수의 Type을 Video로 설정한 경우, 상세 설정 구간(오른쪽 영역) 가장 아래쪽에 ‘Related Features’ 항목이 자동 추가됩니다. 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.
변수의 타입(Variable Type)특징 지표의 타입(Feature Type)은 각각 다릅니다.
  • 변수 타입(Variable Type): 실험 데이터의 유형이 무엇인지를 나타냅니다.
    • 예) 숫자, 텍스트, 카테고리, 5점 척도, 비디오, 사진, EEG 기록 파일 등
    • 변수 타입에 대한 구체적인 정보는 [Type 이해하기](./type.mdx)에서 확인할 수 있습니다.
  • 특징 지표 타입(Feature Type): 실험 데이터에서 어떤 지표를 추출할 것인지를 선택합니다.
    • 예) 비디오 데이터에서 표정과 포즈 감성을 추출, ECG 데이터에서 HRV를 추출 등
    • 변수 타입 종류에 따른 특징 지표 타입에 대한 구체적인 정보는 [Features 이해하기](./features.mdx)에서 확인할 수 있습니다.
Video 데이터의 경우 얼굴 표정 관련한 특징과 포즈, 음성(물리적 특징 & 언어적 특징), rPPG 관련 특징을 분석할 수 있습니다.
Schema Related Features
추가된 Features는 Variables / Features영역에서 한눈에 확인할 수 있습니다.
Schema Related Features3
관련 지표에 세부 내용 수정 방식은 앞선 경우와 동일하며, Type에서 추출하고 싶은 특징을 선택하고 해당 특징의 이름을 자유롭게 수정할 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.
Schema 트리뷰
해당 페이지에서 각 항목의 이름을 직접 수정하거나, 항목을 추가하거나, 각 항목의 상세 페이지로 바로 이동할 수 있습니다.
Schema 트리뷰2

다음 단계로 넘어가기

리서치 구조 설계를 모두 완료하셨나요? 페이지 가장 상단에 위치한 Data버튼을 클릭하여 다음 단계로 넘어가세요.
Schema 마지막