AI Sabermetrics
시스템 운영 빅데이터 분석
수집된 활동 로그 및 문의사항 데이터를 기반으로 한 통계적 성능 지표 (Beta)
AI Hybrid Prediction Engine
알고리즘
최근 9회차 시계열의 Velocity 및 가속도 분석
판단 로직
활동 시 '선형 추세', 정체 시 '지수 감쇄' 가중치 적용
i AI 위험 적응형 모델 (AAS) 기반 지표 정의
1. AI 자산 가치 평가 (Scale)
단순 방치가 아닌 자산의 크기를 감지합니다. 파일 수가 많은 프로젝트는 관리 공백 시 데이터 가치 하락 속도를 AI가 자동으로 가속(Acceleration)시켜 경고를 강화합니다.
2. 조직 위험 전염 (Contagion)
부서별 평균 활동성을 분석하여 조직적 방치를 포착합니다. 소속 부서의 전반적인 SOI가 낮을 경우, 개별 프로젝트의 위험 지수를 상향 조정하여 시스템적 붕괴를 예보합니다.
3. 동적 위험 계수 (Adaptive Lambda)
기존의 고정된 공식을 폐기하고, 프로젝트마다 개별화된 위험 곡선을 생성합니다. AI가 실시간으로 위험 계수를 재산출하여 가장 실무적인 가치 보존율을 제공합니다.
Project Stagnation Objective Index (P-SOI Status)
이상적 관리 상태(100%) 대비 현재의 활동 가치 보존율 및 14일 뒤 미래를 예측합니다.
* SOI (Project Health Score)
70%↑ 정상
30~70% 주의
10~30% 위험
10%↓ 사망