디자인 저장소 구조 설계

목적

각 디자인 사례를 8가지 카테고리(제품 카테고리, 사용자, 사용 맥락, 문제, 경험 가치, 형태 전략, CMF, 기술/생산 선택)로 정리합니다.

설계 이유(디자이너·브랜드·평가자가 바라본 문제-의도-해결 방식-사용자 경험)와 함께 기록합니다.

각 판단에 근거와 신뢰도를 연결해 디자인 리서치·디자인 매핑, 요약/보고서 에이전트가 필요한 맥락을 검색하고 재사용할 수 있게 만듭니다.

결과물 분리 원칙

버전	쓰임	기록 기준
원문 기반 버전	첨부 문서를 학습용·참고용으로 활용할 때 씁니다.	원문에 포함된 내용만 추출합니다. 할루시네이션 우려를 줄이기 위해 AI 해석은 넣지 않습니다.
추론 포함 버전	Flowboard 안에서 실제 자료를 첨부하고 사용자에게 결과를 보여줄 때 씁니다.	AI의 해석과 추론을 추가하되, 원문 기반 판단과 분리해서 라벨과 등급을 붙입니다.

작업 결과물 확인 후, 논의 내용

지금까지 나온 결과물을 검토하면서 정한 보완 방향입니다. 핵심은 문체 품질을 올리되 구조와 근거 연결은 흔들지 않고, 원문 기반 결과와 AI 추론이 포함된 결과를 분리해서 비교하는 것입니다.

주제	현재 확인한 문제	진행 방식
문체 개선	일부 결과에서 문장이 문단 단위로 끊기고, 번역체처럼 느껴지는 표현이 보입니다. PM이나 디자이너가 바로 읽기에는 자연스럽지 않은 부분이 있습니다.	현재 설정값을 먼저 확인합니다. 같은 문제가 실제 테스트 결과에서 반복되면, 읽는 문장만 골라 재작성·비평·반복 방식으로 개선합니다. enum, 라벨, Gold/Silver/Bronze, 근거 연결은 바꾸지 않습니다.
추론 포함 여부 분리	현재 참고 문서에 대해 원문에 포함된 내용만 추출한 결과물을 먼저 보여주고 있습니다. 이는 할루시네이션 우려를 줄이기 위한 선택입니다.	첨부 문서를 학습용·참고용으로 쓸 때는 원문 기반 버전을 유지합니다. Flowboard 안에서 사용자에게 결과를 보여줄 때는 AI 해석과 추론이 필요할 수 있으므로, 원문 기반 버전과 추론 포함 버전을 분리해 비교합니다.
테스트 범위	한두 개 사례만으로는 구조가 충분한지 판단하기 어렵습니다. 문체 문제와 추론 분리 기준도 여러 사례에서 반복 확인해야 합니다.	원문 기반 버전 10개, 추론 포함 버전 10개를 따로 뽑아 총 20개 샘플로 비교합니다. 이후 최소 1000개 이상 데이터를 색인해 검색 품질과 구조 안정성을 확인합니다.
가상 디자인 콘셉트	“미래의 자동차를 디터 람스가 디자인한다면?” 같은 질문은 기존 사례 검색과 성격이 다릅니다. 사실 검색이 아니라 레퍼런스 기반 콘셉트 생성에 가깝습니다.	관련 레퍼런스 검색 → 디자이너 철학과 조형 특징 추출 → 새 주제에 매핑 → 콘셉트 문장 또는 이미지 프롬프트 생성 흐름으로 별도 검증합니다.

저장 흐름

원본 자료(웹 문서·이미지·OCR)
│
├─ 출처 고정
│  └─ source_documents / raw_refs / source_context
│
├─ 원문 문맥 분리
│  └─ source_passages
│
├─ 근거 단위 생성
│  └─ basis: 원문 문장 / 이미지 관찰 / 자료 기반 추론 / 정보 없음
│
├─ 판단 기록
│  └─ knowledge(8가지 카테고리) + design_logic(문제-의도-해결 방식-사용자 경험)
│
└─ 재사용 준비
   └─ summary / rag_hints / display

핵심은 원본에서 바로 요약으로 넘어가지 않고, 원본 → 근거 → 판단 → 재사용 순서로 나누어 저장하는 것입니다.

활용 흐름

input(아이디어)
│
├─ 디자인 리서치
│  └─ 저장소 검색(에이전트용) → 유사 사례·근거로 리서치 문장 생성
│
├─ 디자인 매핑
│  └─ 저장소 검색(형태·CMF·문제해결 패턴) → 새 방향에 매핑
│
└─ 이미지 프롬프트
   └─ 매핑된 형태·소재·CMF 언어를 그대로 프롬프트로 변환

문체 재귀개선기

v1 카드 → ① 추출 → ② 재작성 → ③ 비평·반복 → ④ 제자리 교체 → 개선 카드

① 추출	읽는 문장만 골라냅니다. 요약, 설계논리, 문장형 값만 대상으로 삼습니다. enum, 라벨, Gold/Silver/Bronze, 근거는 손대지 않습니다.
② 재작성	로컬 Claude 또는 Codex에 문체 기준, 번역체 금지 예시, taxonomy 권장 표기를 주입해 자연 문장으로 바꿉니다.
③ 비평·반복	독립 비평가가 남은 번역체와 문장 끊김을 찾습니다. 더 고칠 부분이 없을 때까지 반복합니다.
④ 제자리 교체	개선 문장만 원래 위치에 끼웁니다. 구조는 유지하고 읽는 값만 자연스럽게 바뀝니다.

RAG 흐름

[build]	카드 → 필드 청크(요약·8가지 카테고리·설계논리, CMF 중첩) + 카드 메타(이미지·태그) → 임베딩 → `index.json`
[search]	질의 → 임베딩 → 청크와 코사인 유사도 계산 → 라벨(원문/추론)·신뢰도 필터 → 상위 N개 반환
두 모드	에이전트용은 판단 단위, 근거, 신뢰도를 반환합니다. 사람용은 카드, 이미지, 태그, 매칭 이유를 반환합니다.

저장소 사례 구조

기본 정보	제품명, 브랜드/디자이너, 출처
표시 자산	대표 이미지, 썸네일, 캡션. 사람용 화면에서 쓰며 판단 근거와는 분리합니다.
8가지 카테고리	제품 카테고리, 사용자, 사용 맥락, 문제, 경험 가치, 형태 전략, CMF, 기술/생산 선택
설계 이유	문제, 의도, 해결 방식, 사용자 경험
근거	원문 문맥, 이미지 관찰, 출처 위치, raw asset
검색 정보	검색 청크, 근거 라벨, Gold/Silver/Bronze, 근거 연결

저장소 사례 구조

실제 카드에 저장되는 필드명은 영어 snake_case를 사용합니다. 괄호 안의 한국어는 PM·디자이너가 구조를 읽기 위한 표시입니다.

순서	해당 묶음	판단 기준
1. 식별	`schema, identity`	먼저 이 카드가 어떤 사례인지 고정합니다.
2. 원본과 출처	`source_documents, raw_refs, source_context, source_passages, assets`	판단보다 원본과 맥락을 먼저 둡니다. 그래야 뒤의 값이 어디서 왔는지 검증할 수 있습니다.
3. 근거	`basis`	원문과 이미지에서 판단으로 넘어가기 전에 근거 단위를 정리합니다.
4. 판단	`knowledge, design_logic`	8가지 카테고리와 설계 이유는 저장소의 핵심 판단입니다.
5. 재사용	`summary, rag_hints, display`	요약, 검색 힌트, 표시 자산은 앞의 판단을 사람이 읽고 에이전트가 재사용하기 위한 파생 정보입니다.

전체 묶음

묶음	하위 속성	의도
`schema / card_version / case_key(스키마 / 카드 버전 / 사례 키)`	schema(카드 형식), card_version(카드 버전), case_key(사례 고유 키)	카드가 어떤 형식으로 저장됐는지, 어떤 버전의 규칙을 따르는지, 어떤 사례를 가리키는지 흔들리지 않게 고정하는 것입니다.
`identity(기본 정보)`	product_name(제품명), brand(브랜드), designers(디자이너), studio(스튜디오), source_url(출처 URL), source_type(출처 유형), collected_at(수집일)	이 사례가 무엇이고 누가 만들었으며 어디서 온 자료인지 먼저 식별하는 것입니다.
`source_documents(출처 문서)`	url(문서 URL), source_type(출처 유형), speaker_role(발화 주체), raw_text_ref(원문 텍스트 참조), raw_html_ref(원문 HTML 참조), fetched_at(수집 시각), reliability(출처 신뢰도)	원문으로 되돌아갈 수 있는 경로를 남기는 것입니다.
`raw_refs(원본 참조)`	raw_text_refs(원문 텍스트 참조), raw_html_refs(원문 HTML 참조), ocr_refs(OCR 참조), scrape_result_ref(스크래핑 결과 참조)	카드가 요약본으로 바뀐 뒤에도 원본 자료를 다시 확인할 수 있게 하는 것입니다.
`source_context(출처 맥락)`	primary_voice(주 발화 주체), summary(원문 맥락 요약), raw_text_policy(원문 저장 정책)	이 자료가 디자이너의 설명인지, 브랜드의 주장인지, 평가자의 해석인지 구분하는 것입니다.
`source_passages(원문 문맥)`	passage_text(충분한 원문 문맥), passage_summary(문맥 요약), speaker_role(발화 주체), source_location(출처 위치), supports(연결되는 판단 필드)	짧은 인용 조각이 아니라 판단이 기대는 문맥을 보존하는 것입니다.
`assets(자산)`	image_dir_ref(이미지 폴더 참조), image_count(이미지 수), images(image_ref(이미지 참조), role(역할), local_ref(로컬 경로), source_url(원본 URL), relevance(관련도), observation_targets(관찰 대상))	이미지와 원본 자산을 판단 필드와 분리해 관리하는 것입니다.
`basis(근거)`	basis_text(근거 문장), basis_type(근거 유형), source_location(출처 위치), supports(연결되는 판단 필드)	모든 판단에 왜 그렇게 기록했는지 설명할 수 있는 근거를 붙이는 것입니다.
`knowledge(8가지 카테고리)`	8가지 카테고리의 세부 판단 필드입니다. 각 필드는 value/values(값), grounding_label(근거 라벨), grade(Gold/Silver/Bronze), basis_text(근거 문장)를 가집니다.	디자인 사례를 비교 가능한 판단 단위로 쪼개는 것입니다.
`design_logic(설계 이유)`	perspective_source(관점 출처), perceived_problem(문제), design_intent(의도), solution_approach(해결 방식), key_design_choices(주요 디자인 선택), user_experience(사용자 경험), reusable_principle(재사용 원칙)	결과물의 형태만 저장하지 않고 왜 그런 설계가 나왔는지 연결하는 것입니다.
`summary(요약)`	one_line(한 줄 요약), why_it_matters(기록 가치/의의)	앞의 원문, 근거, 판단을 사람이 빠르게 이해할 수 있는 문장으로 압축하는 것입니다.
`rag_hints(RAG 힌트)`	index_targets(색인 대상), do_not_index(색인 제외), primary_queries(대표 질의)	저장된 카드를 검색 가능한 지식 단위로 바꾸는 기준을 남기는 것입니다.
`display(표시 자산)`	hero_asset_ref(대표 이미지 참조), thumbnail_refs(썸네일 참조), preferred_caption(화면 표시 캡션)	사람이 사례를 훑어볼 때 필요한 대표 이미지를 제공하되, 디자인 판단의 근거와는 분리하는 것입니다.

필드 타입

타입	구성	의도
`list_field(목록 필드)`	values(값 목록) + grounding_label(근거 라벨) + grade(Gold/Silver/Bronze) + basis_text(근거 문장)	여러 값이 자연스러운 항목을 한 필드에 모으는 것입니다.
`scalar_field(단일값 필드)`	value(값) + grounding_label(근거 라벨) + grade(Gold/Silver/Bronze) + basis_text(근거 문장)	하나의 대표값으로 판단해야 하는 항목을 안정적으로 저장하는 것입니다.
`statement_logic(문장형 설계 이유)`	statement(서술) + actor(관점 주체) + grounding_label(근거 라벨) + grade(Gold/Silver/Bronze) + basis_text(근거 문장)	문제, 의도, 해결 방식처럼 문장으로 설명해야 의미가 살아나는 판단을 저장하는 것입니다.
`basis_item(근거 단위)`	basis_text(근거 문장) + basis_type(근거 유형) + source_location(출처 위치) + supports(연결되는 판단 필드)	판단을 검증 가능한 단위로 만드는 것입니다.

8가지 카테고리

카테고리	하위 속성	의도
product_category(제품 카테고리)	domain(대분류), product_type(구체 제품유형), sub_categories(하위 카테고리), adjacent_domains(인접 도메인)	이 사례가 어떤 제품군에 속하고 어떤 인접 영역으로 확장될 수 있는지 잡는 것입니다.
user(사용자)	user_group(사용자군), persona(페르소나), skill_level(숙련도), needs(욕구), avoidances(회피하고 싶은 것)	누구의 어떤 욕구와 부담을 다루는 사례인지 기록하는 것입니다.
use_context(사용 맥락)	use_space(사용 공간), use_situation(사용 상황), use_moment(사용 순간), use_frequency(사용 빈도), surrounding_context(주변 환경)	제품이 언제, 어디서, 어떤 순간에 의미가 생기는지 기록하는 것입니다.
problem(문제)	problem_definition(문제 정의), pain_points(불편 지점), tension(긴장 관계), opportunity_area(기회 영역), limits_of_existing_solution(기존 방식의 한계)	디자인이 풀려고 한 문제를 하나의 문장과 세부 단서로 나누는 것입니다.
experience_value(경험 가치)	core_value(핵심 가치), emotional_tone(정서 톤), user_effect(사용자 효과), before_after(전후 변화), brand_experience(브랜드 경험)	기능 설명을 넘어 사용자가 어떤 감정과 변화를 경험하는지 기록하는 것입니다.
form_strategy(형태 전략)	form_keywords(형상 키워드), composition(구성 방식), volume_language(볼륨 언어), detail_strategy(디테일 전략), visual_hierarchy(시각적 위계), product_typology(제품 유형 언어)	제품의 형태가 문제 해결과 경험 가치에 어떻게 기여하는지 기록하는 것입니다.
cmf(CMF)	color(primary_color(주 색상), secondary_color(보조 색상), tone(톤), contrast(대비)), material(primary_material(주 소재), secondary_material(부 소재), structural_material(구조 소재), surface_material(표면 소재), transparent_material(투명 소재), flexible_material(유연 소재)), finish(surface_finish(표면 마감), gloss(광택), texture(질감), tactility(촉감), fabrication_feel(가공 느낌))	색, 소재, 마감이 어떤 인상과 사용감을 만드는지 구조화하는 것입니다.
technology_production_choice(기술/생산 선택)	core_technology(핵심 기술), internal_components(내부 구성요소), structure_type(구조 타입), production_method(생산 방식), manufacturing_hints(제조 힌트), constraints(제약 조건), interface(인터페이스), safety_durability_conditions(안전/내구 조건)	형태와 경험을 가능하게 한 기술적 선택을 분리해 보는 것입니다.

설계 이유

흐름	하위 속성	의도
perspective_source(관점 출처)	designer(디자이너), brand(브랜드), jury(평가자), journalist(기자/필자), image_inference(이미지 추론) 중 어떤 관점에서 판단했는지 기록합니다.	이 설계 이유가 누구의 시선에서 나온 말인지 분명히 하는 것입니다.
perceived_problem(디자이너/평가자가 본 문제)	statement(문제 서술), actor(관점 주체), grounding_label(근거 라벨), grade(등급), basis_text(근거 문장)	디자인의 출발점을 기록하는 것입니다.
design_intent(디자인 의도)	statement(의도 서술), actor(관점 주체), grounding_label(근거 라벨), grade(등급), basis_text(근거 문장)	디자이너가 무엇을 바꾸려 했는지 보존하는 것입니다.
solution_approach(해결 방식)	statement(해결 방식 서술), actor(관점 주체), grounding_label(근거 라벨), grade(등급), basis_text(근거 문장)	문제와 결과물 사이의 방법을 기록하는 것입니다.
key_design_choices(주요 디자인 선택)	values(주요 선택 목록), actor(관점 주체), grounding_label(근거 라벨), grade(등급), basis_text(근거 문장)	형태, 인터랙션, 소재, 구조 중 핵심 선택만 따로 잡는 것입니다.
user_experience(사용자 경험)	statement(사용자 경험 서술), actor(관점 주체), grounding_label(근거 라벨), grade(등급), basis_text(근거 문장)	사용자가 결과적으로 무엇을 느끼고 어떻게 행동하는지 기록하는 것입니다.
reusable_principle(재사용 가능한 원칙)	statement(다른 프로젝트에 옮길 수 있는 원칙), grounding_label(근거 라벨), grade(등급), basis_text(근거 문장)	사례를 그대로 복사하지 않고 원칙으로 추상화하는 것입니다.

근거 라벨과 등급

라벨	뜻	사용 기준
원문 기재	원문 텍스트에 직접 적힌 사실입니다.	학습용 원문 기반 버전과 사실 확인 답변에 우선 사용합니다.
이미지 관찰	이미지에서 직접 보이는 형태, 색, 소재, 구조입니다.	형태 전략, CMF, 구조 관찰처럼 시각 자료가 근거인 판단에 사용합니다.
자료 기반 추론	원문, 이미지, 맥락을 바탕으로 구조화하거나 해석한 판단입니다.	사용자에게 보여주는 추론 포함 버전, 디자인 리서치, 디자인 매핑에 사용합니다.
정보 없음	원문, 이미지, OCR, 출처 어디에서도 값을 뒷받침할 근거가 없는 상태입니다.	값을 만들지 않고 빈 상태로 남깁니다. RAG 검색 대상에서는 제외하거나 낮은 우선순위로 둡니다.

Gold / Silver / Bronze / No data

등급	뜻	사용 기준
Gold	근거가 직접적이고 값이 안정적입니다.	원문에 명시되어 있거나 이미지에서 명확히 보입니다. 사실 확인과 보고서 문장에 그대로 쓸 수 있습니다.
Silver	근거는 있으나 분류, 요약, 해석이 일부 들어갑니다.	리서치와 매핑에는 사용할 수 있지만, 사실처럼 단정하기 전에 라벨과 근거 문장을 함께 보여줘야 합니다.
Bronze	단서가 약하거나 여러 해석 중 하나입니다.	아이디어 탐색의 참고로만 씁니다. 보고서나 사용자-facing 문장에는 추가 검토가 필요합니다.
No data	판단하지 않는 상태입니다.	값이 비어 있거나 근거가 없습니다. 이 상태에서는 라벨도 정보 없음으로 맞추고 검색 결과에 확정값처럼 노출하지 않습니다.

조합 규칙

상황	라벨	등급	처리
원문에 직접 적힌 값	원문 기재	Gold 또는 Silver	원문 기반 버전에 포함합니다. 근거 문장을 함께 저장합니다.
이미지에서 직접 보이는 값	이미지 관찰	Gold 또는 Silver	이미지 관찰 결과로 분리합니다. 형태, CMF, 구조 판단에 사용합니다.
원문과 이미지에서 해석한 값	자료 기반 추론	Silver 또는 Bronze	추론 포함 버전에만 넣습니다. 사용자에게 보여줄 때도 추론임을 표시합니다.
값을 뒷받침할 근거가 없음	정보 없음	No data	값을 생성하지 않습니다. 빈 값에 Gold/Silver/Bronze를 붙이면 품질 오류로 봅니다.

근거 구조

속성	역할
`basis_text(근거 문장)`	판단을 뒷받침하는 원문 문맥이나 이미지 관찰 내용을 충분한 문장으로 저장합니다.
`basis_type(근거 유형)`	original_text(원문 문장), image_observation(이미지 관찰), ocr(OCR), source_url(출처 URL), raw_asset(원본 자산) 중 무엇에 기대는지 구분합니다.
`source_location(출처 위치)`	어느 문서, 문단, 이미지에서 온 근거인지 추적합니다. 화면에서는 세부 참조값을 숨겨도 됩니다.
`supports(연결 판단)`	이 근거가 어떤 판단 필드와 연결되는지 기록합니다.
`display_policy(표시 정책)`	사람용 화면에는 근거 문장을 먼저 보여줍니다. 에이전트용 검색에는 출처 위치까지 함께 넘깁니다.

검증 기준

검증 기준은 샘플의 성공 여부가 아니라, 저장소 구조가 계속 쓸 수 있는 판단 단위로 설계됐는지 확인하는 기준입니다.

검증 영역	통과 기준	실패 예
구조 순서	식별 → 원본과 출처 → 근거 → 판단 → 재사용 순서로 읽힙니다.	요약이나 대표 이미지가 먼저 나오고, 원본과 근거가 뒤에 숨어 있습니다.
필수 묶음	`identity`, `source_documents`, `source_passages`, `basis`, `knowledge`, `design_logic`, `rag_hints`가 빠지지 않습니다.	값은 있지만 출처나 근거를 따라갈 수 없습니다.
원문/추론 분리	원문 기반 버전에는 원문에 포함된 내용만 들어가고, AI 해석은 추론 포함 버전에만 들어갑니다.	추론값이 원문 기재처럼 저장됩니다.
근거 연결	값이 있으면 `basis_text`, `basis_type`, `source_location`이 함께 연결됩니다.	검색 결과는 나오지만 왜 그렇게 판단했는지 설명할 수 없습니다.
정보 없음	근거가 없으면 값을 만들지 않고 정보 없음 + No data로 남깁니다.	빈 값이 Gold나 Silver로 표시됩니다.
등급	Gold/Silver/Bronze가 근거 강도와 해석 정도에 맞습니다.	약한 추론이 확정 사실처럼 재사용됩니다.
문체	요약과 설계 이유는 사람이 읽을 수 있는 문장이고, enum·라벨·등급·근거 연결은 문체 개선으로 바뀌지 않습니다.	문장은 좋아졌지만 구조 값이나 근거 연결이 달라집니다.
RAG	카드 전체가 아니라 필드 단위 청크로 검색되고, 결과에 라벨·등급·근거 문장이 함께 나옵니다.	검색 결과가 큰 요약문만 반환되어 어떤 판단이 맞았는지 알기 어렵습니다.
표시 자산	대표 이미지와 썸네일은 `display`에 두고, 판단 근거와 분리합니다.	대표 이미지가 제품 정체성이나 근거처럼 섞입니다.

검증 흐름

1. 원본 확인
   source_documents / raw_refs / source_passages가 원문으로 되돌아갈 수 있는가

2. 근거 확인
   basis_text / basis_type / source_location이 판단 필드와 연결되어 있는가

3. 판단 확인
   knowledge와 design_logic 값이 원문 기재, 이미지 관찰, 자료 기반 추론으로 분리되어 있는가

4. 빈 값 확인
   근거 없는 값은 정보 없음 + No data로 남아 있는가

5. 재사용 확인
   summary, rag_hints, display가 앞의 판단에서 파생된 정보로만 쓰이는가

6. 검색 확인
   RAG 결과가 값, 라벨, 등급, 근거 문장을 함께 반환하는가

구조 논의 지점

아래 두 항목은 바꿔야 한다는 뜻이 아니라, PM과 디자이너가 구조를 검토할 때 먼저 확인해야 할 지점입니다.

항목	객관적 판단	구조상 위험	권장 방향
대표 이미지	사례의 핵심 판단값이라기보다 사람이 훑어볼 때 필요한 표시 자산에 가깝습니다.	identity 안에 두면 제품 정체성처럼 보일 수 있습니다. display에서 이미지 참조로 관리하는 편이 더 분명합니다.	RAG 판단 단위에는 넣지 않고, 사람용 검색 결과와 보고서 표지에서만 사용합니다.
근거 문장	짧은 인용문을 별도 구조로 관리하기보다, 판단이 기대는 원문 문맥을 충분히 보여주는 편이 낫습니다.	짧은 조각만 남기면 본질 판단보다 인용 조각 관리가 중심처럼 보이고, 문맥이 빠져 해석이 흔들릴 수 있습니다.	원문 기반 버전은 원문에 적힌 내용만 기록하고, 추론 포함 버전은 AI 해석을 분리해 보여줍니다.
리뷰 메모	사람이 리뷰하는 공간을 따로 두지 않는다면 자유 메모 필드는 구조를 흐릴 가능성이 큽니다.	자유 메모가 생기면 원문 근거, 이미지 관찰, AI 해석이 한 칸에 섞일 수 있습니다.	근거 문장, 이미지 관찰 내용, 출처 위치처럼 역할이 분명한 필드만 둡니다.

검토 질문

질문	보는 이유	결정할 기준
이 필드는 실제로 재사용되는 판단인가?	저장소가 모든 정보를 모으는 곳이 아니라 재사용 가능한 판단을 남기는 곳인지 확인합니다.	검색, 매핑, 보고서, 프롬프트 중 하나에 쓰이지 않으면 우선순위를 낮춥니다.
근거 문장만 보고도 판단 이유가 이해되는가?	내부 ID나 메모 없이도 PM과 디자이너가 판단을 검토할 수 있어야 합니다.	근거 문장이 부족하면 원문 문맥을 더 길게 저장합니다.
원문 기반 버전과 추론 포함 버전이 화면에서 분리되는가?	학습용 데이터와 사용자-facing 결과는 허용되는 해석 범위가 다릅니다.	추론값은 반드시 자료 기반 추론 라벨과 Silver/Bronze 등급을 가집니다.
정보 없음이 억지로 채워지지 않았는가?	빈 값을 채우는 순간 저장소가 사실보다 그럴듯한 문장을 우선하게 됩니다.	근거가 없으면 No data로 둡니다.
대표 이미지는 판단이 아니라 표시 자산으로 남아 있는가?	사람용 탐색에는 필요하지만 RAG 판단 단위와 섞이면 구조가 흐려집니다.	대표 이미지는 display에 두고, 이미지 관찰 근거는 basis로 따로 연결합니다.

v3 샘플 10개

배포판 샘플은 Codex가 뽑은 10개 사례를 v3 카드 구조로 다시 정리한 결과입니다. 각 샘플은 요약, 저장 판단, 디자인 해석, 근거와 검증 상태를 한 카드 안에서 위에서 아래로 볼 수 있게 구성했습니다.

Codex 기준 NewBe 포함 statement + tags + basis YAML 원본 연결

BAENUE The New Lamp

Baelux Co. · red_dot_award

BAENUE The New Lamp는 밝기 조절에 따라 조명 스펙트럼을 자동 전환해 주간 집중과 야간 생체리듬을 모두 고려하는 데스크 램프다.

일반적인 밝기 조절을 생체리듬 기반의 빛 품질 조절로 확장하고, 다이얼과 발광 림을 통해 변화 상태를 직관적으로 인지하게 만든 점이 핵심이다.

저장 판단

제품 BAENUE The New Lamp의 구체 제품유형은 데스크 램프입니다.

사용자 BAENUE The New Lamp의 사용자군은 책상에서 조명을 사용하는 사용자, 야간에도 램프를 사용하는 사용자입니다.

맥락 BAENUE The New Lamp의 사용 상황은 고밝기 작업, 야간 저밝기 사용입니다.

문제 밝기 조절만으로는 시간대와 생체리듬에 맞는 빛 품질을 제공하기 어렵기 때문에, 디밍 과정에서 스펙트럼까지 자동으로 바꾸는 조명이 필요하다.

디자인 해석

가치 BAENUE The New Lamp의 핵심 가치는 기능적 품질, 직관성, 생체리듬 보조, 시각적 피드백입니다.

형태/CMF BAENUE The New Lamp의 형상 키워드는 타원형 헤드, 발광 림입니다.

기술 BAENUE The New Lamp의 핵심 기술은 특허 전자장치, 디밍 연동 조명 스펙트럼 자동 조정, 멜라토닌 억제 스펙트럼 출력, 야간 생체리듬 보조 색 변화입니다.

해결 특허 전자장치가 디밍 상태에 따라 빛 스펙트럼을 자동 조정하고, 사용자는 다이얼로 직관적으로 조작한다.

근거와 검증

원문 14 원문+추론 19 Gold 14 Silver 19 missing 26

원문: automatically adjust the light spectrum

상세 보기 YAML 출처

Newbe

Samsung Design Membership · behance

Newbe는 Gen Z가 일상 속에서 부담 없이 헤어 스타일링을 시도하고 자신에게 맞는 모습을 탐색하도록 돕는 개인용 헤어 스타일링 스테이션이다.

전문 도구 사용 능력에 기대던 헤어 스타일링을, 사용 준비와 조작 부담을 낮춘 개인화된 자기표현 경험으로 재구성한다.

저장 판단

제품 Newbe의 구체 제품유형은 개인용 헤어 스타일링 스테이션입니다.

사용자 Newbe의 사용자군은 Gen Z입니다.

맥락 Newbe의 사용 상황은 기분에 따라 스타일을 바꾸고 싶을 때, 상황에 맞춰 자신을 표현하고 싶을 때, 헤어 스타일링이 필요할 때입니다.

문제 자기표현을 위해 헤어 스타일링을 일상적으로 시도하고 싶지만, 기존 스타일링은 도구 숙련도 의존이 커서 캐주얼하게 접근하기 어렵다.

디자인 해석

가치 Newbe의 핵심 가치는 자기표현, 개인화, 자유로운 실험, 편안한 접근성, 새로운 자기 발견입니다.

기술 Newbe의 핵심 기술은 사용자의 머리 특성을 인지하거나 기억하는 개인화 스타일링 지원입니다.

해결 의자에 앉은 상태에서 바로 사용할 수 있는 개인용 헤어 스타일링 스테이션을 통해 도구 조작의 부담을 낮추고, 사용자의 머리에 맞춘 실험과 조정을 가능하게 한다.

근거와 검증

원문 9 원문+추론 20 추론 1 Gold 9 Silver 20 Bronze 1 missing 29

원문: hair styling is no longer just an event reserved for special occasions

상세 보기 YAML 출처

Signature Kitchen Suite Transitional Wall Oven

LG Electronics · red_dot_award

LG의 빌트인 월 오븐은 샴페인 골드 기운의 매끄러운 스테인리스 표면, 절제된 라인, 스마트 조리 기술을 결합해 주방에 조용한 고급감을 더한다.

가전이 공간을 지배하지 않으면서도 브랜드의 프리미엄성과 기능성을 외형, CMF, 인터페이스, 조리 보조 기술로 동시에 전달한 사례다.

저장 판단

제품 Signature Kitchen Suite Transitional Wall Oven의 구체 제품유형은 빌트인 월 오븐입니다.

사용자 Signature Kitchen Suite Transitional Wall Oven의 사용자군은 프리미엄 빌트인 주방 사용자, 스마트 조리 기능을 원하는 가정 사용자입니다.

맥락 Signature Kitchen Suite Transitional Wall Oven의 사용 상황은 오븐 조리, 스팀 조리, 스마트폰 앱으로 조리 상태 확인, 오븐 내부 자가 청소입니다.

문제 빌트인 주방 가전이 장식적 포인트와 공간 조화 사이에서 균형을 이루면서도 고급 기능과 편의성을 전달해야 하는 문제.

디자인 해석

가치 Signature Kitchen Suite Transitional Wall Oven의 핵심 가치는 절제된 고급감, 공간 조화, 편리한 조작, 스마트 조리 지원, 기능성과 미학의 균형입니다.

형태/CMF Signature Kitchen Suite Transitional Wall Oven의 형상 키워드는 sleek, simple, understated lines, 정제된 평면성입니다.

기술 Signature Kitchen Suite Transitional Wall Oven의 핵심 기술은 지르코니아 표면 처리, Gourmet AI 재료 식별, 스팀 조리, CookCam, ThinQ 앱 연동, Speed Clean 자…

해결 지르코니아 표면 처리로 샴페인 골드 기운의 균일한 쉬머를 만들고, 용접 핸들·절제된 라인·스마트 조리 기능을 결합했다.

근거와 검증

원문 27 원문+추론 22 Gold 27 Silver 22 missing 10

원문: set an attractive kitchen accent – or seamlessly enhance the room as a whole

상세 보기 YAML 출처

EndoLight® Band

W Medical Systems GmbH · red_dot_award

EndoLight® Band는 좌측 손목 안쪽에 착용해 저출력 레이저 치료 원리의 빛을 조사하는 웨어러블 웰니스 디바이스다.

의료·웰니스 기술을 일상 착용형 제품으로 낮추기 위해, 알루미늄 하우징·평평한 기능부·3버튼 조작·측면 디스플레이를 결합한 사례다.

저장 판단

제품 EndoLight® Band의 구체 제품유형은 손목 착용형 LLLT 라이트 테라피 밴드입니다.

사용자 EndoLight® Band의 사용자군은 웨어러블 웰니스 기기를 사용하는 개인 사용자입니다.

맥락 EndoLight® Band의 사용 상황은 좌측 손목 안쪽에 착용한 상태로 빛을 조사하는 웰니스 세션입니다.

문제 LLLT 기반 웰니스 기능을 손목 안쪽 착용 형태로 구현하면서, 세션 중 관절 움직임과 착용 편안함을 해치지 않아야 한다.

디자인 해석

가치 EndoLight® Band의 핵심 가치는 착용 편안함, 비침습적 존재감, 사용자 친화적 조작, 세션 상태의 명확한 확인입니다.

형태/CMF EndoLight® Band의 형상 키워드는 평평한 기능부, 손목 밀착형, 인체공학적입니다.

기술 EndoLight® Band의 핵심 기술은 저출력 레이저 치료(LLLT), 서로 다른 파장의 빛 전달입니다.

해결 기능 유닛을 평평하고 인체공학적으로 설계해 손목 움직임을 제한하지 않도록 하고, 3버튼과 측면 디스플레이로 세션 제어와 정보 확인을 구성했다.

근거와 검증

원문 13 원문+추론 27 추론 1 Gold 13 Silver 27 Bronze 1 missing 18

원문: low-level laser therapy (LLLT)

상세 보기 YAML 출처

RF Chair

Itoki Corporation · red_dot_award

프레스 성형 펠트 셸과 고강도 튜브 스틸 프레임을 결합해 가볍고 감싸는 착좌감을 만든 의자.

재활용 PET 펠트, 경량 구조, 환경 적응성이 높은 프레임·패브릭 변형을 통해 지속가능성과 공간 범용성을 함께 설계한 사례다.

저장 판단

제품 RF Chair의 구체 제품유형은 의자입니다.

사용자 RF Chair의 사용자군은 실내 공간에서 장시간 또는 반복적으로 착석하는 사용자, 다양한 공간에 어울리는 의자를 필요로 하는 사용자입니다.

맥락 RF Chair의 사용 상황은 좌식 업무, 회의, 대기, 라운지 착석입니다.

문제 쾌적한 착좌감, 경량 구조, 정제된 외관, 다양한 공간 적응성을 하나의 의자 구조 안에서 동시에 달성하는 것.

디자인 해석

가치 RF Chair의 핵심 가치는 쾌적한 착좌감, 우아함, 초대하는 인상, 공간 적응성, 경량성, 지속가능성입니다.

형태/CMF RF Chair의 형상 키워드는 감싸는, 정제된, 가벼운, 우아한, 균형 잡힌입니다.

기술 RF Chair의 핵심 기술은 펠트 프레스 성형, 고강도 튜브 스틸 프레임 구조, 재활용 PET 섬유 적용입니다.

해결 프레스 성형 펠트 셸, 고강도 튜브 스틸 프레임, 다양한 프레임 및 패브릭 커버 옵션을 조합해 착좌감과 환경 적응성을 확보했다.

근거와 검증

원문 13 원문+추론 30 추론 3 Gold 13 Silver 30 Bronze 3 missing 13

원문: enveloping seat shell made of press-moulded felt

상세 보기 YAML 출처

IPEVO TOTEM 360

IPEVO · red_dot_award

IPEVO TOTEM 360은 카메라, 마이크, 스피커를 통합한 휴대형 파노라마 회의 카메라다.

회의실 규모와 배치에 덜 의존하면서 발표자, 사회자, 참여자를 계속 화면 안에 유지하려는 하이브리드 협업 제품 사례다.

저장 판단

제품 IPEVO TOTEM 360의 구체 제품유형은 파노라마 회의 카메라입니다.

사용자 IPEVO TOTEM 360의 사용자군은 회의 참여자, 발표자, 사회자, 교육자와 학습자입니다.

맥락 IPEVO TOTEM 360의 사용 상황은 프레젠테이션, 하이브리드 러닝, 컨퍼런스, 화상 회의입니다.

문제 회의·발표·수업 환경에서 발화자와 진행자를 지속적으로 화면 안에 유지하고, 공간 크기와 배치에 덜 민감한 협업 카메라 경험을 제공하는 것.

디자인 해석

가치 IPEVO TOTEM 360의 핵심 가치는 간편한 설치, 휴대성, 올인원 협업, 지속적인 화면 포착, 공간 친화성입니다.

형태/CMF IPEVO TOTEM 360의 형상 키워드는 조형적, 콤팩트, 공간에 녹아드는 외관입니다.

기술 IPEVO TOTEM 360의 핵심 기술은 AI 오디오 알고리즘, AI 비디오 알고리즘, 파노라마 카메라, 스피커폰입니다.

해결 AI 오디오·비디오 알고리즘으로 발화자와 사회자를 계속 화면 안에 유지하고, Presentation·Hybrid Learning·Conference 세 가지 모드로 협업 상황을 나눈다.

근거와 검증

원문 11 원문+추론 25 Gold 11 Silver 25 missing 23

원문: intelligent AI audio and video algorithm

상세 보기 YAML 출처

YAASA Desk Four

YAASA GmbH · red_dot_award

YAASA Desk Four는 CNC 가공 솔리드 우드 상판, 4-legged 높이조절 프레임, 숨김형 컨트롤과 액세서리 장착 홈을 결합한 가정·오피스 겸용 책상이다.

가정적 소재감과 업무용 하중·다방향 사용성·확장 액세서리 구조를 한 제품 안에서 통합해 하이브리드 워크 환경의 책상 typology를 확장한다.

저장 판단

제품 YAASA Desk Four의 구체 제품유형은 높이조절 책상입니다.

사용자 YAASA Desk Four의 사용자군은 가정에서 일하는 사용자, 무거운 오피스 장비를 사용하는 사무 사용자, 회의 테이블을 여러 방향에서 사용하는 팀입니다.

맥락 YAASA Desk Four의 사용 상황은 개인 업무, 무거운 사무 장비를 올려두는 업무, 여러 면에서 접근하는 회의, 파티션 또는 360도 LED 조명을 부착한 사용입니다.

문제 가정 환경에 어울리는 소재감과 사무 장비를 지지하는 업무용 구조, 그리고 여러 방향에서 쓰이는 회의 상황의 조작성을 하나의 높이조절 책상에 통합하는 문제.

디자인 해석

가치 YAASA Desk Four의 핵심 가치는 가정 친화성, 업무용 안정성, 높이 조절 편의, 다방향 사용성, 확장성, 시각적 경량감입니다.

형태/CMF YAASA Desk Four의 형상 키워드는 four-legged, floating tabletop, retractable control, functional groove입니다.

기술 YAASA Desk Four의 핵심 기술은 height-adjustable mechanism, retractable control element, height display, two-position memory, addition…

해결 CNC 가공 목재 상판, 4-legged 높이조절 프레임, 숨김형 컨트롤, 저장 가능한 높이 포지션, 추가 컨트롤 장착, 액세서리 홈을 하나의 테이블 구조에 통합했다.

근거와 검증

원문 19 원문+추론 26 추론 1 Gold 19 Silver 26 Bronze 1 missing 13

원문: fits into the domestic environment

상세 보기 YAML 출처

RUNE _ Modular Smart Table

· red_dot_award

RUNE은 조명, 스피커, 수납 등 다양한 모듈을 자석으로 탈부착하고 컨트롤러로 세팅을 전환하는 모듈형 스마트 테이블이다.

작업과 놀이가 같은 책상 위에서 섞이는 환경에서, 물리적 모듈 배치와 디지털 프리셋을 결합해 정돈감과 전환성을 설계한 사례다.

저장 판단

제품 RUNE _ Modular Smart Table의 구체 제품유형은 모듈형 스마트 테이블입니다.

사용자 RUNE _ Modular Smart Table의 사용자군은 책상에서 작업과 놀이를 병행하는 사용자, 공부 또는 게임 환경을 구성하는 사용자입니다.

맥락 RUNE _ Modular Smart Table의 사용 상황은 작업, 놀이, 공부, 게임입니다.

문제 책상 위의 혼잡, 무질서, 산만함이 작업과 놀이 경험을 저해하는 문제를 줄이려 한다.

디자인 해석

가치 RUNE _ Modular Smart Table의 핵심 가치는 정돈, 집중, 전환성, 개인화, 모듈 확장성입니다.

형태/CMF RUNE _ Modular Smart Table의 형상 키워드는 슬롯 기반, 모듈 삽입형, 테이블 표면 통합형입니다.

기술 RUNE _ Modular Smart Table의 핵심 기술은 모듈 연결 시스템, 컨트롤러 기반 프리셋, 자석 부착 구조입니다.

해결 테이블 전반에 전략적으로 배치한 슬롯에 조명, 스피커, 수납 등 다양한 크기의 모듈을 넣고, 컨트롤러와 프리셋으로 상황별 구성을 설정한다.

근거와 검증

원문 17 원문+추론 19 Gold 17 Silver 19 missing 23

원문: reduces clutter, disorganisation and distractions

상세 보기 YAML 출처

Ergobaby Metro 3

Ergobaby · red_dot_award

Ergobaby Metro 3는 도시 이동과 여행을 모두 고려한 경량 유모차로, 한 손 자동 접힘과 기내 수납 대응, 승차감과 부모의 조작 인체공학을 결합한다.

아이와 보호자가 함께 이동하는 제품에서 휴대성, 보관성, 주행 안정성, 신체 부담 저감을 하나의 일상 이동 경험으로 통합한 사례다.

저장 판단

제품 Ergobaby Metro 3의 구체 제품유형은 경량 접이식 유모차입니다.

사용자 Ergobaby Metro 3의 사용자군은 이동이 잦은 가족, 유아를 동반한 보호자, 도시 거주 가족, 여행 중인 가족입니다.

맥락 Ergobaby Metro 3의 사용 상황은 일상 이동, 도시 외출, 여행, 차량에 싣기, 항공 이동 중 보관입니다.

문제 이동이 잦은 가족이 도시와 여행 환경에서 유모차를 쉽게 접고 보관하며, 아이의 승차감과 부모의 신체 부담을 동시에 관리해야 하는 문제.

디자인 해석

가치 Ergobaby Metro 3의 핵심 가치는 휴대성, 보관 편의성, 아이의 편안함, 부드러운 주행감, 보호자 인체공학입니다.

형태/CMF Ergobaby Metro 3의 디테일 전략은 한 손 자동 접힘 메커니즘, 부드러운 시트 패딩, 어깨와 손목 부담을 줄이는 인체공학적 핸들바 형상입니다.

기술 Ergobaby Metro 3의 핵심 기술은 한 손 자동 접힘 메커니즘, 전륜 서스펜션 시스템, 높이 조절 핸들바, 리클라이닝 시트 구조입니다.

해결 한 손 자동 접힘으로 보관 전환을 단순화하고, 리클라이닝·패딩·전륜 서스펜션·조절형 핸들바로 아이의 승차감과 보호자의 조작 부담을 함께 다룬다.

근거와 검증

원문 17 원문+추론 19 Gold 17 Silver 19 missing 23

원문: everyday solution for mobile families

상세 보기 YAML 출처

POWER-UP Air Purifier

Coway · red_dot_award

대형 공간용 공기청정기의 기술 요소를 수직·수평 기하 구조 안에 숨기고, 일체형 구조감과 이동성을 함께 정리한 제품이다.

학교, 군부대, 병원처럼 다양한 공공·대형 실내에 놓이는 기기를 특정 공간에 튀지 않게 배치하기 위해 기능부와 이동 요소를 모놀리식 형태 언어로 통합한 사례다.

저장 판단

제품 POWER-UP Air Purifier의 구체 제품유형은 공기청정기입니다.

사용자 POWER-UP Air Purifier의 사용자군은 학교 사용자, 군부대 사용자, 병원 사용자, 대형 실내 공간 관리자입니다.

맥락 POWER-UP Air Purifier의 사용 상황은 대형 실내의 공기 정화, 공공·기관 공간 내 배치, 필요 시 운반 핸들을 열어 이동입니다.

문제 POWER-UP Air Purifier의 문제 정의는 대형 실내 공간에 놓이는 공기청정기가 기능적 요소를 드러내면서도 공간과 충돌하지 않도록, 기술부와 이동 요소를 일관된 구조 안에 통합해야 하는 문제입니다.

디자인 해석

가치 POWER-UP Air Purifier의 핵심 가치는 공간 적응성, 기능적 정돈감, 시각적 일관성, 이동 편의성, 엄격한 구조미입니다.

형태/CMF POWER-UP Air Purifier의 형상 키워드는 기하학적, 수직선, 수평선, 모놀리식, 균일한 구조, 엄격한 디자인입니다.

기술 POWER-UP Air Purifier의 핵심 기술은 공기 정화, 환기 개구, 먼지 감지입니다.

해결 환기구와 먼지 센서를 외관의 선형 질서 안에 숨기고, 필요한 경우에만 열리는 운반 핸들을 닫힌 상태에서는 매끄럽게 통합했다.

근거와 검증

원문 10 원문+추론 26 추론 3 Gold 10 Silver 26 Bronze 3 missing 20

원문: mainly used in large rooms such as in schools, military bases and hospitals

상세 보기 YAML 출처

v3 문장형 카드

v3는 value/values 조각을 줄이고, 각 판단을 statement 문장으로 저장합니다. 짧은 tags는 검색·필터·매핑용으로 분리하고, 근거는 판단 바로 아래 basis로 붙입니다.

볼 것	연결	의미
구조 설명	v3/docs/card-structure.html	v3의 필드, grounding, confidence, raw_refs 원칙을 봅니다.
템플릿	v3/templates/card_v3.template.html	새 카드 생성 기준 YAML을 봅니다.
샘플 10개	v3/samples/codex-10/	Codex로 변환한 10개 v3 샘플을 봅니다.
NewBe v3 샘플	02_newbe.yaml	대표 사례로 판단 문장, tags, basis, raw_refs가 어떻게 붙는지 봅니다.

v2와 달라진 점

v2	v3	이유
`value`, `values` 중심	`statement` 중심	저장 데이터 자체가 사람이 읽히게 합니다.
`quote_snippets`, `evidence_id`	`basis`	근거 확인 흐름을 판단 바로 아래로 줄입니다.
빈 정보 없음 필드 반복	`missing_fields`	본문은 스캔 가능하게 유지하고, 빈 값은 한곳에 모읍니다.
raw 원문과 로그가 섞일 수 있음	`raw_refs`	카드는 판단, raw 파일은 검증 원본으로 역할을 나눕니다.

RAG 결과

이번 RAG 결과는 NewBe와 Red Dot 9건을 포함한 10건 큐의 index를 기준으로 확인합니다. 검색 단위는 카드 전체 요약이 아니라 각 판단 필드입니다.

Codex402 chunks

저장 10/10 · 실패 0

로컬 Claude327 chunks

저장 10/10 · 실패 0

idc-1 Claude317 chunks

저장 10/10 · 실패 0

두 가지 검색 모드

모드	화면에서 확인할 것	재사용 기준
원문 기반	원문에 직접 적힌 값만 검색 결과에 올립니다. 결과에는 원문 기재 라벨과 Gold/Silver/Bronze 등급이 함께 표시됩니다.	학습용 데이터, 사실 확인, 보고서의 근거 문장으로 재사용합니다.
추론 포함	원문 단서와 이미지·맥락을 바탕으로 확장한 판단까지 함께 검색합니다. 자료 기반 추론 라벨이 붙습니다.	디자인 리서치, 디자인 매핑, 이미지 프롬프트 생성 초안에 씁니다.

질문 예시

질문	확인되는 결과	보는 이유
새로운 기능을 어렵게 느끼는 사용자가 부담 없이 시작할 수 있는 제품 사례가 있을까요?	NewBe, BAENUE, EndoLight, IPEVO 등에서 숙련도 부담, 조작 단순화, 즉시 피드백 관련 판단이 검색됩니다.	접근성, 진입 장벽, 인터페이스 부담을 낮춘 사례를 찾기 위한 질문입니다.
공간을 많이 차지하지 않으면서 기능을 잘 정리한 제품 사례가 있을까요?	POWER-UP Air Purifier, YAASA Desk Four, IPEVO TOTEM 360, Ergobaby Metro 3 등에서 기능 통합과 공간 조화 판단이 검색됩니다.	형태·CMF·기능 배치를 새 제품 방향에 매핑하기 위한 질문입니다.

검색 결과 위치

검색 결과 상세는 샘플 탭의 전체 실행 리포트와 /samples/ 페이지에서 확인합니다. 카드 원문과 실행 로그는 /files/에 따로 묶었습니다.