GPR LMM Mindset
콘텐츠·광고·커머스가 다르게 작동하도록 만드는 Human-State AI 인프라
사용자의 행동 이면에 있는 의도·감정·관심·상황을 추론해, 콘텐츠·광고·커머스가 다르게 작동하도록 만드는 Human-State AI 인프라
Addeep GPR LMM Mindset은 사용자의 클릭, 스크롤, 시청, 구매, 대화, 관계, 시간대, 콘텐츠 반응 등 다차원 신호를 기반으로 현재 사용자가 어떤 상태에 있는지 추론하는 마인드셋 엔진입니다.
기존 AI가 사용자의 요청에 답하거나 과거 행동을 기반으로 추천했다면, LMM은 사용자의 명시적 입력 없이도 지금의 의도, 정서, 관심, 맥락을 읽고 다음 경험을 결정합니다.
이를 통해 콘텐츠 추천, 광고 노출, 상품 제안, 메시지 액션, S2E 보상, ACT 생성 조건까지 사용자 상태에 맞게 조정됩니다.
개인화 AI 운영의 완성, GPR LMM Mindset Engine
LMM은 Large Mind-Mining Model의 약자로, 사용자의 행동·정서·관심·상황 데이터를 해석해 특정 시점의 마인드셋을 추론하는 Addeep GPR의 핵심 엔진입니다.
LMM은 단순히 사용자가 무엇을 클릭했는지를 보는 모델이 아닙니다. 사용자가 왜 반응했는지, 지금 어떤 감정 상태인지, 어떤 콘텐츠 톤과 상품 맥락에 더 잘 반응할지, 구매 준비도는 어느 정도인지까지 추론합니다.
Addeep 내부 기술 정의상 LMM은 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 행동로그, 소셜활동, 광고, 상품 데이터를 함께 처리하고, 의도(Intent), 정서(Affect), 관심(Interest), 상황(Context)을 모델링하는 구조로 정의되어 있습니다.
LMM의 결과는 단순 추천 점수가 아닙니다.
사용자마다 다른 콘텐츠 흐름, 광고 노출 방식, 상품 추천 기준, 메시지 액션, 보상 정책을 결정하는 상태 기반 의사결정 레이어입니다.
추천보다 어려운 것은, 사람이 지금 어떤 상태인지 이해하는 일입니다.
기존 추천 시스템은 사용자가 과거에 무엇을 봤는지, 무엇을 눌렀는지, 무엇을 구매했는지를 중심으로 작동합니다.
하지만 실제 사용자의 마음은 고정되어 있지 않습니다.
같은 사용자가 같은 상품을 보더라도, 어떤 날은 구매 직전일 수 있고, 어떤 날은 단순 탐색일 수 있습니다.
같은 콘텐츠를 오래 보더라도 몰입 때문일 수도 있고, 피로하거나 고민 중이어서 멈춘 것일 수도 있습니다.
기존 LLM 역시 세계의 언어와 패턴을 잘 학습했지만, 한 사람의 의도·감정·관심이 시간에 따라 어떻게 변하는지를 장기적으로 기억하고 모델링하는 구조는 부족합니다.
그래서 Addeep은 사용자를 정적인 프로필로 보지 않습니다.
사용자를 시간에 따라 변하는 상태의 흐름으로 보고, 그 흐름을 UMM에 저장한 뒤 LMM이 다시 해석합니다.
LMM은 행동 데이터를, 실행 가능한 마인드셋 조건으로 바꿉니다.
LMM은 사용자의 행동 이벤트를 직접 결과로 연결하지 않습니다.
먼저 이벤트를 정규화하고, 행동 패턴·소통 신호·시간 흐름·콘텐츠 반응을 통합한 뒤, RSSM 기반 상태 모델을 통해 현재 사용자의 상태를 갱신합니다.
그 다음 LMM은 이 상태를 기반으로 사용자의 의도, 정서, 관심, 상황을 추론합니다.
이 결과는 UMM에 저장되고, 다음 세션이나 다음 추천, 다음 콘텐츠 생성, 다음 광고 노출의 기준으로 다시 사용됩니다.
UMM은 사용자의 상태를 기억하고 갱신하는 Mind Memory입니다.
UMM(User Mind Map)은 LMM이 한 번 추론한 결과를 흘려보내지 않고, 사용자의 상태 기억으로 구조화하는 개인화 메모리입니다.
UMM에는 사용자의 현재 의도, 반복 관심사, 정서 반응, 관계 신호, 콘텐츠 반응, 커머스 행동, 장기 선호가 저장됩니다.
이 정보는 단순 로그 저장이 아니라, 다음 추론의 기준이 되는 상태 메모리로 작동합니다.
UMM이 있기 때문에 LMM은 매번 사용자를 처음부터 다시 판단하지 않습니다.
이전 상태를 기반으로 현재 상태를 갱신하고, 다시 다음 행동을 예측하는 순환 구조를 만듭니다.
Session State
지금 세션에서의 탐색 흐름, 피로도, 즉시 관심, 구매 준비도, 반응 속도를 저장합니다.
Short-term State
최근 며칠간의 관심 변화, 반복 행동, 콘텐츠 소비 패턴, 상품 탐색 패턴을 저장합니다.
Long-term State
장기 선호, 관계 기반 취향, 브랜드 친화도, 카테고리 성향, 반복 구매 가능성을 저장합니다.
Context State
시간대, 상황, 기기, 유입 경로, 대화 맥락, 커머스 단계 등 현재 환경을 저장합니다.
Social State
DM, 댓글, 공유, 멘션, 그룹 활동 등 관계 기반 행동 신호를 저장합니다.
GPR LMM Mindset은 LMM, RSSM, UMM, ACT를 하나의 루프로 연결합니다.
GPR LMM Mindset은 독립된 추천 모델이 아니라, Addeep GPR 전체 아키텍처 안에서 작동하는 상태 추론 엔진입니다.
LMM은 사용자의 행동과 콘텐츠 신호를 해석하고, RSSM은 시간에 따른 상태 변화를 추적하며, UMM은 그 상태를 기억합니다. 이후 ACT와 PiMS, AMS, Agentic IM은 이 마인드셋을 기반으로 콘텐츠·상품·광고·메시지 액션을 실행합니다.
LMM
사용자의 행동·정서·관심·상황을 해석해 현재 마인드셋을 추론합니다.
SSM
시간에 따라 변하는 상태를 추적하고, 현재 상태와 다음 상태의 가능성을 계산합니다.
UMM
사용자의 선택·반응·관계·선호를 세션·단기·장기 기억으로 저장합니다.
Condition Pack
LMM과 UMM의 결과를 ACT, PiMS, AMS, IM이 사용할 수 있는 실행 조건으로 변환합니다.
ACT
콘텐츠를 자동으로 융합·생성하는 콘텐츠 생성 기술입니다.
PiMS
상품 등록부터 주문·결제·거래 전환까지 담당하는 상품 관리 기반 커머스 시스템입니다.
AMS
광고주 캠페인을 애딥의 콘텐츠·상품·사용자 흐름과 연결해 생성·운영하는 광고관리 시스템입니다.
IM
PiMS·AMS·고객응대·GPR 신호를 하나로 연결하는 메시지 기반 실행 레이어입니다.
하나의 마인드셋 엔진으로, 콘텐츠·광고·커머스·메시지를 모두 개인화합니다.
GPR LMM Mindset은 특정 화면의 추천 기능이 아닙니다.
Addeep 서비스 전반에서 사용자 상태를 읽고, 각 서비스가 다르게 작동하도록 만드는 공통 인프라입니다.
콘텐츠 개인화
사용자가 지금 몰입형 콘텐츠를 원하는지, 빠른 소비형 콘텐츠를 원하는지, 감성형 콘텐츠에 반응하는지, 정보형 콘텐츠에 반응하는지를 판단합니다.
ACT 생성 조건
사용자의 현재 정서, 관심, 스타일 선호, 콘텐츠 맥락을 Condition Pack으로 변환해 개인화된 스마트 콘텐츠 생성을 지원합니다.
PiMS 상품 추천
사용자의 구매 준비도, 관심 카테고리, 가격 민감도, 탐색 단계, 장바구니 행동을 기반으로 상품 추천을 조정합니다.
AMS 광고 운영
사용자의 구매 준비도, 관심 카테고리, 가격 민감도, 탐색 단계, 장바구니 행동을 기반으로 상품 추천을 조정합니다.
Agentic IM 액션
대화 안에서 상품 추천, 장바구니 알림, 결제 안내, 고객응대 이관 등 다음 행동을 판단합니다.
S2E 보상 정책
사용자의 참여 상태와 피로도를 고려해 보상 빈도, 미션 난이도, 참여 흐름을 조정합니다.
개인화의 기준은 프로필이 아니라, 지금 이 순간의 사용자 상태입니다.
GPR LMM Mindset은 사용자를 고정된 태그나 과거 클릭 이력으로만 판단하지 않습니다.
사용자가 지금 어떤 감정 상태인지, 어떤 관심 흐름 안에 있는지, 어떤 행동을 준비하고 있는지, 어떤 콘텐츠와 상품을 자연스럽게 받아들일 수 있는지를 추론합니다.
그리고 그 상태를 UMM에 기억하고, 다시 다음 추천·생성·광고·커머스·메시지 실행에 반영합니다.
Addeep GPR LMM Mindset은 사용자의 마음을 대신 말하는 AI가 아니라,
사용자의 행동 이면에 있는 상태를 이해하고, 더 적합한 경험을 설계하는 Human-State AI 인프라입니다.