01 / OBJECT무엇이 있는가
콘텐츠의 표면을 읽습니다.
GEEKSLAB / CONTENT INTELLIGENCE
콘텐츠는 많습니다. 필요한 정보는 아직 부족합니다.
GeeksLab은 콘텐츠를 데이터로 바꾸고, 맥락을 연결하는 회사입니다.
사진, 영상, 문서, 현장 기록 안의 시간·위치·대상·관계를 읽고, 서로 몰랐던 자료를 연결해 더 정확한 정보로 만듭니다.
CONTENT
VECTOR DATA
CONTEXT
NEW VALUE
THE HIDDEN INFORMATION
한 장의 사진에는 보이는 것보다 많은 정보가 있습니다.
무엇이 찍혔는지만 보면 콘텐츠입니다. 언제, 어디서, 무엇과 함께 있었는지까지 읽으면 데이터가 됩니다.
보이는 것파란 의자CONTENT
함께 읽는 것비가 온 시간TIME
함께 읽는 것머문 장소PLACE
함께 읽는 것남겨진 흔적CONTEXT
02 / ANOTHER VIEW
같은 콘텐츠도 다르게 보면 다른 정보가 보입니다.
GeeksLab은 콘텐츠를 한 방향으로만 읽지 않습니다. 장면, 반사, 흔적, 주변의 관계를 함께 봅니다.
01 / 03
02 / RELATION무엇과 이어지는가
주변과의 관계를 읽습니다.
03 / TRACE무엇이 지나갔는가
시간이 남긴 흔적을 읽습니다.
03 / CONTENT TO VECTOR
콘텐츠를 여러 방향으로 읽으면 연결할 수 있는 데이터가 됩니다.
시간, 위치, 대상, 주제, 관계. 콘텐츠를 여러 축으로 나눠 표현하면 서로 다른 자료가 같은 기준으로 만납니다. GeeksLab은 이를 다각화된 벡터데이터로 만듭니다.
CONTENT / 001한 장면다섯 방향으로 읽기
01시간
02위치
03대상
04주제
05관계
한 콘텐츠가 05개 방향의 데이터로 확장됩니다.
04 / THE VALUE IN BETWEEN
가치는 자료 안에만 있지 않습니다. 자료와 자료 사이에도 있습니다.
한 콘텐츠에 없는 정보가 다른 콘텐츠에 남아 있습니다. 시간, 위치, 대상과 사건의 관계가 빈틈을 채울 때 전에 없던 정보가 생깁니다.
05 / CONTEXT ASSEMBLY
흩어진 맥락이 한 구조 안에서 만나면, 데이터는 살아납니다.
시간, 위치, 대상, 주제와 관계는 따로 있을 때 하나의 단서에 머뭅니다. GeeksLab은 파편화된 맥락을 연결해, 지금 무엇을 뜻하는지 설명하고 다음 쓰임으로 이어지는 하나의 데이터로 만듭니다.
06 / NEW VALUE
빈틈이 채워지면 콘텐츠는 더 정확한 정보가 되고, 정보는 더 가치 있는 데이터가 됩니다.
필요할 때
찾을 수 있는 정보
흩어진 콘텐츠를 다시 찾는 대신, 맥락으로 연결된 정보를 만납니다.
한눈에
이해되는 정보
여러 자료를 따로 대조하지 않아도 하나의 상황을 이해합니다.
다음 서비스에서
다시 쓰는 데이터
화면에 머물지 않고 데이터와 API로 다음 쓰임에 연결됩니다.
07 / GEEKSLAB
우리는 콘텐츠를 더 만드는 회사가 아닙니다. 콘텐츠가 더 많은 일을 하게 만드는 회사입니다.
GeeksLab은 콘텐츠를 이해하고, 데이터로 바꾸고, 맥락으로 연결합니다. 그 결과 사람에게는 지금 필요한 정보를, 서비스에는 다시 활용할 수 있는 데이터를 제공합니다.
INPUT사진 · 영상 · 문서 · 기록
INTELLIGENCE벡터화 · 맥락 · 관계
OUTPUT정보 · 데이터 · API
08 / THE FIRST PRODUCT
이 방식으로 가장 먼저 만든 제품, MAPin.
MAPin은 장소에 흩어진 현장 콘텐츠와 공공정보를 위치·시간·상황 중심으로 연결합니다. 지금 그곳에서 필요한 정보를 발견하도록 GeeksLab이 직접 만들고 운영합니다.