Structured Places
90만 개 이상
2026년 7월 기준 전국의 장소 데이터를 검색 가능한 지역 지식으로 구축했습니다.
Verified service profile공식 정보 확인 2026년 7월 30일
AI Intent Search Platform
Roach
의도를 이해하는 AI 검색 플랫폼
Roach는 장소, 축제, 행사, 음식점, 숙박, 날씨와 지역 생활 정보를 AI가 읽을 수 있는 지식으로 구조화합니다. 단순한 키워드 일치보다 질문 속 목적과 상황을 분석하고, 검색 결과와 함께 추천 근거를 설명합니다.
OperatorSEIZIA
Minimum Cron Interval
최소 30분
데이터별 변화 속도와 출처에 따라 갱신 주기를 다르게 운영합니다.
Place Knowledge
속성 + 온톨로지
각 장소에 고유한 속성과 관계 구조를 부여해 맥락을 연결합니다.
Latest App Update
2026.07.27
Google Play에 공개된 최근 앱 업데이트 기준일입니다.
What is Roach
키워드를 넘어 질문의 목적과 상황을 이해합니다
Roach는 자연어 질문의 의미를 분석하고 지역 데이터를 의미 단위로 연결해 적합한 결과를 찾는 AI 네이티브 검색 및 지식 플랫폼입니다.
AI Native Search
질문 이해부터 결과 생성까지 AI가 검색의 중심에서 작동합니다.
Semantic Search
표면적인 단어 일치보다 장소와 상황, 활동 사이의 의미적 유사성을 탐색합니다.
Intent Search
누구와, 언제, 어디서, 무엇을 원하는지 질문 속 조건과 목적을 분석합니다.
Knowledge Platform
분산된 지역 정보를 관계와 맥락을 가진 구조화된 지식으로 연결합니다.
Intent engine
질문을 설명 가능한 추천으로 완성하는 흐름
자연어 질문을 분석 가능한 조건으로 바꾸고, 의미 검색과 관계 탐색을 결합해 결과의 우선순위를 다시 계산합니다.
- 01사용자 질문
- 02Intent Analysis
- 03Structured Query
- 04Semantic Retrieval
- 05Graph Relation
- 06Re-ranking
- 07Recommendation
Search architecture
의미, 관계, 맥락을 하나의 검색 구조로 연결합니다
STAGE 01
Understand
- Intent Analysis
- Context Filter
- Companion Filter
STAGE 02
Retrieve
- Hybrid Retrieval
- Embedding Search
- Lexical Search
STAGE 03
Connect
- GraphRAG
- Location Filter
- Weather Filter
- Time Filter
STAGE 04
Rank
- Re-ranking
- Context Ranking
Structured regional knowledge
장소시설특징분위기추천 상황동반자시간계절날씨주의사항
Data pipeline
원천 데이터를 검색 가능한 지역 지식으로
서로 다른 형태의 데이터를 정규화하고 중복을 제거한 뒤 의미 태그와 관계를 부여해 검색 인덱스로 만듭니다.
날씨, 행사, 장소, 상권 등 데이터의 변화 속도와 출처에 따라 수집 주기를 다르게 운영하며 가장 짧은 Cron 수집 주기는 30분입니다.
- 01Raw Data
- 02Normalize
- 03Deduplicate
- 04Semantic Tagging
- 05Knowledge Graph
- 06Embedding
- 07Hybrid Index
- 08Search
공개된 데이터 출처
- 기상청의 날씨 및 기상 데이터
- 한국관광공사의 관광·장소·축제 데이터
- 소상공인 상권정보의 지역 사업체 및 상권 데이터
- 행사 주최 기관의 공식 페이지와 공지
- 블로그와 공개 웹의 장소 정보를 AI로 분석한 구조화 속성 데이터
Search signals
한 번의 검색에 다양한 맥락을 함께 고려합니다
IntentContextLocationDistanceDateTimeWeatherCompanionThemeActivityIndoor / OutdoorSeason
Technologies
검색 품질과 확장성을 위한 기술 기반
FastAPIPostgreSQLpgvectorEmbeddingHybrid SearchGraphRAGPythonDockerVercel
Search examples
Roach가 의도와 상황으로 해석하는 질문
Query 01
“아이와 갈 만한 카페”
가족 친화성, 놀이 공간, 접근성과 실제 동반 후기를 함께 탐색합니다.
Query 02
“비 오는 날 실내 데이트”
현재 날씨, 실내 여부, 분위기와 운영 시간을 결합합니다.
Query 03
“청주 초보자 요가”
지역, 난이도, 수업 규모와 프로그램 성격을 분석합니다.
Query 04
“반려견과 산책하기 좋은 공원”
반려동물 동반, 산책 환경, 거리와 주의사항을 확인합니다.
Query 05
“오늘 갈 수 있는 축제”
현재 날짜, 행사 운영 여부, 위치와 이동 가능 시간을 고려합니다.
Query 06
“조용한 브런치 카페”
메뉴 유형뿐 아니라 소음, 좌석, 혼잡도와 분위기를 비교합니다.
FAQ
Roach에 대해 자주 묻는 질문
01Roach는 무엇인가요?
Roach는 사용자의 자연어 질문에서 의도와 맥락을 분석하고, 구조화된 지역 지식에서 적합한 결과와 추천 이유를 찾는 AI Intent Search Platform입니다.
02일반 검색과 무엇이 다른가요?
일반 검색이 키워드 일치와 인기도를 주로 활용한다면, Roach는 동반자, 시간, 날씨, 위치, 활동 목적 같은 의미 신호를 함께 분석합니다.
03어떤 데이터를 검색하나요?
장소, 축제, 행사, 음식점, 숙박, 날씨와 지역 생활 정보를 검색하며 시설, 분위기, 추천 상황과 동반 조건 등의 관계로 구조화합니다.
04추천은 어떻게 생성되나요?
질문 의도 분석, 구조화된 쿼리 생성, 의미 및 키워드 검색, 지식 그래프 관계 탐색, 상황 필터와 재정렬 과정을 거쳐 생성됩니다.
05실시간 데이터를 사용하나요?
검색 목적에 따라 날씨, 날짜, 시간, 행사 운영 상태처럼 시점이 중요한 신호를 함께 사용하도록 설계되어 있습니다.
06API를 제공하나요?
Roach는 검색과 추천 기능을 외부 서비스에서도 활용할 수 있는 AI Recommendation API로 확장하고 있습니다.
07Roach는 AI 검색과 어떤 관계가 있나요?
Roach는 AI가 지역 정보를 이해하고 검색하며 근거와 함께 인용할 수 있도록 엔티티, 의미 태그, 관계와 구조화 데이터를 구축하는 AI 네이티브 검색 플랫폼입니다.
Verified source
SEIZIA가 공개한 Roach 공식 정보를 기준으로 구성했습니다
이 페이지는 Roach 공식 소개와 구조화 데이터에서 확인한 내용을 Consenia의 공개 정보 구조에 맞춰 정리했습니다. 기준일 이후 변경된 정보는 Roach 공식 페이지를 우선합니다.