사주체(나 50%)+대운(공간 20%)+세운(시간 30%)
時空間 사주 다이어그램
꼭 필독해 주시면 감사합니다~.
안녕하세요. 동이운명예측학연구소 대표 태양의5행성 입니다.
사람의 사주8자(지장간포함 총20자)를 상담하거나 또는 미래를 예측하는 방법은 1차적으로 전체에서 50%이상 역활을 담당하는 사주체를 분석합니다. 어떤 사람들은 사주체 보다는 대운(공간)이 좋아야 한다고 주장하는 사람들이 있지만 태양의 5행성은 원판 즉 사주체(태어난 년/월/일/시)가 최우선으로 좋아야 한다고 여러분께 말씀 드리고 싶습니다.(원판불변의법칙)
1차적으로 사주체분석이 끝나면 2차로 사주체가 대운(공간)에서 어떤 상호작용을 하는지를 분석하고 마지막으로 세운(시간)을 대입하여 종합적 전체적으로 한사람의 운명과 사건등을 예측합니다. 사주8자는3개의 톱니바퀴(사주체+공간+시간)가 상호작용하면서 한사람의 생노병사등 다양한 사건(이벤트)이 발생합니다. 본인이 주역과 명리학 그리고 인공지능AI(머신러닝과 딥러닝)을 연구하면서 현대 인공지능기술로는 사주체가 시공간을 만나서 상호작용을 하여 미래를 예측하는 기술은 아직까지 만들수 없다는것을 알게 되었습니다.
구글의 알파고는 바둑판이라는 규격화된 공간에서 약속된 규칙에 따라 수천만가지의 변수가 있지만 시간과공간이라는 독립변수가 바둑의 승패에 영향을 주지 않습니다, 물론 약속한 시간안에 바둑의 수를 놓아야 하지만 이것은 사람이 정해놓은것이지 바둑의 승패와는 상관이 없습니다. 그러나 사람의 사주8자는 시공간이라는 독립변수와 상호연동 작용을 하여 각사람마다 다양한 변화와 사건을 발생시킵니다. 또한 동일한 시간대에 태어난 똑같은 사주8자는 성격,직업,재력,살아가는 생활이 똑같이 되는것이 아니라 ,지구의 시공간 흐름속에서 비슷한 행운의 형태로 살아간다는 것입니다.
예를 들면 좋은운이 들어올때 나쁜운이 들어올때 등 기복의 차이는 생길수 있지만 패턴의 사이클이 유사하다는 것입니다. 하지만 사실상 지구에 태어나는 수십억명 사람들 중 모든것이 똑 같은 사람은 단 한명도 없습니다. 이말은 태어난 시간이 분과 초까지 완전히 같은 사람은 1명도 없다는 말입니다.(상세설명생략) 정리하면 독립변수인 시간과 공간의 데이터를 만들어서 인공지능AI에게 학습을 시켜야 하는데 시간과공간의 데이터를 만들수 없다는 것입니다.
쉽게 설명하면 알파고는 2차원구조이지만 사주8자(지장간포함 총20자)는 3차원 4차원5차원6차원7차원까지 구성된 다차원구조입니다.(상세설명생략) 결론은 현대 인공지능기술로는 어떤 한사람의 미래에 발생할 여러가지 사건(이벤트)를 예측 못한다는 말입니다. 예를들면 언제 언제 시험이 있는데 합격할수 있을까요?, 선거에서 당선될까요? 등 "시공간이 연동되어서 발생하는 사건에 대해서는 예측을 할수 없습니다."
이런 예측을 가능할려면 지도학습,비지도학습이 아닌 강화학습에 의한 사전지식에 의한 인공지능기술이 훨씬 발전된 후에나 가능할것 같습니다. 그러나 시공간이 빠진 사주체만 잘분석해도 위와 같은 것은 예측할수 없지만 본인 자체를 말하는 것은 가능합니다.
예들들면 성격,적성,이성배우자,경제력,질병등입니다. 이것은 시공간에서 처음 발생하는것이 아니라 태어나서 첫 호흡을 하는 순간 이미 50%이상은 시작과 동시에 정해진것 입니다. 물론 사주체가 시공간을만나면서 성격이나 적성 ,이성배우자,경제력등이 상호작용하면서 요동치고 변화를 하지만 본성 즉 선천적 사주8자는 바뀌지 않습니다.
그러므로 사주체만 잘 분석 예측해서 본인에게 참조하면 많은 것을 알수 있고 본인의 인생에서 큰 등대불이 되어줄수 있을것으로 판단됩니다. 끝으로 인공지능과 인간이 협업을 한다면 아주 정확도가 높은 예측을 할수 있을것으로 생각하고 글을 마무리 합니다.
감사합니다.
# 예측은 100%의 정확도를 보장하지 않습니다.
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# 예측은 100%의 정확도를 보장하지 않습니다.
# 예측은 100%의 정확도를 보장하지 않습니다.
인공지능 동이를 만들기 위해
본인이 다년간 읽고 연구 참조한 출처 입니다.
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명리요강-박재완선생님 | 대산주역(하)-김석진 선생님 | 오행-박주현 선생님 | 성공하는사람들의운명-이재운 박사 | 딥러닝과 강화학습 (Python,Tensorflow, Keras)-잔카블로 | 아임웹,큐브홈페이지 |
명리실관-박재완선생님 | 자평명리학-안태옥박사 | 음양-박주현 선생님 | 동방대학교대학원,원광대학교-류시옥논문 외 | 가천대학교-최성철박사 (Machine Learning) | 포토샵,일러스트,미리캔버스 |
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