나만의 기준선
품종·나이 평균과 함께 이 아이의 평소 수면·식사·활동·행동 패턴을 만듭니다.
Research · Life Companion Intelligence
Pet AI Digital Care Log는 행동·생활·환경을 시간축으로 연결하고, 그 아이만의 기준선과 실제 반응을 학습해 보호자가 더 잘 이해하고 돌보도록 돕는 초개인화 AI 연구입니다.
현재 단계 · Research / Technology Development. 상용 서비스나 동물병원 진단 도구가 아니며, 연구 가설과 검증 구조를 공개합니다.
Research brief
Pet AI는 감정을 단정하거나 질병을 진단하는 AI가 아닙니다. 흩어진 일상 신호를 맥락으로 연결하고, 가능한 이유와 다음 확인 순서를 설명하는 동반자형 AI를 연구합니다.
품종·나이 평균과 함께 이 아이의 평소 수면·식사·활동·행동 패턴을 만듭니다.
짖음·숨기·핥기·산책 거부 같은 변화를 환경과 과거 기록 속에서 해석합니다.
놀이·산책·휴식·환경 조정·전문가 상담 중 지금 확인할 선택지를 제시합니다.
보호자가 무엇을 선택했고 실제 반응이 어땠는지 기록해 다음 판단을 조정합니다.
A day with Pet AI
한 번에 결론을 내리지 않고, 필요한 질문만 묻고 보호자가 확인한 사실을 쌓아 다음 도움까지 연결합니다.
STEP 1
AI가 보는 변화
사료를 절반만 먹고 활동량이 개인 기준선보다 낮습니다.
질문 → 보호자 확인
최근 수면, 실내 온도, 전날 산책과 다른 행동이 있었나요?
보호자가 “밤에 두 번 깼다”고 확인하고 사건을 기록합니다.
STEP 2
AI가 보는 변화
오전 내내 휴식이 길지만 구토·호흡 이상 신호는 관찰되지 않았습니다.
질문 → 보호자 확인
간식·놀이 반응과 특정 부위 핥기 여부를 확인할까요?
AI는 진단하지 않고 확인 순서와 기록 항목을 제시합니다.
STEP 3
AI가 보는 변화
날씨와 컨디션을 고려해 짧은 산책과 조용한 놀이를 후보로 제시합니다.
질문 → 보호자 확인
보호자가 선택한 뒤 반응을 30분 후 기록할까요?
산책 뒤 식사와 활동이 회복됐는지 다음 판단의 결과 데이터로 남깁니다.
STEP 4
AI가 보는 변화
회복되면 일시 변화로 기록하고, 지속되거나 위험 신호가 추가되면 상담을 권합니다.
질문 → 보호자 확인
수의사에게 보여줄 시간축 요약을 만들까요?
보호자가 확인한 사실과 AI 가설을 구분한 리포트를 준비합니다.
DAL Human Life Intelligence
한 번의 사진이나 평균값이 아니라, 그 아이의 평소 기준선과 오늘의 환경·행동·보호자 관찰을 시간축으로 연결해야 의미 있는 개인화가 시작됩니다.
자람이 · 시니어앤라이프 · 토탈케어로그
일상·행동·돌봄·건강 기록과 시간에 따른 변화
학습 질문 · 개인 기준선, 위험 신호, 개입 전후 결과
자람이 · 에듀케어로그
학습 반응, 목표, 지원 과정, 현장 관찰 기록
학습 질문 · 맞춤 난이도, 지원 타이밍, 장기 변화
베지케어 · 글로벌커플케어
식생활·환경·문화 적응과 생활 맥락
학습 질문 · 개인의 선택과 환경에 맞는 다음 안내
NoahAI · 별도 운영: Noah AI Labs
시장·자산·계좌 맥락과 판단·실행·위험·복기 기록
학습 질문 · 개인별 전략 결과, 위험 통제, 설명 가능한 다음 판단
01
현실에서 생긴 사건과 변화를 시간축으로 남깁니다.
02
개인의 기준선·환경·목표·위험을 함께 봅니다.
03
가능한 다음 행동과 그 이유를 제시합니다.
04
도메인별 권한과 안전 규칙 안에서만 실행합니다.
05
무엇이 실제로 달라졌는지 다시 기록합니다.
06
누적된 결과로 다음 판단을 더 개인에게 맞춥니다.
RWD · Real-World Data
서비스와 일상에서 실제로 생성된 기록입니다. 연구 목적, 동의, 권한, 품질 기준을 충족한 범위만 사용합니다.
RWE · Real-World Evidence
정의된 연구 질문과 검증 절차로 RWD를 분석해 얻는 근거입니다. 데이터가 쌓였다는 사실만으로 RWE가 되지는 않습니다.
Domain boundary
금융은 의료 RWD/RWE가 아니라 시장·판단·실행·위험 결과 로그로 다룹니다. 서비스 간 원본 데이터는 임의로 결합하지 않습니다.
NoahAI는 드림에이아이랩에서 고안·개발된 금융 AI 적용 사례이며 현재는 별도 법인·브랜드인 Noah AI Labs가 독립 운영합니다. 이 페이지의 연결은 법인이나 데이터베이스의 통합이 아니라, 설계 철학과 학습 아키텍처의 전이를 뜻합니다.
Pet intelligence architecture
01
카메라·웨어러블·환경 센서·보호자 입력
02
시간·대상·상황·데이터 품질을 표준화
03
개체별 평소 범위와 장기 변화를 학습
04
가능한 원인과 불확실성, 확인 질문을 생성
05
놀이·산책·환경 조정·전문가 연결을 제안
06
보호자 확인과 실제 반응으로 다음 판단을 조정
가능한 경우 원본 영상 전체보다 사건·특징값을 기기에서 처리합니다.
관찰된 사실, 보호자가 확인한 사실, AI의 원인 후보를 구분해 표시합니다.
위험·지속·불확실성이 기준을 넘으면 수의사 상담용 시간축 요약을 준비합니다.
Signals, not diagnoses
같은 행동도 환경·건강·관계·과거 경험에 따라 의미가 달라집니다. AI는 복수 가설과 확인할 맥락을 제시합니다.
Research gates
아래는 달성했다고 주장하는 수치가 아니라 연구와 파트너 PoC가 통과해야 할 게이트입니다.
관찰 기준, 라벨 근거, 기기 편향, 누락과 보호자 수정 이력을 확인합니다.
정답 감정 라벨 대신 여러 원인 후보와 신뢰도, 추가 확인 질문을 평가합니다.
제안 수용률만이 아니라 동물의 스트레스·생활 변화·보호자 부담을 함께 봅니다.
위험 신호, 반복 악화, 불확실성 증가 때 사람·수의사에게 연결되는지 확인합니다.
Animal welfare · Data rights
말할 수 없는 대상을 다루기 때문에 더 보수적으로 관찰하고, 확신보다 불확실성을 드러냅니다.
수집 목적·센서·보관기간·연구 이용을 나누고 언제든 철회·삭제할 수 있어야 합니다.
훈련 데이터 확보를 위해 스트레스나 위험 상황을 의도적으로 만들지 않습니다.
추천과 광고를 구분하고 건강·영양 제품은 검증되지 않은 효과를 주장하지 않습니다.
AI 가설과 제안은 보호자가 수정·거부할 수 있으며 의료 판단은 수의사에게 남습니다.
품종·나이·털색·주거환경·카메라 조건에 따른 성능 차이를 따로 평가합니다.
필요하지 않은 사생활 영상·음성의 외부 전송과 장기 보관을 최소화합니다.
FAQ
아닙니다. 반려동물의 일상 행동·생활·환경을 이해하고 보호자의 돌봄을 돕는 Life Companion Intelligence 연구입니다. 건강 이상 가능성이 있을 때 수의사 상담을 준비하는 경로는 포함할 수 있지만 진단·처방을 대신하지 않습니다.
아닙니다. 현재는 Research · Technology Development 단계이며 가입·판매·출시 일정을 의미하지 않습니다. 이 페이지는 연구 질문, 경험 구조, 검증 기준과 안전 원칙을 공개합니다.
아닙니다. 영상·행동·환경 신호로 불안이나 스트레스 가능성 같은 가설과 신뢰도를 제시할 수 있지만 감정을 단정하지 않습니다. 보호자의 관찰과 필요 시 수의학적 평가로 확인합니다.
품종 평균만 적용하지 않고 각 반려동물의 수면·식사·활동·행동·환경에 대한 평소 기준선을 먼저 만듭니다. 제안 이후 실제 반응을 기록해 다음 안내의 적합도를 조정합니다.
연구·PoC 설계에서 목적별 동의, 최소 수집, 원본 보관 최소화, 보관기간, 철회와 삭제를 먼저 정합니다. 가능한 경우 기기 내 처리와 사건 중심 특징값을 우선 검토합니다.
Pet AI는 로봇 없이도 성립하는 AI Brain 연구입니다. 급식·놀이·관찰 같은 물리적 행동 연동은 별도 Robot Vision에서 행동 권한과 안전 검증을 통과한 뒤 검토합니다.
Research collaboration
동물행동·수의학·동물복지·Vision AI·웨어러블·펫 서비스 파트너와 데이터 권리와 평가 기준부터 함께 설계합니다.