개인의 기준선
평균적인 사람보다 이 사람의 평소 상태와 변화 폭을 먼저 이해합니다.
Research · Embodied AI
Robot Vision은 돌봄·교육·생활·금융 등 인간 삶의 시간축 기록과 현실의 결과를 연결해, 로봇이 누구에게 왜 지금 어떤 도움이 필요한지 이해하도록 만드는 연구입니다.
현재 단계 · Research / Future Vision. 상용 로봇 판매나 출시 일정이 아니라 AI Brain, 권한 구조, 현장 검증 방법을 공개합니다.
Research brief
DAL의 질문은 “로봇이 무엇을 할 수 있는가”가 아니라 “어떤 근거와 권한으로 이 사람을 도와도 되는가”입니다.
평균적인 사람보다 이 사람의 평소 상태와 변화 폭을 먼저 이해합니다.
지금 보이는 장면을 수면·식사·학습·돌봄·환경의 이전 기록과 연결합니다.
돌봄·교육·건강·생활·금융마다 다른 위험과 전문 권한을 정책으로 분리합니다.
제안이 실제 도움이 되었는지 기록하고 다음 판단을 개인에게 맞춥니다.
DAL Human Life Intelligence
로봇이 카메라로 장면을 보는 것만으로는 돌봄·교육·생활을 이해할 수 없습니다. DAL은 사람의 장기 기록과 현재 상황을 연결해 “누구에게, 왜, 지금 무엇을 해야 하는가”를 판단하는 Life Intelligence Brain을 연구합니다.
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.
System architecture
01
카메라·음성·센서·앱·사람의 관찰
02
개인의 과거와 현재를 연결하는 사건·상태 기록
03
기준선·목표·위험·도메인 지식으로 행동 후보 생성
04
동의·권한·안전·법적 경계로 행동을 허용하거나 차단
05
말·안내·알림·승인 행동 뒤 결과를 기록하고 복기
Human scenarios
Scenario 1 · 돌봄 · 시니어
맥락
최근 수면·식사·활동 기준선, 복약 일정, 보호자 관찰, 현재 센서 신호를 함께 확인합니다.
도움
로봇은 먼저 말을 걸고 상태를 확인한 뒤, 필요할 때 보호자나 담당자에게 근거와 함께 알립니다.
결과·경계
응답 여부와 후속 조치를 기록해 다음 이상 신호 판단의 기준을 조정합니다.
Scenario 2 · 교육 · 발달
맥락
개인별 집중 지속 시간, 과제 난이도, 감각 자극, 이전 휴식·중재 반응을 연결합니다.
도움
즉시 정답을 대신 주기보다 짧은 휴식, 난이도 조정, 시각 안내 중 적합한 선택을 제안합니다.
결과·경계
어떤 지원 뒤 참여가 회복됐는지 교사·보호자가 확인하고 다음 수업에 반영합니다.
Scenario 3 · 생활 · 금융 인터페이스
맥락
연결 권한이 있는 개인 금융 맥락과 설정, 위험 기준, 설명 가능한 판단 결과만 불러옵니다.
도움
로봇은 NoahAI Labs 등 권한 있는 금융 시스템의 분석을 읽기 쉬운 말로 설명하고 확인 항목을 안내합니다.
결과·경계
로봇이 자산을 임의 운용하지 않으며, 결정·실행·책임은 금융 시스템과 사용자의 승인 경계에 남습니다.
Evidence before autonomy
아래는 달성 수치가 아니라 연구·PoC에서 사전에 정의할 평가 항목입니다.
개인 기준선 변화와 원인 후보를 얼마나 일관되게 설명하는가
사용자·보호자·전문가가 제안을 이해하고 실제 과업 완료율이 높아졌는가
잘못된 알림, 누락, 권한 밖 행동, 사람의 중단·수정 원인을 추적하는가
시간이 지날수록 불필요한 질문과 오탐을 줄이고 적합도를 높이는가
고령자·장애인·디지털 취약 사용자가 학습 부담 없이 이용할 수 있는가
장애·네트워크 단절·센서 오류에서 안전하게 멈추고 사람이 이어받는가
Safety · Rights · Governance
사용자와 현장이 데이터의 목적·접근·보관·철회를 통제하고, 로봇은 허용된 맥락만 일시적으로 사용합니다.
돌봄·연구·모델 개선·외부 연동을 하나의 포괄 동의로 묶지 않습니다.
과업에 필요한 센서와 기간만 사용하고 원본 영상·음성 보관을 최소화합니다.
왜 알림이나 제안이 나왔는지 보여주고 사용자와 전문가가 맥락을 고칩니다.
사람이 언제든 행동을 중단하고 수동 운영으로 전환할 수 있어야 합니다.
의료·금융·교육의 원본과 실행 권한을 서로 넘기지 않습니다.
입력·판단 근거·정책·승인·행동·결과를 재현 가능한 기록으로 남깁니다.
FAQ
아닙니다. 현재는 드림에이아이랩의 Research · Future Vision입니다. 특정 하드웨어 판매나 출시 일정을 뜻하지 않으며, 삶의 맥락을 이해하는 AI Brain과 안전한 로봇 연동 조건을 연구합니다.
장면 인식이나 단일 명령 수행을 넘어, 개인의 장기 기록·현재 상태·목표·위험·과거 개입 결과를 연결해 다음 도움을 판단하는 Human Life Intelligence를 중심에 둡니다.
아닙니다. 각 서비스의 원본 데이터는 동의·권한·법적 경계에 따라 분리합니다. 공유하는 것은 데이터 자체가 아니라 관찰·판단·실행·결과·복기라는 아키텍처와 검증 방법입니다.
아닙니다. 의료·금융처럼 규제와 전문 권한이 필요한 판단은 설명·알림·정보 전달 범위로 제한하고, 진단·처방·투자 권유·금융 실행은 각 법령과 승인 주체, 연결 시스템의 권한을 따릅니다.
현재 연구 중심은 관찰, 요약, 알림, 설명과 제안입니다. 사람 승인 없는 물리적 자율행동은 현재 범위가 아니며, 제한적 행동도 하드웨어 파트너·현장 책임자·안전 검증을 전제로 합니다.
R&D 문의를 통해 대상 현장, 해결하려는 과업, 사용 가능한 센서, 데이터 권리, 행동 권한과 검증 지표를 먼저 정의한 뒤 PoC 범위를 협의합니다.
Research collaboration
돌봄기관·교육현장·로봇 하드웨어·센서·HRI·접근성·안전 연구 파트너와 단계별 PoC를 논의합니다.