TENDEM Digital Twin

적응형 운동제어 반려동물 운동장치 · 시뮬레이터

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KR 10-2026-0117830 · 심사청구
구동속도 → 반응 리듬 → AI 판정 → 적응 제어

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적응형 운동제어 반려동물 운동장치 · 시뮬레이터 · 모드를 선택하세요

반려동물 프로필 · 기본정보 입력 (142)

반려동물 프로필

Profile · 142

종 (Species)

이름

체중 (Weight) · 12.0 kg

체장 (Body length) · 45 cm

나이 · 3세

체력 지수 — 권장속도 —

디지털 트윈 디스플레이 — 운동장치 (Case 110 · Deck 120 · Belt 121)

운동장치 · 디지털 트윈

Case 110 · Deck 120 · Belt 121

투명 돔 커버 111 모터 130 · FOC 충격센서 141

현재 운동 상태 · 실시간

현재 운동

Live

현재 운동

속보

현재 속도

0.0 km/h

위치

중앙

안전 상태

정상 운전

우리 아이가 트레드밀 중앙에서 편안하게 운동 중입니다. 처짐·앞섬·이상이 감지되면 자동으로 속도를 조절하고, 위험 시 즉시 정지합니다.

운동량 & 건강 대시보드 (146)

운동량 & 건강

Monitor · 146

누적 거리

0.00 km

활동 시간

0:00

소모 칼로리

0 kcal

평균 케이던스

0.0 Hz

일일 운동 목표0%

보행양식 분포 (Gait distribution)

보행 walk 속보 trot 질주 gallop

AI 훈련 — 단일 상태 관찰 라벨링 (사람 판정 타이밍·일관성 학습)

관찰 라벨링

Single-state Labeling · 149

훈련할 상태 선택 — 이 상태가 반복 연출됩니다 (랜덤 아님)

선택한 질주 상태로 들어가는 대비 세트(예: 정상→질주, 질주→지침, 처짐→중앙)를 반복 재현합니다. 관찰자는 미리 무엇을 태그할지 알고, 그 상태가 될 때마다 버튼을 누르면 됩니다 — 순발력 테스트가 아니라, 같은 상황을 사람·AI가 각각 판정해 대조 학습 데이터를 축적하는 방식입니다.

연출 단계—

지금 실제(GT)—

지금 AI 판정—

클릭 정확도
사람 규정 일관성

—

포착률
연출 대비 태그

—

사람 반응
상태 시작→클릭

—

AI 반응
상태 시작→판정

—

반복 연출
세트 수

훈련 샘플
누적

위에서 훈련할 상태를 고르면 그 상황이 반복 연출됩니다. 그 상태일 때마다 버튼을 눌러 사람 판정을 축적하세요 — AI 판정과 타이밍·일관성이 대조됩니다.

관찰자 라벨 → AI 판정 학습 반영 (학습 데이터 축적부 149 · 데이터 플라이휠)

저장된 관찰자 라벨0

이 상태 예시 pos / neg0 / 0

학습된 임계값—

기본(공장) 임계값—

학습 전 부합

—

→

학습 후 부합

—

라벨 수집 중

사람이 태그한 라벨(positive)과 연출 baseline(negative)로 이 상태의 판정 임계값을 재보정하고, 배포 분류기(교사·학생)가 채택합니다 — 사용자·개발자 모드의 운동상태 판정 정확도에도 그대로 반영됩니다.

💾 영구 저장(브라우저): — — 태그하면 자동 저장되고, 다시 실행해도 학습된 임계값에서 이어집니다 (종별 분리 저장).

시각	목표	클릭 시 실제	정확	사람 지연
기록 없음