AI는 반려동물의 실제 상태를 모릅니다.
신호만으로 맞혀야 합니다.
시뮬레이션 반려동물이 보행·속보·질주, 지침·일탈 등 실제 상태(Ground Truth)를 랜덤하게 생성합니다.
그 상태는 오직 발 착지 리듬 → 모터 부하·충격 신호로만 하드웨어에 도달합니다. 카메라는 없습니다.
판정부는 실제 상태를 모른 채 신호만으로 보행양식·위치·정상 여부를 추론합니다.
판정 결과로 벨트 속도를 완만히 조절하고, 위험 시엔 AI와 독립된 안전 회로가 즉시 정지합니다.
화면의 판정 정확도는 AI 추론과 실제 상태의 일치율입니다. 특허의 센서리스 추론(라벨 분리학습)이 실제로 작동하는지를 이 숫자 하나로 확인할 수 있습니다.
첫 화면에서 하나를 고릅니다
사용자 모드
AI 훈련 모드
엔지니어용 개발자 모드(6채널 신호 계측·전이학습·안전 회로 내부)는 공개 버전에서 제외했습니다.
구매한 기기를
우리 반려동물에게 맞게 학습시킵니다
반려동물마다 걸음의 리듬과 지치는 방식이 다릅니다. 기기는 공장 출고 기준으로 시작하지만, 보호자가 촬영한 사용 영상을 올리고 「지금 질주」「지금 처짐」을 태그하면 그 라벨이 판정 기준을 재보정합니다. 시뮬레이터에서 지금 해 보는 그 과정이, 실제 기기에서 우리 반려동물을 학습시키는 과정과 같습니다.
집에서 찍은 우리 반려동물의 트레드밀 사용 영상을 AI 훈련 모드에 불러옵니다.
영상을 재생하며 질주·지침·처짐·앞섬 순간에 해당 버튼을 누릅니다. 한 번에 한 상태만 묻습니다.
태그된 순간(positive)과 그 외(negative)의 신호 특징으로 각 상태의 판정 임계값을 다시 잡습니다.
충분히 쌓이면 사용자 모드의 실시간 판정이 우리 반려동물 기준으로 바뀝니다.
영상은 브라우저 안에서만 재생되며 서버로 전송되지 않습니다. 학습 결과는 이 브라우저에 저장되고 초기화 버튼으로 지울 수 있습니다.
사용자가 늘수록, 모든 기기가 함께 똑똑해집니다
한 마리에게서 배운 것은 그 기기에 남습니다. 보호자가 공유를 선택하면 개인 정보가 없는 신호 특징과 라벨만 모여 종·체격·보행양식별 기준값을 갱신하고, 새 기기는 더 정확한 초기 판정으로 출발합니다. 그 기준값은 오픈 데이터로 공개합니다.
태그와 재보정은 기기(지금은 브라우저) 안에서 일어납니다. 우리 반려동물에게 맞춘 기준은 우리 기기에 남습니다.
공유를 켜면 식별 정보가 없는 신호 특징과 라벨만 전송됩니다. 원본 영상은 어디로도 가지 않습니다.
모인 데이터로 종·체격·보행양식별 판정 기준값을 다시 계산합니다. 새 기기와 기존 기기 모두 갱신된 기준으로 출발할 수 있습니다.
갱신된 기준값과 보행역학 파라미터는 공개합니다. 연구자·개발자·보호자가 검증하고 개선에 참여할 수 있습니다.
문헌에 기초한 보행역학 모델
본 시뮬레이터의 부하·리듬·분류 성능 수치는 보행역학 문헌에 기초한 모델(시뮬레이션) 값이며, 실제 장치 실측 데이터가 아닙니다.
별도 설치 없이 브라우저에서 바로 실행됩니다
크롬 권장 · 글꼴 로딩을 위해 인터넷 연결 필요