🚨 낙상 위험 감지! 보호자 알림 발송 중
TF.js 로딩 중
🦶
GaitGuard
스마트폰 센서로 나만의 보행 디지털 트윈을 학습하고
낙상이 일어나기 전에 AI가 경고합니다.
🧠 TensorFlow.js Autoencoder
📱 온디바이스 신경망 학습
🔒 데이터 외부 전송 없음
⚡ 서버 불필요
스마트폰 브라우저 권장 (iOS Safari / Android Chrome)
0%
수집 중
보행 데이터 수집 중
스마트폰을 주머니에 넣거나 손에 쥐고
평소처럼 걸어주세요.
센서 연결 중...
🧠 Autoencoder 신경망 학습 중...
Epoch 0 / 120
▶ GaitGuard Autoencoder 초기화 중...
실시간 낙상 위험도
● 정상 보행
0
RISK SCORE
안전 ✓
X:0.00 Y:0.00 Z:9.80
모델 준비 중...
시뮬레이션 모드
독거노인 케어 상태
92
CARE SCORE
안정
오늘 안부와 활동 상태를 함께 확인합니다.
활동
관찰 대기
무활동
방금 전
복약
미확인
보호자
대기
응급 도움 요청
도움이 필요해요
누르면 화면 알림과 보호자 연락 메시지를 준비합니다.
119 전화 보호자 문자
위험도 실시간 추이
보행 특징 벡터 — Autoencoder 재구성 오차
보행 주파수
—
보폭 변동성
—
좌우 대칭
—
착지 충격
—
리듬 불규칙
—
수직 에너지
—
오늘 안부 체크인
오늘 상태를 확인해요
식사, 복약, 수분, 어지러움 여부를 보호자 알림 판단에 함께 반영합니다.
생활 패턴 이상 감지
활동 추세
기준 수집 중
안정
장시간 무활동
감지 없음
정상
반복 비틀거림
0회
관찰
디지털 트윈 이상 감지
👣
보행 주파수
정상
⚖️
좌우 대칭
정상
🎵
보행 리듬
정상
💥
착지 충격
정상
세션 통계
—
평균 위험도
—
최고 위험도
0
위험 이벤트
안전 100% 주의 0% 위험 0%
복약 · 수분 · 안부 리마인더
아침 약
매일 08:00
물 마시기
오전 · 오후 1회씩
저녁 안부 통화
매일 19:00
보호자 연결
보호자 정보를 저장하면 위험 상황 메시지를 바로 준비할 수 있습니다.
문자 준비 이메일 준비
정적 데모라 실제 발송은 기기의 문자·메일 앱에서 사용자가 확인해야 합니다.
실시간 알림 로그
✅GaitGuard TF.js Autoencoder 활성화시작
GaitGuard · TensorFlow.js Autoencoder 온디바이스 · 2026 제4회 IT 코딩 발명 아이디어 경진대회