AI가 이해하고,
검증된 엔진이 정확함을 보증합니다.
lifeGmap은 40대 이후 사용자의 운동·식사·회복·통증 신호를 연결해, 매주 실행 가능한 건강습관 계획으로 바꾸는 AI 헬스 플랫폼입니다. 여러 AI 에이전트가 데이터를 읽고 이해해 하루와 한 주를 설계하고, 강도·점수 같은 수치와 안전 판단은 검증된 결정론 엔진과 지식그래프가 보증합니다.
이미 초대받으셨나요? 앱으로 이동 →운동 앱, 식단 앱, 통증 기록 앱을
따로 두지 않습니다.
심박이 높은 이유가 피로인지, 수면 부족인지, 식사 타이밍인지, 통증 회피인지 — 연결해서 봐야 합니다. lifeGmap은 생활 신호를 한 플랫폼에 모으고, 다음 행동을 하나의 일일·주간 경험으로 압축합니다.
시그니처 2-pane — 좌측 아라 채팅, 우측 ANALYSIS(Cardio Weekly · HR존 · ACWR)를 한 화면에.
심박 · Zone · 페이스 · 실내바이크
대사유연성 · 심폐지구력
근력 · 스트레칭 · 재활 보강(171동작)
근손실 예방 · 관절 안정성
자연어 식사 · 단백질 · 수분 · 미량영양소
운동량에 맞는 회복 · 식사 습관
통증 부위 · 강도 · RPE · 회복 상태
과훈련 · 반복 부상 방지
대화 맥락 · 일정 · 출장 · 피로 신호
계획 변경 · 습관 지속
LLM은 말합니다.
계산과 상태 변경은 결정론 엔진이 합니다.
헬스테크에서 LLM이 직접 숫자를 만들거나 계획을 확정하면 위험합니다. 그래서 LLM은 의도 이해·설명·대화·구조화 추출에만 쓰고, 강도·점수·안전 제한·계획 확정은 Python 결정론 엔진이 처리합니다. 특히 주간 플랜 생성에는 LLM을 일절 쓰지 않습니다 — 동일 입력은 동일 출력.
모르는 것은 추론하지 않습니다.
모든 코칭 근거는 지식그래프에서 나옵니다.
생리학·근골격계·영양 지식을 그래프로 연결하고, 학술 근거가 있는 것만 답합니다. LLM이 만든 쿼리도 안전 가드를 통과해야만 실행됩니다.
3개 도메인(생리학·근골격·영양)을 과학 논문 기반 23개 Constraint로 연결.
체력등급 F1~F5 × 건강맥락 H1~H4, 그리고 CONTRAINDICATED_WITH — 이 부상엔 이 운동 금지.
CypherGuard: 항상 user_id 시작점 강제 · LIMIT ≤ 100 · 모든 쿼리 적재. OKF 지식 카탈로그 35장+.
실시간 코칭은 운동 후 분석보다 어렵습니다.
그래서 우리의 차별점입니다.
lifeGmap의 운동 HUD는 피트니스 API를 감싼 화면이 아니라 — 실행 상태·BLE 센서·심박/케이던스/파워·음성 큐·통증 체크를 한 세션 안에서 연결하는 실행 엔진입니다.
안전이 똑똑함보다 우선합니다.
모든 AI 응답은 사용자에게 닿기 전, 안전 검문소(A6 Compliance Guard)를 통과합니다.
의료행위로 오인될 표현을 Step1 Python 규칙 → Step2 Gemini Flash 검사로 거릅니다.
사용자별 부상 금기 운동을 제거하고, 위험한 몸 상태(H4)에선 플랜 자체를 막습니다.
문제가 생기면 단 한 줄의 플래그로 직전 안정 버전까지 즉시 복귀합니다.
lifeGmap은 진단·처방·치료를 하지 않으며, 의료 판단은 자격 있는 전문가에게 연결합니다.
결국, 우리가 증명할 것은 하나입니다 —
100세까지 이어지는 장기 리텐션.
구조화된 데이터, 결정론 엔진, 지식그래프, 실시간 코칭, 안전 검증 — 앞의 모든 기술은 결국 하나를 위해 존재합니다. 사용자가 더 오래 건강하게, 그래서 더 오래 함께하도록. 데이터 수집 → AI 해석 → 개인 맞춤 계획 → 습관 피드백, 그리고 다시 데이터로 — 이 루프가 돌수록 코칭은 더 잘 맞고, 구독은 더 오래 이어집니다.
.fit 업로드 → 비동기(202) → Kafka 파이프라인. 3-DB 쓰기는 session_write_log로 원자성 추적.
api-gateway · ai-engine · admin-gateway를 분리해 장애 반경을 격리합니다.
온디바이스 추론 확대 · 개인화 강화 · 프라이버시 보존형 코칭 · 다국어 모델 정합.
