연동 기술 · 표준 · 플랫폼
일상의 피지컬 데이터를
학습 자산으로 전환하다
에듀메이커스의 SenSy(Sensor & Synergy)는 IoT 스마트홈 환경(Samsung SmartThings), 모바일 헬스케어(Google Fit), 생성형 AI(LLM)를 융합하여 일상의 모든 피지컬 활동 데이터를 xAPI 학습 자산으로 전환하는 차세대 피지컬 AI 학습 플랫폼입니다.
아동부터 시니어까지 전 연령층이 생활 환경과 생체 데이터를 스스로 읽고, 해석하며, 최종적으로 피지컬 AI 모델의 훈련 데이터로 활용할 수 있도록 설계되었습니다.
Physical World → SenSy → Data Hub
3단계 피지컬 AI 학습 생태계
물리 세계의 IoT 센서 및 웨어러블 데이터를 SenSy 플랫폼이 정규화하여 xAPI 학습 자산으로 전환합니다.
Physical World — IoT 디바이스
삼성·구글·애플 에코시스템에 연결된 IoT 디바이스가 환경·신체 데이터를 실시간 수집합니다.
- Samsung SmartThings — 온습도·CO₂·조도
- Google Fit — 걸음수·수면·칼로리
- Apple HomeKit 연동 디바이스
- Matter 프로토콜 이종 디바이스 통합
SenSy Platform — 데이터 연구소
이종 데이터를 정규화하고, AI 학습 포맷으로 전처리하며, LLM이 개인화 인사이트를 제공합니다.
- 이종 데이터 정합 · 정규화
- LLM 환경·건강 코칭
- 전 연령 맞춤형 LMS 커리큘럼
- 시계열 시각화 · 목표 달성 대시보드
Data Hub — xAPI LRS
ADL xAPI 표준으로 모든 학습 활동을 LRS에 저장하고, 외부 시스템과 연동합니다.
- ADL xAPI Actor-Verb-Object 구조
- IMS Caliper 호환 데이터
- LRS 학습저장소 연동
- SDK/API 외부 연동 지원
SmartThings · Google Fit · LLM
3개 축으로 연결된 데이터 파이프라인
분산된 IoT 환경 데이터와 웨어러블 신체 데이터를 시간축 기준으로 정합하고, LLM이 맥락을 분석하여 개인화 코칭을 제공합니다.
삼성 IoT 환경 센서 연동
웨어러블 신체 활동 데이터
애플 스마트홈 연동
개인화 환경·건강 코칭
Actor-Verb-Object 표준
이종 디바이스 통합
SenSy가 만드는
피지컬 AI 학습 경험 6가지
학습 환경 자동 최적화
SmartThings 온도·CO₂·조도 센서 데이터를 실시간 분석하여 집중력 최적 환경 조건을 감지하고 LLM이 자연어로 환경 개선 가이드를 제공합니다.
시니어 스마트 헬스케어
Google Fit 낙상 감지·걸음 패턴·수면 질 데이터를 종합하여 위험 징후를 사전 감지하고 맞춤형 건강 루틴을 제안합니다.
피지컬 데이터 기여 학습
학습자가 직접 수집한 피지컬 활동 데이터를 xAPI 포맷으로 LRS에 저장하고, 피지컬 AI 모델의 훈련 데이터셋으로 기여합니다.
데이터 리터러시 실습
스마트 훌라후프·배드민턴 IoT 기기로 수집한 운동 데이터를 직접 분석하며 데이터 읽기·해석·활용 능력을 키웁니다.
Embodied AI 실습 환경
스마트폰 센서(LeRobot)를 활용한 VLA 모델 기초 실습. 물리 행동 → 센서 데이터 → AI 학습의 전 과정을 체험합니다.
서카디안 리듬 최적화
수면·활동·조도 데이터를 결합하여 개인의 생체 리듬을 분석합니다. LLM이 최적의 학습 시간대와 환경 조건을 자연어로 제안합니다.
SenSy 학습 과정
기초부터 심화까지, 전 연령이 함께하는 피지컬 AI 데이터 리터러시 커리큘럼
건강 데이터 이해하기
Google Fit으로 수집된 걸음수·수면·심박 데이터의 의미를 학습하고 자신의 건강 패턴을 분석합니다.
- 데이터 수집 원리 이해
- 수면 그래프 읽기
- 활동 목표 설정 · 추적
디바이스 연계 학습
SmartThings 센서 데이터와 웨어러블 데이터를 연결하여 학습 환경 최적화를 실습합니다.
- IoT 센서 데이터 읽기
- 환경-신체 상관관계 분석
- LLM 코칭 인터페이스 활용
피지컬 AI 이해하기
Embodied AI · VLA 모델의 개념을 이해하고 LeRobot 기반 기초 실습으로 피지컬 AI 데이터를 직접 생성합니다.
- VLA 모델 개념 이해
- LeRobot 스마트폰 센서 실습
- AI 피지컬 인텔리전스 — xAPI · LLM 연동
전 연령 데이터 리터러시
아동부터 시니어까지 일상의 피지컬 데이터를 읽고, 해석하며, 의사결정에 활용하는 데이터 문해력을 기릅니다.
- 데이터 시각화 읽기
- 건강 데이터 기반 목표 수립
- 가족 건강 데이터 공유 · 비교
SenSy 지원 IoT 디바이스
피지컬 AI 교육
새로운 시장을 개척합니다
스마트홈 IoT 기기 보급 확대, 웨어러블 시장 성장, Embodied AI 패러다임 전환이 맞물리며 피지컬 데이터 기반 교육 플랫폼의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.
4단계로 완성되는
SenSy 도입
도입 상담
기관 환경 및 교육 목표를 파악하고 최적의 디바이스 구성을 제안합니다.
환경 구성
SmartThings · Fit · HomeKit 디바이스 설치 및 SenSy 플랫폼 연동을 완료합니다.
커리큘럼 시작
연령별 맞춤 커리큘럼으로 데이터 수집 → 분석 → 활용 학습을 시작합니다.
지속 지원
데이터 분석 리포트, LLM 코칭 최적화, 원격 CS를 통해 지속적으로 지원합니다.
SenSy 도입 상담
지금 시작하세요
기관 환경에 맞는 최적의 디바이스 구성과 커리큘럼을 제안해 드립니다.