아직 데이터가 되지 않은 것을 만듭니다.
디지털 시스템은 결과를 기록해 왔습니다. 그 결과가 만들어진 과정은 대부분 사라졌습니다. DantesWay는 그 사라진 층을 찾아 데이터와 시스템으로 만듭니다.
We build the layer that digital systems keep losing.
사라진 층
시스템은 무엇을 골랐는지 남겼습니다. 어떻게 거기에 이르렀는지는 남기지 못했습니다.
기록된 것 · Kept
- 클릭
- 정답
- 구매
- 이탈
- 선택
사라진 것 · Lost
- 망설임
- 정지
- 방향 반전
- 속도의 변화
- 결정의 맥락
결과는 과정을 설명하지 못합니다. 같은 결과 안에 서로 다른 맥락이 담길 수 있습니다. 디지털 시스템은 결과를 지켰지만, 그 결과를 만든 맥락을 잃었습니다.
접근법
어떤 제품을 만들지 묻지 않습니다. 무엇이 빠졌는지 묻습니다.
DantesWay는 인간과 디지털 시스템 사이의 구조적 공백에서 출발합니다. 시장에 아직 이름이 없는 층을 찾아, 그것을 데이터와 시스템으로 만듭니다.
기존 시스템이 놓치는 지점 — 기록되지 않은 인간 현상, 아직 데이터가 아닌 층을 찾습니다.
사라졌던 과정을 관측 가능한 신호로 바꿉니다. 측정할 수 없던 것을 측정 가능하게 만듭니다.
그 데이터를 제품과 시스템으로 세웁니다. 카테고리가 생기기 전에 층을 먼저 만듭니다.
대표 기술
FingerTruthFT
디지털 환경에서 인간의 반응 형성 과정을 기록하고 해석하는 새로운 데이터 레이어.
A new data layer that records and interprets how human responses are formed in digital environments.
FT가 아닌 것 · Not
- ≠ 클릭 트래킹
- ≠ 마우스 트래킹 · 히트맵
- ≠ 생체 인식 (biometrics)
- ≠ 시선 추적 (eye tracking)
FT인 것 · Is
- ＝ 반응이 형성되는 과정 자체의 관측
- ＝ 결과가 만들어진 맥락의 복원
- ＝ x · y · 시간 기반의 궤적 해석
- ＝ 기존 데이터에 인간 맥락을 더하는 층
같은 결과, 다른 맥락
두 학습자가 같은 답을 골랐습니다. 도달한 길은 같지 않았습니다.
결과 데이터만 보면 두 사람은 구별되지 않습니다. FT는 그 사이의 과정을 봅니다. 같은 선택 안에 담긴 확신과 망설임을, 서로 다른 맥락으로 되돌립니다.
움직임에서 신호로
궤적은 세 개의 값에서 시작해 해석 가능한 신호가 됩니다.
- x
- y
- 시간 (t)
- 속도 · 가속도 · 저크
- 방향 반전 · 정지
- 곡률 · 프랙탈 구조
- 확신과 망설임
- 개인 기준선 대비 편차
- 해석된 반응 형성
복잡한 장비는 필요하지 않습니다. 화면 위 접촉의 움직임만으로, 결과 뒤에 사라졌던 맥락을 다시 읽어냅니다.
왜 중요한가
FT는 또 하나의 AI 모델이 아닙니다. 기존 AI가 쓰는 데이터의 질을 높입니다.
더 나은 데이터는 더 나은 AI 성능으로, 그리고 더 높은 수익, 더 낮은 비용, 더 낮은 위험으로 이어집니다.
첫 상업적 거점: 성인 학습 · 직업 교육 · 자격 평가.
지금 상태
작동하는 엔진. 내부 PoC. 고객 PoC 준비 완료.
내부 PoC에서 수집된 세션 수.
기록·분석된 접촉 상호작용.
참가자 자기보고와 FT 분류 방향의 일치.
75.4%는 내부 PoC의 초기 신호(internal first-signal result)입니다. 참가자의 자기보고와 FT 분류 방향 사이의 정렬 신호이며, 정확도·상업적 성능·외부 검증 결과가 아닙니다. 이는 초기 신호의 증거일 뿐, 최종 검증이 아닙니다.
회사
창업자가 이끌고, AI로 일하며, 핵심 기술을 직접 가진 회사.
방향은 창업자가 정하고, 결정은 빠릅니다.
AI를 도구가 아니라 작동 방식으로 씁니다.
작게 움직이고, 층 사이를 빠르게 채웁니다.
엔진과 데이터 레이어를 직접 소유합니다.
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