출시된 날이 가장 못하는 날 — AI가 매일 키우는 집중력 측정기, concentration-cube

Alibaba CoCreate 2026 서울 피치(8월 25일) 출전을 준비하며, 우리가 무엇을 만들었고 왜 이 사업이 되는지를 기록해 둡니다.

올림픽 주치의의 질문에서 시작됐습니다

저는 의사입니다. 대한민국 국가대표팀 의무위원장으로 올림픽과 아시안게임 선수단의 컨디션을 책임져 왔고, 여러 프로팀의 수석팀닥터로 "오늘 이 선수가 이길 수 있는 상태인가"를 매일 판단해 왔습니다.

그 자리에서 수없이 목격한 장면이 있습니다. 비슷한 체격, 비슷한 훈련량, 비슷한 기술의 두 선수가 큰 무대에서 갈립니다. 차이를 만든 것은 근육도 폐활량도 아니었습니다. 경기 시간 동안 흐트러지지 않고 집중을 유지하는 능력 — 엘리트의 세계에서 집중력은 정신력 구호가 아니라, 결과를 만드는 가장 강력한 변수였습니다.

그리고 이것은 운동만의 이야기가 아닙니다. 학창 시절 내내 전국 최상위 등수를 유지하며 서울대학교 의과대학을 다닌 제 경험을 돌아봐도, 비결은 오래 앉아 있는 것이 아니었습니다. 같은 한 시간 안에서 얼마나 깊게 집중했는가 — 단위 시간당 집중의 밀도가 성적을 만들었습니다.

여기서 이 사업의 출발 질문이 태어났습니다.

"운동선수의 심박수와 근육 상태는 정밀하게 측정하면서, 왜 학생의 집중력은 아무도 측정하지 않는가?"

concentration-cube — 책상 위의 손바닥만 한 답

concentration-cube는 "몇 시간 공부했는지"가 아니라 "얼마나 집중했는지"를 알려주는, 책상 위에 놓는 집중력 측정·코칭 기기입니다.

책상에 놓고 시작 버튼만 누르면, 고성능 적외선 카메라가 학생의 눈만 바라봅니다. 기기 안의 반도체가 시선의 리듬·동공의 변화·깜빡임을 초당 10회의 숫자로 바꾸고 — 얼굴 영상은 그 자리에서 사라집니다. 서버에는 영상을 받는 기능 자체가 없습니다. "안전하게 보관합니다"가 아니라, "보관할 영상이 없습니다"가 우리의 프라이버시입니다.

공부가 끝나면 부모와 학생의 앱에 0~100점의 집중 점수와 리포트가 도착합니다. 리포트가 답하는 것은 부모의 진짜 질문입니다.

• 앉아 있는 동안 실제로 책을 보고 있었는가?
• 딴생각에 빠진 뒤 얼마나 빨리 돌아왔는가?
• 세션 후반에 졸음으로 무너지지 않았는가?
• 그리고 — 우리 아이의 집중력이 좋아지고 있는가?

특히 우리는 "딴짓"(눈이 책을 떠남)과 "멍때림"(눈은 책에 있는데 읽는 리듬이 사라짐)을 구분합니다. "책상에 앉아는 있는데 공부가 되고 있나?"라는 질문은 정확히 이 구분에 대한 것이고, 이것을 해주는 가정용 제품은 지금 세상에 없습니다.

측정에서 끝나지 않습니다. 연구로 검증된 청각(집중 사운드)·후각(유아에게도 안전한 아로마)·시각(불빛 눈 운동) 세 감각의 집중 향상 루틴이 내장되어 있고 — 중요한 것은, 그 효과를 주장이 아니라 다음 세션의 점수로 다시 확인한다는 점입니다.

경쟁 제품 30개를 전수 조사했습니다

실명 30개 경쟁 제품을 가격·강점·한계까지 전수 비교했습니다. 여섯 개 군으로 요약하면:

공통 패턴이 보입니다. 정밀하면 비싸고, 저렴하면 착용해야 하거나 측정이 약하고, 비착용이면 영상이 부담스럽거나 효과를 못 잽니다.

비착용 + 영상 무저장 + 10만원대($79.90) + 집중의 질 측정을 동시에 만족하는 제품은 30개 중 concentration-cube 하나입니다. 그리고 결정적으로 — 30개 중 어느 하나도, 스스로 좋아지는 AI를 갖고 있지 않습니다. (이 다섯 번째 축이 이 글의 후반부 주인공입니다.)

이 사업이 성공할 수밖에 없는 세 가지 이유

첫째, 이 시장은 상상 속 시장이 아닙니다 — 경쟁사들의 재무제표가 증명합니다.

"눈과 주의를 측정하는 기술"은 이미 돈이 되는 검증된 카테고리입니다.

둘째, 열등한 형태로도 이만큼 팔립니다. 매일 머리에 써야 하는 밴드가 6개월에 1만 대를 팔고, 학습과 무관한 산업용 감지가 연 수백억 원을 법니다. 비착용·영상 제로·10만원대·자가진화 AI라는 조합은 같은 수요를 훨씬 넓은 고객층으로 확장합니다.

셋째, 우리가 겨냥한 시장에는 그들 대부분이 없습니다. 한국 초중고 사교육비는 연 27.5조 원(2025, 통계청), 참여 학생 월평균 60.4만 원 — 지불 의향이 이미 증명된 시장입니다. 위 회사들 중 이 시장을 직접 겨냥한 곳은 없습니다. 우리의 3개년 기본 시나리오(누적 105,000대, 매출 약 $13.8M)는 이 시장의 0.056% 침투로 도달하는 숫자입니다. 학부모 50명 사전 설문에서 구매 의향 상위 2개 응답이 90%였고, 구독료 지불 의향의 88%가 우리 가격 설계와 정확히 맞물립니다. 공격적인 꿈이 아니라 보수적인 계획입니다.

그리고 이 모든 논리 위에 하나가 더 얹힙니다 — 이 제품은 팔릴수록 좋아집니다. 그 이야기가 지금부터입니다.

이 회사는 AI로 만들어졌습니다 — 1막: Accio

AI 활용은 제품 안에서만 일어난 것이 아닙니다. 회사를 만드는 과정 자체가 AI로 진행됐습니다.

생산 파트너 확보 — 보통 몇 달이 걸리는 일을, Alibaba의 AI 에이전트 Accio로 며칠 만에 끝냈습니다. Accio를 통해 Alibaba 공급망의 업체들을 전수 조사해 카메라 모듈·적외선 LED 등 핵심 부품을 소싱하고, PCBA(회로기판 조립) 업체 수십 곳을 검토해 3곳으로 압축하고, 각사와의 협상을 거쳐 Guangzhou Sincere Information Technology(SincereFirst)를 생산 파트너로 확정 — NDA 협상과 조건부 생산 계약까지 Accio 안에서 진행했습니다. 이 피치 지원 과정의 문서 준비 역시 AI 에이전트들이 수행했습니다.

수천 개 공급사 중에서 최적 파트너를 며칠 만에 찾아 계약까지 — 이것이 우리 팀의 실행 방식이고, AI 활용의 "간단한 시작"이었습니다.

진짜 심장 — Qwen AI 위에서 스스로 운영되는 진화 엔진

이제 이 제품의 심장입니다. concentration-cube의 클라우드에는 서버가 둘 있습니다.

• 운영 서버는 제품입니다 — 측정 기록을 받아 채점하고, 리포트를 만들고, 계정과 구독을 관리합니다.
• 자가진화 서버(evolution server)는 오직 한 가지 일을 합니다 — 운영 서버를 성장시키는 것.

성장하는 대상과 성장시키는 엔진을 분리한 이 구조가, 우리가 말하는 agent-driven self-operating AI system, Qwen AI on Alibaba Cloud입니다. 작동 방식은 공부 잘하는 학생과 똑같습니다 — 오답노트입니다.

1. 정답지 만들기 — 검증 세션에서 연구자가 참가자에게 실시간으로 지시합니다: "집중해!"(실제 독서), "멍때려!"(책을 보되 읽지 않기), "이탈해!"(딴짓). 지시하는 순간 콘솔에 기록되므로, 눈·동공 신호와 정답이 초 단위로 동기화됩니다. 이 정답지는 종합병원 IRB(연구윤리심의위원회) 승인 아래에서만 수집되고, 기록 즉시 수정 불가능하게 잠깁니다.
2. 오답노트 쌓기 — 기기의 판정과 정답지를 대조해 "기기가 틀린 문제"가 자동으로 쌓입니다.
3. Qwen이 채점 기준을 고칩니다 — Qwen의 플래그십 모델(qwen3.7-max)이 오답노트와 통계, 그리고 과거 세대의 성공·실패 이력 전체를 읽고, 판정 기준을 어떻게 바꿀지 제안합니다.
4. 환각 방화벽 — AI가 보고한 성적은 절대 믿지 않습니다. 시스템이 같은 시뮬레이션을 직접 다시 돌려 대조하고, 0.5%p라도 어긋나면 그 제안은 즉시 탈락합니다. AI가 거짓말할 구멍이 없습니다.
5. 몰래 낸 시험 — 살아남은 제안은 AI에게 한 번도 보여주지 않은 별도의 검증 세션으로 재시험을 칩니다. 오답을 외운 것인지 실력이 는 것인지가 여기서 갈립니다. 모든 지표가 유지·개선된 제안만 채택되고, 전 과정이 기록되며 언제든 되돌릴 수 있습니다.

이것은 구상이 아니라 현황입니다. 실측 기록으로 말하면:

• 1세대 엔진이 놓치던 "책을 보며 멍하니 있는 상태"의 검출 정확도를 AI가 0.14에서 1.00으로 끌어올린 세대 교체를 완주했고,
• 이 전체 시스템을 Alibaba Cloud ECS(싱가포르)에 배포해 지금 실제로 가동 중이며, 클라우드 위에서 제안→검증→시험 통과까지 한 세대가 약 2분에 돕니다.
• 가장 인상적인 순간: 어느 세대에서 Qwen이 제안 근거에 이렇게 적었습니다 — "과거에 기각된 0.06과는 다른 값을 선택해 과적합 위험을 분산한다." 과거 세대의 실패 기록을 스스로 읽고, 같은 실수를 피하도록 행동을 바꾼 것입니다. 그렇게 하라고 지시한 적이 없는데도요. 이 엔진의 기억은 채팅 로그가 아니라, 검증된 판정 기준의 계보와 그 증거들입니다.

역할 분담도 Qwen 안에서 이루어집니다. 무거운 추론(채점 기준 진화)은 qwen3.7-max가, 학생·보호자용 3개국어(한·영·중) 코칭 리포트는 qwen3.7-plus가 맡습니다. 영상을 다루지 않는 설계 덕에 사용자당 서버비는 월 1달러 미만 — 구독 이익률 90%대의 비밀이 여기 있습니다.

그래서 이 제품의 가장 정확한 소개 문장은 이것입니다.

"이 기기는 사는 날이 가장 못하는 날입니다. 쓰면 쓸수록, 데이터가 쌓일수록, 매일 더 정확해집니다."

후발 주자가 하드웨어를 복제해도 따라올 수 없는 것이 세 가지 있습니다. ① 병원 IRB 아래에서만 태어나는 정답지 데이터, ② 순환이 돌수록 쌓이는 오답노트 노하우, ③ 먼저 시작한 쪽의 정확도 우위가 복리처럼 벌어지는 시간 격차. 이 순환은 이미 돌기 시작했습니다.

다음 단계는 나이대별 진화입니다. 8살의 집중과 15살, 40살의 집중은 눈에서 다르게 나타납니다. 앱은 이미 사용자의 생년을 받고 있고, 데이터가 수만 명 규모로 쌓이면 5년 단위 나이대마다 각자의 판정 계보가 각자의 정답지로 진화하게 됩니다. 더 많은 세대, 더 많은 검증 — 더 많은 Qwen입니다.

처음부터 끝까지 Alibaba 생태계입니다

우연이 아니라 선택입니다.

• 소싱·제조: Accio → Alibaba 공급망 PCBA 파트너(SincereFirst)와 조건부 생산 계약
• 서버: Alibaba Cloud ECS — 운영 서버와 자가진화 서버 모두, 지금 가동 중
• 두뇌: Qwen on Model Studio — 진화(qwen3.7-max) + 코칭(qwen3.7-plus)
• 판매: 한국·중국 동시 런칭, Alibaba 판매 채널 중심 — 만드는 곳과 파는 곳이 같은 생태계 안에 있습니다

부품 소싱부터 제조, 클라우드, AI, 판매까지 — 하나의 제품이 Alibaba 생태계 안에서 태어나 성장하는 완결 구조입니다. 그리고 AI는 이 제품에 "붙어 있는 기능"이 아니라, 제품의 서버 자체를 매일 진화시키는 배경의 힘입니다.

만든 사람

서울대학교 의과대학 졸업, 동 대학원 의학박사. 대한민국 국가대표팀 의무위원장이자 프로팀 수석팀닥터. 원내 IRB를 갖춘 종합병원의 병원장. 前 KAIST 겸직교수.

"집중력이 성과를 만든다"는 것을 한국에서 가장 극단적인 두 무대 — 올림픽과 입시 — 양쪽에서 직접 경험했고, 이 제품을 구성하는 네 개의 시스템(측정 기기·운영 서버·자가진화 엔진·모바일 앱) 전부를 직접 개발해 지금 연결해 돌리고 있습니다. 계획서가 아니라 현황입니다.

8월 25일, 서울에서

CoCreate 2026 서울 피치에서 이 제품을 직접 보여드리겠습니다. 우승과 동시에 확정된 생산 라인이 가동되고, Alibaba Cloud 위의 심장이 세계로 연결됩니다.

• 기술 심층 글(영문): We let Qwen rewrite our scoring algorithm — but only through a clinical-style gate
• 데모 영상 (3분): Concentration Cube — Self-Evolving Focus Agent on Qwen Cloud

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