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TrendX

TrendX · Data & AI Product Studio

공공데이터를,판단으로.

공공데이터와 AI 로 사람이 판단할 수 있는 숫자를 만드는 소프트웨어 스튜디오.

앱 14종을 직접 만들어 운영하고, 사고 위험·주거·폭염·체력 분야에서 학습하지 않은 자료로 모델을 검증합니다.

직접 만들어 운영하는 앱Google Play 13 · App Store 13
14종
결합한 공공데이터매일 7종 자동 조회
20종
학습하지 않은 자료로 검증한 모델사고 위험 · 주거 · 폭염 · 체력
4개 분야
Android·iOS 가 똑같이 통과한 검증 사례집잣대 계산 규칙 명세
493건

01 — What we do

세 개의 축.

바다에서 집까지, 위험을 숫자로 재는 소프트웨어를 만듭니다.

01

Software we build and run

직접 만들어 운영하는 소프트웨어

  • 모바일 앱 14종 기획·개발·출시·운영.
  • 여러 부처 공공데이터 Open API 연계.
  • iOS·Android·웹 동시 제공.
  • 이용자 대응과 업데이트까지 직접.
  • Swift/SwiftUI
  • Kotlin/Compose
  • Supabase
02

Standards-based analysis

국제 표준 기반 성능 분석

ISO framework based performance analysis — Hull & Propeller / Engine Performance Analysis.

  • 국제 표준 위에서 AI·머신러닝·딥러닝 적용.

ISO 19030 · 15016 · 19847 · 19848

03

Ship-to-shore data

선박 장비 연동·선육간 통신

  • 주기관·항해장비·감시제어 시스템을 Modbus · NMEA · ISO 19848 등 프로토콜로 연동.
  • 위성으로 육상과 양방향 통신.
  • 끊김·재전송·압축까지 포함한 플랫폼 구축.

Modbus · NMEA · ISO 19848

02 — AI & data models

기준선을 이길 때만, 채택합니다.

  • 기준선을 이길 때만 채택하고, 채택 규칙은 학습 전에 정한다
  • 집값은 예측하지 않는다 — 공공기관이 근거를 설명할 수 없는 숫자이기 때문이다

이 직장에 다니는 사람은 어디에 사나

통근·거주 수요 모델

방법
설명 가능한 중력형 선택 모델(조건부 로짓)
데이터
국민연금공단 공개 이동 자료 745만 명 학습

직장 지역별 거주지 상위 10곳 적중률

수도권 직장 84곳 · 직장 시군구 5겹 공간 교차검증(학습에 안 쓴 지역으로 채점)

  • 조건부 로짓당사 모델56.2%
  • 가까운 순 10곳54.5%
  • 평균 분포만18.6%
  • 모델 기여 +1.4~+2.1%p(95% CI) · 로그손실 4.328 → 3.468
  • 개선 없는 복잡한 모델(같은 시·같은 시도 변수 추가)은 사전 규칙대로 기각

탑재집잣대 1.8.0 「모델 추정」

집잣대 앱의 「모델 추정」 화면 — 한 직장의 거주지 분포를 막대로 보여 준다

지금 센터에 가면 받을 예상 등급은

체력 인증 등급 모델

방법
경사부스팅 120그루(scikit-learn)
데이터
인증 등급 있는 측정 기록 251,748건 학습

2025년 측정 기록 90,853건 검증 정확도

기준선 셋과 나란히 공개

  • 경사부스팅채택86.7%
  • 핵심 3항목 규칙75.0%
  • 단순 백분위59.9%
  • 성별·연령대 최빈47.5%
  • macro F1 0.853 · 입력을 뒤섞으면 47.2%
  • 검증은 분할 학습 모델, 배포는 같은 설정으로 전 기간 재학습
  • 트리를 JSON 으로 내보내 브라우저에서 같은 계산 — 파이썬↔JS 확률 차이 5×10⁻⁶

오늘 위험이 평소의 몇 배인가

폭염 위험도 모델Developing

방법
통계 모델(조건부 포아송 회귀)
데이터
질병관리청 온열질환 29,762건 × 기상청 ASOS 97개 지점 2011~2025

1.63배

체감온도 1℃당 온열질환 · 95% 구간 1.60~1.65

  • 2011~2023 학습, 2024~2025 사건 8,290건 전량으로 검증
  • 기준선 대비 로그손실 2.1406 → 1.8972 · 라벨 뒤섞기 100회 p<0.01
  • 학습 범위를 넘는 날(평소 +3.8℃ 초과)은 「N배 이상」으로만 표시
  • 등급은 모델이 아니라 국가 기준

탑재날씨살핌 — Android·iOS

사고 위험 예측 모델

방법
포아송·음이항·XGBoost·신경망(MLP)을 비교해 채택
데이터
공공 사고 통계
  • 학습에 쓰지 않은 연도로 독립 검증
  • 시간 분리 검증 — 학습 연도와 검증 연도를 나눠 미래 예측력 확인
  • 노출량 보정 사고율 — 규모가 큰 집단이 위험해 보이는 착시 제거
  • 과산포 계수 모델(음이항) · 트리 앙상블(XGBoost) · 신경망 교차 비교
  • 희소 사건 데이터 증강(CTGAN) 비교
  • 뒤섞기·플라시보 대조로 우연 배제
  • 기상 결합 사건-대조(case-crossover) 분석
  • 설명 가능한 위험 등급 규칙과 모델 교차 검증

생성형 AI 실사용

모두 Gemini
  • CaloryX — 사진 칼로리·매크로 분석 · AI 코치
  • BeautyCycle — 사진 분석 · 일정 파싱
  • 집운 — AI 터 분석
  • SafeCrew — 콘텐츠 제작 단계 번역·음성·자막 — 30편 × 8개 언어 = 240편
Developing

그래프 신경망 · 시공간 딥러닝

이동·유동 흐름을 그래프로 엮어 지역 간 수요를 시간축으로 예측하는 차세대 모델

03 — Engineering, in numbers

설계부터 증명까지, 직접.

숫자는 모두 실제 운영·검증 데이터 그대로입니다.

두 플랫폼, 같은 답

집잣대
493건
날씨살핌
270건
직주 시제품
55건

계산 규칙 명세 하나 → Android·iOS 가 검증 사례를 완전히 똑같이 통과해야 배포합니다.

전국 단지 적재

337,733단지

아파트 47,664 · 오피스텔 20,250 · 빌라 269,819.

서울 연립·다세대 실거래 2,463,939건(2006.1~2026.9)

좌표 자체 산출

98.7%

외부 지오코딩 없이 국토부 건물 지도(SHP) 필지와 맞춰 좌표를 직접 산출합니다.

최근 3년 거래 서울 연립·다세대 지도 표시율

웹 첫 화면 전송

100KB

모델·지도는 필요한 단계에서만 받습니다.

압축 해제 335KB · 모델 129KB

다국어 · RTL

17개 언어

아랍어·우르두어는 오른쪽에서 왼쪽(RTL)으로.

날씨살핌 11개 언어 — 번역을 따로 검수해 안전 문구 오역 22건을 바로잡음

개인정보 보호 설계

기기 안에서

가입·본인인증 없음. 입력값은 기기 안에서만 계산하고, 등기부는 휴대폰 안에서 판독해 문서는 기기 밖으로 나가지 않습니다. 위치는 기기 안에서 한 번만.

공공데이터 결합

20종

Open API 11개 서비스 · 파일데이터 9종, 매일 7종 자동 조회.

국민체력100 측정 기록 531,202건 · 시설 33,962곳 · 운동처방 909,444건 수집·정제·집계

모델 검증 방법론

  • 시간 분리 검증(안 본 연도)
  • 공간 교차검증(안 본 지역)
  • 기준선 비교
  • 학습 전 채택 규칙
  • 뒤섞기·플라시보 대조
  • 한계를 먼저 밝힘

만드는 도구

  • Swift/SwiftUI
  • Kotlin/Compose
  • Expo RN
  • Supabase · Edge Function
  • 인앱 구독 결제
  • MapLibre GL
  • scikit-learn
  • XGBoost
  • Gemini
  • Claude(AI 개발 도구)

04 — Apps we ship

출시해서 운영 중인 앱 14종.

기획부터 디자인·개발·출시·운영까지 직접 합니다. Google Play 13 · App Store 13두 스토어 공개 정보 · 2026.10.07

05 — Programs

여러 사업으로 만든 기술.

공공·금융·산업 분야 여러 사업에 참여하며 만든 기술입니다.

  1. AI·디지털 사회문제 해결 · 과학기술정보통신부·NIA

    날씨살핌 — 나이·하는 일·언어에 맞춘 사계절 개인 안전 알림Developing

    만든 기술

    • 통계 모델(조건부 포아송 회귀) — 체감온도 1℃당 1.63배
    • Android·iOS 검증 사례 270건 동일 통과
    • 11개 언어 — 안전 문구 오역 22건 바로잡음
  2. 민관협력 오픈이노베이션 · 국민연금공단 데이터

    집잣대 직주근접 · 통근·거주 수요 모델

    만든 기술

    • 조건부 로짓 — 745만 명 이동 자료 학습
    • 5겹 공간 교차검증 상위 10곳 적중 56.2%
  3. G밸리 · 한국산업단지공단·서울시

    집잣대

    만든 기술

    • 전국 337,733단지 적재 · 좌표 98.7% 자체 산출
  4. 핀테크 · 금융위원회·한국핀테크지원센터

    집잣대 보증금 안전진단 · 반환보증·전세대출 연결Developing

    만든 기술

    • 계산 규칙 명세 하나 · 검증 사례 493건 Android·iOS 동일 통과
    • 등기부는 휴대폰 안에서 판독
  5. 공공데이터 활용 · 국민체육진흥공단

    내 체력, 우리 동네 기준으로(웹)

    만든 기술

    • 경사부스팅 — 2025년 90,853건 검증 정확도 86.7%
    • 브라우저에서 같은 계산 · 첫 화면 전송 100KB

06 — How we work

일하는 방식.

그동안 써 온 문장을 고치지 않고 옮깁니다.

  1. 공공데이터 결합 → 결측·오류 검사 → 학습하지 않은 연도로 검증 → 사람이 판단에 쓰는 화면

  2. 기준선을 이길 때만 채택하고, 채택 규칙은 학습 전에 정한다

  3. 등급은 모델이 아니라 국가 기준으로 정합니다. 왜 이 등급인지 사용자에게 설명할 수 있어야 하기 때문입니다.

  4. 표본이 부족하면 숫자를 만들지 않습니다. "거래 없음 / 산정 불가"라고 적습니다.

  5. 화면의 결측은 0·평균으로 채우지 않고, 모든 화면에 기준월을 표시하며 데이터 근거는 앱 안 안내 화면에 모아 밝힌다

  6. 데이터가 말하지 않는 것을 지어내지 않았다

    학습으로 개인화를 시도했으나 측정값이 처방 정보를 담지 않음을 확인해 실제 처방 집계를 그대로 씀

  7. 두 자료는 섞어 한 숫자를 만들지 않고 서로 검증에 쓴다

  8. 계산 규칙을 명세 하나로 정하고 검증 사례 493건을 Android·iOS 가 완전히 똑같이 통과해야 배포한다 — 금융 판단에 쓰일 숫자의 일관성

  9. 서비스 개발로 끝내지 않는다 — 데이터를 준 기관에 돌려주는 것

    데이터 품질 확인 질의·피드백 목록

  10. 산업 도메인 이해와 소프트웨어 개발 역량을 한 사람이 함께 갖추고 있어, 요구사항 해석에서 구현까지 전달 손실이 없다

  11. 매물도 광고도 싣지 않는다. 호가가 아니라 신고된 실거래만 사용

  12. 현장의 위험을 아는 사람이 직접 만드는 안전 서비스입니다

07 — About

만드는 사람.

산업 현장 도메인과 소프트웨어 개발 역량을 함께 갖췄습니다.

상호
트렌드 엑스(TrendX)
대표
단윤성
방식
기획부터 데이터·Android·iOS·서버·운영까지 직접 수행

히스토리History

  1. Background

    선박 현장과 선박 소프트웨어

    상선 2등기관사 3년 · 선박 소프트웨어 개발 9년

  2. 2020.06

    첫 앱 「시험 훈련 타이머」 App Store 출시

    지금도 서비스

  3. 2026.07

    Vibe Massage · BeautyCycle 다시올때 · LocalSale · SafeCrew 출시

    NotiBox(Google Play)

  4. 2026.08

    CaloryX · Peekdo 픽두 · 가스라이팅 가드 · 조이케이드 출시

  5. 2026.09

    집운 · Tripaint · 집잣대 출시

    사고 위험 예측 모델 개발 · 전국 공동주택 실거래 적재(337,733단지)

  6. 2026.10

    직주(iOS) 출시 · 집잣대 1.8.0 직장 기준 주거 탐색

    통근·거주 수요 모델 · 「내 체력, 우리 동네 기준으로」 웹(체력 등급 모델)

  7. Now

    날씨살핌 폭염 위험도 모델Developing

Contact

만들고 싶은 것이 있다면.

원하시는 개발의 범위를 알려 주세요. 앱·웹·AI 모델·데이터 분석까지 가능한 방법을 함께 검토합니다.

dys.trendx@gmail.com