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키 예측 AI

Height Prediction Dashboard

추론 모드 확인중

어린이 키 예측 AI

입력 정보를 기반으로 성인 예상 키와 성장 곡선을 예측합니다.

브라우저 체험 + 선택형 서버 추론

확인중

기본 방문자는 브라우저 경량 모델로 체험하고, 결제 완료 후에만 서버 모델 기반 추론을 활성화합니다.

현재 추론 모드를 구성 중입니다.

  1. 기본 방문 시에는 브라우저 경량 추론만 동작
  2. 결제 완료 후 발급된 접근 토큰으로 서버 추론 활성화
  3. 원하면 로컬 엔진을 별도로 붙여 PC에서 직접 추론 가능
엔진 다운로드 (Releases) 설치 가이드 보기

입력 정보

원하는 데모 버튼을 누르면 임의의 아동 데이터가 자동 입력되고 예측이 즉시 실행됩니다. 로컬 엔진이 없으면 브라우저 경량 모델로 동작합니다.

💡 정보를 많이 입력할수록 더 정확한 예측이 가능합니다.
한국 나이와 만 나이 차이를 자동으로 계산합니다
현재 시점의 키를 입력해주세요
선택사항: 체중 정보가 있으면 신뢰도 해석 정확도가 향상됩니다
선택사항: 의료기관 측정 골연령이 있으면 정확한 해석에 유리합니다
선택사항: 사춘기 단계 정보가 불확실성 계산에 반영됩니다
과거 키 기록을 추가하면 더 정확한 예측이 가능합니다
선택사항: 부모 키 정보가 있으면 중심 추정이 더 안정적입니다
선택사항: 부모 키 정보가 있으면 중심 추정이 더 안정적입니다
국가별 평균 키 차이를 반영한 보정이 적용됩니다

예측 결과

정보를 입력하고 예측 버튼을 눌러주세요

📚 의학 정보 및 예측 방법

🔬 사용된 예측 모델

  • Galton 모델: 부모 키 기반 유전적 예측 (934명 실제 데이터)
  • 성장 곡선 모델: 나이별 성장 패턴 분석 (120,999명 실제 데이터)
  • 초경 기반 모델: 여성 성장 예측 (초경 정보 활용)
  • Stunting 모델: 유아기 성장 패턴 (5세 이하)

📐 의학적 공식

  • Mid-Parental 공식: 부모 키 평균 ± 성별 차이
  • Tanner 공식: 유전 기반 보조 추정 공식 (1970년 연구)
  • Khamis-Roche 공식: 현재 나이와 키 반영
  • 성장 잠재력 계수: 나이와 성별에 따른 성장 가능성

📊 데이터 출처

  • Galton 데이터: 1886년 Francis Galton 연구 (934명)
  • Stunting Balita: 실제 영아 성장 데이터 (120,999명)
  • 의학 연구: Tanner, Khamis-Roche 등 널리 사용된 공식
  • 국가별 보정: WHO 및 질병관리청 데이터 기반

🎯 예측 해석 가이드

중간~중상
부모 키 + 연속 키 기록이 있을 때
사춘기 구간에서는 범위 해석이 우선입니다
범위 우선
단일 수치보다 ±오차 구간으로 해석
예: 174cm보다 170~180cm 형태 권장
불확실성 감소
골연령·체중·사춘기 단계 입력 시
모델 간 충돌이 크면 자동 경고됩니다

🔍 예측에 영향을 주는 요인

1. 유전적 요인 (60-80%)

부모 키는 성인 키 예측에 가장 중요한 요인입니다. 유전적 요인은 전체 성장의 60-80%를 결정합니다.

2. 성장 패턴

현재 나이와 키를 통해 성장 곡선을 분석해 미래 키를 추정합니다. 과거 키 기록이 있으면 해석 안정성이 올라갑니다.

3. 성별 차이

남성은 평균적으로 여성보다 10-15cm 더 큽니다. 성별에 따라 다른 성장 패턴을 적용합니다.

4. 초경 정보 (여성)

여성의 경우 초경 시작 시기가 성장 잠재력을 나타내는 중요한 지표입니다. 초경 후 성장은 제한적입니다.

5. 국가/인종 차이

국가별 평균 키 차이를 반영하여 예측을 보정합니다. 한국인 평균 키를 기준으로 조정됩니다.

6. 성장 급등기

사춘기 전후 급성장 시기를 반영하지만, 개인차가 커 오차 범위가 넓어질 수 있습니다.

⚠️ 의학적 한계 및 주의사항

  • 참고용 정보: 이 예측은 참고용이며, 의료적 조언을 대체할 수 없습니다.
  • 개인차: 실제 성장은 유전, 영양, 환경, 질병 등 다양한 요인에 의해 달라질 수 있습니다.
  • 성장 장애: 성장 장애나 건강 문제가 의심될 경우 전문의 상담이 필요합니다.
  • 정확도: 정보가 많을수록 더 정확하지만, 완벽한 예측은 불가능합니다.
  • 데이터 기반: 모델은 학습 데이터 범위 내에서 가장 정확합니다.
  • 외부 검증: 외부 코호트 평균오차(예: MAE)는 별도 검증 리포트로 순차 공개 예정입니다.

📖 참고 문헌 및 연구

  • Galton, F. (1886). "Regression towards mediocrity in hereditary stature" - 부모-자녀 키 관계 연구
  • Tanner, J.M., et al. (1970). "Standards from birth to maturity" - 성장 표준 연구
  • Khamis, H.J., & Roche, A.F. (1994). "Predicting adult stature without using skeletal age" - Khamis-Roche 공식
  • WHO Growth Standards - 세계보건기구 성장 표준
  • 질병관리청 한국인 성장도표 - 한국인 성장 패턴 데이터

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