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Vital Mind Ai Inc. 핵심 기능

예측형 캐시

(Predictive Cache)

예측형 캐시는 사용자가 다음에 무엇을 할지 미리 예측하여 필요한 데이터를 준비해 두는 똑똑한 메모리 기술입니다. 마치 우리가 말하기 전에 머릿속으로 생각을 미리 정리하듯, 이 시스템은 사용자의 행동 패턴, 현재 상황, 시간, 의도 등을 종합적으로 분석합니다. 덕분에 사용자가 실제로 명령을 내리기도 전에 필요한 정보를 불러와, 지연 없이 즉각적이고 맥락에 맞는 빠른 반응을 보여줍니다.

"질문하기도 전에 답을 준비해 주는 똑똑한 기술, 바로 예측형 캐시 (Predictive Cache)입니다."

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스마트 포겟팅

(Smart Forgetting)

스마트 포겟팅은 뇌가 불필요한 기억을 지워 효율을 높이듯, 시스템이 중요하지 않거나 오래된 데이터를 스스로 잊어버리게 하는 똑똑한 메모리 관리 기술입니다. 단순히 정보를 쌓아두는 대신, 사용자의 행동 패턴, 시간의 흐름, 정보의 중요도를 복합적으로 고려하여 가치가 떨어진 데이터를 능동적으로 정리합니다. 이는 시스템이 꼭 필요한 정보에만 집중하도록 도와, 항상 빠르고 최적의 성능을 유지하게 합니다.

"가치 있는 정보만 남기고 나머지는 잊어버리는 똑똑한 기술, 스마트 포겟팅 (Smart Forgetting) 입니다."

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🔹 Latency

불필요한 단계를 건너뛰어 시간을 단축했습니다.

🔹 Power

쓸데없는 계산을 없애서 에너지를 아껴줍니다.

🔹 Memory

정말 중요한 것만 남깁니다.

명령 리콜 (Command Recall)

커맨드 리콜(Command Recall) 모듈은 AI가 맥락에 맞는 정보나 기억을 즉시 떠올리도록 돕습니다. 특정 키워드가 아닌 명령의 의미와 의도를 파악해 가장 적절한 기억을 비활성 상태에서 활성 기억으로 불러옵니다. 마치 뇌가 냄새, 소리, 질문을 통해 특정 기억을 되살리는 것처럼, 이 시스템은 명령의 의미 분석을 통해 동일한 역할을 수행합니다.

"명령 리콜 (Command Recall) 의미를 파악하여 중요한 기억을 불러옵니다."

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에너지 최적화 장치(Energy Optimizer)

에너지 최적화 장치(Energy Optimizer)는 메모리 및 연산 흐름을 실시간으로 모니터링하고 조정하여 에너지 낭비를 최소화하는 동적 자원 관리 모듈입니다. 단순히 전력 소모를 줄이는 것을 넘어, 유휴 상태의 부품은 전원을 끄고 활성 경로를 최적화함으로써 와트당 최대 성능을 발휘하도록 리소스를 지능적으로 재할당합니다. 이는 마치 우리 뇌가 휴식 중에 사용하지 않는 영역은 비활성화하고 집중적인 작업 시에는 해당 영역의 활동을 강화하는 것과 같은 AI 기반의 지능적인 방식으로, 데이터 센터나 고성능 컴퓨팅 환경에서 에너지 비용 절감, 하드웨어 수명 연장, 그리고 탄소 발자국 감소에 크게 기여할 수 있는 핵심 기술입니다.

"에너지 최적화 장치(Energy Optimizer)**는 단순히 전력을 절약하는 것을 넘어, AI 로직 자체를 재구성하여 더욱 스마트하고, 빠르며, 효율적으로 작동하도록 만듭니다."

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Tier 1으로 가는 길: 인프라의 새로운 기준을 세우다

EIS V1+V2를 선보이게 되어 매우 자랑스럽습니다. 이 혁신은 AI 및 컴퓨팅 분야에서 세계적으로 가장 근간이 되는 Tier 1 기술들과 어깨를 나란히 할 것입니다.

Tier 1 핵심기술

"Tier 1" 기술이란 무엇인가요?

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Tier 1 기술은 산업 전체를 움직이는 핵심 기술 혁신입니다. 이러한 기술은 희소성이 높고 기술적으로 난이도가 높으며, 종종 소수의 글로벌 리더들이 주도권을 쥐고 있습니다.

예시:

  • 첨단 반도체 (예: TSMC 3nm)

  • 프로세서 아키텍처 (ARM, x86, Apple Silicon)

  • 대규모 언어 모델 (GPT, Gemini)

  • 클라우드 인프라 (AWS, GCP, Azure)

  • 5G/6G 통신

  • 첨단 배터리

  • 유전자 편집 (CRISPR)

  • 양자 컴퓨팅

 

Elegant Intelligence™는 어떤 위치에 있나요?

 

**Elegant Intelligence System (EIS V1+V2)**은 에너지 효율적이고 가벼우며, 온디바이스(on-device) 배포에 최적화된 새로운 Tier 1 AI 기반 기술을 선보입니다.

​

  • 모바일 및 엣지 디바이스에서 GPU 없이 실시간 AI 구현

  • 최대 95%의 에너지 절약

  • 최대 92% 더 빠른 반응 속도

  • 선택적 망각을 통한 메모리 압축

 

ARM이 모바일 칩을 혁신했듯이, EIS는 인간 규모의 AI를 재정의합니다. 현지화되고, 효율적이며, 진정으로 접근 가능한 AI를 통해 AI 민주화의 다음 시대를 위한 새로운 기반을 마련합니다.

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        Legal Notice

​

The information presented on this website is for educational, illustrative, and comparative purposes only.

 

“Tier 1” is a descriptive label based on internal analysis and publicly available technology standards; it does not represent an official ranking, certification, or endorsement by any external authority.

 

All trademarks, logos, and product names (e.g., GPT, ARM, AWS, Apple Silicon) are property of their respective owners and are used here solely for illustrative and educational purposes.

 

Performance metrics and efficiency claims (e.g., 95% energy savings, 92% latency improvement) are based on internal testing.

 

Actual results may vary depending on use case, system environment, and implementation.

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EIS는 하드웨어 변경 없이 AI 데이터 센터를 혁신하여 전력, 지연 시간,
메모리 사용량을 절감합니다.

1. AI 데이터 센터와 클라우드를 위한 EIS V1+V2

적용 가능한 사용 사례

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  • 추론 서버 최적화

  • LLM 실행 노드

  • 벡터 검색 및 재순위화(re-ranking)

  • 임베딩 캐싱 및 메모리 압축

  • 다중 테넌트 AI 서비스(B2B/B2C)

 

주요 EIS 기능

​

  • 선택적 제거 엔진(SFE): 오래된 캐시/데이터를 삭제하여 메모리 과부하를 줄입니다.

  • 예측 캐시 컨트롤러(PCC): 지능적인 사전 캐싱을 통해 반복되는 쿼리 속도를 높입니다.

  • 명령 기반 리콜(CTRM): 일치하는 명령이 트리거될 때 과거 데이터를 불러옵니다.

​​​​

  • 메타(Meta)의 2026년 예상 전력 비용: 연간 17억 달러 ~ 20억 달러

  • EIS V1+V2를 사용하면 에너지 사용량을 30% ~ 35% 절감할 수 있습니다.

  • 이는 2023년 사용량 추세를 기준으로 연간 5억 1천만 달러 ~ 7억 달러의 잠재적 비용 절감 효과를 의미합니다.

  • 에너지 최적화 모듈(EOM): 메모리 접근을 최적화하여 에너지 사용을 최소화합니다.

  • 유연한 확장성(Flexible Scaling): 기존 CPU/GPU 인프라에 매끄럽게 통합됩니다.

  • AI 재학습 가속화: 모델 업데이트 시 중복되는 연산을 줄여줍니다.

​

핵심 장점

 

  • ⚡️에너지 절약: 평균 30~38% 절감, 특정              사례에서는 최대 60%까지 절약 가능합니다.

  • ⚡️지연 시간 단축: 최대 92% 더 빠른 응답 속도     를 제공합니다.

  • 💰운영 비용 절감: 전력 및 서버 비용에서 연간      수백만 달러를 절약합니다.

  • 🧠메모리 최적화: VectorDB 및 LLM 서버             메모리를 20~40% 절약합니다.

  • 🔁확장성: 현재 데이터 센터 아키텍처와 호환됩      니다.

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2.EIS V1+V2로 구동되는 GPT-4.0와 구글 제미나이는 어떻게 될까요?

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✅ 현재 AI 시장의 현실을 제대로 짚어봅시다.

  • 현재 OpenAI, 구글, 메타 같은 빅테크 기업들은 무작정 연산량을 늘려 AI 경쟁을 하고 있습니다.

    하지만 모델 크기를 끝없이 늘리고, 서버를 증설하며, 전력을 낭비하는 방식은 결코 오래갈 수 없습니다.

  • 결국 모든 회사는 언젠가 '더 작고, 빠르고, 저렴하면서, 똑똑한 기억력까지 갖춘 AI'를 찾게 될 거예요.

  • 그리고 이런 혁신을 가능하게 하는 유일한 기술적 해답은 바로 EIS V1+V2뿐입니다.

 

 

🎯 딱 한마디로 정리하자면,

​

     AI 경쟁에서 진짜 승자가 되려면, Open AI나 구글도 결국 EIS 같은 시스템을 도입할 수밖에 없어요. 만약 지금 당장       이 기술을 받아들인다면, 그들은 기술력, 비용, 그리고 사용자 경험까지 모든 면에서 남들이 따라올 수 없는 독보적인       우위를 차지하게 될 겁니다.

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3.요구에 따라 작동하는 모바일 AI 분야의 EIS V1+V2

적용 분야

 

  • 실시간 번역 및 통역

  • AI 보조 (예: Siri, Bixby)

  • 상황 인지형 스마트 모바일 게임

  • 위치 및 조건 인지형 서비스

  • 온디바이스 개인 맞춤형 음성/채팅 시스템

​

EIS 핵심 기능

 

  • 선택적 망각 엔진 (SFE): 불필요한 데이터를 자동으로 삭제해 저장 공간을 확보합니다.

  • 예측 캐시 컨트롤러 (PCC): 자주 사용하는 명령을 미리 불러와 응답 속도를 높입니다.

  • 명령 기반 리콜 (CTRM): 조건이 일치할 때 과거 데이터를 불러옵니다.

  • 에너지 최적화 모듈 (EOM): 메모리 부하를 줄여 배터리 수명을 향상합니다.

주요 이점 (Key Benefits)

 

  • 🔋 배터리 효율성: 30~50% 절약

  • ⚡ 초고속 응답: 지연 시간 최대 92% 단축

  • 📶 오프라인 지원: 클라우드 연결 없이 AI 작      동

  • 📦 경량화된 AI 앱: 더 작고, 빠르고, 스마트        해집니다.

  • 🌎 진정한 온디바이스 AI: 서버 없이 기기에      서 완벽하게 실행됩니다.

​

활용 사례 (Example Use Cases)

 

  • 🔊 번역 앱: PCC와 CTRM을 통해 문구를         즉시 떠올립니다.

  • 🧠 스마트 알림: SFE가 오래된 알림을 자동       으로 정리합니다.

  • 📲 오프라인 챗봇: 클라우드 없이도 실시간        답변이 가능합니다.

  • 🎮 모바일 게임 AI: 배터리를 절약하면서 상      황에 맞는 행동을 구현합니다.

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4.휴머노이드 로봇공학 분야의 EIS V1+V2 

✅ 적용 분야

​

  • 감정 인식 소셜 로봇

  • 실시간 환경 상호작용

  • 기억 기반 대화형 에이전트

  • 적응형 움직임 및 반응 계획

  • 온디바이스 추론 및 학습

​

✅EIS의 핵심 기능

​

  • 선택적 제거 엔진 (SFE): 오래된 기억의 흔적을 걸러내 관련성 높은 경험만 보존합니다.

  • 예측 캐시 컨트롤러 (PCC): 자주 발생하는 사용자의 의도와 환경 패턴을 미리 불러옵니다.

  • 명령 기반 리콜 모듈 (CTRM): 필요에 따라 상황에 맞는 기억을 불러옵니다.

  • 에너지 최적화 모듈 (EOM): 연산량을 최소화해 작동 시간을 늘립니다.

​

 ✅주요 이점

​​

  • 🔋 에너지 효율: AI 추론 성능을 최대 50%           향상합니다.

  • ⚡ 초고속 반응: 사용자의 제스처, 음성, 명령       에 거의 즉각적으로 반응합니다.

  • 🧠 메모리 우선순위화: 더 부드럽고 인간적인      상호작용을 가능하게 합니다.

  • 🚶 실시간 적응력: 지속적인 클라우드 연결         없이도 주변 환경에 적응합니다.

  • 📦 경량 모델: 모델 크기가 작아져 로봇 내장        시스템에 더 적합합니다.

 

활용 사례

​​

  • 🤖 개인화된 기억을 가진 반려 로봇

  • 👨‍🏫 시간이 지남에 따라 적응하는 교육 또는 간      병 로봇

  • 🦿 역동적인 환경(예: 소매점, 노인 간호)의          서비스 로봇

  • 🗣️ 클라우드 처리 없이 다국어 상호작용

 

🟦 한 줄 요약: 
      "EIS는 기억, 상황, 실시간 지능을 내장하여

       더욱 인간적인 로봇을 구현합니다."

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5.도심 항공 교통 (UMA/eVTOL) 분야의 EIS V1+V2

✅ 적용 시스템

​

  • ✈️ 실시간 비행 의사결정 AI

  • 🛫 이착륙 경로 예측

  • 🚨 상황 인지 경보 시스템

  • 🤖 기내 AI 비서 / 챗봇

  • ⚙️ 예측 유지보수 AI

 

✅ EIS 핵심 기술

​

  • 🧠 선택적 제거 엔진(SFE): 불필요한 센서         및 경로 데이터를 정리하여 메모리 부하         를 줄입니다.

  • ⚡ 예측 캐시 컨트롤러(PCC): 반복되는            비행경로와 의사결정을 캐싱하여 실시간       속도를 높입니다.

  • 🔁 명령 기반 리콜 모듈(CTRM): 과거의            비상 시나리오를 즉시 불러와 신속한            대응을 합니다.

  • 🔋 에너지 최적화 모듈(EOM): 메모리 접근       을 최적화하여 전력 소모를 줄입니다.

✅ 주요 이점

​

  • 🔋 배터리 효율성: 평균 30~45% 절약, 특정        임무에서는 최대 60%까지 절약 가능합니다.

  • ⚡ 실시간 반응성: 의사결정 속도가 최대 92%       빨라집니다.

  • 🧠 메모리 최적화: 온보드 AI 메모리 사용량을         35% 이상 절약합니다.

 

✳️ EIS는 하드웨어의 복잡성을 높이지 않으면서          안전성을 강화하고, 지연 시간을 줄이며, 지능적        인 자율성을 구현해서 도심 항공 교통(UMA)의

    운영을 향상합니다.

 

✅ 활용 사례

  • 🛬 자동 이착륙: 예측 캐시 컨트롤러                      (PCC)의 경로 예측을 활용합니다.

  • 🌦 비행 중 의사결정: 명령 기반 리콜 모듈             (CTRM)이 날씨나 난기류 정보를 기억              해 둡니다.

  • 👨‍✈️ 온보드 부조종사 AI: 선택적 제거 엔진              (SFE)이 데이터를 효율적으로 관리합니다.

  • 🛠 예측 유지보수: 에너지 최적화 모듈                  (EOM)을 통해 진단 부하를 최소화합니다.

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EIS enables advanced AI capabilities in the field—improving battlefield readiness and tactical agility.

EIS enables advanced AI capabilities in the field—improving battlefield awareness, speed, and survivability.

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6.군사 배치형 AI 시스템 분야의 EIS V1+V2

✅ 적용 플랫폼

  • 🎯 전술 드론(UAV)

  • 🎒 배낭형 AI 유닛

  • 🚛 컨테이너 크기의 모바일 지휘 AI

  • 🔊 음성 명령 기반 전장 보조 시스템

  • 🛰️ 자율 정찰 및 감시 모듈

✅ 주요 이점

  • 🔋 배터리 효율성

    • 평균 30~55% 전력 절감

    • 재보급 없이 임무 시간을 연장

  • ⚡ 더 빠른 AI 의사결정

    • 실시간 응답을 위한 지연 시간 최대 92% 단축

  • 🧠 소형 메모리 작동

    • 온보드 메모리 35~50% 절약

    • 더 가볍고 작은 엣지 AI 하드웨어 지원

  • 📡 저대역폭 모드

    • 클라우드 업링크를 최소화한 로컬 추론

    • GPS 사용이 불가능하거나 전파 방해가 있는 환경에서도 안정적으로 작동

✅ 핵심 활용 기술

​

  • SFE: 오래된 임무 데이터를 정리합니다.

  • PCC: 알려진 전술적 패턴을 미리 캐싱합니             다.

  • TRM: 과거 전투 패턴을 즉시 불러옵니다.

  • EOM: 메모리 접근으로 인한 에너지 소모를            줄입니다.

 

✅ 활용 사례

  • ✈️ 정찰 드론: 반복되는 정찰 경로에 대한 예       측 반응.

  • 🧠 현장 부조종사: 최근 명령을 기반으로 한         리콜.

  • 🛡️ 자율 경계 로봇: 낮은 지연 시간으로 로컬       환경에서 의사결정.

  • 🎒 병사 휴대용 AI: 최소화한 배낭 크기에 초       고효율 AI 구현.

​

📌 한 줄 요약: 

     "EIS는 더 스마트한 메모리, 긴 배터리 수명,          실시간 의사결정 기능을 통해 오프그리드 환        경에서도 군사 배치형 AI를 지원합니다."

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7.엣지 AI 및 IoT 기기 분야의 EIS V1+V2

✅ 적용 기기

​

  • 🕶️ 웨어러블 기기 (AR 안경, 스마트 밴드)

  • 📺 스마트 TV / 가정용 AI 비서

  • 🛸 드론 / 배달 로봇

  • ✈️ 도심 항공 모빌리티 (UMA/eVTOL)

 

✅ EIS 모듈의 핵심 기능

​

  • SFE (선택적 제거 엔진): 오래되거나 불필요한 데이터를 정리하여 기기의 저장 공간과 처리 부담을 줄입니다.

  • PCC (예측 캐시 컨트롤러): 자주 사용되는 명령을 학습하고 캐싱하여 지연 시간을 줄이고 전력 소모를 최적화합니다.

  • CTRM (명령 기반 리콜 모듈): 명령에 따라 과거 사용자 설정이나 경로 같은 특정 데이터를 즉시 불러옵니다.

  • EOM (에너지 최적화 모듈): 반복적인 메모리 접근을 줄여 전력에 민감한 엣지 기기의 배터리 수명을 늘립니다.

✅ 성능 이점

 

  • 🔋 배터리 효율성: 전력 소모를 평균                   30~50% 절감합니다.

  • ⚡ 지연 시간 단축: 기기의 응답 속도를 최대       92% 향상합니다.

  • 💾 저장 공간 최적화: 메모리 부하를                   30~40% 줄입니다.

  • 🌐 오프라인 AI 기능: 클라우드 의존도를 낮       춰 AI가 로컬에서 작동합니다.

  • 🚀 빠른 부팅 및 앱 실행: 자주 사용되는 모듈      을 미리 캐싱하여 속도를 높입니다.

 

✅ 활용 사례

 

  • 스마트 워치: 배터리 수명이 길고 오프라인에서도 작동하는 초고속 개인 비서.

  • AR 글라스: 상황 인지형 시각 처리와 선제적 안내를 제공.

  • 스마트 TV: 개인 맞춤형 추천 기능과 로딩 시간 단축.

  • eVTOL 조종석 패널: 과거 경로와 경고를 빠르게 불러오고 전력을 최적화.

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"Vital Mind AI Inc.가 추구하는 진정한 AI 민주화란, 지능형 시스템을 언제 어디서나 모두에게 한계 없이 제공하는 것입니다."

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"모두를 위한 AI. 언제, 어디서나, 이것이 바로 Vital Mind의 약속입니다."

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     왜 중요한가:
     EIS V1+V2는 클라우드 수준의 인         공지능을 고성능 GPU나 지속적인         네트워크 연결 없이 엣지 디바이스에

     서도 가능하게 합니다. 이로 인해 실

     시간 AI가 더욱 접근하기 쉬워지고,

     에너지 효율적이며, 개인정보 보호 측

     면에서도 우수해져 다양한 산업에 걸

     쳐 활용될 수 있습니다.

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8.로컬 AI 시스템 분야의 EIS V1+V2 - 학교, 병원, 지방 공공기관에 힘을 실어줍니다.

✅ 적용 환경

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  • 📚 학교: AI 튜터, 교육용 앱, 개인 맞춤형 학      생 지원

  • 🏥 병원: 스마트 분류 시스템, 예약 AI, 증상      기반 대응

  • 🏛️ 공공기관: AI 기반 민원 서비스, 실시간        알림, 자동화된 지방 행정

 

✅ 주요 기능적 이점

​

  • 선택적 제거 엔진(SFE): 민감하거나 오래된 데이터를 자동으로 정리합니다.

  • 예측 캐시 컨트롤러(PCC): 반복되는 사용자 질의에 대한 응답 속도를 높입니다.

  • 명령 기반 리콜 모듈(CTRM): 비상 상황 시 과거 기록을 불러옵니다.

  • 에너지 최적화 모듈(EOM): 서버 및 기기의 에너지 소모를 줄입니다.

✅ 결과 및 장점

​

  • 🔋 비용 효율성: 저전력 엣지 서버에서도 고        성능 AI를 운영할 수 있습니다.

  • 🧠 데이터 프라이버시: 불필요한 로그를 제        거하여 데이터 보관 위험을 줄입니다.

  • ⚡ 더 빠른 공공 서비스: 시민들의 대기 시간      을 단축합니다.

  • 🌐 오프라인 복원력: 연결이 원활하지 않은        환경에서도 AI 기능을 지원합니다.

 

📌 한 줄 요약:  

    "EIS는 더 스마트하고 안전하며 효율적인 로         컬 AI를 구현하여, 학교, 병원, 지역사회에 최       적화된 솔루션을 제공합니다."

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600회 내부 시뮬레이션을 통해 검증.

✅ EIS V1+V2의 성능을 검증하기 위해, 불안정      한 네트워크, 제한된 메모리, 저전력 모바일 하      드웨어 등 실제와 동일한 까다로운 조건에서        600회의 시뮬레이션을 진행했습니다.

 

 

주요 결과

 

  • ⚡ 지연 시간 단축: 최대 92% 단축, 평균           28~35% 감소

  • 🔋 에너지 절약: 33~38% 절감

  • 💾 메모리 절약: 최대 40% 절감

  • 📡 오프라인 성능 유지: 85% 유지

  • 🧠 반복 쿼리 응답 속도: 3배 향상

 

✅이 결과는 단순한 추정치가 아닌, 통계적으로        유의미한(p < 0.01) 측정 평균값입니다. 이는        모바일, 엣지, 그리고 임무 수행이 중요한 시나      리오에서 EIS의 실제 신뢰성을 보장합니다.

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EIS V1+V2는 스마트폰, 드론, 엣지 기기 등 실제 환경을 고려해 저전력 CPU와 GPU에서 테스트되었습니다. 클라우드에 의존하지 않고도 기술의 가치를 입증한 것입니다.

 

이 기술은 고성능 시스템에서도 효율성을 극대화해 더 빠른 정보 검색, 스마트한 캐싱, 그리고 고도화된 최적화를 가능하게 합니다.

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특허로 보호받고 600회 시뮬레이션으로 검증.

추측이 아닌 100% 구조적 타당성을 갖춤.​

Vital Mind AI가 제시하는 모든 성능 지표는 EIS V1+V2 시스템에 적용된 특허 기술과 수학적 공식을 통해 산출된 것입니다.

​

이 수치들은 단순한 이론이나 일회성 테스트 결과가 아닙니다. 제한된 모바일 및 엣지 환경에서 600회 이상의 실제 시뮬레이션을 거쳐 통계적으로 검증된 평균값입니다.

​

따라서 저희는 시스템의 핵심 모듈과 공식을 충실히 구현하는 라이선스 사용자라면, 각자의 환경에서도 동일한 결과를 얻을 수 있다고 확신합니다.

​

"이는 단순한 추측이 아닙니다. 반복적이고 재현 가능하며, 법적 보호를 받는 지적 재산권에 기반한 확실한 결과입니다."

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EIS V1+V2 — 글로벌 특허 가능성 요약 (2025년 8월 기준)

✅ 특허 적격성 (Patent Eligibility)

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  • 카테고리: AI 메모리 최적화 (하드웨어 + 소프트웨어 아키텍처)

  • 법적 상태: CII / 미국 특허법 제101조 / 유럽 특허 협약 제52조에 따라 특허 적격

  • 사유: 추상적이지 않음. 구체적인 실행 흐름, 실시간 최적화, 그리고 통합된 메모리 모듈을 통한 에너지 효율성을 포함함.

 

✅ 신규성 (Novelty)

 

(미국 특허법 제102조 / 유럽 특허 협약 제54조)

  • 독창적인 아키텍처: 4가지 기능 모듈 (PCC, SFE, CTRM, EOM)로 구성

  • 차별화된 로직: 우선순위 점수 부여, 선택적 망각, 그리고 촉발된 기억 호출 기술

  • 이론적인 주장이 아닌, 600개 이상의 모바일/엣지 시뮬레이션으로 입증

 

✅ 진보성 / 비자명성 (Inventive Step / Non-              obviousness)

 

(미국 특허법 제103조 / 유럽 특허 협약 제56조)

  • 단순히 기존 기술들을 조합한 것이 아님

  • AI 메모리 처리를 위한 새로운 인지 모델을 제시

  • 엣지 AI, GPU-free 시스템, 실시간 비서 등 실질적인 활용 사례로 증명되어 더욱 강력함

✅ 산업상 이용 가능성 (Industrial Applicability)

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  • 적용 분야: 스마트폰, IoT(사물 인터넷), 온디바이스 AI, 드론, NPU 칩 등

  • 호환성: Apple Neural Engine, Google Tensor, ARM, Meta AI 등 다양한 플랫폼과 호환 가능

 

🔐 방어력 (Defense Strength)

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  • 견고한 청구항 구조: 시스템, 방법, 알고리즘을 모두 포함

  • 회피 설계 어려움: 다음을 포함한 고유 메커니즘으로 인해 침해 회피가 어려움

    • 우선순위 점수 공식 (Priority Score Formula)

    • 명령 촉발 기억 호출 (Command-Triggered Recall)

    • 선택적 망각 엔진 (Selective Forgetting Engine)

  • 법적 복원력: 주요 관할권 전반에 걸쳐 탁월한 지식재산권 방어력 보유

​

      종합 특허 가능성 평가: ★★★★★ (5.0 / 5.0)​

 

  • 결론: EIS V1+V2는 기능 실행, 실제 시뮬레이션 데이터, 그리고 빈틈없는 구조적 청구항을 기반으로 전 세계적으로 매우 높은 특허성을 가짐.

  • 등록 가능성: USPTO(미국), EPO(유럽), WIPO(국제), KIPO(한국), JPO(일본)에서 높은 등록 가능성이 예상됨.

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특허 출원 중, 내부 시뮬레이션, 법적

보장 없음

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지적 재산권 보호 (Intellectual Property Protection)

EIS V1+V2는 여러 층위의 글로벌 특허 전략에 따라 적극적으로 출원되어 보호받고 있습니다.​

 

✅ 특허 출원 현황

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  • 미국 특허 출원: Non-Provisional (정규 출원) 및 CIP (일부 계속 출원)

  • 국제 특허 출원 (PCT): 2025년 7월에 출원되었으며, 미국 기본 출원에 대한 우선권을 확보했습니다.

  • 청구 범위:

    • 예측 캐시 컨트롤러(PCC)

    • 선택적 제거 엔진(SFE)

    • 명령 기반 리콜(CTRM)

    • 에너지 최적화 모듈(EOM)

    • 엣지/모바일 추론을 위한 하드웨어/소프트웨어 아키텍처

✅ 전략적 보호

 

  • 다층적 보호: 소프트웨어 알고리즘부터 하드웨어 실행 구조까지, EIS의 핵심을 빈틈없이 보호합니다.

  • 우회 불가능한 기술: 핵심 기술(예: 명령 기반 메모리 리콜)이 기능적 결과와 긴밀하게 결합되어 있어, 모방하거나 우회하는 것이 법적으로 매우 어렵습니다.

  • 글로벌 특허망: 초기 국제 특허 출원을 통해 미국, 한국, 일본, 유럽, 중국 등 주요 시장에서 강력한 보호를 받습니다.

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✅ 특허 강점 설명

    "저희의 특허 청구 범위는 단순한 이론이 아닙       니다. 구체적인 아키텍처와 실제 실행 논리에         기반하고 있습니다. 덕분에 EIS는 뛰어난 효         율성뿐 아니라, 법적으로도 강력하게 보호받         을수 있습니다."

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"저희의 주장은 단순히 추상적인 아이디어가 아닙니다. 구현 단계, 메모리 흐름, 검증 가능한 결과물에 구체적으로 연결되어 있습니다. 이 때문에 법적 보호가 더 강력하고, 여러 관할권에서 권리를 주장하기 수월합니다."

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