[KIKO-Project] 영유아 AI 인지학습 플랫폼

• 비언어적 Touch / Drag Interaction 실시간 수집
• 특허 명세 기반 인지·행동 분석 알고리즘 구현
• 터치 정확도 · 궤적 · 무효영역 · 체류시간 등 다차원 분석
• 게임 콘텐츠 메타데이터와 사용자 입력을 결합한 상태 판단
• 생성형 AI가 아닌 경량 실시간 알고리즘 엔진으로 독립 구성

• D — 목표 객체 대비 터치 거리
• σ — 드래그 궤적 분산
• L — 방향전환·반복성
• H — 무효 영역 터치 밀도
• T — 영역 체류시간
• ΔT — 이벤트 간 시간
• Pressure — 터치 압력

각 지표를 결합하여 실시간 State Vector 생성

• Focused — 안정적인 목표 수행 / 몰입
• Struggling — 특정 행동에서 지속적으로 정체
• Confused — 불규칙한 궤적 및 반복적 방향 전환
• Disengaged — 입력 감소 및 학습 이탈
• Normal — 정상적인 학습 진행
• 상태별 Confidence Score 동적 계산

• 행동 상태에 따라 적절한 Nudge 자동 결정
• Hint · Encouragement · Difficulty Adjustment 등 개입
• 목표 객체 강조 및 단계별 힌트 제공
• 불필요한 반복 개입을 줄이기 위한 Nudge 제어
• 게임 Flow를 중단하지 않는 실시간 Intervention

• Nudge 발생 전후의 사용자 Interaction 비교
• Assessment Window 기반 개입 효과 측정
• 개선 정도를 R_feedback 보상값으로 정량화
• 사용자별 상태 판정 Threshold 실시간 조정
• 장기 Session 데이터를 EMA Baseline으로 누적
• 사용자별 행동 특성에 적응하는 Online Personalization

• Client ↔ Main Server WebSocket
• Main Server ↔ NI_AI gRPC Bidirectional Streaming
• 0.1초 단위 Touch Event Batch 처리
• 세션별 독립 asyncio.Lock 기반 동시성 제어
• 분석 결과 및 Nudge를 게임 Client로 실시간 반환
• Request ID 기반 서비스 간 Distributed Tracing

• 부모 / 자녀 계정 및 Profile 관리
• 생년월일 기반 초기 Cognitive Level 산정
• 캐릭터 · Skin · Accessory 관리
• Redis 기반 실시간 플레이 세션 관리
• 일일 플레이 시간 제한 및 Warning / Block 제어
• 게임 데이터와 분석 Session ID 통합

• Daily / Weekly / Monthly 인지학습 리포트
• 행동 패턴 · Nudge · Skill Score 분석
• Attention · Memory · Problem Solving 지표 제공
• CQRS 기반 Report Command / Query 분리
• Celery Beat 기반 정기 리포트 자동 생성
• LLM Provider를 활용한 주·월간 Insight 생성

• kiko-main-server / kiko-ni-ai-server 물리적 분리
• 공유 .proto 기반 Contract-first 통신
• DDD Layered Architecture + Repository Pattern + DIP
• Provider Strategy / Factory 기반 외부 서비스 추상화
• PostgreSQL / Redis 내부 네트워크 격리
• Docker 기반 독립 배포 구조