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요약
CCTV와 웨어러블의 한계를 넘기 위해 AirFit은 Wi-Fi 신호 기반 비접촉 헬스케어 솔루션을 개발했다. CSI 기술과 온디바이스 AI를 결합해 낙상·활동·수면 등을 감지하며, 사생활 침해 없이 안전 관리가 가능하다는 점에서 주목받고 있다. B2C 구독 모델을 시... The post “카메라 없이 안전을 지킨다”… 와이파이로 고령 돌봄 푸는 AirFit 염보영 대표 appeared first on 벤처스퀘어.
본문
- CCTV·웨어러블 없이 Wi-Fi CSI 기반으로 낙상·활동·수면 감지하는 비접촉 헬스케어
- 온디바이스 AI 결합으로 개인정보 보호와 실시간 대응 동시에 구현
- B2C 구독에서 B2B·B2G 확장… 2028년 ARR 20억, 데이터 기반 돌봄 인프라로 진화
고령 1인 가구를 위한 안전 관리 대책은 오래전부터 논의돼 왔다. 일부 지방자치단체는 실시간 상황 파악을 위해 CCTV 설치를 권장했지만, 현장의 반응은 엇갈렸다. 특히 고령 여성 1인 가구는 사생활 노출에 대한 우려로 카메라 설치를 꺼리는 경우가 많았다.
비상벨이나 전력 사용량 감지 같은 대안도 있었지만 한계는 분명했다. 위급 상황에서 직접 버튼을 누르지 못하면 대응이 어렵고, 전력 데이터만으로는 사람의 상태를 정확히 파악하기 힘들었다.
이처럼 ‘사생활은 지키면서 안전도 확보할 수 있는 방법’은 오랫동안 해결되지 않은 과제로 남아 있었다.
그 결과 2025년 9월 설립된 AirFit은 카메라나 웨어러블 없이 Wi-Fi 신호만으로 건강과 안전을 관리하는 비접촉 헬스케어 스타트업으로 출발했다. 착용할 필요도 없고, 촬영될 걱정도 없다. 막혀 있던 돌봄 시장의 문이 조금씩 열리기 시작한 셈이다.
‘와이파이’가 ‘건강’ 읽는 시대
AirFit의 핵심은 Wi-Fi CSI(Channel State Information) 기술이다. 일반적인 RSS 방식이 단순히 신호 세기만 본다면, CSI는 주파수별 위상과 진폭 변화를 함께 분석한다. 이를 통해 사람의 미세한 움직임까지 감지할 수 있다.
쉽게 말해, 카메라처럼 사람의 얼굴이나 모습을 찍지 않고도 공간 안에서 누군가 움직였는지, 넘어졌는지, 평소와 다른 행동을 보이는지를 읽어낼 수 있다.
여기에 온디바이스(On-Device) AI를 결합했다. 수집된 데이터는 기기 내부에서 분석되기 때문에 개인정보 유출 우려를 낮추고, 반응 속도도 높였다. 염 대표는 “연구개발 기준 90% 이상의 분류 정확도를 확보했고, 실제 공간 테스트를 통해 이를 검증했다”고 설명한다.
초기 사용자 반응도 분명했다. “착용할 필요가 없어 편하다”, “카메라가 아니라 안심된다”는 평가가 많았다. 특히 고령자와 보호자 모두에게 거부감이 적다는 점이 강점으로 꼽혔다.
현재 AirFit은 낙상 감지와 활동량 분석에 집중하고 있다. 그러나 회사가 바라보는 미래는 훨씬 넓다. 향후 모델이 고도화되면 수면 패턴, 행동 변화, 생활 리듬까지 분석해 치매 초기 징후 예측이나 건강 이상 조기 경보까지 가능해질 것으로 보고 있다.
염 대표는 “사용자의 일상을 바꾸지 않고 자연스럽게 데이터를 쌓을 수 있다는 점에서 고령화 사회에 최적화된 솔루션”이라며 “단순 기기가 아니라 생활 데이터 기반 헬스케어 플랫폼으로 성장할 것”이라고 말했다.
기존 인프라와 연동하는 과정에서는 시행착오도 있었다. CCTV 중심 시스템과는 데이터 구조가 달라 바로 연결되지 않았고, 공간마다 다른 Wi-Fi 환경 때문에 초기에는 오탐도 발생했다.
회사는 환경별 보정, 적응형 기준값, API 표준화 등을 통해 문제를 개선했다. 기존 시스템 위에 자연스럽게 얹을 수 있는 구조를 만든 것이다.
2025년에는 관련 특허 출원도 마쳤다. 비접촉 상태에서 활동 인식과 에너지 소비량 추정까지 수행하는 알고리즘, On-Device 처리 구조 등이 핵심이다. 기술 검증을 위해 KCI 논문 게재를 완료했고, SCI 논문도 준비 중이다.
B2C에서 공공시장까지 넓히는 확장 전략
AirFit은 2027년 출시를 목표로 상용화를 준비하고 있다. 출시와 동시에 크라우드 펀딩을 통한 B2C 판매를 시작하고, 동시에 B2B·B2G 시장으로 확장하는 이중 전략을 세웠다. 초기 시장에서 빠르게 사용자 반응을 확인하는 동시에, 공공 및 기관 중심의 대규모 수요까지 동시에 공략하겠다는 접근이다.
초기에는 개인 구독 모델을 통해 빠르게 시장 반응을 확보하고 데이터를 축적한다. 사용자 기반을 넓히는 과정에서 실제 생활 데이터와 사용 패턴을 확보하고, 이를 서비스 고도화에 반영한다는 계획이다. 이후 요양시설, 공공주택, 스마트시티, 돌봄 서비스 기업 등으로 적용 범위를 점진적으로 넓히며 B2B·B2G 영역으로 확장해 나갈 방침이다. 단순 제품 판매가 아니라, 다양한 환경에서 반복적으로 활용되는 구조를 만드는 것이 핵심이다.
현재 제품은 현장 실증 테스트가 가능한 TRL 6~7 수준에 도달했다. 이는 실제 사용 환경에서 기술 검증이 이뤄지고 있는 단계로, 상용화를 위한 마지막 구간에 진입했다는 의미다. 다음 단계에서는 AI 모델 고도화와 하드웨어 경량화, 양산 테스트가 병행된다. 특히 다양한 공간 환경에서의 데이터 정확도를 높이기 위한 알고리즘 개선과, 설치 및 운영 부담을 줄이기 위한 디바이스 최적화 작업이 함께 진행될 예정이다.
AI Factory PoC에서는 활동·이상 감지 정확도 95% 이상, 오탐률 50% 이상 감소를 목표로 하고 있다. 회사는 향후 CCTV와 결합될 경우 단순 영상 관제를 넘어 이상 징후를 먼저 알려주는 선제형 안전 관제 시스템으로 발전할 수 있다고 보고 있다.
2028년 목표는 ARR(연간 반복 매출) 20억 원이다. 이후 2029년에는 AI API를 확대해 플랫폼 사업자로 진화하겠다는 구상도 내놨다. 단일 디바이스 중심 사업에서 벗어나, 다양한 서비스와 기업이 활용할 수 있는 데이터 기반 플랫폼으로 확장하는 것이 중장기 전략이다.
돌봄 산업의 인프라를 꿈꾸다
고령화, 1인 가구 증가, 프라이버시 규제 강화. 세 가지 흐름이 동시에 진행되는 지금, 카메라 없는 돌봄 기술은 더 이상 실험이 아니다. 기존의 돌봄 방식이 ‘지켜보는 것’에 가까웠다면, 이제는 ‘보지 않고도 파악하는 것’으로 전환되는 흐름이 나타나고 있다.
특히 사생활 보호에 대한 요구가 높아지는 상황에서, 비접촉 기반 데이터 수집은 단순한 기술 선택을 넘어 돌봄의 방식 자체를 바꾸는 변수로 작용하고 있다. 개인의 일상에 개입하지 않으면서도 위험을 감지하고, 이상 징후를 조기에 포착하는 구조가 가능해졌기 때문이다.
이러한 변화는 돌봄을 하나의 서비스가 아니라 데이터 기반 인프라로 재정의하는 흐름과도 맞닿아 있다. 향후 보험, 의료, 스마트홈, 공공 복지 시스템과 연결되면서 ‘생활 데이터’를 중심으로 한 새로운 생태계가 형성될 가능성도 크다.
누군가를 지켜보지 않고도 지킬 수 있는 방법. AirFit이 풀고 있는 질문은 단순한 제품을 넘어, 고령 사회가 선택해야 할 다음 돌봄의 기준에 가까워지고 있다.
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“Ensuring safety without cameras”… AirFit CEO Yeom Bo-young solves elderly care with Wi-Fi
Safety management measures for elderly single-person households have been discussed for a long time. While some local governments recommended the installation of CCTVs for real-time situational awareness, responses on the ground were mixed. In particular, elderly women living alone often hesitated to have cameras installed due to concerns about privacy exposure.
There were alternatives such as emergency bells or power usage sensors, but their limitations were clear. Responding was difficult if a button could not be pressed directly in an emergency, and it was hard to accurately assess a person's condition using only power data.
As such, 'a way to ensure safety while protecting privacy' has long remained an unresolved challenge.
As a result, AirFit, established in September 2025, launched as a contactless healthcare startup that manages health and safety using only Wi-Fi signals, without cameras or wearables. There is no need to wear it, and there is no worry about being filmed. It can be said that the doors of the previously closed care market have begun to open little by little.
The era when 'Wi-Fi' reads 'health'
The core of AirFit is Wi-Fi CSI (Channel State Information) technology. While conventional RSS methods simply examine signal strength, CSI analyzes phase and amplitude changes across different frequencies. This enables the detection of even minute human movements.
Simply put, it can detect whether someone has moved, fallen, or is exhibiting unusual behavior within a space without capturing a person's face or appearance like a camera.
On-device AI was combined with this. Since the collected data is analyzed within the device, concerns about personal information leakage are reduced, and response speed is also increased. CEO Yeom explains, “We secured a classification accuracy of over 90% based on R&D standards and verified this through actual spatial testing.”
Initial user reactions were also clear. Many users commented, “It is convenient because there is no need to wear it,” and “I feel safe because it is not a camera.” In particular, the fact that it elicits minimal resistance from both the elderly and their caregivers was cited as a strength.
Currently, AirFit focuses on fall detection and activity analysis. However, the company envisions a much broader future. It is anticipated that as the model becomes more sophisticated, it will be able to analyze sleep patterns, behavioral changes, and daily rhythms, enabling the prediction of early signs of dementia and early warnings for health abnormalities.
CEO Yeom stated, “It is a solution optimized for an aging society in that it can naturally accumulate data without changing users’ daily lives,” adding, “It will grow into a lifestyle data-based healthcare platform, rather than just a simple device.”
There were also trial and error moments during the process of integrating with the existing infrastructure. Direct connection was not possible due to differences in data structure compared to CCTV-centric systems, and false positives occurred initially due to varying Wi-Fi environments in different spaces.
The company improved the problem through environment-specific calibration, adaptive threshold values, and API standardization. It created a structure that can be naturally placed on top of existing systems.
In 2025, related patent applications were also filed. The core components include an algorithm that performs activity recognition and energy consumption estimation in a contactless state, and an on-device processing structure. To verify the technology, a KCI paper has been published, and an SCI paper is also in preparation.
Expansion strategy extending from B2C to the public market
AirFit is preparing for commercialization with the goal of launching in 2027. It has established a dual strategy to begin B2C sales via crowdfunding upon launch, while simultaneously expanding into the B2B and B2G markets. This approach aims to quickly gauge user response in the initial market while simultaneously targeting large-scale demand centered on the public and institutional sectors.
Initially, the plan is to rapidly secure market response and accumulate data through a personal subscription model. As the user base expands, the goal is to acquire real-life data and usage patterns and incorporate them into service enhancements. Subsequently, the strategy is to gradually broaden the scope of application to include nursing facilities, public housing, smart cities, and care service companies, thereby expanding into the B2B and B2G sectors. The key is not simply to sell products, but to create a structure that is repeatedly utilized across diverse environments.
The product has currently reached TRL 6–7, a level capable of field validation testing. This signifies that the technology is being verified in real-world usage environments and has entered the final stage toward commercialization. In the next phase, AI model advancement, hardware lightweighting, and mass production testing will be conducted in parallel. In particular, algorithm improvements to enhance data accuracy in various spatial environments and device optimization to reduce installation and operational burdens will be carried out simultaneously.
The AI Factory PoC aims to achieve an activity and anomaly detection accuracy of over 95% and reduce the false positive rate by over 50%. The company believes that when combined with CCTV in the future, it can evolve beyond simple video surveillance into a proactive safety monitoring system that notifies of abnormal signs in advance.
The goal for 2028 is an Annual Return on Recurrence (ARR) of 2 billion won. Subsequently, a plan was unveiled to evolve into a platform operator by expanding AI APIs in 2029. The mid-to-long-term strategy is to move away from a single-device-centric business and expand into a data-based platform that can be utilized by various services and companies.
Dreaming of infrastructure for the care industry
With the aging population, the rise in single-person households, and stricter privacy regulations proceeding simultaneously, camera-free care technology is no longer an experiment. While existing care methods were closer to 'watching,' a trend is now emerging toward 'understanding without seeing.'
Particularly amidst rising demands for privacy protection, contactless data collection is acting as a variable that transforms the very nature of caregiving, going beyond a mere technological choice. This is because it has become possible to establish structures capable of detecting risks and identifying abnormal signs early without intervening in an individual's daily life.
These changes align with the trend of redefining care not as a service, but as a data-driven infrastructure. There is also a high possibility that a new ecosystem centered on 'lifestyle data' will form in the future as it connects with insurance, healthcare, smart homes, and public welfare systems.
A way to protect someone without physically watching over them. The questions AirFit is addressing go beyond a simple product and are approaching the standards for the next generation of care that an aging society must choose.
「カメラなしで安全を守る」… Wi-Fiで高齢の世話をしているAirFitヨンボヨン代表
高齢1人世帯のための安全管理対策は、昔から議論されてきた。一部の地方自治体はリアルタイムの状況を把握するためにCCTVの設置を推奨したが、現場の反応は交錯した。特に高齢女性1人世帯は私生活露出に対する懸念でカメラの設置を嫌うことが多かった。
緊急ベルや電力使用量検知などの代替案もあったが、限界は明らかだった。危機状況で直接ボタンを押さないと対応が難しく、電力データだけでは人の状態を正確に把握するのが難しかった。
このように「私生活は守りながら安全も確保できる方法」は、長い間解決されていない課題として残っていた。
その結果、2025年9月に設立されたAirFitは、カメラやウェアラブルなしでWi-Fi信号だけで健康と安全を管理する非接触ヘルスケアスタートアップとして出発した。着用する必要もなく、撮影される心配もない。詰まっていたケア市場の扉が少しずつ開かれ始めたわけだ。
「Wi-Fi」が「健康」を読む時代
AirFitの核心はWi-Fi CSI（Channel State Information）技術です。一般的なRSS方式が単に信号強度だけを見ると、CSIは周波数ごとの位相と振幅の変化を一緒に分析します。これにより人の微細な動きまで感知することができる。
簡単に言えば、カメラのように人の顔や姿を撮らずに空間内で誰かが動いたのか、倒れたのか、普段と違う行動を見せるのかを読み取ることができる。
ここにオンデバイス（On-Device）AIを結合した。収集されたデータは機器内部で分析されるため、個人情報流出の懸念を低くし、反応速度も高めた。塩代表は「研究開発基準９０％以上の分類精度を確保し、実際の空間テストを通じてこれを検証した」と説明する。
初期のユーザー反応も明らかであった。 「着用する必要がなく、楽」、「カメラではなく安心する」という評価が多かった。特に高齢者と保護者の両方に拒否感が少ないという点が強みに挙げられた。
現在、AirFitは転倒感知と活動量分析に集中している。しかし、会社が見つめる未来ははるかに広い。今後のモデルが高度化すれば、睡眠パターン、行動変化、生活リズムまで分析し、認知症初期の兆候予測や健康異常早期警報まで可能になると見ている。
塩代表は「ユーザーの日常を変えずに自然にデータを積むことができるという点で高齢化社会に最適化されたソリューション」とし「単純な機器ではなく生活データベースのヘルスケアプラットフォームに成長するだろう」と話した。
既存のインフラと連動する過程では試行錯誤もあった。 CCTV中心システムとはデータ構造が異なってすぐに接続されておらず、空間ごとに異なるWi-Fi環境のため初期には誤検知も発生した。
同社は環境別補正、適応型基準値、API標準化などを通じて問題を改善した。既存システムの上に自然に載せられる構造を作ったのだ。
2025年には関連特許出願も終えた。非接触状態から活動認識とエネルギー消費量推定まで行うアルゴリズム、On-Device処理構造などが核心である。技術検証のためにKCI論文の掲載を完了し、SCI論文も準備中だ。
B2Cから公共市場まで広げる拡張戦略
AirFitは2027年の発売を目標に商用化を準備している。発売と同時にクラウドファンディングによるB2Cの販売を開始し、同時にB2B・B2G市場に拡大する二重戦略を立てた。初期市場で迅速にユーザー反応を確認するとともに、公共及び機関中心の大規模需要まで同時に攻略するというアプローチだ。
当初は、個人購読モデルを通じて迅速に市場反応を確保し、データを蓄積する。ユーザー基盤を広げる過程で、実際の生活データと使用パターンを確保し、これをサービスの高度化に反映するという計画だ。以後、療養施設、公共住宅、スマートシティ、ケアサービス企業などで適用範囲を徐々に広げ、B2B・B2G領域に拡張していく方針だ。単純な製品販売ではなく、多様な環境で繰り返し活用される構造を作ることが核心だ。
現在の製品は、現場実証テストが可能なTRL 6～7レベルに達した。これは実際の使用環境で技術検証がなされている段階で、商用化のための最後の区間に進入したという意味だ。次の段階では、AIモデルの高度化とハードウェア軽量化、量産テストが並行する。特に、さまざまな空間環境でのデータ精度を高めるためのアルゴリズムの改善と、設置や運用負担を軽減するためのデバイス最適化作業が共に進行される予定だ。
AI Factory PoCでは、活動・異常検知精度95％以上、誤検知率50％以上の減少を目指している。同社は、今後CCTVと組み合わせれば、単純映像管制を超えて異常の兆候を先に知らせる先制型安全管制システムに発展できると見ている。
2028年の目標はARR（年間繰り返し売上）20億ウォンだ。その後、2029年にはAI APIを拡大してプラットフォーム事業者に進化するという構想も出した。単一デバイス中心の事業から抜け出して、多様なサービスと企業が活用できるデータ基盤プラットフォームに拡張することが中長期戦略だ。
世話産業のインフラを夢見る
高齢化、一人世帯の増加、プライバシー規制の強化。 3つの流れが同時に進行する今、カメラのない世話技術はもはや実験ではない。既存の世話方法が「見守ること」に近かったら、今では「見ずに把握すること」に転換される流れが現れている。
特にプライバシー保護に対する要求が高まっている状況では、非接触ベースのデータ収集は、単純な技術選択を超えて世話をする方法自体を変える変数として機能しています。個人の日常に介入せずに危険を感知し、異常の兆候を早期に捕捉する仕組みが可能になったためだ。
この変化は、世話を単一のサービスではなくデータ駆動型インフラストラクチャに再定義する流れにも対応しています。今後保険、医療、スマートホーム、公共福祉システムとつながり、「生活データ」を中心とした新しい生態系が形成される可能性も大きい。
誰かを見守らずに守れる方法。 AirFitが解決している質問は、単なる製品を超え、高齢社会が選ぶべき次の世話の基準に近づいている。
“无需摄像头也能保障安全”……AirFit首席执行官严宝英利用Wi-Fi解决老年护理问题
针对独居老人的安全管理措施，人们已经讨论了很久。虽然一些地方政府建议安装监控摄像头以实时掌握情况，但实际效果却不尽相同。尤其是独居老年女性，往往因为担心隐私泄露而犹豫是否安装摄像头。
虽然也有其他替代方案，例如紧急铃声或用电量传感器，但它们的局限性显而易见。如果紧急情况下无法直接按下按钮，响应就会变得困难；而且仅凭用电量数据也很难准确评估人的状况。
因此，“如何在保护隐私的同时确保安全”长期以来一直是一个尚未解决的难题。
因此，成立于2025年9月的AirFit应运而生，这是一家非接触式医疗保健初创公司，仅使用Wi-Fi信号即可管理健康和安全，无需摄像头或可穿戴设备。用户无需佩戴任何设备，也无需担心被拍摄。可以说，此前封闭的医疗保健市场大门正在逐步敞开。
“Wi-Fi”等同于“健康”的时代
AirFit的核心是Wi-Fi信道状态信息（CSI）技术。传统的RSS方法仅检测信号强度，而CSI则分析不同频率下的相位和振幅变化。这使得它能够检测到极其细微的人体动作。
简单来说，它可以检测出空间内是否有人移动、跌倒或表现出异常行为，而无需像摄像头那样捕捉到人的脸或外貌。
这项技术与设备端人工智能相结合。由于收集的数据在设备内部进行分析，因此降低了个人信息泄露的风险，同时也提高了响应速度。首席执行官Yeom解释说：“我们基于研发标准实现了超过90%的分类准确率，并通过实际空间测试验证了这一点。”
用户最初的反馈也很明确。许多用户评论说：“它很方便，因为不需要佩戴”，“我觉得很安全，因为它不是摄像头”。尤其值得一提的是，它几乎没有引起老年人及其护理人员的抵触情绪，这一点被认为是其优势之一。
目前，AirFit专注于跌倒检测和活动分析。然而，该公司展望着更为广阔的未来。预计随着模型的不断完善，它将能够分析睡眠模式、行为变化和日常节律，从而预测痴呆症的早期迹象和健康异常的早期预警。
Yeom 首席执行官表示：“这是一个针对老龄化社会优化的解决方案，因为它可以在不改变用户日常生活的情况下自然地积累数据。”他补充道：“它将发展成为一个基于生活方式数据的医疗保健平台，而不仅仅是一个简单的设备。”
在与现有基础设施集成的过程中，也遇到了一些试错的情况。由于数据结构与以闭路电视监控为中心的系统存在差异，因此无法直接连接；此外，由于不同空间的Wi-Fi环境各不相同，最初也出现了误报。
该公司通过针对特定环境的校准、自适应阈值和API标准化改进了这个问题。它创建了一种可以自然地叠加在现有系统之上的架构。
2025年，相关专利申请也已提交。其核心组件包括一种可在非接触状态下进行活动识别和能耗估算的算法，以及一种设备端处理结构。为验证该技术，已发表一篇KCI论文，SCI论文也正在撰写中。
扩张战略从B2C扩展到公开市场
AirFit正积极筹备商业化，目标是在2027年正式上市。公司制定了双管齐下的战略：上市初期通过众筹开展B2C销售，同时拓展B2B和B2G市场。此举旨在快速评估初期市场的用户反馈，并同时瞄准以公共和机构部门为中心的大规模需求。
初期计划是通过个人订阅模式快速获取市场反馈并积累数据。随着用户群的扩大，目标是获取真实用户数据和使用模式，并将其融入服务改进中。随后，战略是逐步扩大应用范围，涵盖养老院、公共住房、智慧城市和护理服务公司，从而拓展至B2B和B2G领域。关键不在于仅仅销售产品，而在于构建一个可在不同环境下反复使用的架构。
该产品目前已达到技术成熟度等级 6-7 级，具备现场验证测试能力。这表明该技术正在真实使用环境中得到验证，并已进入商业化进程的最后阶段。下一阶段将并行开展人工智能模型优化、硬件轻量化和量产测试。尤其值得一提的是，我们将同时进行算法改进，以提高各种空间环境下的数据精度，并优化设备性能，以减轻安装和操作负担。
AI工厂概念验证旨在实现95%以上的活动和异常检测准确率，并将误报率降低50%以上。该公司认为，未来若与闭路电视监控系统结合使用，该系统将超越简单的视频监控，发展成为能够提前预警异常信号的主动安全监控系统。
公司2028年的目标是实现20亿韩元的年度经常性收入（ARR）。随后，公司公布了一项计划，拟于2029年通过扩展人工智能API，转型为平台运营商。其中长期战略是摆脱以单一设备为中心的业务模式，发展成为一个可供各类服务和公司使用的数据平台。
梦想着护理行业的基础设施
随着人口老龄化、单人家庭增多以及隐私法规日益严格，无摄像头护理技术已不再是实验性质。以往的护理方式更接近于“观察”，而如今一种“无需观看即可理解”的趋势正在兴起。
尤其是在隐私保护需求日益增长的背景下，非接触式数据收集正成为一种变革护理本质的因素，其意义远不止于简单的技术选择。这是因为，它使得建立能够及早发现风险和异常迹象的机制成为可能，而无需干预个人的日常生活。
这些变化与将医疗保健重新定义为数据驱动型基础设施而非单纯服务的发展趋势相符。未来，随着“生活方式数据”与保险、医疗保健、智能家居和公共福利系统的融合，极有可能形成一个以“生活方式数据”为中心的新生态系统。
无需亲自照看就能保护他人。AirFit 所解决的问题远不止于简单的产品，它正逐步接近老龄化社会必须选择的下一代护理标准。
« Garantir la sécurité sans caméras »… Yeom Bo-young, PDG d’AirFit, révolutionne la prise en charge des personnes âgées grâce au Wi-Fi
La question de la sécurité des personnes âgées vivant seules fait l'objet de discussions depuis longtemps. Si certaines collectivités locales ont recommandé l'installation de caméras de vidéosurveillance pour une surveillance en temps réel, les réactions sur le terrain ont été mitigées. En particulier, les femmes âgées vivant seules hésitaient souvent à faire installer des caméras par crainte d'atteinte à leur vie privée.
Il existait des solutions alternatives comme les sonnettes d'alarme ou les capteurs de consommation électrique, mais leurs limites étaient évidentes. En cas d'urgence, il était difficile d'intervenir si l'on ne pouvait pas appuyer directement sur un bouton, et il était ardu d'évaluer précisément l'état d'une personne à partir des seules données de consommation.
De ce fait, « trouver un moyen d’assurer la sécurité tout en protégeant la vie privée » demeure depuis longtemps un défi non résolu.
C’est ainsi qu’AirFit, créée en septembre 2025, a vu le jour. Cette start-up de santé sans contact gère la santé et la sécurité grâce au Wi-Fi, sans caméra ni dispositif portable. Nul besoin de porter quoi que ce soit, et nul ne craint d’être filmé. On peut dire que le marché des soins, jusque-là fermé, s’ouvre peu à peu.
L'ère où « Wi-Fi » rime avec « santé »
Le cœur d'AirFit repose sur la technologie Wi-Fi CSI (Channel State Information). Alors que les méthodes RSS classiques se contentent d'examiner la puissance du signal, la technologie CSI analyse les variations de phase et d'amplitude sur différentes fréquences. Ceci permet de détecter même les mouvements humains les plus infimes.
En termes simples, il peut détecter si une personne a bougé, est tombée ou présente un comportement inhabituel dans un espace donné, sans pour autant capturer son visage ou son apparence comme le ferait un appareil photo.
L'intelligence artificielle embarquée a été combinée à cette technologie. L'analyse des données collectées étant effectuée directement sur l'appareil, les risques de fuite de données personnelles sont réduits et la réactivité est accrue. Le PDG, M. Yeom, explique : « Nous avons atteint une précision de classification supérieure à 90 % selon les normes de R&D et l'avons vérifiée par des tests spatiaux concrets. »
Les premières réactions des utilisateurs étaient également claires. Nombre d'entre eux ont commenté : « C'est pratique car il n'est pas nécessaire de le porter » et « Je me sens en sécurité car ce n'est pas une caméra ». Le fait qu'il suscite une faible résistance de la part des personnes âgées et de leurs aidants a notamment été cité comme un atout.
Actuellement, AirFit se concentre sur la détection des chutes et l'analyse de l'activité. Cependant, l'entreprise envisage un avenir beaucoup plus vaste. On prévoit qu'à mesure que le modèle se perfectionnera, il sera capable d'analyser les cycles de sommeil, les changements de comportement et les rythmes circadiens, permettant ainsi de prédire les signes précoces de démence et de détecter les anomalies de santé.
Le PDG Yeom a déclaré : « Il s'agit d'une solution optimisée pour une société vieillissante, car elle peut accumuler naturellement des données sans changer le quotidien des utilisateurs », ajoutant : « Elle deviendra une plateforme de soins de santé basée sur les données du mode de vie, plutôt qu'un simple appareil. »
L'intégration à l'infrastructure existante a également nécessité des tâtonnements. La connexion directe s'est avérée impossible en raison des différences de structure des données par rapport aux systèmes de vidéosurveillance, et des faux positifs sont apparus initialement du fait des variations de la couverture Wi-Fi dans les différents espaces.
L'entreprise a résolu le problème grâce à un étalonnage adapté à l'environnement, des valeurs seuils adaptatives et une normalisation des API. Elle a ainsi créé une structure qui s'intègre facilement aux systèmes existants.
En 2025, des demandes de brevet connexes ont également été déposées. Les composants principaux comprennent un algorithme qui effectue la reconnaissance d'activité et l'estimation de la consommation d'énergie sans contact, ainsi qu'une structure de traitement embarquée. Afin de valider la technologie, un article a été publié dans KCI et un article est en cours de préparation pour SCI.
Stratégie d'expansion s'étendant du B2C au marché public
AirFit se prépare à la commercialisation en vue d'un lancement en 2027. L'entreprise a mis en place une double stratégie : démarrer ses ventes B2C par financement participatif dès son lancement, tout en s'étendant simultanément aux marchés B2B et B2G. Cette approche vise à évaluer rapidement la réaction des utilisateurs sur le marché initial, tout en ciblant une forte demande émanant des secteurs public et institutionnel.
Dans un premier temps, le plan consiste à obtenir rapidement l'adhésion du marché et à collecter des données via un modèle d'abonnement individuel. À mesure que la base d'utilisateurs s'élargit, l'objectif est d'acquérir des données et des habitudes d'utilisation réelles et de les intégrer à l'amélioration du service. Par la suite, la stratégie prévoit d'étendre progressivement le champ d'application aux établissements de soins, aux logements sociaux, aux villes intelligentes et aux entreprises de services à la personne, s'implantant ainsi dans les secteurs B2B et B2G. L'enjeu n'est pas simplement de vendre des produits, mais de créer une structure réutilisable dans divers contextes.
Le produit a actuellement atteint un niveau de maturité technologique (TRL) de 6 à 7, permettant ainsi des tests de validation sur le terrain. Cela signifie que la technologie est validée en conditions réelles d'utilisation et qu'elle entre dans sa phase finale de commercialisation. La prochaine étape consistera à perfectionner le modèle d'IA, à alléger le matériel et à réaliser des tests de production en série. Plus précisément, des améliorations algorithmiques visant à accroître la précision des données dans divers environnements spatiaux et une optimisation du dispositif afin de réduire les contraintes d'installation et d'exploitation seront menées simultanément.
Le prototype d'AI Factory vise à atteindre une précision de détection d'activité et d'anomalies supérieure à 95 % et à réduire le taux de faux positifs de plus de 50 %. L'entreprise estime qu'à l'avenir, combiné à la vidéosurveillance, il pourra évoluer au-delà de la simple surveillance vidéo pour devenir un système de surveillance proactive de la sécurité, capable de signaler les signes anormaux à l'avance.
L'objectif pour 2028 est un chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) de 2 milliards de wons. Par la suite, un plan a été dévoilé pour devenir un opérateur de plateforme en développant les API d'IA en 2029. La stratégie à moyen et long terme consiste à s'éloigner d'un modèle économique centré sur un seul appareil et à se développer en une plateforme de données utilisable par divers services et entreprises.
Rêver d'infrastructures pour le secteur des soins
Face au vieillissement de la population, à l'augmentation du nombre de ménages d'une seule personne et au renforcement des réglementations en matière de protection de la vie privée, les technologies de soins sans caméra ne relèvent plus de l'expérimentation. Alors que les méthodes de soins existantes s'apparentaient davantage à une surveillance, une tendance se dessine désormais vers une approche plus humaine, axée sur la compréhension sans la vision.
Face à la demande croissante de protection de la vie privée, la collecte de données sans contact transforme en profondeur la nature même des soins, dépassant le simple choix technologique. Elle permet en effet de mettre en place des dispositifs capables de détecter les risques et d'identifier précocement les signes anormaux, sans perturber le quotidien des personnes.
Ces changements s'inscrivent dans la tendance à redéfinir les soins non plus comme un service, mais comme une infrastructure axée sur les données. Il est également fort probable qu'un nouvel écosystème centré sur les « données liées au mode de vie » se forme à l'avenir, en interaction avec les systèmes d'assurance, de santé, de maisons intelligentes et de protection sociale.
Une solution pour protéger une personne sans la surveiller physiquement. Les questions auxquelles AirFit répond dépassent le simple cadre d'un produit et abordent les normes des soins de demain, auxquelles une société vieillissante devra faire des choix.