Research & Data연구와 데이터

1. What the AI learns from1. AI가 배우는 것

Deep Horus learns from the real life records of 971,871 people collected and organised by our institute. No health data is used — only four inputs: sex, date of birth, place of birth and current residence.

딥호루스는 연구소가 수집·정리한 실제 생애 기록 971,871명을 학습했습니다. 건강 정보는 쓰지 않고, 성별·생년월일·출생지·현재 거주지 네 가지만 사용합니다.

From the date of birth, the AI also reads values built with Babylonian mathematics and the base-60 system, and from the places, their latitude and longitude. Place matters: in our model, the place where a person lives is the single largest factor among the inputs.

생년월일에서는 바빌로니아 수학과 60진법으로 만든 값을, 장소에서는 위도·경도 좌표를 함께 읽습니다. 특히 사는 곳은 딥호루스 모델에서 입력 정보 가운데 가장 큰 비중을 차지합니다.

2. How we validate2. 어떻게 검증하나요

Before training, 30,000 people were set aside and never shown to the AI. After training, we predicted their life cycles and compared them with what really happened. This is the honest way to measure a prediction model.

학습 전에 30,000명을 따로 떼어 AI에게 전혀 보여 주지 않았습니다. 학습이 끝난 뒤 이분들의 생애주기를 예측해 실제 결과와 비교했습니다. 예측 모델의 실력을 정직하게 재는 방법입니다.

In November 2026 we retrained the AI with 971,871 records (previously about 200,000). Compared on the same 30,000 people, the new model came closer to what really happened than the previous one.

2026년 11월, 약 20만 명이던 학습 데이터를 971,871명으로 늘려 AI를 다시 학습했습니다. 같은 30,000명으로 비교했을 때 새 모델이 이전 모델보다 실제 결과에 더 가깝게 예측했습니다.

3. Why place matters — research3. 사는 곳이 왜 중요한가 — 연구 근거

• Finkelstein, Gentzkow & Williams (2021), American Economic Review — People who move to areas with longer life expectancy go on to live longer themselves; place itself has an effect.
  거주 지역을 옮긴 사람들을 추적한 연구로, 기대수명이 긴 지역으로 옮긴 사람의 수명이 실제로 늘어나 "장소 자체의 효과"가 있음을 보였습니다.
• Chetty et al. (2016), JAMA — Life expectancy differs widely by area, even among people with the same income.
  같은 소득이라도 사는 지역에 따라 기대수명이 크게 다르다는 것을 보였습니다.

4. What the result is — and is not4. 결과의 의미와 한계

The result is a statistical reference showing how 100 people with the same conditions are distributed across ages. It is not a medical diagnosis and not a fixed future. Individuals can differ by many years.

결과는 같은 조건의 100명이 어느 나이대에 어떻게 분포하는지를 보여 주는 통계적 참고 자료입니다. 의학적 진단이나 확정된 미래가 아니며, 개인은 여러 해 차이가 날 수 있습니다.