Hyper Field Intelligence Labs

We do not predict.
We compute the state
of reality.

우리는 예측하지 않습니다.
현실의 상태를
연산합니다.

我々は予測しません。
現実の状態を
演算します。

The only pure physics engine for AI.
Delivering Level 2 Geometric State Data that no one else can produce.

AI를 위한 유일한 순수 물리 엔진.
그 누구도 생산할 수 없는 Level 2 기하학적 상태 데이터를 공급합니다.

AIのための唯一の純粋物理エンジン。
他の誰にも生成できないLevel 2 幾何学的状態データを提供します。

3Verified Domains검증 도메인検証済ドメイン
0Core Code Changes코어 코드 변경コアコード変更
0.9971ROC AUC (Seismic)ROC AUC (지진)ROC AUC（地震）
139×Probability Gain vs ETASETAS 대비 확률 이득ETAS比 確率利得
Based on 100% Recall · 0.72% Alarm Rate | ETAS M≥6 Recall: 0% 100% 재현율 · 0.72% 경보율 기준 | ETAS M≥6 재현율: 0% 100%再現率・0.72%警報率基準 | ETAS M≥6再現率：0%
ROC AUC: g_c 20-threshold sweep · 12 events · retrospective ROC AUC: g_c 20단계 임계값 스윕 · 12개 이벤트 · 후향적 분석 ROC AUC: g_c 20段階閾値スイープ · 12イベント · 後向き分析
Physics engine layer · Domain switching via input adapter replacement only 물리 엔진 레이어 기준 · 입력 어댑터 교체만으로 도메인 전환 物理エンジンレイヤー基準 · 入力アダプター交換のみでドメイン切替
Metrics on GEUFT v1.0 baseline · v2.0 revalidation in progress GEUFT v1.0 기준 결과 · v2.0 재검증 진행 중 (수치 변동 가능) GEUFT v1.0 基準 · v2.0 再検証中（数値変動の可能性）
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01 — Thesis

AI learned every fluid dynamics equation ever written. It still sinks.

AI는 모든 유체역학 공식을 학습했지만, 수영을 하면 물속으로 가라앉습니다.

AIはあらゆる流体力学の公式を学びましたが、泳げば水中に沈みます。

Today's AI systems have learned from the vast text, images, and video humanity has accumulated. Yet most of it is a projection of reality, recorded through human-designed observation systems. 76% of AI researchers see current scaling alone as unlikely to reach AGI.

현재의 AI 시스템은 인간이 축적한 방대한 텍스트, 이미지, 영상을 학습했습니다. 그러나 대부분은 인간이 설계한 관측 체계를 통해 기록된 현실의 투영과 결과입니다. AI 연구자의 76%는 현재 방식의 스케일링만으로 AGI에 도달하기 어렵다고 봅니다.

現在のAIシステムは、人類が蓄積した膨大なテキスト・画像・映像を学習しました。しかしその大半は、人間が設計した観測体系を通して記録された現実の投影と結果です。AI研究者の76%は、現在の方式のスケーリングだけではAGIに到達しにくいと見ています。

What is missing is not simply more data. It is physical grounding — the capacity to compute the internal geometric state of reality that does not appear directly in the observations of any single camera, sensor, or language model.

부족한 것은 단순히 더 많은 데이터가 아닙니다. 물리적 접지(Physical Grounding) — 개별 카메라·센서·언어모델의 관측값에는 직접 나타나지 않는 현실의 내부 기하학적 상태를 연산하는 능력입니다.

足りないのは、単により多くのデータではありません。物理的接地（Physical Grounding） — 個々のカメラ・センサー・言語モデルの観測値には直接現れない、現実の内部幾何学的状態を演算する能力です。

HYPERFINT LABS builds the physics layer that supplies AI with this capacity.

HYPERFINT LABS는 AI에 이 능력을 공급하는 물리 계층을 구축합니다.

HYPERFINT LABSはAIにこの能力を供給する物理レイヤーを構築します。

L2 — Geometric State DataHYPERFINT LABS Only
Geometric state scalar (g₀₀), intrinsic time (τ), tunneling probability, phase transition thresholds — computed from physics laws, not extracted from observations.
기하학적 상태 스칼라(g₀₀), 고유 시간(τ), 터널링 확률, 위상 전이 임계점 — 관찰에서 추출한 것이 아닌, 물리 법칙으로부터 연산된 데이터.
幾何学的状態スカラー（g₀₀）、固有時間（τ）、トンネリング確率、相転移閾値 — 観測からの抽出ではなく、物理法則から演算されたデータ。
OUTPUT → g₀₀, BHS score, CRITICAL / ELEVATED state
L1 — Observational DataBig Tech Saturated
Text, images, video, sensor readings — surface phenomena captured through optical and linguistic instruments.
텍스트, 이미지, 영상, 센서 데이터 — 광학 및 언어 도구를 통해 포착된 표면 현상.
テキスト、画像、映像、センサーデータ — 光学・言語的手段で捉えた表層現象。
Text corpus, CCTV, satellite imagery, market tickers
L0 — Raw Physical Reality
The unobserved state of nature itself. Tectonic stress 10km deep. Capital flow geometry before collapse. The territory, not the map.
관측되지 않은 자연 그 자체의 상태. 지하 10km의 지각 응력. 붕괴 전 자본 흐름의 기하학적 구조. 지도가 아닌 영토 그 자체.
観測されていない自然そのものの状態。地下10kmの地殻応力。崩壊前の資本フローの幾何学的構造。地図ではなく、領土そのもの。
02 — The HYPER-PRISM Engine

One engine. Zero code changes.
Every domain computable.

하나의 엔진. 코드 변경 제로.
모든 도메인 연산 가능.

一つのエンジン。コード変更ゼロ。
あらゆるドメインを演算。

The engine computes Level 2 Geometric State Data — geometric state scalar, intrinsic time, tunneling probability — as domain-invariant physical quantities. Only the input adapter changes between domains.

엔진은 Level 2 기하학적 상태 데이터 — 기하학적 상태 스칼라, 고유 시간, 터널링 확률 — 를 도메인 불변 물리량으로 연산합니다. 도메인 간 변경되는 것은 입력 어댑터뿐입니다.

エンジンはLevel 2幾何学的状態データ — 幾何学的状態スカラー、固有時間、トンネリング確率 — をドメイン不変の物理量として演算します。ドメイン間で変更されるのは入力アダプターのみです。

MARS 3 — Financial Markets

Capital Phase Transitions

자본 위상 전이

資本の相転移

Computes the thermodynamic structure of capital flow. Diagnoses market state through geometric state scalar — not price prediction, but reality-state computation.

자본 흐름의 열역학적 구조를 연산합니다. 기하학적 상태 스칼라를 통해 시장 상태를 진단합니다 — 가격 예측이 아닌 현실 상태 연산입니다.

資本フローの熱力学的構造を演算します。幾何学的状態スカラーによる市場状態を診断します — 価格予測ではなく、現実状態の演算です。

gc ≈ 1.25Critical threshold임계 역치臨界閾値
MARS 4 — Seismic Dynamics

Tectonic Stress Accumulation

지각 응력 축적

地殻応力蓄積

Computes subsurface stress structure across fault systems. 14 events verified across 6 countries (M5.5–M9.0), where the statistical baseline achieves 0% recall on M≥6.

단층 시스템 전반의 지하 응력 구조를 연산합니다. 6개국 14개 지진(M5.5–M9.0)이 검증되었으며, 통계 기준선은 M≥6에서 재현율 0%입니다.

断層システム全体の地下応力構造を演算します。6カ国14地震（M5.5–M9.0）で検証が完了しており、統計ベースラインはM≥6で再現率0%です。

14/14Events · 6 countries이벤트 · 6개국イベント · 6カ国
GEUFT — Theoretical Foundation

Geometric State Framework

기하학적 상태 프레임워크

幾何学的状態フレームワーク

The theoretical foundation of the HYPER-PRISM ENGINE. A proprietary in-house framework that describes the state of complex systems geometrically — the basis for a single physics core to operate across domains, and the foundation of GaaS (Grounding-as-a-Service) and hallucination control.

HYPER-PRISM ENGINE의 이론적 기반입니다. 복잡계의 상태를 기하학적으로 기술하는 자체 개발 프레임워크로, 단일 물리 코어가 도메인과 무관하게 작동하는 근거이자, GaaS(Grounding-as-a-Service)와 할루시네이션 제어의 토대가 됩니다.

HYPER-PRISM ENGINEの理論的基盤です。複雑系の状態を幾何学的に記述する自社開発フレームワークであり、単一の物理コアがドメインに依存せず作動する根拠であると同時に、GaaS（Grounding-as-a-Service）とハルシネーション制御の基盤となります。

Single Core단일 코어単一コアDomain-agnostic · GaaS · AI Safety도메인 무관 · GaaS · AI Safetyドメイン非依存 · GaaS · AI Safety
MARS 5 — ICU Biodynamics

Hemodynamic Cascading Failure

혈역학적 연쇄 붕괴

血行動態カスケード障害

Treats the human body as a coupled multi-physics system. Computes cascading failure thresholds across cardiovascular, respiratory, and metabolic subsystems.

인체를 결합된 다중 물리 시스템으로 처리합니다. 심혈관, 호흡, 대사 하위 시스템 전반의 연쇄 붕괴 임계점을 연산합니다.

人体を結合された多重物理システムとして処理します。心血管、呼吸、代謝サブシステム全体のカスケード障害閾値を演算します。

Verification Pending검증 대기 중検証保留中Data acquisition phase데이터 확보 단계データ取得段階

gc ≈ 1.25 (finance) and gc ≈ 1.20 (seismic) — critical thresholds derived independently across entirely different domains with zero shared code. The financial and seismic validations were conducted independently with no cross-referencing; on post-hoc comparison, the two thresholds were found to have formed independently within a very close range. This points to the possibility that different complex systems share a common critical structure. This is the foundation of our AI safety layer and physical grounding. The same engine computes and observes the critical state of an LLM's internal state space, and on a critical breach, its kill-switch blocks the hallucinated output before it is generated. Cross-domain validation is not a separate product but the process of proving this methodology.

gc ≈ 1.25 (금융)과 gc ≈ 1.20 (지진) — 단 한 줄의 코드 공유도 없이 전혀 다른 도메인에서 독립적으로 도출된 임계값입니다. 금융 도메인 검증과 지진 도메인 검증은 서로의 결과를 참조하지 않고 독립적으로 수행되었으며, 사후 비교에서 두 임계값이 매우 가까운 범위에 독립적으로 형성되었음을 확인하였습니다. 이는 서로 다른 복잡계가 공통된 임계 구조를 가질 가능성을 보여줍니다. 이것이 우리 AI 안전 계층과 물리적 접지의 토대입니다. 동일한 엔진이 LLM 내부 상태공간의 임계상태를 연산·관측하고, 임계 돌파 시 킬스위치가 환각 출력을 생성 전에 차단합니다. 도메인 검증은 별도의 제품이 아니라 이 방법론이 유효함을 입증하는 과정입니다.

gc ≈ 1.25（金融）とgc ≈ 1.20（地震）— コード共有ゼロで、全く異なるドメインにおいて独立して導出された臨界値です。金融ドメイン検証と地震ドメイン検証は互いの結果を参照せず独立して実施され、事後の比較において、両臨界値が非常に近い範囲に独立して形成されていることを確認しました。これは、異なる複雑系が共通の臨界構造を持つ可能性を示しています。これが当社のAI安全レイヤーと物理的グラウンディングの基盤です。同一のエンジンがLLM内部状態空間の臨界状態を演算・観測し、臨界突破時にキルスイッチがハルシネーション出力を生成前に遮断します。ドメイン検証は別個の製品ではなく、この方法論の有効性を実証するプロセスです。

03 — Grounding-as-a-Service
RAG gives AI a textbook about swimming. GaaS gives AI the physics of buoyancy itself.
RAG가 AI에게 단순히 수영 교본을 쥐여주는 것이라면, GaaS는 AI에게 '부력'이라는 물리 법칙 자체를 이식하는 것입니다.
RAGがAIに単に水泳の教科書を手渡すものだとすれば、GaaSはAIに「浮力」という物理法則そのものを移植するものです。
Stage 01
Ingest
수집
取込
Raw domain signals enter the HYPER-PRISM Engine — market microstructure, seismic waveforms, biosignals, grid telemetry.
원시 도메인 신호가 HYPER-PRISM 엔진에 유입 — 시장 미시구조, 지진파, 생체신호, 전력망 텔레메트리.
生のドメイン信号がHYPER-PRISMエンジンに流入 — 市場ミクロ構造、地震波形、生体信号、電力網テレメトリ。
L0 → Engine
Stage 02
Compute
연산
演算
Physics-law computation produces L2 Geometric State Data: g₀₀, τ, tunneling probability, BHS scores, phase state classification.
물리 법칙 연산이 L2 기하학적 상태 데이터를 생산: g₀₀, τ, 터널링 확률, BHS 점수, 기하학적 상태 분류.
物理法則演算がL2幾何学的状態データを生成: g₀₀、τ、トンネリング確率、BHSスコア、幾何学的状態分類。
Engine → L2 Data
Stage 03
Ground
접지
接地
L2 data streams into LLM context via MCP / API. The model reasons on physical reality — not probabilistic word patterns.
L2 데이터가 MCP / API를 통해 LLM 컨텍스트로 스트리밍. 모델은 확률적 단어 패턴이 아닌 물리적 현실에 기반하여 추론합니다.
L2データがMCP / API経由でLLMコンテキストにストリーミング。モデルは確率的単語パターンではなく物理的現実に基づいて推論します。
L2 → LLM Context
Standard RAG
— Retrieves text from document databases
— L1 observational data only
— Deterministic guardrails on a dynamical system
— Cannot detect physics-level critical states
— 문서 데이터베이스에서 텍스트를 검색
— L1 관찰 데이터만 사용
— 동적 시스템에 결정론적 가드레일 적용
— 물리 수준의 임계 상태 감지 불가
— 文書データベースからテキストを検索
— L1観測データのみ使用
— 動的システムに決定論的ガードレールを適用
— 物理レベルの臨界状態を検知不可
GaaS via HYPER-PRISM
◆ Computes physical state from first principles
◆ L2 geometric state data — previously nonexistent
◆ Identifies singularities in system dynamics
◆ Provides physical cognition, not text retrieval
◆ 제1원리에서 물리적 상태를 연산
◆ L2 기하학적 상태 데이터 — 이전에 존재하지 않던 데이터
◆ 시스템 동역학의 특이점 식별
◆ 텍스트 검색이 아닌 물리적 인지 제공
◆ 第一原理から物理状態を演算
◆ L2幾何学的状態データ — 従来存在しなかったデータ
◆ システム力学の特異点を識別
◆ テキスト検索ではなく物理的認知を提供
04 — Hallucination Control
Hallucination is not a bug —
it is a critical transition of internal state.
할루시네이션은 결함이 아니라,
내부 상태의 임계 전이입니다.
ハルシネーションは欠陥ではなく、
内部状態の臨界遷移です。

Hallucination emerges and locks in the moment an LLM's internal state space breaches a critical point. This is not our hypothesis — it is a phenomenon multiple independent studies have already observed. Yet most existing detectors are trained ML probes that fail to generalize across datasets. This is exactly where training-free pure physics computation is needed.

할루시네이션은 LLM 내부 상태공간이 임계점을 돌파하는 순간 발생·고착됩니다. 이는 우리의 가설이 아니라, 다수의 독립 연구가 이미 관측한 현상입니다. 그러나 기존 탐지법은 대부분 학습된 ML 프로브로, 데이터셋 간 일반화에 실패합니다. 여기서 학습 없는 순수 물리 연산이 필요합니다.

ハルシネーションは、LLM内部状態空間が臨界点を突破する瞬間に発生・固着します。これは我々の仮説ではなく、複数の独立研究がすでに観測した現象です。しかし既存の検知法の多くは学習されたMLプローブであり、データセット間の一般化に失敗します。ここに、学習なしの純粋物理演算が必要となります。

Real-time Internal State · Kill-Switch
Critical Threshold internal state value
The state value approaches the threshold — the instant it breaches, the kill-switch blocks the output before generation.
상태값이 임계값에 접근 → 돌파하는 순간 킬스위치가 출력을 생성 전 차단.
状態値が臨界値に接近 → 突破する瞬間、キルスイッチが出力を生成前に遮断。
The kill-switch provides the block signal; the system then chooses the response.
킬스위치는 차단 신호를 제공하고, 이후 대응은 시스템이 선택합니다.
キルスイッチは遮断信号を提供し、以降の対応はシステムが選択します。
— System's safe responses, triggered by the block signal —
— 차단 신호로 시스템이 선택하는 안전 대응 —
— 遮断信号でシステムが選択する安全な対応 —
⏸
Hold
Withhold the response instead of emitting a wrong output
잘못된 출력을 내보내지 않고 응답을 보류
誤った出力を出さず応答を保留
↻
Regenerate
Re-reason with physical grounding data
물리 접지 데이터로 재추론 유도
物理接地データで再推論を誘導
⇧
Escalate
Hand off to human judgment in high-risk settings
고위험 환경에서 인간 판단으로 이관
高リスク環境で人間の判断へ移管

The engine's hallucination-control technology has already been validated in two domains — finance and seismic. Across a 37-year financial backtest and 14 historical earthquakes, the critical threshold and kill-switch operated as designed. Hallucination control is not an unknown challenge, but the application and extension of proven technology.

엔진의 할루시네이션 제어 기술은 이미 금융·지진 두 도메인의 검증 과정에서 유효함이 확인되었습니다. 37년 금융시장 검증과 14건 역사적 지진 검증에서 임계값·킬스위치가 작동했습니다. 할루시네이션 제어는 미지의 도전이 아니라, 검증된 기술의 적용과 확장입니다.

エンジンのハルシネーション制御技術は、すでに金融・地震の二つのドメインの検証過程で有効性が確認されています。37年間の金融市場検証と14件の歴史的地震検証において、臨界値・キルスイッチが作動しました。ハルシネーション制御は未知の挑戦ではなく、検証済み技術の適用と拡張です。

Existing Detectors
기존 탐지법
既存の検知法
— Trained ML probes
— Dataset-dependent
— Fails to generalize
— 학습된 ML 프로브
— 데이터셋 의존
— 일반화 실패
— 学習されたMLプローブ
— データセット依存
— 一般化に失敗
HYPER-PRISM
◆ Training-free pure physics
◆ Model-independent
◆ Blocks before generation
◆ 학습 없는 순수 물리 연산
◆ 모델 독립
◆ 생성 전 차단
◆ 学習なしの純粋物理演算
◆ モデル非依存
◆ 生成前に遮断
05 — Delivery

The Missing Physics Layer on the Path to AGI

AGI로 가는 길에 빠진 물리 계층

AGIへの道に欠けている物理レイヤー

We supply the grounding data that LLM companies and World Model builders cannot produce internally. Four delivery channels, one engine.

LLM 기업과 월드 모델 빌더가 자체적으로 생산할 수 없는 접지 데이터를 공급합니다. 4개 전달 채널, 하나의 엔진.

LLM企業やワールドモデル構築者が内部で生産できない接地データを供給します。4つの配信チャネル、1つのエンジン。

What we supply is the L2 Geometric State Data layer itself — the physical grounding LLMs lack. Finance and seismic are validations that prove one methodology across domains, not separate products.

우리가 공급하는 것은 L2 기하학적 상태 데이터 계층 그 자체 — LLM이 결여한 물리적 접지입니다. 금융·지진은 하나의 방법론이 여러 도메인에서 유효함을 입증하는 검증이며, 별도의 제품이 아닙니다.

当社が供給するのはL2幾何学的状態データ層そのもの — LLMが欠く物理的グラウンディングです。金融・地震は一つの方法論が複数のドメインで有効であることを実証する検証であり、別個の製品ではありません。

MCP

Anthropic Path

Native Model Context Protocol integration. L2 data streams directly into Claude's context window.

네이티브 Model Context Protocol 연동. L2 데이터가 Claude의 컨텍스트 윈도우에 직접 스트리밍.

ネイティブModel Context Protocol統合。L2データがClaudeのコンテキストウィンドウに直接ストリーミング。

API

REST / Function Calling

OpenAI-compatible function calling wrapper. Standard JSON schema for any LLM provider.

OpenAI 호환 함수 호출 래퍼. 모든 LLM 제공자를 위한 표준 JSON 스키마.

OpenAI互換ファンクションコーリングラッパー。全LLMプロバイダー向け標準JSONスキーマ。

SaaS

PRISM Mirror Dashboard

Real-time GaaS dashboard streaming the L2 Geometric State Data computed by the engine. Enterprise web interface.

엔진이 연산·생성한 L2 기하학적 상태 데이터를 실시간 공급하는 GaaS 대시보드. 엔터프라이즈 웹 인터페이스.

エンジンが演算・生成したL2幾何学的状態データをリアルタイム供給するGaaSダッシュボード。エンタープライズWebインターフェース。

License

Tier 1 On-Premise

Full engine deployment behind your firewall. HSM+TEE source protection. For sovereign AI programs.

방화벽 내 풀 엔진 배포. HSM+TEE 소스 보호. 주권 AI 프로그램 대상.

ファイアウォール内フルエンジン展開。HSM+TEEソース保護。ソブリンAIプログラム向け。

28+
Patents Filed
특허 출원
特許出願
118+
Claims
청구항
請求項
2 Axes
Orthogonal Protection
직교 보호 축
直交保護軸
06 — Leadership

From the hands behind trusted infrastructure.

신뢰 인프라를 만들어 온, 그 손에서.

信頼インフラを築いてきた、その手から。

Phillip Son (Changbai Son), Founder & CEO of HYPERFINT LABS
Phillip Son
Changbai Son손창배ソン・チャンベ
Founder & CEO
  • Chip O/S — development & supply
  • Chip O/S 개발·공급
  • Chip O/S 開発・供給
  • T-money · e-Passport — first-of-its-kind development & deployment (INFOTRUST)
  • T-money · 전자여권 최초 개발·공급 (INFOTRUST)
  • T-money · 電子パスポート 世界初の開発・供給 (INFOTRUST)
  • Twin-Card · biometric authentication (TWINNING)
  • Twin-Card · 생체 정보 기반 인증 (TWINNING)
  • Twin-Card · 生体認証 (TWINNING)
  • Prior venture: global VC funding (DFJ · Nikko Ant Capital · JAIC, et al.) · M&A exit
  • 이전 창업: 글로벌 VC 투자 유치 (DFJ · Nikko Ant Capital · JAIC 등) · M&A Exit
  • 前回の起業: グローバルVC投資 (DFJ · Nikko Ant Capital · JAIC 他) · M&A Exit
The experience of engineering critical infrastructure now builds the physical safety layer for AI.
인프라를 설계한 경험이, AI의 물리적 안전망을 만듭니다.
インフラを設計した経験が、AIの物理的セーフティレイヤーを築きます。
07 — Contact

Build on the
physics layer.

AI에 물리적 현실을
접지하세요.

AIに物理的現実を
接地してください。

For partnership inquiries, research collaboration, and enterprise licensing. We supply the data your models need to be grounded in physical reality.

파트너십 문의, 연구 협력, 엔터프라이즈 라이선스. 모델이 물리적 현실에 접지되기 위해 필요한 데이터를 공급합니다.

パートナーシップのお問い合わせ、研究協力、エンタープライズライセンス。モデルが物理的現実に接地するために必要なデータを供給します。

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Headquarters
Seoul, Republic of Korea
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Focus Areas
LLM Grounding · AI Safety · Hallucination Control
Delivery
MCP · API · SaaS · On-Premise License