표준 기록 → AI 분석 → 실행 연결 → 환류(학습). 하나의 파이프라인으로 개인 맞춤과 운영 자동화를 실현하는 DAL의 기반 기술입니다. 의료·돌봄·교육·웰니스·공공 등 어디서든 동일하게 적용됩니다.
"분산·비표준 데이터를 표준 기록으로 정렬하고, AI가 분석해 개인 맞춤 실행으로 잇는 통합 인프라"
DAL의 독자 기술인 AI 디지털케어로그는 행동·학습·치료·반응·생활습관·임상 데이터 등다양한 시계열 기록을 표준화된 디지털 로그로 수집·연결하고, 이를 AI(머신러닝·강화학습·집단지능 분석)으로 해석하여개인별 맞춤형 서비스를 제공합니다. 또한 축적된 데이터를 통해 지금까지 고착화된 기존 기준의 한계를 넘어, 새로운 기준과 발견을 가능하게 하는 지능형 기록·분석·케어 기술로서 의료·돌봄·교육·웰니스 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.
발생 위치와 형태가 제각각인 의료·교육·돌봄 데이터를 공통 스키마로 구조화하여 연결합니다.
데이터 호환성 강화 및 장기적 추적 가능
텍스트·시계열·영상·센서 데이터를 결합해 개인 상태와 집단 패턴을 동시에 분석합니다.
정확한 개인 맞춤 해석과 새로운 집단적 발견
AI 분석 결과를 바탕으로 치료·교육·생활 관리 실행안을 제시하고 전문가와 기관을 매칭합니다.
실제 실행으로 이어지는 AI 기반 맞춤 지원
디지털케어로그는 의료·돌봄·교육을 넘어, 사람이 기록하거나 발생시키는 모든 행위를 데이터화하여 AI로 최적화할 수 있는 범용 플랫폼입니다. 즉, 특정 산업에 국한되지 않고 인간 활동 전반에 적용 가능한 확장성을 지닙니다. 이러한 확장성을 바탕으로, 현장 시스템 전반의 한계를 데이터 표준화와 AI로 단계적으로 개선합니다.
가정·현장·기관·앱·디바이스 등 출처마다 형식이 달라 연결과 통합 분석이 어렵습니다.
조직/도메인 전체 관점의 분석과 재현성이 떨어집니다
사람·사건·기간을 잇는 타임라인/에피소드 모델이 없어 역할·조직 간 인수인계에서 맥락이 끊깁니다.
적시 개입과 책임/성과 추적이 어려워집니다
일괄 지침·커리큘럼·워크플로우로는 개인/상황별 반응을 충분히 반영하기 어렵습니다.
성과 편차가 커지고, 불필요 개입·부작용·비효율이 늘어납니다
소표본·단기 파일럿·실험실 중심 데이터에 의존하여 장기·대규모의 실제 효과를 반영하기 어렵습니다.
의사결정의 편향과 불확실성이 커지고, 혁신 속도가 느려집니다
4단계 선순환 구조로 지속적 가치 창출
동의·권한을 바탕으로 다양한 출처 데이터를 도메인 표준 스키마(FHIR/Ed‑Fi/xAPI/Open mHealth 등)로 정규화·가명처리
멀티모달 AI로 상태/리스크 추정, 상관·원인 탐색, 권고 후보 생성(추천·매칭·우선순위)
전문가 검토(HITL) 후 권고·매칭·알림 실행, 워크플로우/캘린더/메시징·파트너 API 연동
실행 결과·성과지표 재기록 → 개인화 업데이트·모델 재학습(연합/온라인) → A/B·모니터링으로 지속 개선
핵심 혁신: 각 단계가 유기적으로 연결되어 데이터가 축적될수록 개인화가 업데이트되고, 연합/온라인 학습으로 모델이 정교해지며, 더 정확한 개입과 운영 최적화가 이루어집니다.
레이어와 서브 모듈 체계(중복 제거·일관성 강화)
멀티채널 입력을 수용하고 표준 스키마로 정규화하여 안정적으로 연동합니다.
도메인 표준 준수와 상호운용성 강화
규제 준수와 개인정보 보호를 전제로 데이터를 활용합니다.
보호와 활용의 균형 설계
타임라인/에피소드 모델로 맥락을 보존하고 상관·경보·권고를 생성합니다.
장기 추적·재현 가능한 분석
멀티모달 AI로 해석·예측·추천을 수행하고 개인화합니다.
범용 모델 + 도메인 특화 + 개인화 결합
맞춤 계획을 실행 가능한 태스크로 전개하고 협업을 오케스트레이션합니다.
분석→실행의 마지막 1m 연결
성과를 계량화하고 개인화·모델을 지속 개선합니다.
데이터가 쌓일수록 똑똑해지는 선순환
AI 디지털케어로그의 핵심 기술이 어떻게 작동하는지 구체적으로 설명합니다
사용자 동의와 역할별 권한을 설정하고, 모든 활동을 감사 이력으로 기록합니다.
사용자·담당자·전문가·관리자가 일상·지원·학습·의료 정보를 텍스트/사진/영상/음성으로 입력합니다.
품질 검증과 표준 형식 변환을 수행하고, 민감 정보는 안전하게 처리합니다.
텍스트·시계열·이미지/영상 데이터를 AI가 이해할 수 있는 특징으로 변환하고, 기록 간 맥락을 연결합니다.
NLP·시계열·컴퓨터비전·강화학습을 결합해 패턴과 위험 신호를 탐지하고, 결과를 예측합니다.
개인 맞춤 케어 계획과 치료 개입 옵션을 생성하고 설명 가능한 근거를 제공합니다.
전문가가 검토·수정·확정하고, 관련자와 공유하여 협업합니다.
역할별 대시보드와 알림으로 실행을 지원하며, 현장 환경을 고려해 오프라인 입력도 동기화합니다.
이행도와 성과지표를 자동 집계하고, 피드백과 데이터를 반영해 개인화·모델을 지속 개선합니다.
NLP·시계열·CV·강화학습·대규모 멀티모달·개인화 엔진 등 Layer 4의 서브 모듈 상세
Natural Language Processing
AI 기반 초거대 언어모델을 활용하여 사용자의 일상 기록과 상담 요청을 정확하게 이해하고 분석합니다.
Time-Series Analysis
LSTM · Transformer 기반 모델을 적용하여 시간의 흐름에 따른 행동 패턴과 치료 효과 변화를 정밀하게 분석합니다.
Computer Vision
CNN · Vision Transformer 기반 이미지·비디오 분석을 통해 사용자의 행동과 감정 상태를 시각적으로 정확하게 파악합니다.
Reinforcement Learning
Q-Learning · Policy Gradient · Actor-Critic을 활용하여 개인별 최적의 개입 전략을 지속적으로 학습하고 개선합니다.
Large-Scale AI Engines
AI·BERT 계열 LLM, Vision Transformer, Multi-Modal AI를 통합하여 도메인·협력기관 기반의 대규모 데이터셋을 학습하고 범용성과 정밀성을 확보합니다.
Advanced Personalization
고급 AI 기술을 통해 치료의 새로운 패러다임을 제시하고 개인별 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
위의 6가지 AI 기술이 유기적으로 결합되어 멀티모달 데이터를 통합 분석하고, 개인별 맞춤형 계획을 생성하는 강력한 AI 디지털케어로그 시스템을 구축합니다.
기존 한계를 뛰어넘는 Real-World Evidence (RWE) 기반 혁신
일상 행동 패턴과 활력징후를 AI로 분석하여 치매 조기 신호 탐지를 지원하도록 설계되었습니다.
기존: 단발성 검사 → 우리: 지속 모니터링
조기 신호 탐지 가능성 향상, 개입 시기 최적화
약물 반응·부작용을 지속 추적하여 개인별 용량·조합 제안을 지원합니다(의료진 검토 전제).
기존: 표준 프로토콜 → 우리: 적응형 조정(near‑real‑time)
효과 향상, 부작용 저감 (프로토콜·개인·환경에 따라 상이)
행동·정서·교육 데이터를 통합 분석하여 발달 단계별 맞춤 개입을 지원합니다.
기존: 주관적 평가 → 우리: 객관적 데이터 기반
맞춤 계획 수립, 가족·기관 만족도 상승
기존 대규모 임상시험 대비 예상 60-80% 비용 절감, 보호자·환자 자가 기록 참여로 수집 비용 최소화
기존: 대규모 임상시험 → 우리: 현장 중심 자가 기록
연구 비용 대폭 절감, 더 많은 연구 진행 가능
병원 EMR과 실시간 연동하여 임상 데이터와 생활 데이터를 통합 분석, 연구 신뢰성 강화
기존: 분리된 데이터 → 우리: 통합 분석 플랫폼
더 정확한 진단·치료, 연구 품질 향상
플래그십(임상 혁신) 외 확장형 도메인 사례
AI 디지털케어로그의 본질은 “사람의 행위·경험·상태를 기록 → AI 분석 → 맞춤형 최적화 → 집단지능 학습”입니다. 따라서 특정 산업에 국한되지 않고, 다양한 분야에 범용적으로 적용할 수 있습니다.
운전 로그(급가속/급제동/도로 유형 등) 표준화 → 개인 맞춤 보조·보험 연계·리스크 가이드
업무 패턴·피로도·성과 로그 → 번아웃 조기 신호 탐지, 생산성 최적화 전략 제안
훈련·경기 기록·부상 이력 → 개인 훈련 계획 최적화, 집단 데이터로 트레이닝 베스트 프랙티스 도출
감정 일기·수면·활동 로그 → 스트레스 원인 분석, 우울/불안 조기 신호 파악 및 맞춤 가이드
※ 예시는 확장 가능성을 보여주기 위한 것이며, 적용 시 도메인 규제·안전 기준을 준수합니다.
기술의 성과를 객관적으로 증명하는 KPI
도메인별 커버리지 %
표준 필드 적용 비율
알람 정확도(예: PPV)
환자/사용자 안전 관련
추천→상담→등록
서비스 매칭 성과
IRB/PoC 진행 수
연구/파트너십
60-80%
기존 임상시험 대비 예상
3-5배
실시간 vs 기존 주기적 수집
10배+
현장 중심 대규모 모집
95%+
주요 병원 시스템 호환
기존 방식 대비 혁신적 개선 효과
파트너와의 빠른 연동을 위한 표준화된 인터페이스
FHIR/REST/GraphQL 기반 통합 인터페이스
빠른 파트너 온보딩 도구
역할 기반 최소 권한 모델