케어내비 - 고령 환자 동행 AI 디바이스

고령화 사회로 진입하며 대형 병원의 복잡성은 증가하는 반면, 이를 이용하는 주된 계층인 고령층의 디지털 문해력은 이를 따라가지 못하는 디지털 소외계층 문제에 주목했습니다. 실제 부모님과 대학병원을 동행하며 느꼈던 복잡한 동선의 불편함을 개인적 경험에 그치지 않고, 통계청의 의료서비스 이용 실태 데이터와 건강보험심사평가원의 병원 현황 데이터를 분석했습니다.

그 결과, ‘초고령 인구의 증가’와 ‘대형 병원의 구조적 복잡성’이 충돌하는 지점에서 발생하는 사회적 비용을 절감하기 위해, AI 기반 환자 맞춤형 동행 디바이스 및 통합 관제 솔루션 ‘케어내비’ 를 기획했습니다. 단순한 길 안내를 넘어, 기술이 소외된 이들에게 가장 인간적인 형태로 다가가고자 했습니다.

역할

팀장으로서 기획 전반을 이끌고, 핵심 기능의 기술적 타당성을 검증하는 3단계 PoC 과정을 맡았습니다.

3단계 PoC

1. 실내 측위 및 최단 경로 탐색 알고리즘

GPS가 닿지 않는 병원 실내에서의 정밀한 위치 추적을 위해 UWB와 WiFi RTT 기술을 도입한 하이브리드 측위 시스템을 설계하고, 병원의 복잡한 층간 구조와 복도, 진료실을 노드와 엣지로 추상화하여 그래프 데이터 구조로 모델링했습니다.

또한 단순 거리 기준이 아닌, 엘리베이터 대기 시간과 고령자의 보행 속도를 가중치로 반영한 다익스트라 알고리즘을 직접 구현했습니다. 이를 통해 고령 환자에게 가장 안전하고 빠른 ‘최적 경로’를 실시간으로 산출하는 데에 성공했습니다.

2. NLP 기반 상황 인지 및 TTS 안내 시스템

단순한 방향 지시를 넘어, 환자의 진료 맥락을 이해하는 ‘AI 동반자’ 를 구현했습니다. 환자의 전자의무기록 데이터와 연동된 시나리오를 설계하여, CT 촬영 2시간 전 금식 안내나 채혈실 대기 순번 알림 등 필요한 정보를 적시에 제공하는 로직을 구축했습니다.

또한 고령층의 청력을 고려한 주파수 대역의 음성을 합성하여, “오른쪽으로 도세요"가 아닌 “조심히 오른쪽으로 천천히 이동해주세요” 와 같은 정서적 케어 메시지를 생성하는 데모를 구현했습니다.

3. 가상 시뮬레이션을 통한 병원 운영 효율화 데이터 분석

이 솔루션이 환자뿐만 아니라 병원 경영에도 기여할 수 있음을 입증하기 위해 데이터 분석 시뮬레이션을 수행했습니다. 파이썬으로 가상의 환자 500명의 이동 로그 데이터를 생성해 병원 내 병목 현상이 발생하는 시간대와 장소를 히트맵으로 시각화하고, 대기 시간을 단축할 수 있는 인력 재배치 인사이트를 도출하여 심사위원들에게 솔루션의 B2B 사업 타당성을 어필했습니다.

결과

기존의 고가 안내 로봇이 가진 비용적 한계와 공간적 제약을 극복하고, 저비용 IoT 디바이스로 다수의 환자를 동시에 케어할 수 있는 확장성을 제시했습니다. 아이디어 단계에 머무르지 않고, 핵심 기술(경로 탐색, 상황 인지, 데이터 분석)을 실제 코드로 구현하여 기술적 실현 가능성을 입증해 높은 평가를 받아 최우수상(전주정보문화산업진흥원장상) 을 수상했습니다.

기술이 인간을 소외시키는 것이 아니라 인간을 더 깊이 이해하고 도울 수 있게끔 하고 싶다는 가치관을 가지고, 우리 사회의 사각지대를 밝힐 수 있는 솔루션을 구현하고 싶습니다.