플러스프로젝트 배경
문제점
병원과 같은 기관 및 조직 내 문서가 공유 드라이브, 클라우드, 개인 PC 등 여러 경로에 분산되어 직원들이 필요한 자료를
신속히 찾기 어렵습니다.
파일명 규칙의 불일치로 중복 작업과 검색 비효율이 발생하며,문서가 개인 PC에만 저장될 경우 퇴사·이동 시 지식 손실 위험이 큽니다. 이로 인해 업무 연속성과 생산성이 저하됩니다.
프로젝트 목표
본 프로젝트는 다음 세 가지 목표를 중심으로 지능형 문서 관리 시스템을 구축합니다.
- 통합 검색: 여러 저장소를 동시에 탐색하여 위치에 상관없이 문서를 신속하게 검색
- AI 기반 답변: 문서 내용까지 분석해 자연어 질문에도 정확한 정보 제공
- 문서 손실 방지: 중앙 저장소를 통한 안전한 보관으로 퇴사·이동 시에도 지식 자산 유지
핵심 기술 포인트
- 정확한 검색: AI·시맨틱 검색을 활용해 파일명과 내용 모두 분석
- 중앙화 관리: 모든 문서를 안전한 허브에 통합해 중복 제거 및 효율 향상
- 보안 강화: 역할 기반 접근 제어(RBAC)로 민감 문서 보호 및 권한별 접근 보장
병원과 같은 기관 및 조직 내 문서가 공유 드라이브, 클라우드, 개인 PC 등 여러 경로에 분산되어 직원들이 필요한 자료를
신속히 찾기 어렵습니다.
파일명 규칙의 불일치로 중복 작업과 검색 비효율이 발생하며,문서가 개인 PC에만 저장될 경우 퇴사·이동 시 지식 손실 위험이 큽니다. 이로 인해 업무 연속성과 생산성이 저하됩니다.
프로젝트 목표
본 프로젝트는 다음 세 가지 목표를 중심으로 지능형 문서 관리 시스템을 구축합니다.
- 통합 검색: 여러 저장소를 동시에 탐색하여 위치에 상관없이 문서를 신속하게 검색
- AI 기반 답변: 문서 내용까지 분석해 자연어 질문에도 정확한 정보 제공
- 문서 손실 방지: 중앙 저장소를 통한 안전한 보관으로 퇴사·이동 시에도 지식 자산 유지
핵심 기술 포인트
- 정확한 검색: AI·시맨틱 검색을 활용해 파일명과 내용 모두 분석
- 중앙화 관리: 모든 문서를 안전한 허브에 통합해 중복 제거 및 효율 향상
- 보안 강화: 역할 기반 접근 제어(RBAC)로 민감 문서 보호 및 권한별 접근 보장
프로젝트 성과
24/7 AI 챗봇 가용성
AI 기반 정신 건강 챗봇을 설계 및 배포하여 99.9%의 가동 시간을 달성, 사용자가 언제든 즉각적인 지원과 동반 서비스를 받을 수 있도록 했습니다. 챗봇은 높은 응답성 및 맥락 이해 능력을 보여주었으며.
개인화 정확도
사용자 진행 상황과 행동 패턴을 기반으로 동적으로 교육 및 개입을 제공하는 개인 맞춤형 알고리즘을 구현했습니다. 이 시스템은 85% 이상의 관련성과 만족도를 바탕으로 개인 맞춤형 추천을 효과적으로 제공합니다.
사용자 참여도
두 플랫폼 모두 높은 채택률을 달성했으며, 평균 일일 활성 사용자 세션은 15분에서 20분 사이였습니다. 이는 두 플랫폼 모두 의미 있는 상호작용을 통해 사용자를 유치하고 유지하는 데 효과적임을 보여줍니다.
스트레스 모니터링 활용도
사용자 중 70% 이상이 해당 기능을 통해 자신의 정신 상태를 적극적으로 추적했으며, 이는 자기 인식을 높이고 선제적 정신 건강 관리에 기여했습니다.
핵심 기능
24/7 AI 기반 동반자
에이전트 기반 AI와 RAG 기술을 활용하는 챗봇은 사용자의 고유한 이력에 적응하여 일반적인 답변이 아닌 개인화되고 상황에 맞는 대화를 보장합니다.
개인 맞춤형 정신 건강 훈련
독자적인 추천 엔진이 각 사용자의 필요에 맞는 훈련과 대처 전략을 제안합니다. 이 훈련은 호흡법 안내, 저널링 프롬프트부터 인지행동치료(CBT) 기반 활동까지 다양합니다.
진행 단계
연구 및 시스템 설계
2024.10.
요구사항 분석을 수행하고 기존 저장소를 평가하며 전체 시스템 아키텍처를 설계합니다. 검색 알고리즘, AI 통합 방식, 보안 프레임워크를 정의합니다.
핵심 개발
2024.12.
문서 수집, 인덱싱, 저장을 위한 백엔드 서비스를 구축합니다. 중앙 저장소와 초기 검색 기능을 구현하며, 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 보안 계층을 수립합니다.
AI 통합 및 고도화
2025.03.
자연어 처리를 활용한 AI 기반 시맨틱 검색 및 Q&A 기능을 통합합니다. 파일명이 다른 유사 문서를 탐지하고 병합하는 알고리즘을 개발합니다.
테스트 및 최적화
2025.05.
기능, 성능, 보안 테스트를 수행합니다. 문서 보존 워크플로우를 검증하고, 부서 간 사용자 전환 시뮬레이션을 실행하며, 검색 정확도를 최적화합니다.
배포 및 롤아웃
2025.07.
시스템을 프로덕션 환경에 배포하고 기존 문서를 마이그레이션합니다. 사용자 온보딩과 교육을 진행하며, 문서 중앙 접근을 통한 업무 연속성을 보장합니다.
프로젝트 상세
정신 건강은 전 세계적으로 시급한 과제이지만,
기존 상담 서비스는 접근성·비용·이용 한계로 즉각적인 지원을 제공하지 못하고 있습니다.
사용자는 언제든 안전하게 정서 관리와 맞춤형 지원을 받을 수 있는 디지털 동반자를 필요로 합니다.
이 프로젝트는 의료 전문성과 AI 기술을 결합한 AI 기반 정신 건강 관리 플랫폼을 개발합니다.
사용자는 지속 모니터링, 개인 맞춤 훈련, 24시간 AI 상담을 통해 스스로 정신 건강을 관리할 수 있으며,
웹·모바일(iOS/Android) 환경에서 손쉽게 이용할 수 있습니다.
플랫폼은 LangChain + Azure OpenAI + RAG 기반의 Agentic AI로 공감적이고 의료 지침에 부합하는 응답을 제공합니다.또한 JWT 인증, RBAC, MongoDB + Pinecone 구조로 민감한 데이터를 안전하게 보호합니다.
기존 상담 서비스는 접근성·비용·이용 한계로 즉각적인 지원을 제공하지 못하고 있습니다.
사용자는 언제든 안전하게 정서 관리와 맞춤형 지원을 받을 수 있는 디지털 동반자를 필요로 합니다.
이 프로젝트는 의료 전문성과 AI 기술을 결합한 AI 기반 정신 건강 관리 플랫폼을 개발합니다.
사용자는 지속 모니터링, 개인 맞춤 훈련, 24시간 AI 상담을 통해 스스로 정신 건강을 관리할 수 있으며,
웹·모바일(iOS/Android) 환경에서 손쉽게 이용할 수 있습니다.
플랫폼은 LangChain + Azure OpenAI + RAG 기반의 Agentic AI로 공감적이고 의료 지침에 부합하는 응답을 제공합니다.또한 JWT 인증, RBAC, MongoDB + Pinecone 구조로 민감한 데이터를 안전하게 보호합니다.
플랫폼은 사용자의 기분 체크인, 저널링, 대화 감정 분석 등 입력 데이터를 AI 알고리즘으로 분석하여 스트레스 수준을 추정하고 단기적인 정신 건강 위험을 예측합니다.
