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INTEGRATED CARE DATA ARCHITECTURE
Integrated Care Data Architecture

From Fragmented Records to Structured Intelligence

Why Architecture Matters

통합돌봄은 서비스의 문제가 아니라 데이터 구조의 문제입니다.
현재 한국의 돌봄·의료·행정 시스템은 서로 다른 언어를 사용합니다:

Medical HL7 FHIR, ICD-10 등 정형 표준
Care 비정형 자연어 기록 (식사량, 정서 반응, 케어 메모)
Admin 수가·급여 중심 코드 체계
문제는 연결이 아니라 구조입니다.
Core Design Principle

Integrated Care Data Architecture는 4단 구조로 설계됩니다:

Layer 0 — Raw Event Layer
Layer 1 — Structured Tagging Layer
Layer 2 — Knowledge Object Layer
Layer 3 — Intelligence & Orchestration Layer
Layer 0 — Raw Event Layer
(현장의 실제 데이터)
  • 수기 기록
  • 센서 로그
  • 보호자 피드백
  • 행정 코드
  • EMR 이벤트
이 레이어는 정제되지 않은 현실 데이터입니다.
아직 분석 가능 상태가 아닙니다.
Layer 1 — Structured Tagging Layer
(Data Protocol의 핵심 역할)
Data Standardization

비정형 돌봄 언어 → Standard Care Tags

"밥 거의 못 드심" → NUTRITION_INTAKE_LOW
"오늘 많이 우심" → EMOTIONAL_DISTRESS_FLAG
Semantic Mapping

Care ↔ Medical ↔ Admin 매핑

Care TagMedical CodeAdmin Impact
FALL_RISK_HIGHICD-10 R29추가 방문 관리
APPETITE_DROPR63영양관리 필요
Interoperability Object

개별 이벤트를 기관 종속 기록이 아닌 환자 중심 데이터 객체로 전환합니다.

Layer 1의 본질
Layer 1은 데이터를 표준화하는 계층입니다. 아직 판단을 하지 않습니다.
Layer 2 — Knowledge Object Layer
(Neuro-Symbolic 구조의 핵심)

Layer 1에서 태깅된 데이터는 다음 구조로 변환됩니다:

  • RiskObject
  • CarePatternObject
  • EventSequenceObject
  • ComplianceObject
  • OutcomeObject

이 레이어에서 시간 흐름이 연결되고, 맥락이 생성되며, 상태 변화가 추적됩니다.

즉, “데이터”가 “지식 객체”로 진화합니다.
Layer 1Layer 2
태깅맥락 연결
정규화상태 모델링
단일 이벤트시계열 객체
구조화지식화
Layer 1 없이는 Layer 2가 존재할 수 없습니다.
Layer 3 — Intelligence & Orchestration Layer

이 레이어에서 CareGuard Engine, Profiling Engine, 그리고 CareOS가 상호작용합니다.

CareGuard Engine과의 관계
CareGuard는 Hybrid Intelligence Engine입니다 (Rule-Based + Probabilistic).
  • Knowledge Object 입력
  • 룰 기반 평가 수행
  • 확률 모델 기반 위험도 계산
  • Alert / Escalation / Monitoring 실행

단기 위험 예측, 상태 변화 감지, 이상 패턴 감지는 CareGuard의 확률 축이 담당합니다.
향후 CareGuard는 장기 예측 및 케어 경로 최적화를 수행하는 CarePath Engine으로 진화할 수 있습니다.

Data Protocol → Knowledge Object → CareGuard Hybrid Trigger
Profiling Engine과의 관계
Profiling Engine은 위험 예측 엔진이 아닙니다. 시설–수급자–요양보호사 간의 최적 매칭을 위한 특성 분석 모델입니다.
입력 구조:
  • Micro Signals (개인 행동 패턴, 반응성 로그, 수행 기록)
  • Macro Context (시설 EQC, 사고 패턴, 운영 응답 구조)
  • Trait Stabilization (반복 패턴에서 추출된 안정 특성)
수행하는 것:
  • Feature Extraction
  • Trait Modeling
  • Compatibility Scoring
  • Matching Optimization

위험 확률 계산은 수행하지 않습니다. (CareGuard 담당)
Data Protocol은 Profiling Engine의 기반 인프라입니다.
다시 말해, Profiling Engine 역시 Raw Data를 직접 사용하지 않습니다.
반드시 다음 과정을 거칩니다.

Raw → Tag → Knowledge Object → Feature Vector
CareOS의 구조적 재정의
Operational + Intelligence Orchestration Layer

CareOS는 단순 인터페이스가 아닙니다.
통합돌봄 모니터링, 서비스 연계 관리, 판정 보조, 케어 계획 제안, 정책 시뮬레이션 등을 수행할 수 있습니다.

그러나 CareOS 자체가 판단을 생성하는 것이 아니라,
CareGuard의 위험 판단, CarePath의 경로 제안, Profiling의 매칭 최적화 결과를
통합·조정·제안하는 Orchestrator 역할을 수행합니다.

구조 관계

Raw Data
↓
Data Protocol (Layer 1 & 2)
↓
CareGuard (Risk & Monitoring) / Profiling (Matching Intelligence)
↓
CareOS (Orchestration & Decision Interface)
전체 아키텍처 다이어그램
[ Raw Care/ Medical/ Admin Data ]
Layer 1: Tagging & Mapping
Layer 2: Knowledge Objects
CareGuard (Hybrid Engine)
Profiling (Matching Model)
CareOS (Operational + Intelligence Orchestrator)
Strategic Implication

세만AI는 단순 매칭 기업이 아님, 단순 AI 분석 기업도 아님, 단순 데이터 인프라 기업도 아님

세만AI는:
Structured Care Intelligence Architecture Company
SemanAI Policy Positioning 제안
  • 상호운용성 기반 구조
  • 확장 가능한 태그 체계
  • 모듈형 미들웨어 설계
SemanAI의 통합돌봄 데이터 아키텍처 선언
Integrated Care는 연계가 아니라 구조입니다.
Data Protocol은 구조를 만들고
CareGuard는 구조 위에서 판단하며
Profiling Engine은 구조 위에서 매칭을 최적화합니다.
CareOS는 그 전체를
운영하고, 조정하고, 제안하는
Intelligence Orchestrator입니다.