ZONE 3 SYSTEM ARCHITECTURE

Public & Private Dual-Track OS Convergence

단순 확장이 아닌, 돌봄 인프라 OS로의 전환 구조

Zone 3는 단순한 시장 확장이 아닙니다.

Zone 1의 Risk Object 기반 임상 구조,
Zone 2의 Clinical Feedback Loop를 토대로
공공과 민간을 아우르는 돌봄 인프라 OS를 구축하는 단계입니다.

Architectural Foundation

Zone 1

구조 설계

Risk Object 기반 이벤트 구조화
의료·돌봄 리스크 온톨로지 설계
Human-in-the-Loop 판단 체계 정립

Zone 2

피드백 고도화

External Coordination Loop
Outcome 기반 확률 모델 보정
Profiling Engine 정교화

Zone 3

표준화 및 인프라화

데이터 표준 모델 확립
확률 기반 의사결정 지원 체계 확산
Public–Private 통합 OS 구축

Zone 3는 “새로운 기능 추가”가 아니라
기존 학습 기반 위에 추가 데이터를 흡수하며 운영 표준으로 확장하는 단계입니다.

Dual-Track Expansion Structure

A. Public Track

My Voice 기반 공공 돌봄 OS 구축

목표

보건소 건강관리 프로그램을 시작점으로 통합돌봄 운영의 데이터 표준을 구축

구조

등급 외 노인 대상 건강관리 프로그램 데이터 수집
예방 중심 리스크 프로파일링
지역 단위 돌봄 데이터 통합 구조화
정책 설계 지원 리포팅 모델 구축
통합돌봄 OS의 공공 표준화

핵심 원칙

AI는 정책 판단을 대체하지 않음
AI는 리스크 확률과 시그널을 제공
인간이 최종 의사결정 수행

목표: “공공 돌봄 인프라의 OS가 되는 것”

B. Private Track

Care Pro 기반 돌봄 공급 시장 OS 구축

목표

요양보호사 및 간병 인력 프로파일링을 통해 돌봄 공급 구조를 데이터 기반으로 재설계

구조

Care Pro 성향 벡터화
수급자 Risk Profile과 매칭 확률 모델 구축
시설 단위 운영 리스크 분석
재정·행정 데이터 통합 분석
운영 관제 및 의사결정 지원 체계 고도화

확장 방향

의료 리스크 → 운영 리스크
운영 리스크 → 재정 리스크
재정 리스크 → 행정 및 정책 리스크

목표: “시설 운영 통합 OS가 되는 것”

Convergence Layer

Public × Private Data Integration

공공 예방 데이터 + 민간 운영 데이터 = 통합 돌봄 온톨로지 확장

Zone 3의 핵심은 두 트랙의 통합입니다.

지역 단위 리스크 맵핑

공급-수요 균형 예측

인력 배치 확률 최적화

정책 효과 사전 시뮬레이션

Core Intelligence Stack

Zone 3는 새로운 AI를 만드는 단계가 아닙니다.
기존 확률 모델을 표준화된 인프라로 전환하는 단계입니다.

①

Ontology Layer

의료 리스크 관계 리스크 운영 리스크 재정 리스크

②

Probabilistic Modeling Layer

Outcome 기반 가중치 보정 Trait Refinement Threshold Dynamic Adjustment

③

Governance Layer

Human Override 보장 Audit Trail 구조 Decision Traceability

Structural Objective of Zone 3

Zone 1

리스크를 구조화했다.

Zone 2

리스크를 학습(검증 기반 확률 보정)시켰다.

Zone 3

리스크 관리 체계를
사회 인프라로 전환한다.

6. What Zone 3 Ultimately Becomes

공공 통합돌봄 OS

민간 시설 운영 OS

기술 확률 기반 의사결정 지원 표준

철학 AI는 판단하지 않는다. 인간이 판단한다.

Zone 3는 제품 확장이 아니라
돌봄 인프라 표준의 구축입니다.