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PHASE 1: THE SENSES
From Noise
To
Signal
데이터 수집 및 전처리 (Data Ingestion)
안심케어다이어리의 비정형 텍스트, IoT 센서의 신호, 외부 공공 데이터를 실시간으로 수집하고,
온톨로지 스키마에 맞게 정제(Enrichment)
하여 의미 있는 '지식 조각'으로 변환합니다.
RAW INPUTS
📱
🏛️
⌚
ETL
LLM Engine
KNOWLEDGE
JSON-B
⚡
1a. Real-time Stream
Source
안심 케어 다이어리 (App), 간호 기록, IoT 센서
Trigger
사용자 '저장' 버튼 클릭 즉시 (Event Driven)
Tech Stack
Apache Kafka / AWS Kinesis
📦
1b. Batch Data
Source
공공 데이터 포털(자격정보), 외부 파트너 의료기관
Mechanism
Daily Batch Sync (매일 밤 동기화)
Purpose
수요자 프로파일(Profile) 최신 상태 유지
✨
1c. Enrichment
Action
원천 데이터(Raw)를 온톨로지 스키마에 매핑하고
의미(Meaning)
를 부여
Process (LLM)
비정형 메모("열이 좀 있네")를 정형 데이터로 변환
// INPUT (Text)
"어르신이 식사를 반만 드시고 미열이 있어요"
// OUTPUT (Ontology Object)
{
"Diet_Intake": "50%",
"Symptom": ["Fever", "Anorexia"],
"Risk_Flag": true
}
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