AI Agent와 RAG를 기반으로 한 노인 치매 위험도 예측 서비스
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작성자 시스템운영팀 작성일25-10-02 10:37 조회69회 댓글0건-
- 프로젝트 표지
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- 기획 배경
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- 개발 목표
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- 흐름도
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- DB 스키마
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- 주요 시연 화면 캡쳐
| 프로젝트 제목 | AI Agent와 RAG를 기반으로 한 노인 치매 위험도 예측 서비스 | ||
|---|---|---|---|
| 과정명 | 생성형 AI 기반 서비스 개발자 양성 | ||
| 발표일 | 2025.03.26 ~ 2025.09.18 | 담당강사 | 김성호 강사 |
| 팀원&담당파트 | (조장) 김윤지 | 치매 위험도 예측 모델, Flask 연동, RAG 기반 생성형 AI 챗봇 | |
| 김예진 | MCI 기반 치매 발생 시점 예측, Flask 연동, RAG 기반 생성형 AI 챗봇 | ||
| 홍세나 | UI 구현, Kakao Map API 기반 치매센터 안내 서비스, Flask 연동, RAG 기반 생성형AI 챗봇 | ||
| 공동작업 | 기획 / 요구사항 분석 | ||
| 주제 및 목적 | - 고령화 사회에서 증가하고 있는 치매 문제에 대해 빠르게 대응하기 위해, 개인 건강·생활습관 데이터를 활용하여 치매 위험을 조기 예측 및 예방할 수 있는 서비스를 제작 | ||
| 내용 | - 건강·생활습관 데이터 입력 → 치매 위험 예측 - MCI·기저질환 기반 치매 발생 시점 예측 - RAG 기반 챗봇으로 치매 정보/센터 안내 - Kakao Map API 연동 치매센터 위치 제공 |
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| 특장점 | - 개인 입력 데이터를 활용한 맞춤형 예측 서비스 - 결과를 그래프·표로 제공해 이해도 향상 - 지도 API 연계로 치매센터 위치를 직관적으로 확인 - 챗봇 기반 치매 정보 제공으로 활용성 강화 |
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| 사용기술 및 개발환경 | - 언어/프레임워크: Python, Flask, Java, JavaScript, HTML/CSS - DB: Oracle 11g, Chroma DB - ML: RandomForest, LightGBM, XGBoost - 기타: Pandas, Numpy, Chart.js, Hugging Face, Kakao Map API, GitHub |
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