부트캠프는 센서 데이터를,
현장이 신뢰하는 AI 서비스로 만듭니다.
사람의 걸음과 생산라인의 데이터를 수집하고 품질을 검증해,
건강관리 신호와 생산 품질 신호로 바꿉니다.
🖼️대표 이미지 자리public/images/hero-main.jpg
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부트캠프는 센서 데이터를,
About
헬스케어에서 검증한 센서 AI, 제조 현장으로 확장합니다.
㈜부트캠프는 센서 데이터의 수집·품질검증부터 AI 모델 설계·공인시험·현장 실증까지 하나의 파이프라인으로 수행하는 AI 기술기업입니다.
2022년 광주에서 설립된 이후, 4년간 고령자 1,000여 명의 보행 데이터를 직접 수집했습니다. AIWALKER 알고리즘의 KTC 공인시험 성적서를 확보하고, 생활체육 현장에서 데이터 수집과 통합 분석까지 수행하며 연구 결과를 실제 서비스로 연결해 왔습니다.
이 과정에서 축적한 핵심은 보행 알고리즘 하나가 아니라, 센서 데이터를 현장이 신뢰할 수 있는 판단 신호로 바꾸는 방법입니다. 같은 기술 코어를 SMT 생산라인의 설비·검사 데이터에 적용해 생산 품질과 운영 효율을 관리하는 제조 AX로 확장하고 있습니다.
성과와 검증 근거 보기About · 연혁
센서 AI의 검증에서,
제조 AX의 확장까지.
2022년 설립 이후 연구·특허·공인시험·현장 실증을 축적하며, 센서 데이터를 현장에서 작동하는 AI 서비스로 연결해 왔습니다.
2026
02월IEEE Internet of Things Journal 논문 게재
「고령자의 보행 패턴 분석 방법」 특허 등록
제10-2929814호
04월창업도약패키지 사업 선정(창업진흥원)
06월중기부 신속상용화 과제 착수 — Smart EMS Package 1.0
제조 AX 사업 진출
생활체육 현장 실증 — 파크골프장 데이터 수집
고령자 300명 규모 · 서구체육회 등 확산 준비
2025
04월산학연 Collabo R&D 본 사업 선정(중소벤처기업부)
광주대학교 낙상 예방 특허 통상실시권 기술이전
근감소증 스크리닝 관련 특허 3건 출원
한국정보기술학회논문지 논문 2편 게재
2024
초기창업패키지 사업 선정(창업진흥원)
산학연 Collabo R&D 예비과제 선정 「근감소증 AI 플랫폼」 착수
인체 대상 데이터 수집 본격화
보건복지부 공용 IRB 확보
08월KTC 공인시험성적
AIWALKER 보행분석 AI 알고리즘 신뢰성 확보
AI Walker 앱 구글 플레이스토어 등록
2023
창업성장기술개발 디딤돌 사업 선정(중소벤처기업부)
10월「근육 감소량 정량화 장치」 특허 출원
11월한국융합과학회지 논문 게재
보행속도에 따른 고령자 건강지표 설계
2022
06월(주)부트캠프 설립
광주광역시 남구
예비창업패키지 선정(창업진흥원)
EMS 모듈 시제품 개발
11월「고령자의 보행 패턴 분석 방법」 특허 출원
국제학술대회(ICET) 논문 발표
스마트폰 기반 낙상 감지 알고리즘
About · Leadership
기술을 설계하고, 현장까지 책임지는 리더십
부트캠프는 소프트웨어 개발·R&D 사업화 경험과 센서 데이터 분석·AI 모델 설계 역량을 중심으로, 대학·공인시험기관·실증기관·제조 컨소시엄과 함께 기술을 현장 서비스로 완성합니다.
대표이사
김민석
기술기획 · 제품화 · 현장 실행
26년간의 소프트웨어 개발·기술기획 경험을 바탕으로 정부 R&D 기획부터 제품화, 공인시험, 현장 실증과 제조 AX 확장을 총괄합니다.
- 소프트웨어 개발·기술기획 26년
- 정부 R&D 누적 수행 규모 약 37.6억원
- GIST 연구원 출신
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Features
측정부터 변화 확인까지,
현장에서 운영되는 건강관리 흐름
01 — 데이터 수집
평소의 걸음을 데이터로 수집합니다
시설에서 간편하게 체크인한 뒤 평소처럼 걸으면 스마트폰 센서가
걸을 때의 움직임 데이터를 조용히 수집합니다.
특별한 동작이나 새로 배울 것은 없습니다.
📷
feature-01-walk.jpg햇살 좋은 파크골프장을 자연스럽게 걷는 어르신, 주머니 속 스마트폰
● 데이터 수집 중 — 보행 패턴 확인
02 — AI 분석
수집한 보행 데이터를 분석해,
근육 건강 관리 신호로 바꿉니다
AIWALKER가 보행속도·걸음수·보폭 등 보행 특성을 분석하고,
결과를 이해하기 쉬운 단계별 근육 건강 관리 신호로 제공합니다.
📷
feature-02-kiosk.jpg키오스크 화면 앞에서 결과를 확인하며 미소 짓는 어르신
근육 건강 관리 신호 확인
03 — 변화 추적
한 번의 결과보다,
개인의 변화를 확인합니다
측정 기록을 누적해 자신의 이전 결과와 변화 추이를 확인합니다.
다른 사람과 단순 비교하지 않고, 개인의 변화 흐름을 중심으로
근육 건강 관리 정보를 살펴봅니다.
📷
feature-03-app.jpg앱의 6개월 추이 그래프가 표시된 스마트폰 화면 클로즈업
개인 변화 추이
● 이전 기록과 비교
● 이전 기록과 비교
04 — 보호자 연계
본인 동의 아래,
보호자와 변화를 공유합니다
실버케어링크를 통해 본인 동의 범위에서 보호자가
변화 추이와 알림을 함께 확인할 수 있습니다.
일상에서 변화를 꾸준히 살펴볼 수 있도록 본인과 보호자를 연결합니다.
📷
feature-04-family.jpg출근길 지하철에서 보호자 앱 알림을 확인하는 40대 자녀
연구·공인시험·현장 데이터로 검증해 왔습니다.
오차율 8% 이하
보행속도·걸음수·보폭
KTC 공인시험 기준
KTC 공인시험 기준
1,000여 명
누적 인체 데이터
IRB 승인 절차에 따라 4년간 직접 수집
IRB 승인 절차에 따라 4년간 직접 수집
6편
SCI 1편·KCI 4편·학술대회 1편
보행·근육건강 연구 성과
보행·근육건강 연구 성과
6건
보행·근육건강·낙상예방
관련 등록·출원
관련 등록·출원
약 37.6억원
누적 R&D 수행 규모
설립 이후 주관·참여 과제 기준
설립 이후 주관·참여 과제 기준
R&D TO FIELD
연구에서 현장으로, 검증에서 확산으로.
2022 — 2024 · 검증 완료
보행분석 기술 개발·공인시험
스마트폰 센서 기반 보행·행동·낙상 분석 알고리즘을 개발하고, KTC 공인시험으로 보행속도·걸음수·보폭의 오차율 8% 이하를 확인했습니다.
📷
tl-2022-ktc-test.png
KTC 공인시험
2024 — 2025 · 서비스 구현
AIWALKER 서비스 개발
AIWALKER 앱을 개발하고, 고령자 보행 데이터 수집부터 결과 확인과 개인 변화 추적까지 이어지는 서비스 흐름을 구현했습니다.
📷
tl-2024-aiwalker-app.png
AIWALKER 앱
2025 · 연구 고도화
근육 건강 관리 AI 고도화
누적 보행 데이터를 바탕으로 개인의 변화를 단계별 근육 건강 관리 신호로 제공하는 AI 모델을 고도화하고 관련 특허를 출원했습니다.
📷
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실버케어링크 UI
2026 · 현장 실증 중
생활체육 현장 실증
광주 서구체육회 파크골프장 리빙랩에서 고령자 보행 데이터를 수집하고, 측정·분석·결과 제공 전 과정의 현장 운영성을 검증하고 있습니다.
📷
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파크골프 현장 실증
2027+ · 확산 계획
실증 모델의 지역·전국 확산
광주·전남 체육·복지시설에서 실증 레퍼런스를 축적하고, 지자체와 운영기관이 반복 도입할 수 있는 AI 근육건강 체크존 모델로 확산하는 것이 다음 목표입니다.
FAQ
자주 묻는 질문
우리 시설에서도 시범 운영할 수 있나요?+
네. 공공 체육·복지시설과 지자체 사업 현장 등 고령자의 일상적인 보행이 이루어지는 공간에서 운영할 수 있습니다. 이용 대상과 공간, 운영 인력, 사업 목적을 확인한 뒤 소규모 현장 실증부터 도입 범위를 함께 설계합니다.
도입은 어떤 절차로 진행되나요?+
상담 → 운영환경 확인 → 실증 범위 협의 → 도입안 제안 순서로 진행합니다. 기존 시설 동선과 담당자의 운영 방식을 먼저 확인하고, 대상 인원과 운영 기간에 맞춰 필요한 구성을 제안합니다.
이용자는 어떻게 측정하나요?+
시설에서 간편하게 체크인한 뒤 평소처럼 걸으면 스마트폰 센서가 보행 데이터를 수집합니다. 별도의 복잡한 장비 조작 없이 이용할 수 있으며, 처음 이용할 때는 현장 담당자가 과정을 안내할 수 있습니다.
결과의 검증 근거는 무엇인가요?+
핵심 보행분석 알고리즘은 KTC 공인시험에서 보행속도·걸음수·보폭 모두 오차율 8% 이하를 확인했습니다. 연구·공인시험·현장 실증을 거쳐 측정부터 결과 제공까지의 서비스 흐름을 지속적으로 고도화하고 있습니다.
의료검사나 진단 서비스인가요?+
아닙니다. AIWALKER는 의료기기가 아닌 건강관리·스크리닝 서비스입니다. 결과는 개인의 변화를 확인하기 위한 참고 정보이며 진단·치료·처방을 제공하지 않습니다. 다만 이전 기록과 비교해 확인이 필요한 변화 신호가 나타나면, 의료기관 등 전문기관의 상담이나 검진을 고려하도록 안내합니다.
개인정보와 연구 데이터는 어떻게 관리하나요?+
개인정보 수집·이용 동의를 바탕으로 서비스에 필요한 범위의 데이터를 처리합니다. 연구 목적으로 활용할 때는 IRB 승인 절차와 연구계획에 따라 관리하며, 보호자·기관과의 결과 공유 범위도 이용자 동의를 기준으로 설정합니다.
FIELD PILOT
우리 시설에 맞는 현장 실증부터
시작할 수 있습니다.
고령자 이용 규모, 운영 공간과 측정 방식을 확인해 현장에 맞는 실증 범위와 도입 방안을 함께 설계합니다.
01 상담→
02 운영환경 확인→
03 실증 범위 협의→
04 도입안 제안
도입·실증 상담하기
bootcamp.co.ltd@gmail.com · 062-674-4911
광주 서구체육회 파크골프장 리빙랩
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MANUFACTURING AX · SMART EMS PACKAGE 1.0
공정 데이터를 연결하고,
AI를 현장에 안착시킵니다.
부트캠프는 자동차 전장 SMT 생산라인을 대상으로
제조 AI, 국제표준 연동, Roll-out Kit의 세 영역을 추진합니다.
공정 데이터를 분석해 작업자의 판단을 돕고, 이기종 설비를 표준으로 연결하며,
설치·교육·운영까지 반복 가능한 패키지로 완성해 국내외 생산거점 확산을 준비합니다.
화면을 클릭해 세 영역 보기 →
2026–2028 개발·실증 추진
MANUFACTURING AX · 3개 추진 영역
AI부터 표준 연동, 현장 확산까지.
세 가지 역할을 하나의 서비스로 연결합니다.
부트캠프는 공정 데이터를 읽는 AI, 이기종 설비를 연결하는 표준, 반복 도입을 가능하게 하는 Roll-out 체계를 함께 추진합니다.
01 · MANUFACTURING AI PACK
공정 데이터에서
품질 신호를 찾습니다.
SMT·Reflow 공정과 검사 데이터를 분석해 이상징후와 공정조건을 권고하는 기능을 개발합니다. 2차년도에는 작업자 승인 기반 반자동 운영으로 고도화합니다.
02 · GLOBAL STANDARD INTEGRATION
서로 다른 설비의
데이터를 연결합니다.
AAS·OPC-UA 기반으로 설비·생산·검사 데이터를 표준화해, 라인과 거점이 달라도 같은 구조로 연동할 수 있는 기반을 구축합니다.
03 · ROLL-OUT KIT
현장 운영 방식을
반복 가능한 제품으로 만듭니다.
설치 가이드·운영 SOP·교육·유지보수·다국어·확산 템플릿을 하나의 체계로 묶어 국내외 생산거점 도입을 준비합니다.
2026–2028 · 중기부 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업으로 개발·실증을 추진하고 있습니다.
최종 제품 · Smart EMS Package 1.0
WHY MANUFACTURING AX · 제조현장의 문제와 전환
데이터는 쌓이지만,
품질 개선으로 이어지지 않는 제조현장.
설비·공정·검사 데이터가 따로 움직이면 원인 추적과 조건 개선이 늦어집니다.
부트캠프는 데이터를 연결하고, AI 권고를 운영 절차와 확산 체계까지 이어지게 합니다.
분산된 설비·검사 데이터
장비와 시스템마다 데이터 형식이 달라 원인과 결과를 함께 보기 어렵습니다.
STANDARD INTEGRATION
국제표준 기반 데이터 연결
AAS·OPC-UA 기반 공통 구조로 연결해 AI와 운영 시스템이 활용할 기반을 구축합니다.
경험에 의존한 조건 조정
공정조건을 작업자의 경험과 반복 튜닝에 의존하면 판단 기준을 축적하기 어렵습니다.
MANUFACTURING AI
AI 권고와 작업자 판단
이상징후와 공정조건 권고를 제시하고 작업자가 확인·승인하는 방식으로 고도화합니다.
파일럿 중심의 단발 구축
라인과 거점이 바뀔 때마다 설치·교육·운영 절차를 다시 만들면 확산 비용이 커집니다.
ROLL-OUT KIT
반복 가능한 현장 확산
설치·교육·운영·유지보수 절차를 표준화해 국내외 생산거점 도입을 준비합니다.
데이터 연결→AI 판단 지원→현장 안착·확산
04 · MANUFACTURING AI PACK
공정 데이터를 분석해,
작업자의 판단을 돕습니다.
SMT·Reflow 공정과 검사 데이터를 분석해 이상징후와 공정조건을 권고하는 기능을 개발합니다.
처음부터 자동 제어하지 않고, 작업자가 확인하고 승인하는 단계적 운영을 목표로 합니다.
2026–2028 · 개발 및 현장 실증 추진 중
1차년도 · 권고형 BETA
데이터를 연결하고,
조건 권고의 근거를 만듭니다.
공정·검사 데이터를 구조화하고 이상징후 분석과 조건 권고 기능을 파일럿 환경에서 검증합니다.
데이터 구조화이상징후 분석조건 권고
2차년도 · 승인형 반자동 운영
작업자가 확인하고,
승인하는 운영으로 고도화합니다.
승인·명령·로그 체계와 모델 운영 기준을 정리하고 A/B 방식으로 현장 적용성을 검증합니다.
작업자 승인운영 이력현장 검증
05 · GLOBAL STANDARD INTEGRATION
서로 다른 데이터를,
표준으로 연결합니다.
장비·생산·검사 시스템마다 다른 데이터 형식과 의미를 AAS·OPC-UA 기반으로 정리해,
AI와 운영 시스템이 같은 기준으로 활용할 수 있는 연결 기반을 구축합니다.
2026–2028 · 표준 데이터 모델 및 커넥터 개발 추진 중
1차년도 · 표준 1차분
공통 데이터 구조를 정의합니다.
설비·생산·검사 데이터의 구조와 연동 인터페이스를 검증합니다.
2차년도 · 커넥터 확장
라인과 거점 간 연결 범위를 넓힙니다.
표준 커넥터를 확장해 반복 연동과 다거점 적용 기반을 강화합니다.
06 · ROLL-OUT KIT
한 번의 실증을,
반복 가능한 현장 도입으로 만듭니다.
AI 기능만 전달해서는 다른 라인과 거점에 안정적으로 안착하기 어렵습니다.
부트캠프는 설치·교육·운영·유지보수·다국어 현지화를 하나의 도입 체계로 제품화합니다.
2026–2028 · v0.5 검증 → v1.0 완성 추진 중
01
설치
설치 절차와 현장 설정을 정리해 초기 도입의 편차를 줄입니다.
02
운영
교육과 운영 SOP를 묶어 같은 기준으로 운영할 수 있게 합니다.
03
확산
유지보수·다국어·확산 체계를 제품화해 다거점 도입을 준비합니다.
07 · 프로젝트 컨소시엄 · 5개 기관
현장 실증과 제품화를,
함께 수행합니다.
부트캠프는 5개 기관 컨소시엄에서 제조 AI·국제표준 연동·Roll-out Kit의 세 영역을 맡아,
각 기관의 전문기술과 함께 Smart EMS Package 1.0 상용화를 추진합니다.
2026.06–2028.06 · 중기부 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업 공동 수행
BOOTCAMP · 공급기업
데이터 분석부터
현장 확산까지 연결합니다.
부트캠프는 세 영역을 맡아 수행하며, 단독 개발이 아닌 컨소시엄 협업으로 현장 적용성을 검증합니다.
Manufacturing AI이상징후 분석 · 조건 권고
Standard IntegrationAAS · OPC-UA 연동
Roll-out Kit설치 · 운영 · 확산 체계
도입기업 · 현장 실증
DH오토웨어
자동차 전장 SMT 생산라인과 제조 데이터를 기반으로 현장 실증을 수행합니다.
대표 공급기업 · 시스템 통합
컴퓨터메이트
EMS 실행 모듈과 운영 가시화 시스템의 통합을 담당합니다.
공급기업 · 검사 기술
미르기술
SPI·AOI 검사 데이터와 정밀 검사 기술을 제공합니다.
기획기관 · PMO
스마트컴퍼니
과제 구조화·성과관리와 사업화·확산 계획을 지원합니다.
08 · 국가 R&D 과제
국책과제로 개발하고,
현장에서 실증합니다.
중소벤처기업부 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업으로,
5개 기관이 24개월간 자동차 전장 SMT 생산라인의 제조 AX 상용화를 추진합니다.
공식 과제명글로벌 표준 만족 중견기업형 EMS 제조공정 고도화
개발·현장 실증 추진 중
24개월
개발·현장 실증 기간
2026.06–2028.06
5개 기관
컨소시엄 공동 수행
도입기업 · 공급기업 · 기획기관
3개 영역
부트캠프 수행 범위
제조 AI · 국제표준 연동 · Roll-out Kit
데이터 연계 기반→AI·표준 모듈 개발→현장 실증→Smart EMS Package 1.0
09 · 개발·실증 로드맵
광주에서 검증해,
국내외 확산을 준비합니다.
권고형 Beta와 데이터 연계 기반 검증으로 시작해, 승인형 반자동 운영과 표준 커넥터를 고도화하고,
Smart EMS Package 1.0의 제품화와 국내외 확산 준비로 이어갑니다.
현재 · 1차년도 · 기반 구축
권고형 Beta와
연계 기반을 검증합니다.
- 제품 구조·데이터 연계 기반 확정
- AI 엔진 v1·표준 1차분 검증
- Roll-out Kit v0.5 검증
2차년도 · 현장 고도화
작업자 승인형 운영으로
고도화합니다.
- 승인형 반자동 운영 고도화
- 표준 커넥터 연동 범위 확장
- 현장 실증과 운영 절차 보완
사업 종료 시점 · 제품화
v1.0으로 완성하고
확산을 준비합니다.
- Roll-out Kit v1.0 완성
- Smart EMS Package 1.0 완성
- 국내 타 라인·해외 거점 확산 준비
확산 방향 · 계획
광주 SMT 파일럿개발·현장 실증
→
국내 타 라인반복 도입 준비
→
해외 생산거점확산 목표
10 · 제조 AX 협업 문의
제조 AX, 현장 데이터와
실증 범위부터 함께 설계합니다.
설비·생산·검사 데이터의 연결 가능성과 AI 적용 범위를 확인하고, 현장 조건에 맞는 파일럿과 단계별 도입 방안을 함께 검토합니다.
제조기업
도입·현장 실증
생산라인 데이터와 운영 조건을 바탕으로 파일럿 범위를 검토합니다.
정부·연구·공급기관
R&D·컨소시엄 협력
공동개발, 실증과제, 지역·산업 확산 협력을 논의합니다.
VC·사업 파트너
기술·사업·투자 협의
제조 AX의 기술 로드맵과 사업화 방향을 공유합니다.
옆으로 밀어 넘기기클릭으로 넘기기
01 · 공통 AI 기술
걸음과 생산라인, 현장은 달라도 데이터의 신뢰를 만드는 과정은 같습니다.
부트캠프는 보행과 설비에서 발생한 센서 데이터를 수집하고 품질을 검증해, 현장에서 활용할 수 있는 AI 신호로 바꿉니다. 헬스케어에서 축적한 수집·분석·실증 역량을 제조 AX로 확장하고 있습니다.
부트캠프 · 공통 AI 파이프라인
현장 데이터를 신뢰 가능한 AI 신호로 전환
SOURCES → COMMON CORE → FIELD OUTPUTS
INPUT DATA
보행 데이터
설비·공정 데이터
COMMON AI CORE
- 01수집
- 02품질검증
- 03AI 분석
- 04현장 실증
FIELD OUTPUT
건강관리 신호
생산 품질 신호
KEY POINT데이터 수집부터 현장 실증까지, 두 사업이 공유하는 AI 서비스화 과정
02 · 기술 역량의 확장
헬스케어에서 검증한 전 과정을, 제조 AX의 현장 적용 역량으로 확장합니다.
공통 과정
AI 헬스케어
제조 AX
현장 데이터
스마트폰 보행·행동 센서 데이터
설비·공정·검사 데이터
품질검증
센서 오류와 이상 구간 선별
결측·중복·설비별 편차 정합
AI 분석
보행 특성과 개인 변화 분석
이상징후와 공정 조건 분석
현장 검증
공인시험·인체 대상 연구·현장 실증
양산라인 실증·작업자 승인 절차
제공 가치
근육건강 관리 신호
생산 품질·공정 개선 신호
부트캠프가 확장하는 것은 하나의 알고리즘이 아니라, 데이터를 수집하고 품질을 검증해 현장 서비스로 완성하는 전 과정입니다.
03 · AI 서비스화 파이프라인
센서 데이터를, 검증 가능한 현장 서비스로 완성합니다.
데이터 연결부터 품질 기준, AI 모델, 서비스 적용과 현장 검증까지 단계별 산출물을 관리합니다.
- 01
연결·수집
스마트폰·설비·검사 데이터를 현장 운영을 방해하지 않는 방식으로 연결합니다.
주요 산출물데이터 연결 명세 - 02
정합·품질검증
시간과 식별정보를 맞추고 결측·중복·이상 데이터를 선별합니다.
주요 산출물품질 기준 - 03
AI 모델 설계
현장 목적에 맞는 특징과 판단 기준을 설계하고 AI 모델을 고도화합니다.
주요 산출물AI 모델 - 04
서비스 적용
건강관리 신호와 작업자 지원 정보로 제공하고 운영 이력을 남깁니다.
주요 산출물운영 화면·이력 - 05
시험·현장 실증
공인시험과 현장 실증으로 성능과 운영 가능성을 확인합니다.
주요 산출물시험·실증 근거
04 · 데이터 품질검증
AI 결과보다 먼저, 데이터가 믿을 수 있는지 확인합니다.
부트캠프는 입력 데이터의 연결 상태와 측정 조건을 먼저 확인하고, 품질 기준을 통과한 데이터만 AI 분석에 사용합니다.
품질 확인 항목
- 01
연결·필수정보
센서·설비 연결과 시간·식별정보를 확인합니다.
- 02
측정·운영조건
보행 구간과 설비 상태가 분석 가능한 조건인지 확인합니다.
- 03
결측·이상값
결측·중복·이상 신호를 분리하고 기준 미달 데이터를 제외합니다.
기준 통과AI 분석·현장 신호 제공
기준 미달재측정·재수집 안내
05 · 현장 적용 아키텍처
AI 모델부터 운영 구조까지, 현장 조건에 맞게 함께 설계합니다.
데이터 수집, 품질검증, AI 분석과 운영 관리를 계층별로 분리하고, 필요한 범위만 연결해 확장과 유지관리가 가능하도록 구성합니다.
현장 적용 구조
- 01
데이터 입력
스마트폰·센서·설비·검사 데이터
- 02
현장 데이터 처리
정합·품질검증·임시저장
- 03
AI 서비스
분석·건강관리 신호·작업자 지원 정보
- 04
분석·운영 관리
모델 관리·운영 이력·리포트
모델 선택
정확도뿐 아니라 지연시간·기기 사양·유지관리 조건을 함께 검토합니다.
표준 연동
개발·실증 중AAS·OPC-UA와 데이터 형식 정의로 연결 범위를 명확히 합니다.
데이터 보호
최소 수집·식별정보 분리·접근권한 관리 원칙을 적용합니다.
06 · 연구·검증 기반
연구에서 공인시험과 현장 실증까지, 기술의 근거를 축적해 왔습니다.
논문과 특허로 기술을 정리하고, 공인시험과 현장 데이터로 성능과 운영 가능성을 확인해 왔습니다.
- 연구 성과 01
- 논문 6편
- 지식재산 02
- 특허 6건
- 공인시험 03
- 오차율 8% 이하
- 현장 데이터 04
- 누적 1,000여 명
SCI 1편 · KCI 4편 · 학술대회 1편
등록 1건 · 출원 5건
보행속도·걸음수·보폭 · KTC 기준
IRB 승인 절차에 따라 4년간 직접 수집
헬스케어에서 축적한 연구·공인시험·현장 실증 경험을 제조 AX의 개발·실증 체계로 확장하고 있습니다.
제조 AX · 개발·실증 중옆으로 밀어 넘기기클릭으로 넘기기
성과·인증 · 특허
보행·근육건강·낙상예방 기술을, 특허 포트폴리오로 축적했습니다.
4년간의 연구개발 결과를 등록 1건·출원 5건의 지식재산 포트폴리오로 구축했습니다.
총 6건등록 1건 · 출원 5건보행분석근육건강낙상예방
등록특허
등록 1건제10-2929814호
고령자의 보행 패턴 분석 방법, 그리고 분석된 보행 패턴을 이용한 보행 보조 장치, 방법 및 시스템
출원번호 10-2022-0144219 · 2022.11.02 출원
출원특허
출원 5건- 01
10-2023-0137831 · 2023.10.16
인공지능 학습모델을 이용하여 근육 감소량을 정량화할 수 있는 정량화 장치 및 시스템
- 02
10-2025-0002187 · 2025.01.07
근감소증을 진단하는 시스템 및 방법
- 03
10-2025-0008457 · 2025.01.21
근감소증을 진단하는 장치 및 그 방법
- 04
10-2025-0182544 · 2025.11.26
온디바이스 AI 및 개인 운동 기록 표준 플랫폼을 이용한 개인 맞춤형 근감소증 예측 및 예방 관리 시스템과 그 방법
- 05
10-2026-0020262 · 2026.02.02
AI 기반의 낙상 예방 시스템 및 낙상 예방 방법
※ 특허 명칭은 등록·출원 원문을 그대로 표기했습니다.
성과·인증 · 논문·기술이전
센서 데이터 연구를, 논문과 기술이전으로 이어왔습니다.
스마트폰 센서 기반 행동·보행·낙상 연구를 골격근 비율 추정까지 확장하고, 관련 기술의 통상실시권을 확보했습니다.
논문 6편SCI 1편KCI 4편국제학술대회 1편기술이전 2건
2026 최신 연구
SCI · KCI행동인식SCI · 2026 · 공동
Location-Aware Deep Learning Models for Smartphone-Based Activity Recognition in Elderly Populations
IEEE Internet of Things Journal
DOI 10.1109/JIOT.2025.3636271 ↗근육건강KCI · 2026 · 공동연구
컴팩트 범용 잔차 구조(CURA)를 이용한 보행 신호 기반 골격근 비율 추정
Skeletal Muscle Ratio Estimation from Gait Signals using a Compact Universal Residual Architecture (CURA)
한국정보기술학회논문지 · p. 239
Jae-Bum Seo, Min-Seok Kim, Lismer Andres Caceres-Najarro
DOI 10.14801/jkiit.2026.24.6.239 ↗연구 축적
2022 — 2025- 2025
Multi-Position Smartphone Sensor-based Elderly Gait Analysis and Low-Latency Fall Detection Bi-LSTM Model Development
보행·낙상 · KCI · 주저자
- 2025
A Lightweight Machine Learning Model for Fall Detection using Feature Vectors
낙상감지 · KCI · 공동
- 2023
보행속도에 따른 고령자 건강지표 설계
보행·건강지표 · KCI · 교신
- 2022
A fall detection Algorithm for thigh mounted smartphone using random forest and feature selection Techniques
낙상감지 · 학술대회 · 공동
기술이전 2건
- 낙상 예방 특허 통상실시권 이전
광주대학교 · 2025
- 스마트폰 보행(IMU) 데이터 기반 근육량 예측 AI 경량화 기술 통상실시권 이전
조선대학교 · 2025
성과·인증 · 시험·검증
기술의 신뢰를, 문서와 절차로 남겼습니다.
공인시험으로 알고리즘 성능을 확인하고, 연구 승인과 기술임치로 데이터 수집과 기술 보호 절차를 갖췄습니다.
공인시험기흥2024-00399
KTC 시험성적서
AIWALKER 보행분석 AI 알고리즘 · 한국기계전기전자시험연구원 · 2024.08
- 7.5%
- 보행속도 오차
- 7.2%
- 걸음수 오차
- 8.0%
- 보폭 오차
보건복지부 IRB
인체 대상 연구 승인
보건복지부
기술임치
핵심 기술자료 임치
KCTL 시험성적서
스코어보드 제품 · 방송통신기자재(전자파적합성) 시험성적
성과·인증 · 수행과제·언론
연구개발을 현장에서 실행하고, 외부 기록으로 남겼습니다.
2022년부터 AI 헬스케어 연구·실증을 이어왔고, 현재 제조 AX의 개발·상용화 과제로 확장하고 있습니다.
누적 R&D 수행 규모 약 37.6억원AI 헬스케어제조 AX
주요 수행과제
2022 — 2028- 2022
예비창업패키지
기술개발 기반EMS 모듈 개발
- 2023
창업성장기술개발 디딤돌
AI 헬스케어GIST 협력
- 2024
초기창업패키지
AI 헬스케어순천대학교 주관
- 2024
산학연 Collabo R&D
AI 헬스케어파크골프장 현장 데이터 수집 완료
- 2026
창업도약패키지
AI 헬스케어수행 중
- 2026
광주테크노파크 창업기업 제품실증지원사업
AI 헬스케어현장 실증 · 수행 중
- 2026—2028
중소벤처기업부 신속상용화 기술개발
제조 AXRoll-out Kit SW 개발 주도 · 수행 중
언론 기록
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채용 · 함께할 사람
기술을 만들고, 현장에서 작동할 때까지 함께합니다.
부트캠프는 센서 데이터 수집부터 AI 모델 설계, 서비스 개발과 현장 실증까지 하나의 흐름으로 연결합니다. 역할의 경계를 넘어 문제를 끝까지 해결하고 싶은 동료와 함께하고자 합니다.
현장을 이해하는 개발
사용자와 생산현장의 운영 조건을 이해하고 기술 선택에 반영합니다.
데이터에 대한 책임
좋은 모델 이전에 신뢰할 수 있는 데이터와 검증 절차를 중요하게 생각합니다.
끝까지 이어가는 실행
기획·개발·시험·실증 사이에서 생기는 문제를 자기 일처럼 해결합니다.
상시 인재 제안
정해진 채용공고가 없더라도 부트캠프의 기술과 사업 방향에 관심 있는 분의 제안을 열어두고 있습니다. 자유 형식의 이력서나 포트폴리오를 보내주세요.
- 센서 데이터
- AI·머신러닝
- 웹·앱 서비스
- 엣지·설비 연동
- 현장 실증
회사정보 · 문의
현장 적용과 확산을 위한 협력을 시작합니다.
AI 헬스케어 실증, 제조 AX 도입, 공동연구와 과제 컨소시엄 등 협력 목적에 맞춰 필요한 범위부터 함께 검토합니다.
AI 헬스케어 도입·실증
체육·복지시설, 지자체와 실증기관
제조 AX 협력
제조기업, 설비·솔루션 기업과 컨소시엄
공동연구·R&D 협력
대학, 연구기관, 공인시험기관과 공동과제
COOPERATION
협력 문의
사업·실증·공동연구 목적과 검토 중인 현장을 간단히 알려주시면 담당자가 확인 후 연락드립니다.
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- 김민석
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