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발표 시간: 10분
발표 유형: 기획 발표
목표 슬라이드: 15-18장
슬라이드 1-4장
🏥 AI 기반 고령자 케어 시스템
(AECS: AI-based Elderly Care System)
현장 중심의 스마트 돌봄 혁신 플랫폼
발표일: 2025년 7월 29일
팀명: [팀명]
"안녕하세요. 오늘 저희가 발표할 주제는 'AI 기반 고령자 케어 시스템'입니다. 요양보호사의 업무 부담을 줄이고 돌봄 품질을 향상시키는 스마트 솔루션입니다."
🚨 대한민국, 초고령사회 진입으로 돌봄 수요 폭증!
📈 급속한 고령화 진행
2000년 → 고령화사회 (7%)
2017년 → 고령사회 (14%)
2024년 12월 → 초고령사회 (20.0% 돌파!)
📊 현재 고령 인구 현황
• 65세 이상: 1,024만명 (전체의 20.0%)
• 비수도권: 22.38% (수도권 17.70%)
• 최고령 지역: 전남 27.18%, 경북 26.00%
⚠️ 부양 부담의 급증
2022년: 생산인구 100명 → 부양 40.6명
2030년: 생산인구 100명 → 부양 50명
2058년: 생산인구 100명 → 부양 100명
💡 결론: 늘어나는 돌봄 수요, 효율적 솔루션 필요!
"지난 2024년 12월, 대한민국이 드디어 초고령사회에 진입했습니다. 65세 이상 인구가 전체의 20%를 돌파한 것입니다.
한국의 고령화 속도는 세계 최고 수준입니다. 2000년 고령화사회에서 단 24년 만에 초고령사회에 도달했습니다. 특히 비수도권은 이미 22.38%로, 전남은 27.18%에 달합니다.
더 중요한 것은 앞으로의 전망입니다. 2058년에는 생산인구 1명이 고령자 1명을 부양해야 하는 상황이 됩니다.
결국 돌봄이 필요한 고령자는 급속히 늘어나고 있어서, 기존 방식만으로는 한계가 있습니다. 더 효율적이고 스마트한 돌봄 솔루션이 절실히 필요한 시점입니다."
😰 요양보호사, 한계를 넘어선 업무 부담
📊 요양보호사 현황
• 자격증 보유자: 180만명
• 실제 활동자: 40~50만명 (72% 현장 이탈)
• 요양보호사 1명당 담당: 10명 이상
⚠️ 업무 과부하의 현실
❌ 24시간 상시 모니터링 불가능
❌ 행정업무 + 돌봄업무 동시 처리
❌ 응급상황 발견 지연 (평균 45분)
❌ 수기 기록 및 보고서 작성 부담
🔍 핵심 문제점들
• 야간/주말 모니터링 공백
• 동시 다발적 상황 대응 한계
• 반복적 기록 업무로 인한 피로
• 이상 징후 놓칠 위험성 상존
💡 "업무를 덜어주고 더 전문적인 돌봄에 집중할 수 있게 해주세요!"
"그런데 이 급증하는 돌봄 수요를 현장에서 담당하는 요양보호사들의 상황은 어떨까요?
요양보호사 자격증을 가진 사람은 180만명이지만, 실제로 일하는 사람은 40~50만명에 불과합니다. 현장이 너무 힘들어서 72%가 떠난 것입니다.
남은 요양보호사들은 1명당 10명 이상의 고령자를 담당해야 합니다. 24시간 상시 모니터링은 물리적으로 불가능하고, 응급상황 발견이 평균 45분이나 지연되는 것이 현실입니다.
게다가 돌봄 업무 외에도 수기로 기록을 작성하고, 보고서를 만들고, 행정업무까지 처리해야 합니다. 야간이나 주말에는 모니터링 공백이 발생할 수밖에 없습니다.
요양보호사들이 진정 원하는 것은 이런 부담스러운 업무에서 벗어나서, 더 전문적이고 따뜻한 돌봄에 집중할 수 있는 환경입니다."
슬라이드 5-7장
| 구분 | 기존 시스템 | AECS |
|---|---|---|
| 감지 방식 | 수동 호출 | AI 자동 감지 |
| 모니터링 | 부분적 | 통합 플랫폼 |
| 개인화 | 획일적 | 맞춤형 AI |
| 대응 속도 | 지연 (45분) | 실시간 (3초) |
슬라이드 8-10장
📊 데이터 수집층: 웨어러블 센서 + 환경 센서 + 로봇
↓
💬 통신층: MQTT Broker (실시간 데이터 전송)
↓
🧠 처리층: AI 분석 서버 + 데이터베이스
↓
🖥️ 응용층: 웹 서버 + API 서버 + 로봇 제어
↓
📱 표현층: 관리 대시보드 + 보호자 앱
슬라이드 11-14장
슬라이드 15-16장
슬라이드 17-18장
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