① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
혼자 사는 어르신이 집에서 넘어지거나 불이 나도 아무도 모른 채 골든타임을 놓치는 일이 늘고 있습니다. 보호자는 하루 종일 지켜볼 수 없고, 어르신은 몸이 아파도 어느 병원에 가야 할지 몰라 미루곤 합니다. 소프트웨어공학과 졸업작품으로 이 문제를 가정용 카메라 한 대와 AI로 풀어보기로 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
- 위급 상황 감지: 카메라 영상을 YOLO 객체 감지 모델로 분석해 화재·연기·흉기를 찾고, MediaPipe 자세 추정으로 상체가 급격히 낮아진 뒤 움직임이 없으면 낙상으로 판단합니다. 조명이나 붉은 물건을 불로 오인하지 않도록 오탐 데이터를 따로 모아 학습했고, 카메라 한 대당 초당 14~15프레임을 실시간 처리합니다.
- 즉시 알림: 감지되면 보호자 휴대폰에 푸시 알림을 보내고, 푸시가 닿지 않으면 문자로 자동 대체합니다. 어르신이 직접 누르는 긴급 SOS도 같은 경로로 연결된 보호자 전원에게 전달됩니다.
- AI 의료 챗봇: "어제부터 머리가 아프고 어지러워요"라고 말하면 의료 특화 모델(Google MedGemma)이 증상을 정리하고 어느 진료과에 가야 하는지 알려줍니다. 이어서 "가까운 정형외과로 예약해줘"라고 하면 GPT-4o-mini 기반 예약 에이전트가 지역·진료과·날짜·시간을 대화로 받아 병원 예약까지 끝냅니다. 오늘 빈 시간이 없으면 다음 빈 날을 찾아 제안하고, 상담에서 말한 증상은 예약 메모로 함께 넘어갑니다.
- 개발 과정: 챗봇 대화 시나리오 설계, 예약 흐름 검증, 코드 작성과 테스트에 Claude Code를 활용해 4명이 AI 서버·백엔드·웹을 함께 완성했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
낙상·화재 감지, 보호자 알림, SOS, 증상 상담, 병원 예약이 한 서비스 안에서 이어집니다. 어르신은 큰 버튼 하나로 도움을 요청하고 말로 병원을 예약하며, 보호자는 대시보드에서 상태를 실시간으로 봅니다. 예약 대화는 "내일 오후 2시에 강남 안과 예약해줘" 한 문장으로 끝나고, 증상만 말해도 진료과가 자동으로 정해져 한두 번의 선택으로 예약이 완료됩니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- 두 모델의 역할 분리: 의료 답변은 의료 특화 소형 모델(MedGemma)이, 예약처럼 정해진 절차는 GPT가 맡게 했습니다. 모델이 흔들려도 답변 형식이 유지되도록 모델은 짧은 재료(증상·특징·진료과·위험 신호)만 내고 서버가 문장을 조립합니다.
- 오감지와 알림 실패에 대비: 오탐 데이터 보강, 푸시 실패 시 문자 대체, 짧은 시간 연타 시 알림 폭주 방지처럼 눈에 안 띄는 안전장치에 공을 들였습니다.
- 어르신 눈높이: 긴 안내문 대신 "증상 → 권하는 진료과 → 위험 신호" 세 줄로 답하고, 날짜·시간은 버튼으로 고르게 했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 공개 모델(YOLO, MediaPipe, MedGemma)과 API(GPT)만 썼고, 가정용 카메라 한 대면 됩니다. 챗봇은 "증상을 짧게 정리하고 진료과를 권한다"는 프롬프트와 예약 절차를 단계별 질문으로 나눈 설계가 핵심이라, 다른 돌봄·상담 서비스에도 같은 방식으로 옮길 수 있습니다.