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생활 속 AI 활용
대사특공대
근무표에 맞춰 수면·식사·운동을 챙겨주는 교대근무자 대사증후군 자가관리 앱
🤖 활용 AI 도구
claude
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
간호대학 「간호와 AI」 수업의 팀 프로젝트로, 교대근무자의 대사증후군 자가관리를 돕는 앱 ‘보듬보듬’을 기획했습니다.
교대근무자는 근무시간이 바뀌면서 수면·식사·운동 시간이 불규칙해지기 쉽고, 이로 인해 대사증후군 위험 관리에도 어려움이 있습니다. 하지만 기존 건강관리 앱은 ‘밤 11시 취침, 아침 7시 기상’과 같은 주간 근무자를 기준으로 설계된 경우가 많아 교대근무자의 생활패턴을 충분히 반영하기 어려웠습니다.
저희 팀은 교대근무자의 생활에 맞는 건강관리 서비스를 직접 만들어보고자 했지만, 코딩을 할 수 있는 팀원이 없었습니다. 요구사항과 기능을 기획하는 것만으로는 실제로 사용해볼 수 있는 앱을 만들기 어려웠습니다.
이때 생성형 AI를 활용해 간호학생이 가진 임상적 지식과 대상자에 대한 이해를 실제 작동하는 서비스로 구현하고자 했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
저희는 Claude를 ‘프로토타입 개발자이자 자료 검토를 돕는 도구’로 활용했습니다.
첫째, 앱 프로토타입을 제작했습니다.
앱의 화면 구성과 기능을 한국어로 설명하면 Claude가 작동하는 HTML 프로토타입을 생성하도록 했습니다. 근무표를 입력하면 데이·이브닝·나이트 근무에 따라 ‘오늘의 수면·식이·운동’ 카드가 달라지도록 구성했고, 수면일기에 잠든 시각·깬 횟수·낮잠 등을 기록하면 총수면시간과 수면효율을 자동으로 계산하도록 구현했습니다.
둘째, AI 코치의 답변 기준을 설계했습니다.
수면·식이·운동 코치가 사용자의 수면 기록과 당일 근무 형태를 반영해 답변하도록 프롬프트를 설계했습니다. 또한 임신, 약물 복용 등 개인의 의학적 판단이 필요한 상황에서는 AI가 임의로 조언하지 않고 의료진 상담이나 관련 기관의 도움을 받도록 안전 규칙을 설정했습니다.
셋째, AI가 생성한 건강정보를 다시 검증했습니다.
코치의 건강정보에는 근거를 확인할 수 있도록 ‘근거 보기’ 기능을 넣고, 질병관리청·대한당뇨병학회·미국수면의학회 등의 지침과 원문을 대조했습니다. AI가 생성한 문장을 그대로 사용하지 않고, AI가 작성한 내용을 다시 검토하고 반박하는 방식으로 오류를 확인한 뒤 근거가 부족한 내용은 수정하거나 제외했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 코딩 경험이 없는 간호학생 팀이 아이디어에 그치지 않고 실제로 눌러볼 수 있는 앱 프로토타입을 구현할 수 있었다는 점입니다.
특히 수면 모듈은 처음에는 PSQI 설문이나 건강정보 연동 등 다양한 기능을 고려했지만, 사용자의 입력 부담을 줄이는 방향으로 여러 차례 수정했습니다. Claude에 변경사항을 설명하면 프로토타입을 바로 수정해볼 수 있었기 때문에, ‘기획 → 구현 → 사용 → 수정’의 과정을 빠르게 반복할 수 있었습니다.
그 결과 팀원들은 코딩 자체를 배우는 데 많은 시간을 들이기보다, 간호학생으로서 잘할 수 있는 대상자 사정, 건강정보 선별, 근거 확인, 안전성 판단에 집중할 수 있었습니다.
즉, AI가 간호사의 전문성을 대신한 것이 아니라, 간호학생의 전문지식을 실제 서비스 형태로 구현하는 역할을 했습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
저희가 가장 중요하게 생각한 원칙은 ‘AI가 쓴 건강정보는 AI로 다시 검증한다’는 것이었습니다.
단순히 AI에게 건강정보를 생성하도록 하는 데 그치지 않고, 각 건강정보의 근거를 확인하고 원문과 비교한 뒤 잘못되거나 근거가 부족한 내용은 앱에서 제외했습니다. AI를 ‘정답을 알려주는 도구’가 아니라 생성하고, 다시 검토하고, 수정하는 과정의 도구로 활용한 것입니다.
또한 사용자의 기록이 AI의 답변을 바꾸도록 설계했습니다. 일반적인 챗봇처럼 매번 같은 방식으로 답하는 것이 아니라, 사용자의 수면일기와 근무표를 반영해 개인화된 답변을 제공하도록 했습니다. 예를 들어 사용자가 나이트 근무 후 수면시간이 부족했다면 이를 고려해 그날의 수면관리 방법을 제안하도록 했습니다.
마지막으로 AI가 하면 안 되는 영역을 먼저 정했습니다. 약물 복용이나 임신 등 개인의 의학적 판단이 필요한 상황에서는 AI가 진단하거나 치료를 결정하지 않고, 의료진이나 관련 기관의 상담으로 연결하도록 했습니다.
팀의 결정사항과 수정 내용을 별도로 기록해두고 새로운 AI 대화를 시작할 때 이를 참고하도록 한 것도 중요한 방법이었습니다. 이를 통해 대화가 달라져도 기존의 기획 방향과 결정사항을 일관되게 유지할 수 있었습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 코딩을 잘하지 못해도 가능합니다.
먼저 내가 도움을 주고 싶은 사람의 하루와 문제 상황을 구체적으로 적습니다. 이후 생성형 AI에게 이를 바탕으로 필요한 앱의 화면과 기능을 설명하고, HTML 프로토타입을 만들어 실제로 사용해봅니다.
사용하면서 불편한 점을 발견하면 “낮잠 시간을 분 단위로 입력할 수 있게 해줘”처럼 구체적으로 요청하고 다시 수정합니다. 이렇게 ‘기획 → 구현 → 사용 → 수정’을 반복하면서 아이디어를 실제 서비스 형태로 발전시킬 수 있습니다.
다만 건강·법률·안전처럼 잘못된 정보가 실제 피해로 이어질 수 있는 분야에서는 AI의 답변을 그대로 사용해서는 안 됩니다. 공공기관이나 학회의 공식 지침과 원문을 함께 확인하고, AI에게 “이 원문과 다른 내용이 있는지 찾아줘”라고 요청해 검증하는 과정이 필요합니다. 또한 최종적으로는 해당 분야의 전문가에게 검토를 받았습니다.
저희는 이 경험을 통해 전문지식을 가진 사람이 AI를 잘 활용한다면 코딩 능력만으로는 만들기 어려웠던 서비스도 직접 구현할 수 있다는 것을 경험했습니다. 간호뿐만 아니라 교육·복지·보건 등 각자의 전문성을 가진 사람들이 AI를 활용한다면, 현장에서 발견한 문제를 직접 해결하는 다양한 서비스로 발전시킬 수 있다고 생각합니다.
간호대학 「간호와 AI」 수업의 팀 프로젝트로, 교대근무자의 대사증후군 자가관리를 돕는 앱 ‘보듬보듬’을 기획했습니다.
교대근무자는 근무시간이 바뀌면서 수면·식사·운동 시간이 불규칙해지기 쉽고, 이로 인해 대사증후군 위험 관리에도 어려움이 있습니다. 하지만 기존 건강관리 앱은 ‘밤 11시 취침, 아침 7시 기상’과 같은 주간 근무자를 기준으로 설계된 경우가 많아 교대근무자의 생활패턴을 충분히 반영하기 어려웠습니다.
저희 팀은 교대근무자의 생활에 맞는 건강관리 서비스를 직접 만들어보고자 했지만, 코딩을 할 수 있는 팀원이 없었습니다. 요구사항과 기능을 기획하는 것만으로는 실제로 사용해볼 수 있는 앱을 만들기 어려웠습니다.
이때 생성형 AI를 활용해 간호학생이 가진 임상적 지식과 대상자에 대한 이해를 실제 작동하는 서비스로 구현하고자 했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
저희는 Claude를 ‘프로토타입 개발자이자 자료 검토를 돕는 도구’로 활용했습니다.
첫째, 앱 프로토타입을 제작했습니다.
앱의 화면 구성과 기능을 한국어로 설명하면 Claude가 작동하는 HTML 프로토타입을 생성하도록 했습니다. 근무표를 입력하면 데이·이브닝·나이트 근무에 따라 ‘오늘의 수면·식이·운동’ 카드가 달라지도록 구성했고, 수면일기에 잠든 시각·깬 횟수·낮잠 등을 기록하면 총수면시간과 수면효율을 자동으로 계산하도록 구현했습니다.
둘째, AI 코치의 답변 기준을 설계했습니다.
수면·식이·운동 코치가 사용자의 수면 기록과 당일 근무 형태를 반영해 답변하도록 프롬프트를 설계했습니다. 또한 임신, 약물 복용 등 개인의 의학적 판단이 필요한 상황에서는 AI가 임의로 조언하지 않고 의료진 상담이나 관련 기관의 도움을 받도록 안전 규칙을 설정했습니다.
셋째, AI가 생성한 건강정보를 다시 검증했습니다.
코치의 건강정보에는 근거를 확인할 수 있도록 ‘근거 보기’ 기능을 넣고, 질병관리청·대한당뇨병학회·미국수면의학회 등의 지침과 원문을 대조했습니다. AI가 생성한 문장을 그대로 사용하지 않고, AI가 작성한 내용을 다시 검토하고 반박하는 방식으로 오류를 확인한 뒤 근거가 부족한 내용은 수정하거나 제외했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 코딩 경험이 없는 간호학생 팀이 아이디어에 그치지 않고 실제로 눌러볼 수 있는 앱 프로토타입을 구현할 수 있었다는 점입니다.
특히 수면 모듈은 처음에는 PSQI 설문이나 건강정보 연동 등 다양한 기능을 고려했지만, 사용자의 입력 부담을 줄이는 방향으로 여러 차례 수정했습니다. Claude에 변경사항을 설명하면 프로토타입을 바로 수정해볼 수 있었기 때문에, ‘기획 → 구현 → 사용 → 수정’의 과정을 빠르게 반복할 수 있었습니다.
그 결과 팀원들은 코딩 자체를 배우는 데 많은 시간을 들이기보다, 간호학생으로서 잘할 수 있는 대상자 사정, 건강정보 선별, 근거 확인, 안전성 판단에 집중할 수 있었습니다.
즉, AI가 간호사의 전문성을 대신한 것이 아니라, 간호학생의 전문지식을 실제 서비스 형태로 구현하는 역할을 했습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
저희가 가장 중요하게 생각한 원칙은 ‘AI가 쓴 건강정보는 AI로 다시 검증한다’는 것이었습니다.
단순히 AI에게 건강정보를 생성하도록 하는 데 그치지 않고, 각 건강정보의 근거를 확인하고 원문과 비교한 뒤 잘못되거나 근거가 부족한 내용은 앱에서 제외했습니다. AI를 ‘정답을 알려주는 도구’가 아니라 생성하고, 다시 검토하고, 수정하는 과정의 도구로 활용한 것입니다.
또한 사용자의 기록이 AI의 답변을 바꾸도록 설계했습니다. 일반적인 챗봇처럼 매번 같은 방식으로 답하는 것이 아니라, 사용자의 수면일기와 근무표를 반영해 개인화된 답변을 제공하도록 했습니다. 예를 들어 사용자가 나이트 근무 후 수면시간이 부족했다면 이를 고려해 그날의 수면관리 방법을 제안하도록 했습니다.
마지막으로 AI가 하면 안 되는 영역을 먼저 정했습니다. 약물 복용이나 임신 등 개인의 의학적 판단이 필요한 상황에서는 AI가 진단하거나 치료를 결정하지 않고, 의료진이나 관련 기관의 상담으로 연결하도록 했습니다.
팀의 결정사항과 수정 내용을 별도로 기록해두고 새로운 AI 대화를 시작할 때 이를 참고하도록 한 것도 중요한 방법이었습니다. 이를 통해 대화가 달라져도 기존의 기획 방향과 결정사항을 일관되게 유지할 수 있었습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 코딩을 잘하지 못해도 가능합니다.
먼저 내가 도움을 주고 싶은 사람의 하루와 문제 상황을 구체적으로 적습니다. 이후 생성형 AI에게 이를 바탕으로 필요한 앱의 화면과 기능을 설명하고, HTML 프로토타입을 만들어 실제로 사용해봅니다.
사용하면서 불편한 점을 발견하면 “낮잠 시간을 분 단위로 입력할 수 있게 해줘”처럼 구체적으로 요청하고 다시 수정합니다. 이렇게 ‘기획 → 구현 → 사용 → 수정’을 반복하면서 아이디어를 실제 서비스 형태로 발전시킬 수 있습니다.
다만 건강·법률·안전처럼 잘못된 정보가 실제 피해로 이어질 수 있는 분야에서는 AI의 답변을 그대로 사용해서는 안 됩니다. 공공기관이나 학회의 공식 지침과 원문을 함께 확인하고, AI에게 “이 원문과 다른 내용이 있는지 찾아줘”라고 요청해 검증하는 과정이 필요합니다. 또한 최종적으로는 해당 분야의 전문가에게 검토를 받았습니다.
저희는 이 경험을 통해 전문지식을 가진 사람이 AI를 잘 활용한다면 코딩 능력만으로는 만들기 어려웠던 서비스도 직접 구현할 수 있다는 것을 경험했습니다. 간호뿐만 아니라 교육·복지·보건 등 각자의 전문성을 가진 사람들이 AI를 활용한다면, 현장에서 발견한 문제를 직접 해결하는 다양한 서비스로 발전시킬 수 있다고 생각합니다.
