가정·학교·센터·병원의 기록을 하나의 표준으로 통합하고, AI가 개인 맞춤형 치료·학습 계획을 제안합니다.
데이터 단절과 기관 간 협업 부재를 표준 데이터와 AI로 해결합니다.
5,700+ 기관 커뮤니티 기반
2022 개발 → 2025 기술 완성
기관 베타 테스트 진행
DAL Care Data 플랫폼 첫 도메인
자람이는 기관 커뮤니티·베타 테스트·다기관 협업 구조를 통해 검증되고 있습니다.
5,700+ 기관 커뮤니티 네트워크
센터·병원 기관 베타 운영
가정·센터·학교·병원 데이터 연계 검증
B2B·B2G 구매 주체와 최종 사용자를 명확히 구분합니다.
기관
치료·교육·의료 협업을 위해 자람이를 도입하는 조직입니다.
확장
지역·정책 단위에서 표준 케어 데이터 인프라를 확대하는 주체입니다.
실제 사용자
기관 도입 후 일상에서 케어로그를 기록·활용하는 사용자입니다.
데이터 단절, 골든타임 놓침, 비용 대비 불확실한 효과 — 세 가지 구조적 문제를 해결합니다.
가정·학교·센터·병원 기록이 분절되어:
발달장애는 3~7세 조기개입이 핵심이지만:
→ 상당수 가정이 개입 시기를 놓침
시장·정책·인프라·AI 기술의 변화가 자람이 도입 시기를 앞당기고 있습니다.
발달장애 조기개입 시장 확대
특수교육 및 복지 정책 변화
기관 간 데이터 인프라 부족
AI 분석 기술 성숙
특수교사 · 치료사 — 문제 → 해결 → 결과
특수교사·치료사가 실제로 겪는 문제: 1인당 6~10명 담당, 맞춤 교재 제작 시간 부족.
교육 기록과 치료 기록이 분리되어 기관 간 맥락 공유가 어렵습니다.
데이터 통합 + 기록 자동 구조화(표준 스키마·다기관 연계).
교사와 치료사가 행정이 아니라 교육·치료에 집중 가능.
기존 방식 → AI 분석 → 자동 생성 → 교육 변화
교사가 교재를 직접 제작해야 하는 현실. 행정·담당 인원 수 제한.
케어로그 데이터를 기반으로 관심사·발달 수준·행동 패턴 분석.
교사는 행정 작업이 아니라 교육에 집중. 치료사·교사 판단을 데이터로 보완.
자람이는 전문가를 대체하지 않고, 판단을 돕는 AI 도구입니다.
의료 현실 → 데이터 문제 → 해결 → 의료 판단 변화
진료 시간 제한: 초진 20~30분, 재진 5~10분 안에 평가.
의사는 실제 생활 행동·학교·치료 반응을 진료실에서 직접 확인하기 어렵습니다.
부모 기억 의존. 발달 검사는 낯선 환경·짧은 시간이라 결과 변동 가능.
가정·학교·센터 데이터를 통합 기록(표준 스키마).
장기 데이터(행동·약물 반응·치료 진행) 기반 진료 가능.
가정·센터·학교 데이터 → 통합 → 의료 판단 지원
부모가 기록한 행동 변화, 감정 상태, 일상 패턴이 케어로그에 기록됩니다.
치료 세션 기록과 중재 방법, 치료 반응이 구조화된 데이터로 저장됩니다.
특수교사가 기록한 학습 참여도, 사회성 행동, IEP 진행 상황이 통합됩니다.
의사는 진료 시 수개월의 행동 데이터와 치료 반응을 함께 확인할 수 있습니다.
단일 진료 관찰이 아니라 장기 데이터 기반 판단이 가능해집니다.
입력 → 표준화 → AI 분석 → 실시간 환류. 데이터가 쌓일수록 정확도가 높아지는 강화학습 구조입니다.
가정: 부모 관찰 기록
센터: 치료사 활동 기록
학교: 특수교사 IEP
병원: 진단·약물 기록
표준 스키마로 통합
• 시간·장소·맥락 자동 태깅
• 행동·감정·발달 영역 분류
• 중복 제거 + 누락 보완
패턴 인식 + 예측
• 발달 추이 시각화
• 이상 징후 조기 탐지
• 개인별 최적 전략 추천
모든 관계자에게 알림
• 부모: 가정 실천 과제
• 치료사: 전략 조정 제안
• 교사: 학교 환경 팁
자람이는 단순 기록 시스템이 아니라 👉 데이터가 쌓일수록 정확도가 높아지는 강화학습 구조입니다.
2022년 11월 ~ 2023년 8월 (10개월)
"시각 자극에는 반응 양호 → 그림카드 중심 교육 추천"
"소음 회피 패턴 감지 → 조용한 환경 + 사전 예고 필요"
"AI가 아이의 강점(시각)을 찾아내지 않았다면,
우리는 계속 소리로만 가르치고 있었을 겁니다." — 부모 후기
2023년 3월 ~ 2023년 12월 (10개월)
"오전 집중력 최고 (10~11시) → 중요 학습 오전 배치"
"5분 단위 활동 + 즉각 보상이 효과적 → 단기 목표 설정"
"AI가 오전 시간대 집중력 패턴을 찾아냈고,
그걸 기반으로 학습 계획을 바꾸니 효과가 즉시 나타났어요." — 특수교사 후기
표준 스키마·다기관 협업·AI Middleware·실시간 환류. 케어 서비스가 아닌 Care Data Infrastructure(케이스별 기록·표준·다기관 연계를 하나의 데이터 인프라로 구축하는 구조)입니다.
“케어 서비스”가 아니라 Care Data Infrastructure
강화학습 루프: 출력 결과 → 실제 효과 측정 → AI 모델 업데이트 → 정확도 향상 → 다시 입력
데이터가 쌓일수록 AI는 더 정확한 치료 계획을 제시합니다. 5,700개 기관의 데이터가 하나의 AI를 함께 발전시킵니다.
🌟 자람이의 핵심 기술
치료의 언어이자, 치료의 발단
표준 케어로그로 가정·센터·학교·병원 기록을 하나의 파이프라인에 모으고, AI 분석 → 실시간 환류(폐루프)로 맞춤 치료·학습 경로를 제안합니다.
챗봇·콘텐츠 추천이 아니라 기록·표준화·실행 자동화가 연결된 Care Data Infrastructure입니다.
💡 검증 포인트
표준 스키마·다기관 RBAC(역할별 접근 권한)·감사 로그(접근·변경 이력 추적)·기관 베타 파일럿으로 로그·표준·다기관·실행 환류를 검증하고 있습니다.
표준과 폐루프
데이터가 쌓일수록 AI 정확도가 높아지는 강화학습 구조. 기관·정책 요구에 대응하는 표준 데이터 스키마·역할 기반 접근(RBAC, 담당자 역할에 따라 열람 권한 제한)·감사 로깅(누가 언제 어떤 데이터에 접근했는지 기록)으로 공공 도입과 확장을 준비합니다.
치료할 수 없는 병이 아니라, 기록하고 분석하면 치료의 실마리를 찾을 수 있는 병으로 전환합니다.
실제 데이터로 입증된 자람이의 치료 효과
물리치료
작업치료
언어치료
놀이치료
음악치료
미술치료
사회기술훈련
인지행동치료
감각통합치료
ABA치료
각 치료사의 전문 분야에 맞춘 표준화된 기록 시스템으로 치료 효과를 AI가 실시간 분석합니다.
35%
치료 효과 향상
• 기존: 3개월 목표 달성률 45%
• 자람이: 3개월 목표 달성률 80%
60%
업무 효율성 개선
• 기존: 주간 20시간 행정 업무
• 자람이: 주간 8시간 행정 업무
95%
데이터 정확성
• 기존: 주관적 평가 70%
• 자람이: 객관적 데이터 95%
100%
기관 연계
• 기존: 월 1회 보고서 공유
• 자람이: 실시간 연계 시스템
보호자·치료사·의사·교사가 하나의 표준 케어로그로 협업합니다.
가정 일지 · AI 상담 · 홈티 매칭 · 기관 연계
치료 모듈 기록 · 성과 분석 · 행정 자동화
통합 케어 데이터 · AI 치료 보조 · 약물 추적
IEP 자동화 · AI 교재 · 학습 데이터 분석
자람이는 DAL의 1번 도메인이며, 동일 데이터 표준으로 교육·시니어·의료로 확장됩니다.
발달장애
교육
의료·만성질환
👉 하나의 케어 데이터 OS 전략
정책 정합성과 공공 도입 아키텍처를 구분해 안내합니다.
발달장애 권리보장·지원 정책 정합
개별화교육·IEP 정책 대응
AI 기반 사회문제 해결 정책 부합
데이터 기반 케어 인프라 정책
기관·정책 요구 대응 데이터 구조
역할 기반 권한 관리 — 담당자 역할에 따라 필요한 정보만 열람
누가 언제 어떤 데이터에 접근·변경했는지 이력 추적
다기관 협업 구조 지원
보호자 · 치료사 · 교사 · 의사가 하나의 AI 디지털케어로그로 협력하는 구조
Step 1
상황·행동·반응 기록 후 AI가 감각 자극 민감도 분석, 차분한 환경 조정 권장.
Step 2
ABA 세션 진행·중재 전략 수립. AI 리포트로 주간 감소율·성공률 공유.
Step 3
교실 환경 조정·일반화 훈련. AI 권장으로 대체행동(블록 맞추기) 제안.
Step 4
가정·센터·학교 로그 종합 후 의학적 판단·치료 방향 결정, 필요 시 검사 의뢰.
Step 1
학습 일지·집중도·어려움 기록. AI가 시각적 학습 선호 등 분석해 그림 카드 권장.
Step 2
개별화 학습 세션·AI 맞춤 교재. 학교와 공동 IEP로 학습 목표 수립.
Step 3
교실 학습 지원·AI 맞춤 과제. 센터와 연계해 학습 참여도·진도 공유.
Step 4
통합 학습 진도·패턴 검토 후 학습 시간 조정·휴식 권장 등 의학적 조언.
How Parents Understand Their Child Through Jarame
많은 부모는 다음과 같은 질문을 합니다.
“우리 아이 행동이 왜 이런지 모르겠다.”
“치료가 실제로 효과가 있는지 알 수 없다.”
자람이는 이러한 불확실성을 데이터 기반 이해로 바꾸는 시스템입니다.
발달장애를 키우는 대부분의 부모는 다음 세 가지 어려움을 겪습니다.
자람이는 일상 기록과 기관 데이터를 이해 가능한 인사이트로 변환해 이 어려움을 줄입니다.
부모는 종종 묻습니다. “이 행동이 발달 특성 때문인가?” “환경 때문인가?” “약물 때문인가?”
자람이는 가정·학교·치료·의료 환경을 넘어 행동 패턴을 분석하고, AI가 다음 같은 패턴을 설명합니다.
많은 행동이 무작위의 문제가 아니라 패턴임을 이해하게 되고, 이해가 불안을 대체합니다.
많은 부모는 치료 세션과 학교 프로그램이 “블랙박스”처럼 느껴집니다.
자람이는 치료·교육 데이터를 이해하기 쉬운 요약으로 바꿉니다. 부모는 다음을 볼 수 있습니다.
짧은 상담 때만 듣는 설명이 아니라, 과정에 대한 지속적인 인사이트를 받게 됩니다.
자람이는 부모가 이해하기 쉬운 진행 리포트를 자동 생성합니다.
부모는 다음을 볼 수 있습니다.
흩어진 관찰이 명확한 발달 궤적으로 바뀌고, 기억이나 가끔의 설명에만 의존하지 않고 직접 변화를 확인할 수 있습니다.
기록된 데이터를 바탕으로 자람이는 부모에게 실천 가능한 가이드를 제공합니다.
예시:
부모 행동 가이드 예시
최근 2주간 체중 3kg 증가 → 약물 부작용 가능성 → 간식 시간 조정 + 활동 증가 권장
목표는 전문가를 대체하는 것이 아니라, 부모가 발달 과정에 의미 있게 참여할 수 있게 하는 것입니다.
아이 행동 이해
행동이 왜 나타나는지 패턴으로 이해
치료 진행 상황 확인
어떤 치료·목표가 진행 중인지 파악
전문가 협업 연결
가정·센터·학교·병원 정보가 하나로
가정에서 할 수 있는 행동 가이드
실천 가능한 활동·환경·대응 방법
발달적 어려움이 있는 아이를 키우는 많은 가정에서 가장 힘든 부분은 무슨 일이 일어나고 있는지, 나아지고 있는지 알기 어렵다는 것입니다. 자람이는 단편적인 관찰을 구조화된 이해로 바꿉니다. 부모가 아이를 더 잘 이해할수록, 더 효과적으로 지원할 수 있습니다. 이 이해는 자람이 시스템이 만들어 내는 가장 중요한 결과 중 하나입니다.
M‑CHAT, AQ‑50, Vanderbilt, ASRS 등 설문을 통해 초기 스크리닝과 다음 단계 안내를 제공합니다.
영유아 자폐 스크리닝
자폐 스펙트럼 지표
아동 ADHD 평가
성인 ADHD 자가보고
※ 자가진단은 진단을 대체하지 않습니다. 필요한 경우 전문의 상담을 권합니다.
문제 설명 → 실제 현실 사례 → AI 분석 → AI 권장 해결 방법 → 부모가 얻는 가치
발달장애 아동은 여러 약물을 함께 복용하는 경우가 많고, 감기나 다른 증상으로 추가 처방을 받을 때도 있습니다. 부모는 “이 조합이 괜찮은지”, “언제 먹이면 좋은지”를 스스로 판단하기 어렵습니다. 자람이는 일상 기록과 약물 데이터를 바탕으로 AI가 위험 가능성을 먼저 짚어 주고, 의료진 판단을 돕는 가이드를 제공합니다.
현재 복용 중인 약과 감기 처방이 함께 있을 때, 부모는 함께 복용해도 되는지 판단하기 어렵습니다.
부모는 이 약들을 함께 복용해도 되는지, 어떤 순서로 먹이는 것이 좋은지 판단하기 어렵습니다.
콘서타 + 슈다페드
가능한 위험
아침 — 콘서타
점심/저녁 — 슈다페드 제외
취침 전 — 라투다 + 페니라민
대체 방법 — 슈다페드 → 시노나즈 스프레이
AI는 의사를 대체하지 않습니다. 하지만 부모가 놓칠 수 있는 위험을 먼저 발견하고, 의료진의 판단을 돕습니다.
자람이는 단순히 약 이름을 기록하지 않고, 약물 기록을 행동·발달 데이터와 함께 연결해 봅니다.
AI가 분석하는 패턴 예시:
예시:
이러한 정보는 의사가 실제 생활 데이터를 보며 약 효과를 더 정확히 평가하는 데 도움을 줍니다.
발달장애 아동은 약물 부작용이나 행동 특성 때문에 체중·식습관 변화가 자주 나타납니다.
자람이가 함께 보는 항목:
예시
최근 2주간 체중 3kg 증가
AI 분석: 약물 부작용 가능성 + 간식 섭취 증가
AI 권장: 간식 시간 조정, 활동량 증가, 식사 패턴 조정 — 필요 시 의료진 상담 권장
이렇게 하면 몇 달이 지난 뒤가 아니라, 초기 단계에서 건강 변화를 눈치챌 수 있습니다.
자람이는 행동 로그와 약물 변경 이력을 연결해 봅니다.
AI가 발견하는 패턴 예시:
이 정보는 다음에 도움이 됩니다.
자람이의 건강관리 기능은 약물 모니터링을 넘어 점점 확장되는 구조입니다.
통합 모니터링 영역 (현행·확장 방향):
흩어진 일상 관찰을 구조화된 건강 인사이트로 바꿔, 정책 담당자와 의료·교육 현장이 함께 참고할 수 있는 데이터를 만들어 갑니다.
위험 조합 조기 인지
약물·감기약 조합 위험을 AI가 짚어 줌
복용·시간 가이드
아침/점심/저녁 안전한 복용 순서 제안
의료진 판단 지원
상담 시 AI 요약을 전달해 판단 보조
불안 감소
“이렇게 먹여도 될까?”에 대한 실질적 참고
자람이의 집중치료·약물추적 모드에 통합 예정
자격 검증된 특수교사와 아동을 연결하고, 세션 기록은 케어로그로 자동 연동됩니다.
양면 매칭 구조
프로필·경력 검증
AI 리포트/성과 연동
센터·병원·학교와 연동해 역할 기반 접근 제어(RBAC, 담당자별 열람 권한 관리)로 안전하게 협업합니다.
접근 제어와 이력 관리
학급/교사/학생·출석/성과
IEP·진료 문서로 연결
발달장애인과 가족들을 위한 통합적인 AI 디지털케어로그 서비스
가정·학교·센터·병원의 기록을 하나의 표준 로그로 통합합니다.
증상/기록/패턴을 바탕으로 초기 탐색과 행동·교육 권장안을 제공합니다.
기간별 성과·변화·이상 징후를 자동 요약합니다.
M‑CHAT, AQ‑50, Vanderbilt, ASRS 등 설문 기반 자체 점검을 지원합니다.
지속적 확장을 통한 발달장애 분야 표준화
AI 상담·케어로그 핵심 모듈
기관·가정 연동, 리포트 상용화
데이터/리포트 포맷 고도화
병원/지자체 파트너십
차별없는 치료, 이해, 그리고 희망 자람이에서 시작됩니다.
사회적 가치 + 기술 + 정책 정합성
발달장애에서 검증된 AI 디지털케어로그 기술을 의료·교육·돌봄 전 영역으로 확장하는 공공기술 기반 플랫폼
발달장애 전용
일반 교육 확장
시니어·만성질환·난치병
통합 플랫폼
2026 정부 AI 정책 핵심 수혜: "AI를 사회문제 해결 1대 과제로 선정" (2025년 발표) → 자람이는 AI 사회문제 해결형 기술의 선도 사례로 평가받고 있으며, 정책적 정합성과 실증 데이터를 갖춘 발달장애 AI 디지털케어로그 표준 플랫폼입니다.
국내 발달장애인 30만명 (2024년 통계청)
전 세계 1억명+ 추정
연간 시장 규모: 수조원대
월 평균 200~300만원 치료비
평생 누적 비용 수억원
가족 경제 활동 50% 이상 포기
불치병·사회 약자를 위한 기술
치료 비용 30~50% 절감 가능
골든타임 놓치는 아이들 구제
AI 디지털케어로그 표준
발달장애 분야 데이터 인프라
발달장애에서 시작해
→ 일반 교육·학습부진
→ 독거 어르신·시니어·만성질환·난치병
→ 누구나 누리는 의료·케어 혜택
센터·학교·병원과 실증 완료
교육청·보건복지부 협력 논의
2025년 일부 파일럿, 2026년 정부 시범사업 준비
"AI 사회문제 해결형 과제 1순위" (2025년 발표)
• 헬스케어·교육 분야 AI 사회문제 해결
• 데이터 표준화·공공기술 기반 권장
• 자람이 = 정책 부합 사례
현재 비영리 운영 중이며,공공기술 형태로 연구·고도화 단계입니다.
사회적 사명을 우선하되, 지속 가능성을 위한 정책 연계·공공 파트너십을 추진합니다.
검증 기반 확장: 표준 케어로그·다기관 협업·기관 베타 검증을 바탕으로 발달장애 → 교육(EduCareLog) → 시니어·토탈케어로 동일 데이터 표준을 확장하는 플랫폼 전략입니다.
드림에이아이랩과 함께 세상을 바꾸는 기술에 투자하세요.
파트너십 문의하기현재 단계·검증·도입 가능 범위를 안내합니다.
Current Stage
Pilot (기관 베타 테스트)
기관 베타 테스트 진행 중
Validation
다기관 협업 구조 검증
가정·센터·학교·병원 데이터 연계 검증
Deployment Readiness
기관 도입 가능 범위
제한적 기관 도입·공공 PoC 협의 가능
하나의 케어 데이터 표준으로 확장되는 플랫폼 전략
발달장애 케어 데이터 인프라
교육 데이터 플랫폼
시니어·만성질환 케어 데이터
전 생애 건강 데이터 플랫폼