SEE:ON

왜 Senior AI Lab인가

법정 기준을 지켜도
야간 안전 공백은 구조적으로 남습니다

법정 배치 2.1:1은 ‘하루 총원’ 기준이고, 어르신의 위험은 24시간 발생합니다. 야간의 공백은 누군가의 잘못이 아니라 제도의 구조입니다 — 그래서 사람을 더 갈아 넣는 대신, 기술로 메웁니다.

법정 배치 기준 · 하루 총원

2.1: 1

입소자 2.1명당 요양보호사 1명 — 2.5:1 → 2.3:1(’22.10) → 2.1:1(’25)로 단계적 강화

야간 법정 최소 배치

1명 이상

22:00~06:00 · 간호사·간호조무사·요양보호사 중 1명 이상

야간 실제 관찰 부담

1: 10

30명 시설에 야간 3명 배치 시 기준. 법정 최소만 지키면 1:30까지 벌어집니다

CCTV가 여러 대 있어도, 위험을 발견하는 건 결국 사람입니다

여러 층·생활실에서 동시에 상황이 발생합니다

야간 근무자는 돌봄·배설지원·투약·이동지원 업무 수행 중입니다

그래서 CCTV 모니터를 계속 확인할 수 없습니다

위험 상황 발견이 지연됩니다

사고 이후에야 영상을 확인 — CCTV가 기록 장비에 머무릅니다

부가 문제 — 단순 움직임 감지는 오탐이 많아 현장 활용도가 낮고, 사고 후 보호자 설명·내부 보고로 행정 부담이 커집니다. 영상 보관 의무는 60일 이상이라, 기간이 지나면 사후 확인 자체가 불가능합니다.

현장의 목소리

“2.1:1이 공단 기준이라고는 하지만, 야간 인력 부족은 항상 고민이에요.”

행○○ 요양원 원장

“요양보호사 선생님 구인난이 심합니다.”

베○○ 요양원 원장

“야간에 3명이 어르신 30명을 봅니다. 공백이 생길 수밖에 없어요.”

이○○ 요양원 원장

자사 현장 인터뷰 — 요양원 원장 5명(행○○·베○○·이○○·루○○·더○○ 요양원). 시설명·개인정보는 비식별 표기.

Why now · 시장

초고령사회는 이미 시작됐습니다

장기요양은 매년 두 자릿수로 커지는 시장입니다. 비용 압박과 인력난이 AI 도입의 강력한 동인이 되고 있습니다.

1,051만 명

65세 이상 고령인구 20.3% — 초고령사회 진입

통계청 「2025 고령자통계」

30% 초과

2036년 고령인구 비율 전망

통계청

123.5만 명

장기요양 인정자 · 전년 대비 +6.0%

국민건강보험공단 「2025 노인장기요양보험 통계연보」

17.68조 원

장기요양 급여비 · 전년 대비 +9.3%

동 통계연보 (2026.6 공표)

1 비용 급증

급여비 17조 원대 돌파, 매년 두 자릿수 증가

2 인력난

돌봄 인력 부족 심화로 자동화 수요 급증

3 규제 강화

평가·기록 의무가 현장의 행정 부담을 키움

4 AI 성숙

컴퓨터 비전·LLM이 현장 적용 가능한 수준 도달

현장 영상 · 시연 예시

넘어진 뒤가 아니라,
넘어지기 전에 붉어집니다

저희가 직접 운영하는 요양원의 실제 CCTV 영상 위에, SEE:ON의 예측형 위험도 판단이 어떻게 동작하는지를 그려 넣은 화면입니다.

시연용 예시 · 실제 알림 기록 아님

실제 알림 기록이 아니라, 동작을 보여주기 위해 제작한 시연 영상입니다. CCTV 영상 자체는 저희가 운영하는 시설의 실제 화면이고, 위험도 오버레이는 의도한 동작(낙상 2.3초 전 위험도 상승, 1.3초 전 사전 알림)을 나타내기 위해 후에 합성했습니다. 영상은 사전 알림 시점에서 끝나며 낙상 장면은 담지 않았습니다. 촬영 시점의 모델은 이 낙상을 사전에 알리지 못했습니다. 어르신 인식 영역을 제외한 화면 전체는 시설이 특정되지 않도록 블러 처리했습니다.

Pilot

행OO요양원

저희가 직접 운영하는 요양원이자 Senior AI Lab의 실증 파트너입니다. 실제 운영 현장에서 AI를 상시 테스트하고 개선합니다.

실증 환경 리빙 랩 상시 AI 테스트

시설명·소재지는 공개하지 않으며, 인식 영역 외 화면은 모두 블러 처리해 시설이 특정되지 않도록 했습니다.

How SEE:ON works

감지에서 끝나지 않고, 대응까지 하나로 잇습니다

단순 영상분석이 아니라 ‘감지 → 판단 → 전달 → 대응 → 기록’의 전체 흐름을 제공합니다.

01

기존 CCTV

현장 카메라

02

영상 수집

실시간 연동

03

Vision AI

행동·상황 분석

04

위험도 판단

우선순위 산출

05

메인센터 알림

대시보드 팝업

06

TTS·경고·모바일

즉시 전달

07

직원 현장 대응

위치 기반 출동

08

이벤트 저장

사후 확인·보고

감지·판단 (AI 영역) 전달·대응 (현장 영역)

Senior AI Lab · 엣지 관제 대시보드 LIVING LAB

Senior AI Lab 엣지 관제 대시보드 실화면 — 카메라 13대 그리드 (인물 영역 모자이크 비식별 처리)

Living Lab에서 실제 운영 중인 관제 대시보드 — 신규 카메라 설치 없이 기존 CCTV 13대를 그대로 연동했습니다. 영상 영역은 개인정보 보호를 위해 비식별 처리했습니다.

요양시설에서 실제로 발생하는 위험 행동을 중심으로 설계했습니다

범용 이벤트가 아닌, 돌봄 현장의 위험 행동 10가지에 집중합니다.

구현·고도화

낙상·쓰러짐 감지

구현·고도화

침상 이탈 감지

구현·고도화

장시간 미동작

구현·고도화

바닥에 앉거나 누운 상태

개발 중

배회·반복 이동

개발 중

휠체어·의자 이탈

개발 중

위험구역 접근

개발 중

야간 고위험 우선 알림

개발 예정

비정상 움직임 감지

개발 예정

위험 행동 패턴 변화 예측

※ 구현 단계 구분은 서비스 도입 시점 기준으로 상호 확인 후 확정 · 구현·고도화 = 상시 운영 대상 / 개발 중 = 검증 진행 항목 / 개발 예정 = 로드맵

AI는 감지에서 끝나지 않고, 직원이 즉시 움직일 수 있도록 전달합니다

위험도별 우선순위와 위치·영상까지 — ‘알림’이 아니라 ‘움직일 수 있는 지시’입니다.

HUB

AI 판단

위험도 · 위치
영상 클립 연계

메인센터 대시보드

팝업·우선순위 표시로 관제에서 즉시 확인

TTS 음성 안내

층·호실·이벤트 유형을 음성으로 전달

상황별 경고음

위험도별 톤으로 현장 인지 강화

모바일·웹 알림

이동 중 직원에게 위치·상태 푸시

TTS 예시

“3층 305호 침상 이탈 위험이 감지되었습니다.”

“2층 복도에서 낙상 의심 상황이 발생했습니다.”

Products

SEE:ON은 그 시작입니다.
제품은 계속 늘어납니다

Senior AI Lab은 현장의 문제 하나마다 제품 하나를 만듭니다. 영상 안전관리 SEE:ON이 먼저 현장에서 돌아가고 있고, 다음 두 제품이 뒤를 따릅니다. 모두 저희가 직접 운영하는 요양원에서 검증한 뒤 내놓습니다.

SEE:ON 운영 중

예측형 낙상 예방

넘어진 뒤가 아니라, 넘어지기 전을 봅니다.

전조 위험 예측
CCTV + 돌봄기록 결합
야간 집중 모니터링
사고기록 자동화

제품명 공개 예정 개발 중

장기요양 기록 검수 AI

기록과 평가 준비의 부담을 덜어 줍니다.

돌봄 기록 검수
평가 준비
행정 자동화
규정 준수 점검

제품명 공개 예정 예정

보호자 소통 AI

가족이 어르신의 일상을 가깝게 느끼도록.

가족 앨범
리포트 자동화
AI 어시스턴트
소통 지원

Architecture · Privacy

영상은 시설 안에 두고,
판단 결과만 내보냅니다

시설 내 엣지 장비에서 실시간 분석하고, 관제 서버로는 이벤트만 보냅니다 — 프라이버시가 선언이 아니라 구조로 보장됩니다.

시설 내부 · 엣지 노드

ON-PREMISE

1

영상 수신 — 기존 CCTV의 스트림을 시설 내부에서 직접 수신

2

특징 추출 — 사람 자세·침대 영역 등 화면 요소를 좌표·수치로 변환

3

추적·누적 — 카메라별 대상 추적, 일정 구간의 움직임을 시계열로 누적

4

행동 판단 — 누적된 수치만으로 위험 행동 판단 (이 단계부터 영상 픽셀 미사용)

5

이벤트 생성 — 발생 시각·위치·유형을 담은 이벤트로 변환

이벤트 · 카메라 상태
(선택) 이벤트 시점 스냅샷·클립

상시 영상 전송 없음

관제 서버 · 호스트

EVENT ONLY

1

이벤트 수신 — 시설·공간 매핑 후 저장, 중복 이벤트 자동 제거

2

알림 생성 — 위험도 판단 후 알림으로 전환, 발생 순서 보장

3

실시간 현황판 — 서버 푸시로 현황판에 즉시 반영

4

확인·해결 기록 — 직원 확인(ACK)·해결까지 상태와 담당자 기록

현장 로컬 추론

시설 내 GPU 엣지 PC에서 컨테이너 이미지로 구동, 현장 빌드 없이 배포

카메라 벤더 비종속

카메라·NVR 종류는 엣지 어댑터가 흡수, 상위 계층은 벤더를 모름 — 타 관제 브랜드 카메라 실수신 검증

안전 정지 설계

가속기·모델 로딩 실패 시 조용한 성능 저하 대신 즉시 정지·통보

※ 현재 런타임 구성: 자세 추정·영역 분할은 YOLO 계열, 행동 판단은 시계열 딥러닝(LSTM) 모델. 모델 구성은 지속 개선됩니다.

Our approach

감지를 넘어, 예측으로

대부분의 CCTV 솔루션은 ‘넘어진 뒤’를 감지합니다. 우리는 ‘넘어지기 전’을 예측하고, 대응과 기록까지 하나로 잇습니다.

기존 — 감지형

넘어진 뒤에야 알림
영상 단독, 돌봄 데이터 미연동
오탐 → 알림 피로로 방치
벤더 납품 후 현장 튜닝 부족

Senior AI Lab — 예측형

전조 단계에서 위험 예측
CCTV + 돌봄기록 멀티모달
어르신별 동적 위험점수
대응·사고기록 자동화까지 한 루프

Interactive AI demo

AI를 직접 체험해 보세요

로그인 없이 바로 사용할 수 있습니다. 아래 데모는 라인업 전체를 미리 보여 줍니다 — 낙상 위험은 SEE:ON, 기록 검수·요양등급 추정은 뒤이어 준비 중인 제품입니다. 모두 샘플 데이터 기반 시연용 예시입니다.

로그인 불필요 · 샘플 데이터 기반

급여제공기록지 AI 검수

샘플 기록을 AI가 검수해 누락·중복·이상 패턴을 찾아냅니다.

샘플 기록

08:30 세면 보조 — 완료
09:00 투약 — (기록 없음)
12:00 중식 식사량 50%
12:00 중식 식사량 80%
15:00 프로그램 참여 — 외출 중 기록됨

Living Lab · 실증

외부에서 관찰하는 기술회사가 아니라,
요양원을 직접 운영하며 검증합니다

저희가 직접 운영하는 요양원에서, 지금 이 순간에도 시스템이 돌아가고 있습니다. 이것이 경쟁사가 복제하기 어려운 구조적 우위입니다.

Living Lab

행OO요양원 · 당사 직접 운영

구축 현황 (2026.8 초 기준)

완료

시설 내 엣지 노드 기동 — 실제 CCTV 스트림 상시 추론

완료

관제 서버 배포 — 이벤트·알림·현황판 경로 가동

진행 중

현장 직원 상시 사용 — 노출 시작 단계

데이터 선순환

직접 운영

실증 환경 보유

현장 데이터

기록·행동·이벤트

모델 개선

현장 검증 반영

※ 타 관제 브랜드 카메라 실수신 검증 완료 — 특정 벤더에 묶이지 않음을 확인 · 시설장·사회복지사·간호인력·요양보호사가 같은 건물에 있어 피드백이 짧은 주기로 순환합니다.

개인정보·영상 보호 원칙

1

개인정보보호법 제25조 · 노인장기요양보험법 제33조의2·제33조의3 준수

2

입소자·보호자 사전 동의 절차 — 개인정보보호위원회 「고정형 영상정보처리기기 설치·운영 안내서」(2024.12) 기준

3

영상 비식별화 및 접근 권한 통제

4

목적 외 이용 금지 — 미디어 보존 하한 60일은 법정 보관의무(60일 이상)와 정합

Expected outcome

요양시설에는 안전과 신뢰를,
파트너에게는 새로운 가능성을

도입은 현장의 안전 수준과, 함께하는 파트너의 사업 기회를 동시에 넓힙니다.

요양시설 기대효과

위험상황 발견시간 단축
야간 안전관리 보조
직원 CCTV 확인 부담 감소
신속 대응 및 사고 영상 확인·내부 보고 효율화
보호자 신뢰 향상
시설 안전관리 수준 강화

파트너 기업 기대효과

요양시설 특화 AI CCTV 신규 상품 기회
기존 CCTV 고객 대상 부가서비스 확대
고령친화·헬스케어 B2B 레퍼런스 확보
AI × 물리보안 결합 사례
설치·관제·통신·AI 구독 결합 서비스 모델
장기요양기관 신규 시장 진입 기회

목표 시장 규모 입소형 시설부터 단계적으로 확장

4,640개소

노인요양시설 (1순위)

1,555개소

노인요양공동생활가정 (1순위)

~1,300개

요양병원 (2순위)

29,734개소

전국 장기요양기관 총수

보건복지부 「2025 노인복지시설 현황」(2024.12.31 기준) · 국민건강보험공단 「2025 노인장기요양보험 통계연보」(2026.6 공표)

Roadmap

한 걸음씩, 현장에서 검증하며

각 단계를 실제 현장에서 검증한 뒤 다음으로 확장합니다.

PHASE 1 · MVP

핵심 MVP

3대 핵심 솔루션 MVP
Living Lab 실증
현장 문제 검증

PHASE 2 · PILOT

파일럿 확장

파일럿 기관 확대
데이터·모델 고도화
운영 프로세스 정립

PHASE 3 · SAAS

상용 SaaS

구독형 제품화
기관 온보딩 자동화
보안·컴플라이언스 강화

PHASE 4 · PLATFORM

전국 시니어 AI 플랫폼

통합 데이터 플랫폼
파트너 생태계
시니어 케어 전반으로 확장

Partnership & contact

요양시설 AI 영상 안전관리 SEE:ON,
지금 도입을 검토해보세요

파일럿 도입, 파트너십, 투자·협력 — 어떤 논의든 환영합니다. 기관 상황에 맞는 도입 방향을 함께 설계해 드립니다.

✉ 이메일로 문의하기 ☎ 010-8369-6569

Senior AI Lab 대표 박준호 · 고범수 seniorsailab@gmail.com

법정 기준을 지켜도야간 안전 공백은 구조적으로 남습니다

CCTV가 여러 대 있어도, 위험을 발견하는 건 결국 사람입니다

현장의 목소리

초고령사회는 이미 시작됐습니다

1 비용 급증

2 인력난

3 규제 강화

4 AI 성숙

넘어진 뒤가 아니라,넘어지기 전에 붉어집니다

행OO요양원

감지에서 끝나지 않고, 대응까지 하나로 잇습니다

요양시설에서 실제로 발생하는 위험 행동을 중심으로 설계했습니다

AI는 감지에서 끝나지 않고, 직원이 즉시 움직일 수 있도록 전달합니다

메인센터 대시보드

TTS 음성 안내

상황별 경고음

모바일·웹 알림

SEE:ON은 그 시작입니다.제품은 계속 늘어납니다

예측형 낙상 예방

장기요양 기록 검수 AI

보호자 소통 AI

영상은 시설 안에 두고,판단 결과만 내보냅니다

시설 내부 · 엣지 노드

관제 서버 · 호스트

현장 로컬 추론

카메라 벤더 비종속

안전 정지 설계

감지를 넘어, 예측으로

AI를 직접 체험해 보세요

급여제공기록지 AI 검수

낙상 위험 점수 추정

장기요양 등급 자가 추정

외부에서 관찰하는 기술회사가 아니라,요양원을 직접 운영하며 검증합니다

Living Lab

개인정보·영상 보호 원칙

요양시설에는 안전과 신뢰를,파트너에게는 새로운 가능성을

요양시설 기대효과

파트너 기업 기대효과

목표 시장 규모 입소형 시설부터 단계적으로 확장

한 걸음씩, 현장에서 검증하며

핵심 MVP

파일럿 확장

상용 SaaS

전국 시니어 AI 플랫폼

요양시설 AI 영상 안전관리 SEE:ON,지금 도입을 검토해보세요

법정 기준을 지켜도
야간 안전 공백은 구조적으로 남습니다

넘어진 뒤가 아니라,
넘어지기 전에 붉어집니다

SEE:ON은 그 시작입니다.
제품은 계속 늘어납니다

영상은 시설 안에 두고,
판단 결과만 내보냅니다

외부에서 관찰하는 기술회사가 아니라,
요양원을 직접 운영하며 검증합니다

요양시설에는 안전과 신뢰를,
파트너에게는 새로운 가능성을

요양시설 AI 영상 안전관리 SEE:ON,
지금 도입을 검토해보세요