SleepZ 소프트웨어 요구사항 명세서 (Software Requirements Specification) - v1.2

1. 비전 및 핵심 원칙

1.1. 제품 철학: 추적을 넘어 다각적 이해와 행동으로

웨어러블 기기를 통해 수집되는 심박수, 수면 단계와 같은 정량적 데이터는 한 개인의 복잡한 24시간, 즉 일주기 리듬(circadian rhythm)의 전체 그림을 담아내지 못하는 근본적인 한계가 있다. 인간의 수면은 단순히 생체 신호의 결과물이 아니라, 그날 겪었던 스트레스, 섭취한 음식, 나눈 대화, 내밀한 감정의 동요 등 수많은 변수가 얽힌 복잡계(complex system)의 최종적인 발현이기 때문이다. 이처럼 단편적인 데이터만으로 수면 잠복기(Sleep Onset Latency, SOL)를 예측하려는 시도는 필연적으로 부정확할 수밖에 없다.

SleepZ는 바로 이 지점에서 출발한다. 단순한 수면 데이터 기록 도구를 넘어, 사용자의 주관적인 경험과 정성적인 서사를 데이터 생태계의 중심에 놓는다. 그러나 진정한 이해는 단일 관점이 아닌, 여러 전문 분야의 지식이 융합될 때 가능하다. 본 시스템은 사용자를 위해 헌신하는 가상의 '개인 수면 위원회(personal sleep council)'를 구성하는 것을 목표로 한다. 이 위원회는 생리학자, 인지행동치료사, 임상심리학자, 약물 전문가 등 각 분야의 전문성을 가진 AI 에이전트들로 이루어져, 사용자의 하루를 다각도에서 분석하고 종합적인 결론을 도출한다. 더 나아가 이 위원회는 정적인 존재가 아니라, 사용자와 함께 학습하고 진화하는 동적인 집단 지성이다. 특정 사용자에 대해 지속적으로 정확한 통찰력을 제공하는 에이전트는 그 영향력이 커지며 '생존'하고, 그렇지 못한 에이전트는 자연스럽게 '도태'됨으로써, 시간이 지남에 따라 사용자에게 완벽하게 맞춰진 초개인화된 전문가 팀이 구성된다.

SleepZ의 핵심 철학은 수면의 질을 저해하는 근본적인 *동인(drivers)*을 여러 전문가의 시각으로 교차 검증하여 파악하고, 이를 바탕으로 사용자가 과학적 근거에 기반한 선제적 조치를 취하도록 유도하는 데 있다. 본 시스템의 목적은 데이터를 나열하는 것이 아니라, 사용자의 생리적 상태, 심리적 안녕, 인지적 습관, 환경적 요인이 밤의 휴식과 어떻게 연결되는지에 대한 통합적인 전문가 컨설테이션 서사를 구축하는 것이다. 이는 불면증의 지속 요인(perpetuating factors)을 파악하고 수정하는 것을 목표로 하는 디지털 인지행동치료(dCBT-I)의 핵심 원칙과 일치한다.¹ 따라서 SleepZ는 사용자가 자신의 수면 문제를 단순한 현상이 아닌, 여러 전문가의 도움을 받아 관리하고 개선할 수 있는 대상으로 인식하도록 돕는 것을 궁극적인 목표로 삼는다.

1.2. 대화형 패러다임: 전문가 위원회를 위한 소크라테스식 문답법

SleepZ의 사용자 경험(UX)은 공감 능력을 갖춘 전문가 위원회와의 성찰적 대화를 모방하는 소크라테스식 문답법에 기반한다. 이는 사용자가 정해진 양식을 채우는 듯한 기계적 경험에서 벗어나, 자연스러운 대화 속에서 자신의 하루를 돌아보고 감정을 기록하도록 설계되어야 한다. 기존의 단일 AI와의 대화 패러다임은 이제 각 전문가 에이전트에게 필요한 정보를 수집하기 위한 목적 지향적이고 다층적인 지능 수집 활동으로 진화한다.

AI의 질문은 더 이상 단순한 일기 작성을 유도하는 데 그치지 않는다. "오늘 유난히 신경 쓰이는 걱정거리가 있었나요?"라는 질문은 임상심리학자 에이전트가 지각된 스트레스 척도(Perceived Stress Scale, PSS)와 관련된 데이터를 수집하기 위한 탐색이며, "잠에 들지 못하면 내일 하루를 망칠 것이라는 불안감이 드나요?"라는 질문은 인지행동치료사 에이전트가 역기능적 수면 신념 척도(DBAS-16)와 관련된 인지 왜곡을 파악하기 위한 정교한 프로브(probe)이다.² AI는 개방형 질문, 개인화된 후속 질문, 그리고 긍정적 강화를 통해 사용자와의 유대감을 형성하고, 솔직하고 상세한 기록을 장려한다.⁴

이러한 접근 방식은 일기 작성의 부담감을 줄이고, 이를 가치 있는 자기 성찰의 시간이자 개인 맞춤형 의료 상담을 위한 데이터 제공 과정으로 전환시키는 것을 목표로 한다. 사용자와 앱(즉, '수면 위원회') 간의 강력한 치료적 동맹(therapeutic alliance)을 형성함으로써, 사용자의 지속적인 참여를 유도하고 데이터의 질을 획기적으로 높인다. 이는 디지털 헬스 개입의 성공에 있어 핵심적인 요소로 알려져 있다.⁵ 사용자는 자신의 답변이 여러 전문가에게 전달되어 종합적인 분석에 사용된다는 점을 인지함으로써, 데이터 제공 행위 자체에 더 큰 의미와 목적을 부여받게 된다.

1.3. 핵심 가치 제안: 설명 가능한 임상 기반의 선제적 수면 관리

SleepZ의 핵심 가치 제안은 "어젯밤 왜 잠을 설쳤을까?"라는 사후 분석적 접근에서 "오늘 밤 당신의 수면 위원회는 이러이러한 이유로 잠들기 어려울 위험을 예측했으며, 이를 위해 다음과 같은 조치를 제안합니다."라는 사전 예방적, 설명 가능한 가이던스로의 전환에 있다.

수면 잠복기(SOL) 예측과 그에 따른 수면 보조제 및 처방약의 복용 가이드 기능은 사용자가 불확실성과 불안감 속에서 추측에 의존하는 대신, 다수의 전문가 의견에 기반한 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여한다. 이 과정에서 예측의 근거를 명확히 제시하는 것이 무엇보다 중요하다. 예를 들어, "당신의 위원회는 오늘 저녁 운동으로 신체는 이완되었지만(QuantitativePhysiologist의 의견), 업무 스트레스 수준이 높고(ClinicalPsychologist의 의견) 잠에 대한 부정적인 믿음이 강하게 나타나(CognitiveTherapist의 의견) 종합적으로 잠드는 데 시간이 걸릴 것으로 판단했습니다."와 같은 설명은 사용자의 신뢰를 얻고, 자신의 상태에 대한 이해를 높인다.

이러한 접근 방식의 기저에는, AI 기반 대화형 일기 자체가 단순한 데이터 수집 도구를 넘어선다는 이해가 깔려 있다. 대화형 일기는 인지행동치료의 핵심 요소인 '인지 재구성'을 일상적으로 실천하게 하는 '잠행적(stealth)' 치료 개입으로서 기능한다. 사용자가 AI의 질문에 답하며 자신의 스트레스 요인을 명확히 하고("오늘 가장 힘들었던 점은 무엇인가요?"), 부정적인 생각을 재구성하도록 유도("잠들기 전에 내려놓을 수 있는 한 가지는 무엇일까요?")하는 과정 자체가 치료적 가치를 지닌다. 스트레스, 불안, 역기능적 사고와 같은 심리적 요인이 수면 잠복기에 미치는 지대한 영향은 여러 연구를 통해 입증되었다.¹ CBT-I 역시 이러한 '지속 요인'을 다루는 것을 핵심으로 한다.¹ 따라서 사용자는 데이터 입력 과정 자체에서 심리적 안정감을 얻게 되며, 이는 앱의 지속적인 사용을 유도한다. 결과적으로 더 풍부하고 정확한 데이터가 축적되어 예측 모델의 성능을 향상시키는 강력한 선순환 구조가 만들어진다.

2. 시스템 아키텍처 및 다중 에이전트 데이터 생태계

2.1. 거시 아키텍처: 클라우드 네이티브 및 확장 가능한 서비스

SleepZ 시스템은 확장성, 보안, 그리고 실시간 다중 에이전트 연산을 고려하여 클라우드 기반의 마이크로서비스 아키텍처로 설계된다.

프론트엔드(Frontend): iOS 및 Android 사용자를 위한 네이티브 모바일 애플리케이션으로, 직관적이고 반응성이 뛰어난 대화형 사용자 인터페이스를 제공한다.
백엔드(Backend): 핵심 비즈니스 로직, 데이터 처리, AI 모델 서빙을 담당하는 마이크로서비스 집합으로 구성된다. 각 서비스는 독립적으로 배포 및 확장이 가능하며, 특히 AI 에이전트 연산 서비스는 높은 컴퓨팅 자원을 요구할 수 있으므로 별도의 확장 정책을 적용한다.
데이터베이스(Database): 사용자 프로필, 일기 데이터, 처리된 생체 신호, 심리측정 점수 시계열 데이터를 저장하기 위해 관계형 데이터베이스(RDB)와 NoSQL(특히 시계열 DB)을 조합해 사용한다.
데이터 통합 계층(Data Integration Layer): HealthKit, Health Connect, 날씨 API, 캘린더 API 등 외부 소스로부터 데이터를 안전하게 수집하는 API 게이트웨이 및 데이터 수집 서비스로 구성된다.

2.2. 미시 아키텍처: 적응형 다중 에이전트 합의 및 지식 프레임워크

다중 에이전트 합의를 지원하기 위해 '적응형 앙상블 엔진(Adaptive Ensemble Engine, AEE)'이라는 논리적 마이크로서비스를 정의한다.

에이전트 오케스트레이터(Agent Orchestrator): 매일 저녁 일기 작성 완료 시 트리거되어, 일일 사용자 상태 패킷을 에이전트 풀에 배분하고 가중치 기반 합의를 수행하며 아침 피드백에 따라 가중치를 갱신한다.
지식 베이스(Knowledge Bases): 각 전문가 에이전트가 접근하는 도메인 특화 지식 저장소로 구성된다.
- ClinicalPharmacologist: 약물명, 반감기, 상호작용, 부작용 등을 포함한 약물 데이터베이스.
- ClinicalPsychologist: ISI, PHQ-9, ESS, PSS 등의 점수 채점 규칙과 해석 가이드라인, 임상적 역치값.⁶
- CognitiveTherapist: DBAS-16 역기능적 신념 항목, 인지 왜곡 패턴, 대응 기법 라이브러리.¹⁰
논증 스키마(Argumentation Schema): 모든 에이전트가 주장(claim), 근거(evidence), SOL 영향 방향(증가/감소)을 구조화해 제출하는 JSON 기반 표준 스키마를 사용한다.

2.3. 통합 데이터 계층: 생리·심리·환경 데이터 스트림 융합

적응형 앙상블 엔진에 전달되는 **일일 사용자 상태 패킷(Daily User State Packet)**은 다음 필드를 포함한다.

생리 데이터(Physiological Data)
- 웨어러블 데이터: 안정 시 심박수(RHR), 심박 변이도(HRV), 전날 수면 단계, 신체 활동량 등
- 수동 입력 데이터: 카페인 섭취량 및 시간, 마지막 식사 시간, 약물/보조제 복용 여부 및 상세 정보
정성적 데이터(Qualitative Data): 저녁 일기 텍스트에서 NLP로 추출한 감정(sentiment), 주제(topics), 스트레스 요인 키워드와 태그
환경 데이터(Environmental Data): 위치 기반 날씨(기온, 습도, 기압), 캘린더 이벤트(선택적 동의 시)
종단적 심리측정 점수(Longitudinal Psychometric Scores):
- 현재 추정 점수: ISI, PHQ-9, DBAS-16, ESS, PSS
- 시계열 데이터: 과거 측정값 전체를 저장하여 속도(velocity)와 가속도(acceleration)를 계산

시계열 데이터는 우울감(PHQ-9)이나 스트레스(PSS)가 불면증(ISI)에 선행하거나 악화시키는 패턴을 식별하는 데 필수적이다.³ 예를 들어 PSS 급증이 감지되면, TemporalAnalyst 에이전트는 "스트레스 수준의 급격한 증가는 과거 데이터상 SOL을 평균 30% 증가시키는 패턴과 연관됩니다"와 같은 주장을 생성할 수 있다. 이는 사용자 상태 변화 추세를 이해하고 미래를 예측하는 핵심 기반이 된다.

3. 임상 정보를 반영한 사용자 여정

3.1. 온보딩: 포괄적인 정신생리학적 기준선 설정

온보딩 과정은 임상적 초기 면담(clinical intake interview)의 역할을 수행한다. 공감형 AI 대화 경험으로 설계하여, 표준화된 임상 질문을 자연스러운 대화 흐름으로 변환하면서 데이터 정확성을 확보한다.

수집 정보: ISI, PHQ-9, DBAS-16, ESS, PSS 등 다차원 심리 상태와 수면 관련 약물 정보(약물명, 용량, 패턴, 처방 목적 등)¹
목적: ClinicalPharmacologist 에이전트의 기초 데이터베이스 구축
설계 산출물: 각 임상 척도 항목을 대화형 프롬프트로 변환한 매핑 표 (UX·AI 팀 간 커뮤니케이션 표준)

표 3.1. 검증된 설문지와 대화형 온보딩 모듈 매핑

설문지 항목 (출처)	임상적 구성개념	대화형 AI 프롬프트 (예시)	데이터 수신 에이전트
"잠들기 어려운 정도" (ISI)¹	입면 곤란	"보통 불을 끄고 잠자리에 누우면 잠드는 데까지 시간이 얼마나 걸리는 편인가요?"	ClinicalPsychologist
"활동에 대한 흥미나 즐거움 감소" (PHQ-9)¹⁴	무쾌감증 (Anhedonia)	"최근 2주 동안, 평소 즐겁게 하던 일에 흥미가 떨어지거나 즐거움을 느끼지 못한 적이 있었나요?"	ClinicalPsychologist
"상쾌함을 느끼고 낮에 잘 기능하려면 8시간의 수면이 필요하다" (DBAS-16)¹⁰	비현실적 기대	"혹시 '8시간은 꼭 자야 한다'는 생각 때문에 잠에 대한 부담감을 느끼실 때가 있나요?"	CognitiveTherapist (CBT-I)
"앉아서 책을 읽을 때 깜빡 잠이 들 가능성" (ESS)⁸	주간 졸림증	"편안한 의자에 앉아 조용히 책을 읽는 상황을 상상해보세요. 깜빡 잠이 들 가능성이 얼마나 될까요?"	ClinicalPsychologist
"삶의 중요한 일들을 통제할 수 없다고 느낀 빈도" (PSS)³	통제력 부족 지각	"지난 한 달간, 해야 할 일이 너무 많아 감당하기 어렵다고 느낀 적이 얼마나 자주 있었나요?"	ClinicalPsychologist
"만성 불면증이 신체 건강에 심각한 결과를 초래할까 봐 걱정된다" (DBAS-16)¹⁰	수면 부족 결과에 대한 파국화	"잠을 잘 못 자는 것이 건강에 나쁜 영향을 미칠까 봐 많이 걱정되시나요?"	CognitiveTherapist (CBT-I)

3.2. 일일 대화: 다중 에이전트 입력을 위한 동적 탐색

매일 저녁 진행되는 대화형 일기는 일일 사용자 상태 패킷을 완성하기 위한 목적 지향적 데이터 수집 과정이다. 이전 데이터와 현재 신호를 기반으로 질문이 동적으로 생성된다.

높은 PSS 점수 사용자: "오늘 하루 중 가장 스트레스를 받았던 순간은 언제였나요?"
DBAS-16 파국화 경향 사용자: "내일 컨디션이 좋지 않을까 봐 잠자리에 드는 것이 불안하게 느껴지시나요?"
NLP 분석: 감정, 주제, 스트레스 요인을 추출하여 태깅하고 에이전트별로 전달

3.3. 아침 성찰: 전문가 합의 결과를 행동 가능한 통찰로 종합

아침 상호작용에서는 사용자가 전날 밤 경험을 보고하고, 시스템은 전문가 합의 결과를 설명형 서사로 제공한다.

사용자 입력: 체감 SOL, 야간 각성 횟수, 전반적 수면 질
설명 예시: "어젯밤에는 잠드는 데 평소보다 조금 더 걸리셨군요. 위원회 분석에 따르면, 중요한 회의에 대한 걱정(ClinicalPsychologist, 영향력 40%)과 늦은 오후에 마신 커피(Chronobiologist, 영향력 30%)가 주된 원인으로 보입니다. 저녁에 하신 명상은 도움이 되었을 거예요(QuantitativePhysiologist, 영향력 10%)."

3.4. 종단적 평가 및 진행 상황 시각화

주기적 심층 확인(예: 2주 간격)으로 심리측정 점수 재평가 및 추세 분석⁶
대시보드: SOL, 수면 효율, PSS, PHQ-9, DBAS-16 추세를 중첩 시각화하여 인과 관계를 직관적으로 전달
전문가 영향력 시각화: "지난 한 달간 '업무 스트레스' 영향은 감소했고, '주말 스케줄 변동' 중요성은 증가했습니다."

4. 예측 코어: 적응형 다중 에이전트 앙상블 (Adaptive Multi-Agent Ensemble, AME)

SleepZ의 예측 엔진은 사용자와 함께 학습하고 진화하는 AME 모델을 기반으로 하며, 다윈주의적 가중치 조정 메커니즘을 활용한다. 정확한 예측을 제공한 에이전트는 영향력을 강화하고, 그렇지 못한 에이전트는 영향력이 감소한다. 이를 통해 사용자는 초개인화된 모델을 경험하게 된다.

4.1. AME 프레임워크: 학습, 가중, 합의

AME 프로세스는 세 단계로 구성된다.

에이전트 풀(Agent Pool): 다양한 수면 동인을 분석하는 전문가 에이전트 집합을 유지하며, 신규 에이전트를 유연하게 추가할 수 있도록 설계한다.
개인화된 게이팅 네트워크(Personalized Gating Network): 사용자별 네트워크가 일일 상태 패킷을 입력으로 받아, 상황에 가장 적합한 에이전트에게 가중치를 할당한다.
온라인 학습 엔진(Online Learning Engine): 아침 피드백으로 예측 오차를 계산하고, 정확도에 따라 가중치를 보상 또는 페널티로 조정하여 개념 드리프트(concept drift)에 적응한다.

4.2. 초기 전문가 에이전트 풀

표 4.1. 초기 전문가 에이전트 풀 프로필 및 기능 매트릭스

에이전트 명	주요 기능	핵심 데이터 입력	지식 베이스	논증 예시
정량 생리학자 (Quantitative Physiologist)	각성 및 회복과 관련된 객관적 생리 신호 분석	웨어러블 데이터(HRV, RHR, 활동량), 카페인/식사 시간	수면 생리학 모델, 운동 과학 원리, 영양학	SOL 감소: HRV가 기준 대비 15% 높고 취침 5시간 전에 45분 운동 완료
인지행동치료사 (Cognitive Therapist, CBT-I)	수면 역기능 신념과 태도 식별 및 영향 평가	DBAS-16 점수 및 추세, 수면 걱정을 담은 일기	CBT-I 원칙, DBAS-16 라이브러리 및 해석 가이드²	SOL 증가: "오늘 잠 못 자면 내일 망할 거야" 기록 → 파국화 사고(항목 5, 9)¹⁰
임상심리학자 (Clinical Psychologist)	기분, 스트레스, 불면증 심각도가 수면 준비에 미치는 영향 평가	ISI, PHQ-9, ESS, PSS 점수 및 추세, 감정 분석	임상심리학 진단 기준, ISI/PHQ-9/ESS/PSS 해석 규칙⁶	SOL 증가: PSS 28(높음), PHQ-9 14(중등도) → 심리적 고통 신호³
시간생물학자 (Chronobiologist)	일주기 리듬 정렬 관련 요인 평가	빛 노출, 식사/카페인 시간, 수면/기상 스케줄 일관성	일주기 생물학 원리, 멜라토닌 억제 연구	SOL 증가: 오후 4시 카페인, 오후 9시 과식 → 멜라토닌 분비 지연 가능
임상약리학자 (Clinical Pharmacologist)	약물·보조제가 수면에 미치는 영향 분석	약물/보조제 종류·용량·시간, 과거 효과 기록	수면 약물 약물동력학/약력학 DB	SOL 감소: 취침 30분 전 졸피뎀 복용, 빠른 작용 시작. 단, 연속 복용 시 효과 저하 이력
시간적 분석가 (Temporal Analyst)	다일간 패턴 및 일탈 식별	최근 30~90일 모든 데이터 스트림, 사회적 시차증 지표	통계적 패턴 인식, 시계열 분석 기법	SOL 증가: 주말 늦잠 후 일요일 밤 SOL 40% 상승 패턴 반복

4.3. 모의 AME 프로세스: 예시적 사례 연구

가상의 사용자 김수면의 사례:

입력 데이터
- 활동: 오후 7시 30분 조깅
- 식사/음료: 오후 5시 커피, 오후 8시 30분 저녁
- 일기: "내일 아침 중요한 발표 때문에 너무 긴장된다. 오늘 잠을 설칠까 봐 걱정이다."
- 웨어러블: 안정 시 심박수 +5bpm
- 패턴: 월요일, 주말 늦잠 이후
가중치 할당 (개인화된 게이팅 네트워크)
- 인지행동치료사: 45% (파국화 사고 감지)
- 임상심리학자: 30% (높은 불안감)
- 시간적 분석가: 10% (사회적 시차증)
- 시간생물학자: 10% (늦은 카페인·식사)
- 정량 생리학자: 5% (운동 긍정 효과보다 스트레스 영향이 더 중요)
합의와 설명
- 예측: SOL 40~55분 (신뢰도 85%)
- 설명: "발표에 대한 긴장과 걱정이 주요 방해 요인(영향력 75%)이며, 늦은 커피와 주말 패턴도 영향을 미쳤습니다. 저녁 운동은 긍정적이었으나 심리 요인이 더 큽니다."
학습 및 적응
- 실제 SOL 50분 → 예측 정확도 높음
- 인지행동치료사·임상심리학자 가중치 소폭 증가 → 유사 상황에서 영향력 강화

5. 예측에서 행동으로: 동적 가이던스 엔진

AME 모델의 결과는 개인화되고 설명 가능한 개입을 제공하는 동적 가이던스 엔진으로 전달된다. 추천은 단일 예측값이 아닌, 가장 높은 영향력을 보인 핵심 에이전트에 기반해 결정된다.

5.1. 다변수 추천 로직

5.2. 미묘하고 설명 가능한 가이던스 전달

추천은 저녁 일기 종료 시 대화형 설명과 함께 제공된다.

비약물적 제안: "오늘 밤은 약 25분 내외로 잠들 수 있어 보입니다. 약 없이 5분 이완 호흡법을 시도해보세요."
약물 복용 추천: "오늘은 약 45분 정도 걸릴 수 있으며, 내일 중요한 일이 있어 불안감이 높습니다. 의료진이 처방한 약이 있다면 오늘이 고려할 시점일 수 있습니다."

5.3. 책임감 있는 약물 관리 및 점진적 감량(Tapering) 지원

연속 복용 패턴 감지 시 경고 및 격려 메시지 제공
다른 요인의 영향력이 감소 중이라면 약물 미복용 시도를 제안: "최근 3일 연속 약을 드셨지만, 스트레스 요인의 영향력은 줄었습니다. 오늘은 약 없이 잠들어보는 건 어떨까요? 위원회가 함께하겠습니다."

5.4. 제약사 협업 및 데이터 활용 모델 (Biz-Model)

데이터 범위: 복용 패턴, 주관적 효과, 부작용, 특정 사용자군 반응성
제약사 기대 효과: 시판 후 안전성 조사(PMS), 처방 패턴 분석, 신약 개발 및 적응증 확대 인사이트
사용자 기대 효과: 신약 개발 및 안전성 향상 기여, 잠재적 리워드 프로그램
윤리/투명성: 비식별화, 목적 고지, 동의 철회권 보장

6. 기본 요구사항: 보안, 개인정보보호 및 성능

6.1. 데이터 개인정보보호 및 규정 준수

암호화: 저장 시(at rest)와 전송 시(in transit) 모두 강력한 암호화 적용
규정 준수: HIPAA, 국내 개인정보보호법, GDPR 등 관련 규정 준수 가능하도록 설계
접근 제어: 역할 기반 접근 제어(RBAC)와 모든 접근에 대한 감사 로그 확보
데이터 비식별화: 분석·연구 목적 사용 시 강력한 비식별화/익명화 절차 수행

6.2. 성능 (Performance)

응답성: 대화형 UI는 즉각적인 반응을 유지해야 한다.
예측 속도: 저녁 일기 종료 후 수 초 내 SOL 예측 및 가이드 제공.
배터리 효율: 백그라운드 동기화는 배터리 소모 최소화.

6.3. 확장성 (Scalability)

사용자 수 및 데이터 증가에 대비한 마이크로서비스 기반 확장성 확보
클라우드 인프라를 활용해 수평 확장(scale-out) 전략 지원

6.4. 신뢰성 (Reliability)

높은 가용성 목표(예: 99.9% 이상)
데이터 무결성 보장, 정기 백업 및 재해 복구(DR) 계획 수립

7. 전략적 로드맵 및 향후 개선 사항

7.1. 버전 1.0 기능 집합 (최소 기능 제품, MVP)

임상 기반 온보딩: 대화형 심리측정 평가 및 약물 정보 수집
다중 에이전트 AI 일기: 동적 질문 생성 데이터 수집
데이터 통합: 웨어러블 자동 동기화 및 수동 입력
AME 기반 SOL 예측: 학습·진화하는 전문가 에이전트 풀과 개인화 가중치 모델
개인화된 가이던스 엔진: 핵심 동인 기반 비약물 개입 및 책임감 있는 약물 가이드

7.2. 잠재적 향후 기능

dCBT-I 모듈 통합: 구조화된 증거 기반 프로그램으로 확장하여 디지털 치료기기(DTx)화
- 자극 조절 치료(Stimulus Control Therapy, SCT)
- 수면 제한 치료(Sleep Restriction Therapy, SRT)
고급 추세 분석: 예) "주말 불규칙 수면 이후 월·화요일 PSS 급등 → SOL 증가" 패턴 탐지
제약사·의료기관 파트너십
- 임상 연구 플랫폼: 약물 효과·부작용 추적
- 의료 전문가 대시보드: 환자 데이터 공유로 맞춤 처방·상담 지원
- 정신 건강 플랫폼 연동: 상담사가 SleepZ 데이터를 활용해 진료 품질 향상

결국 이 명세에서 제시한 기능과 로드맵을 충실히 구현하는 제품을 만드는 것이 SleepZ 프로젝트의 최종 목표이다.

참고 문헌

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Espie, C.A. et al. "Mechanisms of action in digital CBT for insomnia." Sleep Medicine Reviews, 2021.
Baglioni, C. et al. "Insomnia and stress: conceptual integrative models." Sleep Medicine Reviews, 2010.
Bickmore, T.W. & Picard, R.W. "Establishing and maintaining long-term human-computer relationships." ACM TOCHI, 2005.
Yardley, L. et al. "Understanding engagement with digital behavior change interventions." American Journal of Preventive Medicine, 2016.
Kroenke, K. et al. "The PHQ-9 validity." Journal of General Internal Medicine, 2001.
Perlis, M.L. et al. "The DBAS-16 validation." Sleep, 2005.
Johns, M.W. "Epworth Sleepiness Scale development." Sleep, 1991.
Cohen, S. et al. "Perceived Stress Scale manual." Mind Garden, 1994.
Edinger, J.D. et al. "Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia: Clinical guidelines." Journal of Clinical Sleep Medicine, 2021.

1. 비전 및 핵심 원칙​

1.1. 제품 철학: 추적을 넘어 다각적 이해와 행동으로​

1.2. 대화형 패러다임: 전문가 위원회를 위한 소크라테스식 문답법​

1.3. 핵심 가치 제안: 설명 가능한 임상 기반의 선제적 수면 관리​

2. 시스템 아키텍처 및 다중 에이전트 데이터 생태계​

2.1. 거시 아키텍처: 클라우드 네이티브 및 확장 가능한 서비스​

2.2. 미시 아키텍처: 적응형 다중 에이전트 합의 및 지식 프레임워크​

2.3. 통합 데이터 계층: 생리·심리·환경 데이터 스트림 융합​

3. 임상 정보를 반영한 사용자 여정​

3.1. 온보딩: 포괄적인 정신생리학적 기준선 설정​

3.2. 일일 대화: 다중 에이전트 입력을 위한 동적 탐색​

3.3. 아침 성찰: 전문가 합의 결과를 행동 가능한 통찰로 종합​

3.4. 종단적 평가 및 진행 상황 시각화​

4. 예측 코어: 적응형 다중 에이전트 앙상블 (Adaptive Multi-Agent Ensemble, AME)​

4.1. AME 프레임워크: 학습, 가중, 합의​

4.2. 초기 전문가 에이전트 풀​

4.3. 모의 AME 프로세스: 예시적 사례 연구​

5. 예측에서 행동으로: 동적 가이던스 엔진​

5.1. 다변수 추천 로직​

5.2. 미묘하고 설명 가능한 가이던스 전달​

5.3. 책임감 있는 약물 관리 및 점진적 감량(Tapering) 지원​

5.4. 제약사 협업 및 데이터 활용 모델 (Biz-Model)​

6. 기본 요구사항: 보안, 개인정보보호 및 성능​

6.1. 데이터 개인정보보호 및 규정 준수​

6.2. 성능 (Performance)​

6.3. 확장성 (Scalability)​

6.4. 신뢰성 (Reliability)​

7. 전략적 로드맵 및 향후 개선 사항​

7.1. 버전 1.0 기능 집합 (최소 기능 제품, MVP)​

7.2. 잠재적 향후 기능​

참고 문헌​