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SOL(Sleep Onset Latency) Chain of Debate 도메인 비즈니스 규칙

1. 시간 처리 규칙​

1.1 TimeMachine 의존성​

  • SOL CoD 도메인 내 모든 시간 관련 로직(SOL 예측 스케줄링, 토론 시간 측정, 결과 저장 등)은 시스템 시간을 직접 사용하지 않고, 반드시 TimeMachine 도메인이 제공하는 가상 시간 또는 실제 시간을 사용해야 합니다. (요구사항 COD-CON-001)
  • 스케줄링 시스템은 TimeMachine의 가상시간과 실제 스케줄러의 이중 시간 체계를 지원해야 합니다.
  • 취침목표시간은 TimeMachine 기준 시간으로 해석하되, 실제 스케줄러는 시스템 시간으로 동작합니다.

1.2 TimeMachine 시간 변경 처리​

  • TimeMachine 도메인에서 시스템 시간을 현재보다 과거 시점으로 변경하는 경우, SOL CoD 도메인은 변경된 과거 시점 이후에 해당하는 모든 SOL 예측 관련 데이터(SOL 예측 결과, 토론 기록, 분석 결과, SOL 개선 권장사항 등)를 자동으로 삭제해야 합니다.
  • 과거 시점으로 시간 변경 시 해당 시점 이후의 모든 스케줄도 취소(CANCELLED)로 변경됩니다.

1.3 예측 시간 제한​

  • 단일 예측 세션은 최대 25초를 초과할 수 없습니다. (타임아웃 여유 5초 확보)
  • 토론 라운드당 최대 8초를 초과할 수 없습니다.
  • 시간 초과 시 현재까지의 합의 결과를 활용하여 부분 결과를 생성합니다.

2. 예측 스케줄링 규칙​

2.1 취침목표시간 기반 자동 스케줄링​

  • 시스템은 사용자의 취침목표시간 1시간 전에 자동으로 SOL(Sleep Onset Latency) 예측을 실행해야 합니다. (요구사항 COD-FR-BE-001)
  • 예측 실행 시점: 취침목표시간 - 1시간 (예: 취침목표시간 23:00 → 22:00에 실행)
  • 취침목표시간은 Sleep 도메인에서 조회하며, 변경 시 자동으로 스케줄이 재조정됩니다.

2.2 스케줄 재조정 규칙​

  • 사용자의 취침목표시간 변경 시 기존 스케줄은 CANCELLED 상태로 변경됩니다. (요구사항 COD-FR-BE-002)
  • 새로운 취침목표시간에 맞춰 즉시 재스케줄링을 수행합니다.
  • 변경 시점부터 새로운 예측 실행까지의 시간이 1시간 미만인 경우 즉시 실행을 고려합니다.

2.3 예측 실행 재시도 규칙​

  • 예측 실행 실패 시 다음과 같은 재시도 메커니즘을 적용합니다: (요구사항 COD-FR-BE-003)
    • 1차 재시도: 최초 실행 실패 후 10분 경과 시점
    • 2차 재시도: 1차 재시도 실패 후 30분 경과 시점
    • 다음날 스케줄링: 2차 재시도도 실패 시 다음 날 동일 시간으로 자동 스케줄링
  • 각 재시도마다 실패 원인을 로깅하고 모니터링 시스템에 알림을 발송합니다.
  • 최대 재시도 횟수는 2회로 제한됩니다.

2.4 스케줄링 제약사항​

  • 사용자 치료 활동 일시정지 중에는 예측 스케줄링을 수행하지 않습니다. (요구사항 COD-CON-006)
  • 사용자가 치료를 재개하면 기존 스케줄링 정책에 따라 자동으로 재개됩니다.
  • 시스템 점검 등으로 인한 전체 서비스 중단 시 모든 스케줄은 다음 가용 시점으로 연기됩니다.

3. 데이터 수집 및 분석 규칙​

3.1 치료주기 전체 데이터 기반 분석​

  • 예측에 사용되는 데이터는 사용자의 현재 치료주기 시작일부터 현재까지의 모든 데이터로 제한됩니다. (요구사항 COD-CON-003)
  • 이전 치료주기의 데이터는 참고용으로만 활용하며, 주요 분석에는 포함하지 않습니다.
  • 치료 중단 기간의 데이터는 분석에서 완전히 제외됩니다.

3.2 적응형 분석 규칙​

  • 치료주기 초기 데이터 부족 상황에 대한 적응형 분석 로직을 적용합니다: (요구사항 COD-FR-BE-005)
    • 최소 분석 기준: 3일 이상의 수면 기록 → 신뢰도 0.6
    • 권장 분석 기준: 7일 이상의 수면 기록 → 신뢰도 0.8
    • 최적 분석 기준: 14일 이상의 수면 기록 → 신뢰도 1.0
  • 데이터 부족 시 신뢰도 점수를 자동으로 하향 조정합니다.
  • 분석 결과에 데이터 충분성 지표를 반드시 포함해야 합니다.

3.3 최소 데이터 요구사항​

  • 예측 수행을 위한 최소 요구사항은 다음과 같습니다:
    • 수면 기록: 최소 3일 이상의 유효한 수면 데이터
    • 사용자 정보: 기본 프로필 및 현재 치료주기 정보
    • 설문 데이터: 선택사항 (있으면 4개 에이전트, 없으면 3개 에이전트)
    • 학습 데이터: 선택사항 (학습 참여 기록, 진도 데이터)
    • 앱 활동 데이터: DTA Wide 앱 내부 활동 기록 (필수 아님)
  • 최소 요구사항을 충족하지 않는 경우 예측을 수행하지 않고 다음 날로 연기합니다.

3.4 학습 데이터 활용 규칙​

  • 학습 참여 기록이 있는 경우 예측 신뢰도를 조정합니다: (요구사항 COD-FR-BE-020)
    • 높은 학습 참여도 (80% 이상): 신뢰도 +15% 보정, 합의 임계값 0.60으로 완화
    • 중간 학습 참여도 (50-79%): 신뢰도 조정 없음, 합의 임계값 기본값 유지
    • 낮은 학습 참여도 (50% 미만): 신뢰도 -10% 보정, 합의 임계값 0.75로 강화
  • CBT-I 수면행동전문가가 학습 진도와 예측 결과를 연계하여 분석합니다.

3.5 디지털 환경 데이터 수집 제약사항​

  • 디지털수면환경전문가는 DTA Wide 앱 내부 데이터만 활용할 수 있습니다: (요구사항 COD-FR-BE-021)
    • 수집 가능 데이터: 일일 앱 사용 시간, 취침 전 앱 사용 여부, 심야 앱 활동 기록
    • 수집 불가능 데이터: 외부 앱 사용 패턴, 시스템 레벨 스크린 타임, 타사 앱 알림 기록
    • 대안적 접근: 앱 내 활동 로그와 수면 일지 일관성 분석, 릴렉스 도구 사용 빈도, 수면 명상 사용 패턴
  • 외부 디지털 환경 요인은 사용자 자가 보고 데이터로만 추정합니다.
  • 앱 데이터 부족 시 디지털수면환경전문가의 분석 신뢰도를 자동으로 하향 조정합니다 (기본 신뢰도의 70% 적용).

4. Chain of Debate 토론 규칙​

4.1 조건부 에이전트 참여 규칙​

  • 설문 데이터 존재 여부에 따라 참여 에이전트 수를 동적으로 결정합니다: (요구사항 COD-FR-BE-007)
    • 설문 데이터 존재 시: 4개 에이전트 모두 참여
      • 수면패턴분석전문가, 심리상태분석전문가, CBT-I수면행동전문가, 디지털수면환경전문가
    • 설문 데이터 부재 시: 3개 에이전트만 참여 (심리상태분석전문가 제외)
  • 워크플로우 시작 전 설문 데이터 존재 여부를 자동으로 판정합니다.

4.2 토론 규칙 조정​

  • 참여 에이전트 수에 따라 토론 규칙을 자동 조정합니다: (요구사항 COD-FR-BE-008)
    • 4개 에이전트 참여 시: 최대 3라운드, 합의 임계값 75% 이상
    • 3개 에이전트 참여 시: 최대 2라운드, 합의 임계값 67% 이상
  • 에이전트 수 감소에 따른 신뢰도 점수 조정: 3개 에이전트 시 기본 점수의 90% 적용

4.3 합의 도달 및 실패 처리​

  • 합의 도달 조건: 모든 에이전트의 의견 차이가 임계값 이내로 수렴
  • 최대 토론 라운드 초과 시 다음 중 하나를 적용합니다: (요구사항 COD-FR-BE-012)
    • 다수결 결정: 가장 많은 에이전트가 동의하는 의견 채택
    • 가중 평균: 각 에이전트의 신뢰도를 가중치로 하여 평균값 계산
  • 부분 합의 결과도 활용합니다: 일치하는 영역은 높은 신뢰도로, 불일치 영역은 낮은 신뢰도로 처리

4.4 토론 품질 평가​

  • 토론 품질을 평가하는 지표를 수집합니다: (요구사항 COD-FR-BE-011)
    • 합의 효율성: 합의 도달까지의 시간 및 라운드 수
    • 의견 일치도: 에이전트 간 의견 수렴 정도의 변화 추이
    • 참여 균형도: 각 에이전트의 토론 참여 정도
    • 논리 일관성: 토론 과정에서 논리적 일관성 유지 정도

4.5 멜라토닌 시스템 분석 규칙​

  • 멜라토닌시스템분석전문가는 다음 순서로 분석을 수행합니다: (요구사항 COD-FR-BE-026, COD-FR-BE-027, COD-FR-BE-028)
    • DLMO 예측: 사용자의 평균 기상 시간에서 7시간을 차감하여 DLMO 시점 계산
    • 위상 변화 계산: 빛 노출, 카페인, 운동 등의 일주기 리듬 영향 분석
    • 개인 시간형 반영: 아침형/저녁형 특성에 따른 멜라토닌 반응 조정
    • 멜라토닌 억제 계산: 야간 빛 노출로 인한 멜라토닌 분비 억제 수준 평가

4.6 멜라토닌 기반 예측 가중치 규칙​

  • 참여 에이전트 수에 따라 멜라토닌 시스템 분석의 가중치를 조정합니다:
    • 5개 에이전트 참여 시: 각 에이전트 20% 균등 가중치, 합의 임계값 80% 이상
    • 4개 에이전트 참여 시: 각 에이전트 25% 균등 가중치, 합의 임계값 75% 이상
    • 3개 에이전트 참여 시: 멜라토닌 시스템 가중치 33.3%, 합의 임계값 67% 이상

4.7 DLMO 기반 예측 정확도 규칙​

  • DLMO 예측의 정확도는 다음과 같이 검증됩니다:
    • 회귀 모델: DLMO = 평균_기상시간 - 7시간 ± 1.5시간 (96% 정확도)
    • 시간형 보정: 아침형 -30분, 저녁형 +45분 개인차 반영
    • 계절적 조정: 겨울철 +15분, 여름철 -10분 보정
    • 신뢰구간: ±1.5시간 범위 내 96% 신뢰도 보장

4.8 멜라토닌 억제 계산 규칙​

  • 야간 빛 노출로 인한 멜라토닌 억제 수준을 정량화합니다:
    • 밝은 화면 (>100 lux): 30분 노출 시 2시간 지연 효과
    • 중간 조명 (10-100 lux): 1시간 노출 시 45분 지연 효과
    • 어두운 조명 (<10 lux): 무시할 수준의 영향
    • 블루라이트 필터: 억제 효과 50% 감소

5. 예측 결과 저장 규칙​

5.1 전용 저장 시스템​

  • 모든 예측 결과는 전용 테이블에 저장되며, 사용자에게 별도 알림을 발송하지 않습니다. (요구사항 COD-FR-BE-014)
  • 예측 완료 후 백그라운드에서만 저장이 이루어집니다.
  • 저장 완료 로그는 시스템 모니터링 목적으로만 기록됩니다.

5.2 데이터 완전성 보장​

  • 예측 과정의 모든 단계가 저장되어야 합니다:
    • 개별 전문가 분석 결과 및 근거 자료
    • Chain of Debate 토론 전체 과정
    • 최종 합의 결과 및 신뢰도 점수
    • 생성된 개선 권장사항
  • 중간 과정에서 실패하더라도 완료된 부분까지는 저장합니다.

5.3 예측 히스토리 관리​

  • 사용자별 예측 히스토리를 체계적으로 관리합니다:
    • 예측 수행 일시, 소요 시간, 참여 에이전트 수
    • 예측 정확도 추이 (실제 수면의 질과 비교 시)
    • 권장사항 이행 여부 추적 (향후 연동 시)

6. AI 모델 성능 관리 규칙​

6.1 성능 모니터링​

  • AI 모델의 성능을 실시간으로 모니터링합니다: (요구사항 COD-FR-BE-018)
    • 예측 정확도: 실제 SOL과 예측값의 오차율 (MAPE < 20% 목표)
    • 응답 시간: 각 에이전트별 분석 소요 시간
    • 에러율: 분석 실패 빈도 및 사유
    • 일관성: 유사한 조건에서의 예측 결과 일관성

6.2 성능 저하 대응​

  • 성능 임계값을 하회하는 경우 자동 대응 방안을 실행합니다: (요구사항 COD-FR-BE-019)
    • 정확도 임계값: 70% 하회 시 시스템 관리자에게 알림
    • 응답 시간 임계값: 평균 15초 초과 시 최적화 권장
    • 에러율 임계값: 일일 5% 초과 시 긴급 점검 수행
  • 지속적인 성능 저하 시 모델 재학습 또는 하이퍼파라미터 조정을 트리거합니다.

6.3 에이전트별 성능 비교​

  • 각 전문가 에이전트의 성능을 개별적으로 추적합니다:
    • 에이전트별 예측 정확도 비교 분석
    • 토론에서의 의견 채택률 및 영향력 측정
    • 사용자 피드백 기반 에이전트 선호도 분석
  • 성능이 현저히 떨어지는 에이전트는 프롬프트 개선 또는 모델 교체를 고려합니다.

7. 보안 및 개인정보 보호 규칙​

7.1 데이터 암호화​

  • 모든 예측 결과 및 토론 내역은 AES-256 암호화로 저장됩니다. (요구사항 COD-NFR-005)
  • 개인식별정보는 저장 전 마스킹 처리됩니다.
  • 데이터베이스 연결 및 API 통신은 TLS 1.3+ 암호화를 사용합니다.

7.2 외부 서비스 연동 보안​

  • 외부 LLM 서비스와의 통신에서는 개인정보를 전송하지 않습니다: (요구사항 COD-NFR-006)
    • 사용자 식별자는 익명화된 해시값으로 변환
    • 수면 데이터는 통계적 수치로만 전송 (구체적 시간 정보 제외)
    • API 키는 별도의 보안 저장소에서 관리
  • 모든 외부 API 호출에 대한 감사 로그를 기록합니다.

7.3 접근 권한 제어​

  • 예측 결과에 대한 접근 권한을 엄격히 제한합니다:
    • 사용자: 본인의 예측 결과만 조회 가능 (향후 연동 시)
    • 의료진: 담당 환자의 예측 결과 조회 가능
    • 시스템 관리자: 익명화된 통계 데이터만 접근 가능
  • 모든 데이터 접근에 대한 상세 감사 로그를 기록합니다.

8. 권장사항 생성 규칙​

8.1 치료 단계별 권장사항 조정​

  • 사용자의 치료 진행 상황에 따라 권장사항을 조정합니다: (요구사항 COD-FR-BE-017)
    • 치료 초기 (1-2주차): SOL 단축을 위한 기본적인 수면 위생 권장사항 중심
    • 치료 중기 (3-8주차): 개인화된 SOL 개선 CBT-I 기법 제공
    • 치료 후기 (9주차 이후): SOL 유지 및 재발 방지 중심 권장사항

8.2 권장사항 우선순위 결정​

  • 권장사항의 우선순위는 다음 기준에 따라 결정됩니다:
    • 예상 효과 크기: SOL 단축에 미치는 영향 정도
    • 실행 용이성: 사용자가 실행하기 어려운 정도
    • 개인 맞춤도: 사용자의 특정 문제점과의 연관성
    • 과학적 근거 강도: 임상 연구 결과 뒷받침 정도

8.3 권장사항 개인화​

  • 다음 요소를 고려하여 개인맞춤형 권장사항을 생성합니다:
    • 사용자의 주요 SOL 문제점 (입면 지연, 불안 등)
    • 과거 권장사항 이행 여부 및 효과 (향후 연동 시)
    • 사용자의 생활 패턴 및 제약사항
    • 동반 질환 또는 복용 약물 정보 (제공 시)

9. 데이터 생명주기 관리 규칙​

9.1 데이터 보관 정책​

  • 예측 관련 모든 데이터는 5년간 보관 후 자동 삭제됩니다.
  • 보관 기간 중 데이터 무결성을 주기적으로 검증합니다.
  • 법적 요구사항 또는 의료진 요청 시 보관 기간을 연장할 수 있습니다.

9.2 아카이빙 정책​

  • 6개월 이상 접근되지 않은 예측 결과는 콜드 스토리지로 이전됩니다.
  • 아카이빙된 데이터는 압축 및 암호화하여 저장됩니다.
  • 사용자 재요청 시 3초 이내에 복원되어야 합니다.

9.3 사용자 요청 기반 데이터 처리​

  • 사용자의 데이터 삭제 요청 시 24시간 이내에 모든 관련 데이터를 영구 삭제합니다.
  • 사용자의 데이터 추출 요청 시 7일 이내에 JSON/CSV 형태로 제공합니다.
  • 연구 목적으로 익명화 보관하는 경우 사용자의 명시적 동의를 받아야 합니다.

10. 변경 이력​

버전날짜작성자변경 내용
0.1.02025-08-31bok@weltcorp.com최초 작성 (취침시간 기반 스케줄링, Chain of Debate 토론, 예측 결과 저장, 보안 정책 반영)
0.1.12025-09-01bok@weltcorp.com학습 데이터 활용 규칙 추가 (3.4), 디지털 환경 데이터 수집 제약사항 추가 (3.5)
0.2.02025-09-05bok@weltcorp.com멜라토닌 시스템 분석 규칙 추가 (4.5-4.8): DLMO 예측, 위상 변화 계산, 예측 가중치, 멜라토닌 억제 계산 규칙