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SOL(Sleep Onset Latency) Chain of Debate 도메인 요구사항

1. 기능 요구사항​

참고: 본 도메인의 모든 기능 요구사항에서 시간 관련 처리(타임스탬프, 기간 계산, 날짜 비교 등)는 반드시 TimeMachine 도메인이 제공하는 현재 시간(가상 또는 실제)을 기준으로 수행되어야 합니다. 시스템 시간을 직접 사용해서는 안 됩니다. (제약사항 3.6 참조)

1.1 취침목표시간 기반 자동 예측 스케줄링​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-001: 시스템은 사용자의 취침목표시간 1시간 전에 자동으로 SOL(Sleep Onset Latency) 예측을 실행할 수 있어야 한다.
    • 사용자의 현재 취침목표시간을 Sleep 도메인에서 조회하여 스케줄링에 활용
    • TimeMachine의 가상시간과 실제 스케줄러의 이중 시간 체계 지원
    • 예측 실행 시점: 취침목표시간 기준 1시간 전 (예: 취침목표시간 23:00 → 22:00에 실행)
  • COD-FR-BE-002: 시스템은 사용자의 취침목표시간 변경 시 기존 스케줄을 자동으로 재조정할 수 있어야 한다.
    • Sleep 도메인의 BedtimeGoalUpdated 이벤트 구독
    • 기존 스케줄 취소 후 새로운 시간으로 재스케줄링
    • 변경 시점부터 다음 예측까지의 시간이 1시간 미만인 경우 즉시 실행 고려
  • COD-FR-BE-003: 시스템은 예측 실행 실패 시 재시도 메커니즘을 제공해야 한다.
    • 최초 실행 실패 시 10분 후 1차 재시도
    • 1차 재시도 실패 시 30분 후 2차 재시도
    • 2차 재시도도 실패 시 다음 날 동일 시간으로 스케줄링
    • 각 재시도마다 실패 원인 로깅 및 모니터링

1.2 치료주기 전체 데이터 기반 SOL 예측​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-004: 시스템은 사용자의 치료주기 전체 데이터를 기반으로 SOL(Sleep Onset Latency)을 예측할 수 있어야 한다.
    • 치료주기 시작일부터 현재까지의 모든 수면 기록 데이터 수집 (lot, ast 포함)
    • SOL 계산: SOL = (ast - lot) / 60분, 수면 효율, 총 수면 시간, WASO 등 포함
    • rTIB 처방 이력 및 목표 달성 여부 데이터 포함
    • 주차별 수면 통계 데이터 활용
  • COD-FR-BE-005: 시스템은 치료주기 초기 데이터 부족 상황에 대응할 수 있는 적응형 분석 로직을 제공해야 한다.
    • 최소 분석 기준: 3일 이상의 수면 기록 데이터 존재
    • 권장 분석 기준: 7일 이상의 수면 기록 데이터 존재
    • 최적 분석 기준: 14일 이상의 수면 기록 데이터 존재
    • 데이터 부족 시 신뢰도 점수 자동 하향 조정 (3일: 0.6, 7일: 0.8, 14일 이상: 1.0)
    • 분석 결과에 데이터 충분성 지표 포함
  • COD-FR-BE-006: 시스템은 다른 도메인으로부터 필요한 데이터를 통합 수집할 수 있어야 한다.
    • Sleep 도메인: 수면 기록, 수면 통계, rTIB 처방 데이터
    • User 도메인: 사용자 프로필, 치료주기 정보
    • Questionnaire 도메인: 설문 응답 데이터 (선택적)
    • Learning 도메인: 학습 진도, 세션 완료도, 콘텐츠 참여 데이터
    • DTA Wide 앱: 앱 내 활동 로그, 치료 도구 사용 패턴 (Digital Environment Agent용)

1.3 조건부 전문가 에이전트 워크플로우​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-007: 시스템은 데이터 존재 여부에 따라 참여 에이전트 수를 동적으로 결정할 수 있어야 한다.
    • 전체 데이터 존재 시: 6개 에이전트 모두 참여
      • 수면패턴분석전문가 (Sleep Latency Analyst)
      • 심리상태분석전문가 (Psychological State Analysis Expert)
      • CBT-I수면행동전문가 (CBT-I Sleep Behavior Expert)
      • 디지털수면환경전문가 (Digital Sleep Environment Expert) - DTA Wide 앱 내 데이터만 활용
      • 멜라토닌시스템분석전문가 (Melatonin System Analyst) - 일주기 리듬 및 멜라토닌 분비 분석
      • 환자참여케어연속성전문가 (Patient Engagement & Care Continuity Expert) - CRM 상담 기록 및 치료 순응도 분석
    • 설문 데이터 부재 시: 5개 에이전트만 참여 (심리상태분석전문가 제외)
    • 일주기 리듬 데이터 부족 시: 5개 에이전트만 참여 (멜라토닌시스템분석전문가 제외)
    • CRM 데이터 부재 시: 5개 에이전트만 참여 (환자참여케어연속성전문가 제외)
    • 워크플로우 시작 전 설문, 일주기, CRM 데이터 존재 여부 자동 판정
  • COD-FR-BE-008: 시스템은 참여 에이전트 수에 따른 Chain of Debate 토론 규칙을 조정할 수 있어야 한다.
    • 6개 에이전트 참여 시: 최대 3라운드 토론, 합의 임계값 83% 이상
    • 5개 에이전트 참여 시: 최대 3라운드 토론, 합의 임계값 80% 이상
    • 4개 에이전트 참여 시: 최대 3라운드 토론, 합의 임계값 75% 이상
    • 3개 에이전트 참여 시: 최대 2라운드 토론, 합의 임계값 67% 이상
    • 에이전트 수 감소에 따른 신뢰도 점수 조정 (5개 에이전트: 기본 점수의 97%, 4개 에이전트: 기본 점수의 94%, 3개 에이전트: 기본 점수의 90%)
  • COD-FR-BE-009: 시스템은 각 전문가 에이전트의 개별 분석 결과를 저장하고 관리할 수 있어야 한다.
    • 각 에이전트별 분석 결과, 신뢰도 점수, 근거 자료 저장
    • 에이전트별 성능 지표 추적 (정확도, 응답 시간, 일관성 등)
    • 토론 참여도 및 의견 변경 이력 추적

1.4 Chain of Debate 토론 시스템​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-010: 시스템은 전문가 에이전트 간 토론 과정을 관리하고 기록할 수 있어야 한다.
    • 토론 라운드별 각 에이전트의 의견 및 근거 기록
    • 의견 차이 지점 및 합의 과정 추적
    • 토론 진행 시간 및 라운드 수 모니터링
  • COD-FR-BE-011: 시스템은 토론 품질을 평가하고 개선할 수 있는 지표를 제공해야 한다.
    • 합의 도달까지의 시간 및 라운드 수
    • 에이전트 간 의견 일치도 변화 추이
    • 최종 합의의 신뢰도 점수
    • 토론 중단 사유 및 빈도 분석
  • COD-FR-BE-012: 시스템은 합의 실패 시 대안 처리 방안을 제공해야 한다.
    • 최대 토론 라운드 초과 시 다수결 또는 가중 평균 적용
    • 합의 실패 사유 분석 및 로깅
    • 부분 합의 결과 활용 방안 (예: 일치 영역만 높은 신뢰도로 처리)

1.5 예측 결과 전용 저장 시스템​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-013: 시스템은 예측 결과를 전용 테이블에 저장하고 관리할 수 있어야 한다.
    • 예측 결과, 참여 에이전트 정보, 토론 내역 통합 저장
    • 사용자별 예측 히스토리 관리
    • 예측 요청 시간, 완료 시간, 소요 시간 추적
  • COD-FR-BE-014: 시스템은 예측 결과 저장 시 사용자에게 별도 알림을 발송하지 않아야 한다.
    • 백그라운드 저장만 수행
    • 향후 의료진 검토 또는 사용자 요청 시에만 결과 제공
    • 예측 완료 로그는 시스템 모니터링 목적으로만 기록
  • COD-FR-BE-015: 시스템은 저장된 예측 결과의 정확도 검증을 지원해야 한다.
    • 실제 수면의 질 데이터와 예측 결과 비교
    • 예측 정확도 지표 계산 및 추적
    • 모델 성능 개선을 위한 피드백 데이터 축적

1.6 SOL 개선 권장사항 생성​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-016: 시스템은 SOL 예측 결과를 바탕으로 개인맞춤형 SOL 개선 권장사항을 생성할 수 있어야 한다.
    • CBT-I 기반 SOL 단축 인지행동치료 권장사항
    • 빠른 입면을 위한 수면 위생 및 생활습관 개선 권장사항
    • 잠들기 쉬운 수면 환경 조성 권장사항
    • 권장사항별 우선순위 및 예상 효과 제시
  • COD-FR-BE-017: 시스템은 사용자의 치료 진행 상황에 따라 권장사항을 조정할 수 있어야 한다.
    • 치료 초기: SOL 개선을 위한 기본적인 수면 위생 권장사항 중심
    • 치료 중기: 개인화된 SOL 단축 CBT-I 기법 제공
    • 치료 후기: SOL 유지 및 재발 방지 중심 권장사항
    • 과거 권장사항 이행 여부에 따른 적응적 조정

1.7 AI 모델 성능 모니터링​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-018: 시스템은 AI 모델의 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있어야 한다.
    • 예측 정확도, 응답 시간, 에러율 추적
    • 에이전트별 성능 지표 비교 분석
    • 토론 품질 지표 모니터링
  • COD-FR-BE-019: 시스템은 모델 성능 저하 시 알림 및 대응 방안을 제공해야 한다.
    • 정확도 임계값 하회 시 자동 알림
    • 응답 시간 지연 시 시스템 최적화 권장
    • 지속적인 성능 저하 시 모델 재학습 트리거

1.8 학습 데이터 기반 예측 최적화​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-020: 시스템은 사용자의 학습 진도 및 참여도를 SOL 예측에 반영할 수 있어야 한다.
    • 학습 모듈 완료도에 따른 행동 변화 가능성 평가
    • 학습 참여도가 높은 사용자의 예측 신뢰도 상향 조정 (+15%)
    • 학습 참여도가 낮은 사용자의 예측 신뢰도 하향 조정 (-10%)
    • CBT-I 전문가 에이전트의 학습 진도 기반 분석 강화
  • COD-FR-BE-021: 시스템은 Digital Environment Agent의 데이터 수집 범위를 DTA Wide 앱 내로 제한해야 한다.
    • 타사 앱의 스크린 타임 데이터 수집 금지
    • 시스템 레벨 디바이스 사용 패턴 수집 금지
    • DTA Wide 앱 내 치료 도구 사용 패턴, 학습 콘텐츠 접근 패턴, 취침 전 앱 사용 여부만 활용
    • 앱 외부 디지털 환경 분석 시 자가 보고 데이터(설문)와의 연계 활용

1.9 멜라토닌 시스템 기반 예측 강화​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-026: 시스템은 DLMO(Dim Light Melatonin Onset) 예측 기능을 제공해야 한다.
    • 기상 시간 기반 회귀 모델 적용: DLMO = 평균_기상시간 - 7시간
    • 자유 수면가(free sleepers) 대상 96% 정확도 (±1.5시간 오차 범위)
    • 수면 스케줄 변동성에 따른 신뢰도 자동 조정
    • 스케줄 변동성 계산: 지난 7일간 기상 시간의 표준편차 활용
    • 변동성이 큰 사용자(>60분 표준편차)의 경우 신뢰도 하향 조정
  • COD-FR-BE-027: 시스템은 일주기 위상 변화를 정량적으로 계산할 수 있어야 한다.
    • 빛 노출 영향 계산: 위상 반응 곡선(PRC) 기반 모델링
      • 저녁 빛 노출(>100 lux, 21시 이후): 위상 지연 효과
      • 아침 빛 노출(>1000 lux, 6-9시): 위상 전진 효과
      • 청색광 특별 가중치 적용 (460-480nm 파장대)
    • 운동의 시간대별 효과:
      • 오전 운동 (7-12시): 위상 전진 효과
      • 오후 운동 (13-18시): 중성 효과
      • 저녁 운동 (19-22시): 시간형에 따라 차별화
    • 카페인/알코올 억제 효과:
      • 카페인 200mg → 40분 지연, 400mg → 70분 지연
      • 알코올 섭취량에 비례한 멜라토닌 진폭 감소 (1단위당 20% 감소)
  • COD-FR-BE-028: 시스템은 사용자의 시간형(Chronotype) 기반 개인화 예측을 제공해야 한다.
    • MCTQ(Munich Chronotype Questionnaire) 또는 유사 평가 도구 활용
    • 아침형/저녁형 구분에 따른 차별화된 위상 반응 적용
    • 아침형: 저녁 운동 → 위상 지연, 저녁형: 저녁 운동 → 위상 전진
    • 시간형별 기본 DLMO 오프셋 적용
    • 개인별 위상 반응 곡선 학습 및 적응

1.9 수면 목표 달성률 기반 예측 최적화​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-029: 시스템은 사용자의 수면 목표 달성률을 SOL 예측에 반영할 수 있어야 한다.
    • 취침목표시간 달성률 계산 및 분석 (lightsOutGoalSuccess)
    • 기상목표시간 달성률 계산 및 분석 (wakeTimeGoalSuccess)
    • 목표 달성 일관성이 높은 사용자의 예측 신뢰도 상향 조정 (+10%)
    • 목표 달성 일관성이 낮은 사용자의 예측 신뢰도 하향 조정 (-15%)
    • Sleep Pattern Analyst 에이전트의 목표 달성률 기반 분석 강화
  • COD-FR-BE-030: 시스템은 목표 수면시간과 실제 수면시간 간의 갭을 분석하여 SOL 예측에 활용해야 한다.
    • 목표 취침시간 vs 실제 취침시간 차이 분석 (분 단위)
    • 목표 기상시간 vs 실제 기상시간 차이 분석 (분 단위)
    • 목표-실제 갭이 클수록 다음날 SOL 증가 경향 반영
    • 갭 크기에 따른 가중치 적용: 30분 이상 갭 시 SOL +10분 추가 예측
    • 일관된 갭 패턴 식별 및 개인별 적응 모델 구축
  • COD-FR-BE-031: 시스템은 수면 목표 준수의 연속성을 추적하고 SOL 예측 정확도에 반영해야 한다.
    • 연속 목표 달성 일수 계산 (goalSuccessStreak)
    • 목표 준수 연속성이 3일 이상 시 SOL 안정성 증가 반영
    • 목표 준수 중단 후 첫날 SOL 증가 가능성 높게 예측
    • 목표 준수 일관성 점수 계산 (0-1 스케일)
    • 개인별 목표 준수 패턴 학습 및 예측 모델 개선

1.10 CRM 데이터 기반 환자 참여도 예측 강화​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-032: 시스템은 환자 상담 기록(user_follow_up_log)을 분석하여 SOL 예측에 활용할 수 있어야 한다.
    • 상담 로그(type='LOG')에서 수면 관련 키워드 추출 (수면제, 스트레스, 잠들기 시간, 수면 패턴 등)
    • 주관적 SOL 보고와 객관적 수면 기록 데이터 간 차이 분석
    • 상담 내용의 감정 톤 분석 (긍정적/부정적 변화 추적)
    • 약물 복용 패턴 및 효과 분석 (수면제, 수면유도제, 수면유지약 등)
  • COD-FR-BE-033: 시스템은 치료 순응도를 정량화하여 예측 신뢰도에 반영해야 한다.
    • 예정된 상담 완료율 계산 (FOLLOW_UP_STATUS_CHANGE 타입 분석)
    • 상담 참여 적극성 점수 (상담 내용 길이, 구체성, 빈도)
    • 상담 일정 준수율 (CALL_SCHEDULE_CHANGE 빈도 분석)
    • 순응도 높은 환자(완료율 80% 초과): 예측 신뢰도 +20%
    • 순응도 낮은 환자(완료율 50% 미만): 예측 신뢰도 -15%
  • COD-FR-BE-034: 시스템은 앱 사용 이슈로 인한 데이터 품질 영향을 보정해야 한다.
    • user_follow_up_log의 PATIENT_ISSUE 타입 및 user_issue 테이블 분석
    • 이슈 발생 기간(nth_day_in_user_cycle) 동안의 데이터 신뢰도 조정
    • 이슈 해결 상태(status) 추적 및 데이터 품질 회복 평가
    • 앱 업데이트, 로그인 문제 등 기술적 이슈로 인한 데이터 누락 보정
  • COD-FR-BE-035: 시스템은 상담 시점별 치료 진행도를 분석하여 SOL 예측 정확도를 향상시켜야 한다.
    • follow_up 테이블 기반 표준 상담 시점 확인 (3일차, 7일차, 21일차 등)
    • 각 상담 시점에서의 수면 개선 패턴 학습
    • 상담 간격(days_to_follow_up)과 SOL 변화 간 상관관계 분석
    • 조기 상담(3-7일차)의 내용이 후기 예측(21일차 이후)에 미치는 영향 평가

1.11 실제 사용자 데이터 기반 시뮬레이션​

백엔드 요구사항​

  • COD-FR-BE-022: 시스템은 완료된 치료 주기의 실제 사용자 데이터를 활용한 백테스팅 시뮬레이션을 제공해야 한다.
    • 치료 완료 상태(completed)인 사용자만 시뮬레이션 대상으로 선택
    • 치료 주기 시작일부터 종료일까지 전체 데이터 활용
    • 실제 치료에 영향을 주지 않는 독립적인 시뮬레이션 환경 제공
    • TimeMachine과 통합하여 과거 특정 시점의 데이터만 사용하도록 제한
  • COD-FR-BE-023: 시스템은 수면 기록 7개 이상 축적 시점부터 매일 순차적 예측을 수행할 수 있어야 한다.
    • 최소 시작 조건: Day 7 (수면 기록 7개 이상)
    • 권장 시작 조건: Day 14 (수면 기록 14개 이상, 신뢰도 향상)
    • 각 예측 시점에서 해당 날짜까지의 데이터만 사용 (미래 데이터 누출 방지)
    • 예측 결과를 시뮬레이션 전용 테이블에 저장
  • COD-FR-BE-024: 시스템은 예측값과 실제 SOL 데이터를 비교하여 정확도 지표를 생성해야 한다.
    • Mean Absolute Error (MAE): |예측값 - 실제값|의 평균
    • Root Mean Squared Error (RMSE): 예측 오차의 제곱근 평균
    • Accuracy within ±15분: 15분 오차 범위 내 예측 정확도
    • 시뮬레이션 기간 동안 정확도 추이 분석 및 에이전트별 성능 비교
  • COD-FR-BE-025: 시스템은 시뮬레이션 세션을 생성하고 관리할 수 있어야 한다.
    • 시뮬레이션 세션 고유 ID 생성 및 진행 상태 추적
    • 동시 실행되는 여러 시뮬레이션 지원 (최대 5개)
    • 시뮬레이션 실패 시 부분 결과 보존 및 재시작 지점 제공

2. 비기능 요구사항​

2.1 성능 요구사항​

  • COD-NFR-001: 예측 요청부터 결과 생성까지 30초 이내 완료되어야 한다.
    • Chain of Debate 토론 포함 전체 프로세스 최적화
    • LLM API 호출 최적화 및 병렬 처리
    • 결과 캐싱을 통한 중복 처리 방지
  • COD-NFR-002: 시스템은 시간당 최소 100회의 예측 요청을 처리할 수 있어야 한다.
    • 스케줄링 시스템의 동시 처리 능력
    • 데이터베이스 연결 풀 최적화
    • 에이전트 워크플로우 병렬 실행

2.2 가용성 요구사항​

  • COD-NFR-003: 예측 시스템은 99.9% 이상의 가용성을 보장해야 한다.
    • 스케줄링 시스템의 장애 복구 메커니즘
    • 예측 실패 시 자동 재시도
    • 시스템 장애 시 다음 날 자동 복구
  • COD-NFR-004: 외부 LLM 서비스 장애 시 대안 처리 방안을 제공해야 한다.
    • 다중 LLM 서비스 지원 (OpenAI, Claude 등)
    • 서비스 장애 시 자동 Failover
    • 예측 품질 저하를 최소화하는 대안 로직

2.3 보안 요구사항​

  • COD-NFR-005: 모든 예측 데이터 및 토론 내역은 암호화되어 저장되어야 한다.
    • AES-256 암호화 적용
    • 개인식별정보 마스킹 처리
    • 접근 로그 및 감사 추적
  • COD-NFR-006: 외부 LLM 서비스와의 통신에서 개인정보를 전송해서는 안 된다.
    • 데이터 익명화 처리 후 전송
    • API 키 보안 관리
    • 통신 구간 TLS 1.3+ 암호화

3. 제약사항​

3.1 기술적 제약사항​

  • COD-CON-001: 모든 시간 관련 처리는 TimeMachine 도메인의 시간을 기준으로 수행되어야 한다.
    • 스케줄링, 데이터 수집, 결과 저장 시점 모두 TimeMachine 시간 기준
    • 가상시간과 실제시간의 차이를 고려한 스케줄링 로직
  • COD-CON-002: Chain of Debate 토론은 최대 처리 시간을 초과할 수 없다.
    • 단일 예측 세션: 최대 25초 (타임아웃 여유 5초 확보)
    • 토론 라운드당 최대 8초
    • 타임아웃 시 현재까지의 합의 결과 활용

3.2 데이터 제약사항​

  • COD-CON-003: 예측에 사용되는 데이터는 치료주기 범위 내로 제한된다.
    • 이전 치료주기 데이터는 참고용으로만 활용
    • 치료 중단 기간의 데이터는 분석에서 제외
  • COD-CON-004: 설문 데이터 부재 시에도 예측이 가능해야 한다.
    • 최소 3개 에이전트로도 의미 있는 결과 제공
    • 설문 부재로 인한 제한사항 명시

3.3 비즈니스 제약사항​

  • COD-CON-005: 예측 결과는 의료 진단용으로 사용될 수 없다.
    • 결과에 면책 조항 포함
    • 의료진 검토 권장 문구 제공
  • COD-CON-006: 사용자 치료 일시정지 중에는 예측을 수행하지 않는다.
    • User 도메인의 치료 상태 확인
    • 일시정지 상태에서는 스케줄링 중단

4. 데이터 요구사항​

4.1 입력 데이터​

  • 수면 데이터: 치료주기 전체 수면 기록, 수면 통계, rTIB 처방
  • 수면 목표 데이터: 취침목표시간, 기상목표시간, 목표 달성 여부 (lightsOutGoalSuccess, wakeTimeGoalSuccess), 목표-실제 시간 차이
  • 설문 데이터: ISI, PHQ-9 등 수면 관련 설문 응답 (선택적)
  • 사용자 데이터: 프로필, 치료주기 정보
  • 학습 데이터: 학습 진도, 세션 완료도, 콘텐츠 참여 패턴, 학습 참여도 점수
  • 앱 활동 데이터: DTA Wide 앱 내 활동 로그, 치료 도구 사용 패턴, 취침 전 앱 사용 여부
  • 일주기 리듬 데이터: 빛 노출 패턴(시간, 강도, 지속시간), 운동 기록(시간대, 강도), 카페인/알코올 섭취, 식이 패턴(트립토판 함유 식품)
  • CRM 데이터: 상담 기록(user_follow_up_log), 상담 일정(follow_up), 환자 이슈(user_issue), 치료 순응도 지표
  • 시간 데이터: 취침목표시간, TimeMachine 가상시간

4.2 출력 데이터​

  • 예측 결과: SOL 예측 시간(0-120분), 신뢰도, 분석 근거
  • 토론 기록: 에이전트별 의견, 합의 과정, 토론 품질 지표
  • 권장사항: 개인맞춤형 개선 방안, 우선순위, 예상 효과
  • 성능 지표: 예측 정확도, 처리 시간, 시스템 성능
  • 시뮬레이션 결과: 백테스팅 정확도 지표, 예측 성능 추이, 에이전트별 비교 분석

5. 인터페이스 요구사항​

5.1 내부 인터페이스​

  • Sleep 도메인: 수면 데이터 조회, 취침목표시간 조회
  • Questionnaire 도메인: 설문 데이터 조회 (선택적)
  • User 도메인: 사용자 정보, 치료주기 조회
  • Learning 도메인: 학습 진도, 세션 데이터, 참여도 점수 조회
  • DTA Wide 앱: 앱 내 활동 로그, 치료 도구 사용 패턴 조회
  • CRM 도메인: 상담 기록, 상담 일정, 환자 이슈 데이터 조회
  • TimeMachine 도메인: 시간 조회, 스케줄링

5.2 외부 인터페이스​

  • LLM Services: OpenAI GPT, Claude API
  • Vector Database: 지식 베이스 검색
  • Monitoring System: 성능 지표 수집

6. 변경 이력​

버전날짜작성자변경 내용
0.1.02025-08-31bok@weltcorp.com최초 작성 (취침시간 기반 트리거, 치료주기 전체 데이터, 조건부 워크플로우, 전용 저장 시스템 반영)
0.2.02025-09-01bok@weltcorp.comLearning 데이터 통합 및 Digital Environment 제약사항 추가 - COD-FR-BE-020, COD-FR-BE-021 요구사항 추가, 데이터 수집 범위 명시
0.3.02025-09-01bok@weltcorp.com실제 사용자 데이터 기반 시뮬레이션 기능 추가 - COD-FR-BE-022~025 요구사항 추가, 백테스팅 및 정확도 검증 시스템 정의
0.4.02025-09-05bok@weltcorp.com멜라토닌 시스템 분석 전문가 에이전트 추가 - 5개 에이전트 체제로 확장, DLMO 예측 및 일주기 위상 변화 계산 기능, COD-FR-BE-026~028 요구사항 추가
0.5.02025-09-08bok@weltcorp.com수면 목표 달성률 기반 예측 최적화 추가 - COD-FR-BE-029~031 요구사항 추가, Sleep Pattern Analyst 분석 범위 확장, 수면 목표 데이터 요구사항 반영
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