맨날러의 블로그

스마트워치, 피트니스 밴드, 스마트링.이제 웨어러블 디바이스는 단순한 생활 소품을 넘어, 우리의 건강을 관리하는 중요한 도구가 되었습니다.그렇다면 현재 웨어러블 헬스케어는 어디까지 와 있을까요? 또 어떤 가능성과 한계를 가지고 있을까요?웨어러블 헬스케어의 현황보급률 증가글로벌 웨어러블 시장은 빠르게 성장 중입니다. 2024년 기준 전 세계 출하량은 약 5억 대 이상으로 추정되며, 시장 규모는 약 840억 달러(약 117조 원) 수준입니다. 스마트워치가 전체 시장의 70% 이상을 차지하고 있습니다.대표 기기애플워치: 심전도(ECG), 낙상 감지, 수면 추적갤럭시 워치: 혈압·체성분 분석오우라 링(Oura Ring): 수면·스트레스 지수스마트 패치/밴드: 운동·심박·혈당 모니터링한국 시장 분위기건강검진, 만..

헬스케어 플랫폼을 기획하는 일은 단순히 “앱을 만든다” 수준을 넘어섭니다. 의료라는 민감한 영역을 다루는 만큼, 기획자는 서비스의 안전성, 신뢰성, 데이터 활용성을 동시에 고민해야 합니다.PM으로서 반드시 짚고 넘어가야 할 다섯 가지를 정리했습니다.---1. 헬스케어 시장과 규제 이해의료는 규제 산업입니다.한국에서는 보건복지부, 식약처, 심평원, 개인정보보호법 등이 직·간접적으로 관련됩니다.예를 들어, 원격진료는 제한적으로만 허용되고, 디지털 치료제(DTx)는 의료기기 인증이 필요합니다.👉 PM은 서비스 기획 초기부터 법적 제약사항을 반드시 파악하고, 협업 부서(법무·RA팀)와 긴밀하게 움직여야 합니다.---2. 데이터 수집과 통합 전략디지털 헬스케어의 핵심은 데이터입니다.웨어러블 기기, EMR(전자의..

예전에는 건강관리가 병원에 가는 순간에만 이루어졌습니다. 하지만 이제는 스마트워치, 모바일 앱, 인공지능이 우리의 건강을 24시간 곁에서 살펴주는 시대가 되었습니다. 이것이 바로 디지털 헬스케어입니다.---디지털 헬스케어란 무엇일까?디지털 헬스케어는 정보통신기술(ICT)을 활용해 건강을 관리하고 의료 서비스를 혁신하는 모든 활동을 말합니다.웨어러블 기기: 심박수, 수면, 운동량 실시간 측정모바일 앱: 혈당, 혈압, 식습관 기록 및 관리원격의료 플랫폼: 환자와 의사가 병원 밖에서 연결AI 기반 분석: 빅데이터와 알고리즘으로 개인 맞춤형 예측 제공즉, 치료 중심에서 벗어나 예방과 관리가 일상 속에서 가능해지는 것이 핵심입니다.---왜 주목받고 있을까?1. 고령화 사회: 만성질환 환자 증가 → 지속적인 관리 ..

MCP의 정의MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 서비스나 도구와 쉽게 연결할 수 있도록 만들어진 통신 규칙이에요.지금까지는 AI가 똑똑해도, 각 서비스(슬랙, 노션, 깃허브 등)와 연결하려면 방식이 다 달라서 매번 복잡하게 맞춰야 했습니다.MCP는 이런 문제를 해결하기 위해 등장했어요.---쉽게 풀어보기인터넷 초창기엔 사이트마다 접속 방식이 제각각이었어요.하지만 HTTP라는 규격이 나오면서, 어떤 브라우저든 같은 방식으로 웹사이트에 들어갈 수 있게 됐죠.MCP도 똑같습니다. AI 세상의 HTTP 같은 거예요.---비유로 이해하기MCP를 이해하려면 “공용어”를 떠올리면 돼요.나라별로 언어가 다르면 대화가 힘들죠. 하지만 영어라는 공용어가 있으면 웬만한 사람들과 소통이 가능해요...

AGI의 정의AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)는 사람처럼 다양한 일을 이해하고 배우며, 여러 상황에 적용할 수 있는 지능을 말합니다.지금 우리가 쓰는 AI는 특정 기능에 특화된 “좁은 AI”예요. 번역만 하거나, 그림만 그리거나, 음성만 인식하죠.AGI는 이 모든 걸 융합해서 사람 수준으로 유연하게 사고하고 문제를 해결하는 AI를 뜻합니다.---쉽게 풀어보기현재의 AI는 각각 뛰어난 전문가 같아요.통역만 잘하는 번역가,그림만 그리는 화가,소리만 받아 적는 속기사.AGI는 이 전문가들의 능력을 한데 모아, 상황에 맞게 종합적으로 활용하는 존재예요.즉, 기능이 많다기보다 여러 능력을 조합해 새로운 해법을 내는 것이 핵심입니다.---비유로 이해하기AGI는 밴드 ..

바이브코딩의 정의바이브코딩(Vibe Coding)은 2025년 2월, 안드레 카르파티(Andrej Karpathy)가 언급하면서 퍼진 개념이에요.쉽게 말해 “AI에게 말로 설명하듯 요청하면서 코드를 만들어가는 방식”을 뜻합니다.프로그래밍 언어 대신 자연어(한국어, 영어 등)로 원하는 걸 말하면 AI가 코드를 대신 작성해 주죠.---택시 비유로 이해하기바이브코딩은 마치 택시 타는 것과 같습니다.예전에는 내가 직접 운전해야 했어요. 길도 알아야 하고, 신호도 지켜야 하고, 심지어 운전면허도 필요했죠.하지만 택시를 타면? “강남역이요” 한마디면 끝입니다.프로그래밍도 이제 그렇게 변하고 있어요.머리로 설계하고 손으로 코드를 치던 시대에서, 이제는 입으로 설명만 해도 결과물이 나오는 시대가 열린 거죠.---바이브..

프롬프트 엔지니어링의 정의프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 AI에게 원하는 답을 잘 이끌어내기 위해 질문과 지시를 설계하는 기술을 말합니다.LLM은 마법사가 아니라, 우리가 던지는 질문(프롬프트)에 따라 답이 크게 달라지거든요.---쉽게 말하면프롬프트 엔지니어링은 질문하는 기술이에요.같은 AI라도 어떻게 묻느냐에 따라, 딱 맞는 답을 받을 수도 있고, 엉뚱한 대답을 받을 수도 있어요.---비유로 이해하기AI는 마치 아주 똑똑하지만 눈치 없는 인턴 같아요.“보고서 써줘” 하면 어디서부터 어떻게 써야 할지 몰라요.하지만 “보고서 1쪽 요약, 표 포함, 친근한 말투”라고 구체적으로 말하면, 금방 원하는 결과를 내놓죠.즉, 프롬프트 엔지니어링은 인턴에게 구체적으로 지시하는 법이라고 보면 ..

챗봇을 넘어서는 존재AI 에이전트(Agent)는 그냥 대답만 해주는 챗봇이 아니에요.스스로 목표를 이해하고, 필요한 도구를 사용해서 일을 처리하는 AI를 말합니다.예를 들어 “내일 회의 준비해 줘”라고 말하면,캘린더에서 일정을 확인하고관련 문서를 찾아 요약하고정리한 내용을 메일 초안으로 만들어주죠.단순히 말만 잘하는 게 아니라, 실제 행동까지 이어지는 겁니다.---자비스를 떠올리면 쉽다영화 에 나오는 **자비스(J.A.R.V.I.S.)**를 생각해 보세요.토니 스타크가 한마디 하면, 정보를 검색하고, 시스템을 제어하고, 때론 먼저 행동까지 하죠.지금의 AI 에이전트는 아직 그만큼은 아니지만,“작은 자비스”처럼 일을 대신 처리하는 기술이라고 보면 이해가 딱 됩니다.---어떻게 구현할까?사실 구조는 단순해요..

RAG가 뭘까?RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 이름 그대로 검색(Retrieval)과 생성(Generation)을 합친 기술이에요.LLM이 답을 만들기 전에, 외부 지식 창고에서 필요한 정보를 먼저 찾아오고, 그걸 참고해서 답변을 내는 방식이죠.---왜 필요한 걸까LLM은 아무리 똑똑해도 학습한 시점 이후의 정보는 모른다는 한계가 있어요.게다가 가끔은 자신감 있게 틀린 답을 만들어내기도 하죠. (이걸 ‘할루시네이션’이라고 불러요.)RAG는 이런 약점을 보완합니다.답을 내기 전에 먼저 신선한 자료를 찾아보기 때문에, 훨씬 정확하고 믿을 만한 답변이 나오는 거예요.---오픈북 시험에 비유하면 딱LLM만 쓰는 건 마치 책 안 보고 시험 보는 것과 같아요.아무리 공부를 많이 했..

대형 언어 모델의 정의LLM(Large Language Model, 대형 언어 모델)은 OpenAI, 구글 같은 기관에서 개발한 인공지능 모델로, 방대한 텍스트 데이터를 학습해 사람처럼 문장을 이해하고 만들어내는 기술입니다. 쉽게 말하면, 글을 읽고 쓰는 데 특화된 인공지능이에요.비유로 풀어보는 LLMLLM을 한마디로 표현하면, 세상 모든 책과 글을 읽은 친구예요.과학자의 연구 논문도, 인터넷 게시판 글도, 동화책도 다 읽은 거죠. 그래서 질문을 던지면 “패턴”을 바탕으로 그럴듯한 답을 내놓습니다.그런데, 이 친구가 꼭 완벽하진 않아요. 들은 이야기 중에는 틀린 정보나 농담 같은 것도 있기 때문이에요. 그래서 가끔은 “어? 왜 이런 대답을 하지?” 싶은 순간도 생깁니다.실제로 쓰이는 LLM들이름만 들어도..