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참가자들은 산업 파트너가 직접 제공한 문제 진술에서 벗어나 건강 분야의 실제 문제에 답하는 인공 지능 기반 솔루션을 설계하며 프로토타입의 산출물을 최소 실행 가능한 제품 (MVP) 단계로 성숙시킵니다.

문제 정의(Problem Statement) 예시:

• 접수 단계에서는 환자의 대기 시간을 줄여야 한다.
• 문진 단계에서는 증상을 수기로 기록하여 시간이 오래 걸리고, 기록 형식이 통일되지 않는 경우가 있다.
• 진단 단계에서는 환자 이력이 흩어져 있어 전체를 파악하기 어렵다.
• 치료 단계(영상의학, 검사실, 물리치료)에서는 검사 요청과 결과가 수작업으로 오가며 시간이 걸린다. 검사 장비의 결과를 병원정보시스템(SIM RS)에 다시 입력해야 하므로 추가 시간이 들고 오타 위험이 있다.
• 약국 단계에서는 처방 대기 시간이 길고, 의약품 재고가 실시간으로 보이지 않아 품절 위험이 있다.
• 지원 서비스에서는 부서 간 협조가 여전히 종이나 구두로 이루어지고, 데이터가 불완전해 청구가 지연된다.
• SATUSEHAT, Mobile JKN, 병원정보시스템(SIM RS)이 각각 따로 운영되어 같은 데이터를 여러 플랫폼에 입력해야 한다.
• Mobile JKN 대기열과 현장 접수가 병원정보시스템(SIM RS)과 항상 동기화되지는 않는다.

…그 밖의 다른 문제 정의.

참가자들은 산업화 과정에서 실제 산업 문제에 답하는 인공 지능 기반 솔루션을 설계하며, 산업 파트너가 직접 제공한 문제 진술에서 벗어나 프로토타입의 출력 목표를 최소 단계 실행 가능한 제품 (MVP) 으로 성숙시키고 더 다운스트림 경로를 엽니다.

문제 정의(Problem Statement) 예시:

• 도착 차량이 몰리고 품질 검사에 시간이 걸려 탱크로리 대기 시간이 길다.
• 원료는 준비되었지만 다음 공정이 아직 받을 준비가 되어 있지 않다.
• 일부 포장 라인이 공급 능력보다 빠르게 원료를 소모해 공정이 막힌다.
• 제품/포장 전환과 설비 세척 순서가 제대로 계획되지 않아 시간이 낭비된다.
• 다음 공정이 준비되지 않아 원료가 탱크에서 너무 오래 대기하며 품질 저하 위험이 있다.
• 데이터가 여러 공정에 흩어져 있어 특정 탱크로리의 원료가 어떤 완제품이 되었는지 추적하기 어렵다.

…그 밖의 다른 문제 정의.

참가자들은 산업 파트너가 직접 제공한 문제 진술에서 벗어나 식량 안보 분야의 실제 문제에 답하는 인공 지능 기반 솔루션을 설계하며, 프로토 타입 출력의 대상은 최소 실행 가능한 제품 (MVP) 단계로 성숙합니다.

문제 정의(Problem Statement) 예시:

• 파종 달력과 날씨: 이상 기후로 농민이 파종 시기를 잘못 정하고, 병해충이 예고 없이 발생한다.
• 벼 가격과 농민의 협상력(유통): 농민은 수확기에 적정 가격을 모르는 경우가 많아 중간상인에게 쉽게 압박받는다.
• 지역 간 주요 식료품 가격 격차(유통): 지역마다 주요 식료품 가격 차이가 크지만, 주민은 그 이유도, 더 싼 곳이 어디인지도 모른다.
• 수확 후 손실(생산): 건조, 저장, 도정이 전통적 방식으로 이루어지고 관리되지 않아 수확물이 손실된다.
• 가정 및 소매 단계의 음식물 낭비(공급): 먹을 수 있는 음식이 버려지는 반면 식량이 부족한 주민도 있다.
• 적시·적소 비료 공급(관리): 소규모 농민은 보조금 비료에 대한 권리, 공급 시기, 수령 장소를 확인하기 어렵다.
• 농업 인력 세대교체와 농지(생산): 청년들은 농업을 꺼리고, 주민의 감시 없이 생산 농지가 계속 줄어들고 있다.
• 주민 단위의 식량 재고와 접근성(공급): 주민은 지역의 식량 재고나 저렴한 식량을 구할 수 있는 곳을 모른다. 예를 들어 SPHP 쌀의 경우, Bulog은 벼 주산지가 아닌 지역에 집중적으로 공급하도록 요청받았다.

…그 밖의 다른 문제 정의.