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아이디어 03 지정과제 · 복지 개인 부문

🛡️ CARE-NET

AI 복지 사각지대 선제 탐지 시스템

세종 신도심이 화려해질수록, 조치원과 읍면 지역은 조용히 노령화된다. 고독사·복지 단절은 예고 없이 온다. AI가 공과금·방문기록·의료 데이터를 결합해 위기를 도달하기 전에 찾아낸다.

신·구 격차
신도심(행복도시) 집중 개발
조치원·읍면 고령화·상권 침체
38.7세
세종 전체 평균 연령 (전국 최연소)
But 구도심 고령화는 역방향 가속
사각지대
복지 서비스를 알아도 신청 못 하거나
존재조차 모르는 취약계층

세종시는 전국에서 가장 젊은 도시지만, 그 평균 뒤에는 조치원읍·전의면·소정면 등 구도심의 고령 주민이 숨어 있다. 신도심에 인프라와 예산이 집중되는 동안 구도심 노인들은 복지 서비스 정보 접근이 어렵고, 주기적 방문이 끊기면 고독사·낙상·질병 악화가 조용히 진행된다. 세종시도 이 문제를 인식해 '100대 시민불편 과제'를 추진하고 있지만, 발굴 방식이 여전히 민원 신고 중심이라 스스로 도움을 요청하지 못하는 사람은 여전히 사각지대에 남는다.

세종시만의 특수성: 전국 유일 특별자치시로 중앙·지방 행정이 한 곳에 모여 있어, 복지·의료·공공요금 데이터를 통합 관리할 수 있는 법적·제도적 여건이 타 광역시보다 유리하다. 데이터 연계 허들이 낮은 이 구조를 CARE-NET이 최대한 활용한다.
1

다중 데이터 통합 수집

공과금 납부 이력(한국전력·도시가스), 방문 요양 기록, 복지다옴(세종시 복지포털) 접속 이력, 119 신고 이력, 경로당 출석 기록을 기관 간 안전 결합한다. 개인정보 보호를 위해 비식별화 후 결합.

2

위기 신호 패턴 학습

과거 복지 단절 사례·고독사 발생 데이터를 분석해 AI가 위기 선행 신호를 학습한다. 예: 공과금 2개월 연속 미납 + 방문 기록 없음 + 의료 이용 단절 = 고위험 조합.

3

위험도 점수화 및 우선순위 생성

개인별 위험도 점수를 매주 자동 산출해 사회복지사 대시보드에 제공한다. 점수 상위 대상자부터 방문·전화 아웃리치 우선순위를 부여해 제한된 인력을 효율적으로 배치한다.

4

자동 아웃리치 트리거

위험도가 임계값을 넘으면 담당 사회복지사에게 자동 알림이 발송된다. 위기 개입 전 AI 말동무 서비스(음성 챗봇)를 통한 안부 확인도 병행해 공백 시간을 메운다.

이상 탐지 모델

정상 생활 패턴 대비 이탈 신호를 탐지하는 Anomaly Detection. 개인별 기준선을 학습해 획일적 기준 적용 방지.

데이터 안전 결합

행안부 데이터 결합 지침 준수, 비식별화 연계. 세종시 특별자치 권한으로 타 지자체보다 빠른 기관 간 협력 가능.

AI 음성 챗봇

경고 레벨 도달 시 안부 전화 자동 발신. 어르신이 응답 못 하거나 이상 반응 시 담당자 즉시 연결.

GIS 공간 분석

위험군 지역 분포 시각화. 조치원·읍면 단위로 취약 밀집 지역 파악 → 방문 담당자 동선 최적화.

선제적
신고 전 위기 발굴
(사후→사전 전환)
↑효율
복지사 방문 우선순위 AI 최적화
격차 ↓
신·구도심 복지 실질 격차 감소
확장 가능
성공 모델 타 지자체 이전 가능