Synthetic evidence case
합성 시나리오에서 확인한 것은 ‘데모 계약의 일관성’이지, 현장 성과가 아닙니다
CareSync는 실제 어르신·돌봄인력 데이터 없이 60개 다국어 합성 사례를 만들어 언어, 구조화 필드, 관찰 태그, 원문 근거가 정해진 계약을 지키는지 반복 확인했습니다.
2026-07-13 기준 실행 결과. 모든 수치는 고정된 합성 fixture에 대한 결정론적 회귀검증이며, 실제 환경·임상·현장 AI 정확도 지표가 아닙니다.
사례 흐름: 모국어 메모에서 사람의 보류 결정까지
합성 사례는 다국어 메모를 넣고, 한국어 구조화 초안과 관찰 태그를 만든 뒤, 원문 excerpt를 함께 보여 주는지 확인합니다. 이어서 담당자는 승인뿐 아니라 보류와 추가정보 요청을 선택할 수 있어야 합니다.
이 페이지의 사례는 고객 사례나 실제 돌봄 상황을 재현한 것이 아닙니다. 민감정보 없이 기능 경계와 회귀 오류를 확인하기 위한 테스트 데이터입니다.
Evidence map
검증한 계약과 아직 검증하지 않은 질문을 분리합니다
현재 repo에서 실행한 검증
- 6개 언어권과 10개 시나리오 패턴의 60개 fixture
- 언어 감지, 3개 구조화 필드, 관찰 태그 계약
- 태그가 원문 excerpt를 잃지 않는지 확인
- 예상하지 않은 태그가 생성되지 않는지 확인
파일럿에서만 답할 수 있는 질문
- 실제 참여자의 언어별 이해도와 수정 부담
- 기관 검토자의 검토 시간과 승인 품질
- 현장 입력의 다양성과 오류 유형
- 실제 데이터 처리의 법률·기관 승인 적합성
검증 근거와 한계
- 내부 실행 근거: CareSync 파일럿 실증 방식에 현재 60개 합성 시나리오의 범위와 다음 검증 단계를 명시합니다.
- 공개 데모 경계: CareSync 안전 경계는 실제 데이터 미수집, 사람 검토, 승인 전 공유 차단 원칙을 설명합니다.
- 정책 맥락: KDI, 「노인돌봄서비스 인력의 전망과 정책방향」, 2026-04-16.