기관을 위한, 검증 가능한 의사결정 엔진
수요·인력·처리량·제약을 한 프레임에 넣어, 실시간 시나리오 비교로 '지금 가능한 선택'을 도출합니다. 모든 결과는 Decision Packet(CEA·예산영향·불확실성·감사로그)으로 납품됩니다.
감사가능한 결정 패킷 (Auditable Decision Packet)
모든 결과는 검증 가능한 결정 패킷으로 납품됩니다
비용효과분석, 예산영향분석, 불확실성분석, 감사추적이 포함된 완전한 의사결정 패키지
권고: 옵션 B - ICER ₩5천만/QALY, 85% 확률로 ₩6천만 기준 비용효과적
비용효과분석
예산영향분석
불확실성분석 (PSA)
민감도 범위: ₩4천만 - ₩5천2백만/QALY (95% 신뢰구간)
누구를 위한 것인가
우리의 솔루션이 필요한 조직
의료기관 운영/경영
병원, 의료원의 운영 효율화와 자원 배분 의사결정을 지원합니다. 병상 관리, 인력 배치, 수술실 스케줄링 등.
중앙/지자체 정책팀
정책 시뮬레이션과 영향도 분석을 통해 근거 기반 정책 수립을 지원합니다. 예산 배분, 서비스 계획 등.
왜 두구다인가
차별화된 의사결정 지원 역량
통합이 느려도 괜찮습니다.
외부 수요 + 자체 온톨로지 + 최소 운영 입력으로 첫 결정 패킷을 만듭니다.
그 다음에만, 필요한 범위로 내부 데이터 통합을 확장합니다.
외부 우선 수요 엔진 (External-first Demand Engine)
공중보건·인구·지역 지표를 먼저 붙여, 내부 통합 전에도 베이스라인과 시나리오를 생성합니다.
온톨로지 기반 압축 (Ontology-as-Compression)
도메인 온톨로지 기반으로 데이터/정책/리소스를 동일 프레임으로 매핑해, 병원의 IT 부담을 줄입니다.
결정 단위 패키징 (Decision Unit Packaging)
플랫폼 도입이 아니라 '결정 1개'를 6–8주에 배치합니다.
가정 추적 (Traceable Assumptions)
모든 분석의 기초 가정을 명시하고 추적합니다. 결과의 신뢰성을 검증할 수 있습니다.
반사실적 평가 (Counterfactual Evaluation)
무엇이 변화를 만들었는지 분석합니다. 의사결정의 인과적 효과를 평가합니다.
제약 인식 최적화 (Constraint-aware Optimization)
현실의 제약 조건을 위반하지 않으면서 최적의 해결책을 찾습니다.
💡 전자의무기록 통합 없이도 시작 가능: 외부 수요 지표 + 도메인 온톨로지 + 최소 운영 입력으로 첫 결정 패킷을 만듭니다.
의사결정 운영 진단
의사결정 1개를 "결재 가능한 단위"로 정의하고, 최소 데이터로 베이스라인을 만듭니다.
기간
2주
필요 데이터
집계 지표(주/월), 리소스 현황(인력·슬롯·룸·운영시간), 운영 제약(규정/룰) 5개 내
산출물
결정 요약서(1p) + 지표 베이스라인 + 데이터/제약 스펙(1p) + 다음 스프린트 계획
근거기반 실행 스프린트
시나리오 3–5개를 비교하고, 제약·근거·트레이드오프가 포함된 권고안을 납품합니다.
기간
6–8주
필요 데이터
외부 수요(인구/역학/지역지표) + 내부 최소 운영데이터(볼륨/리소스/제약)
산출물
시나리오 묶음(3–5) + 실행 권고안 + 감사 묶음(근거·가정·제약·대안·로그) + 다음 실험 1개
운영 리테이너
정책/룰/환경 변화에 맞춰 의사결정 룰을 업데이트하고, 월간 결정 패킷을 반복 납품합니다.
기간
월 단위(최소 3개월 권장)
필요 데이터
월간 운영 지표 + 변경 이벤트(정책/인력/프로모션/계절성 등)
산출물
월간 결정 패킷(요약+시나리오+권고+감사로그) + 드리프트/룰 위반 알림 + 룰 업데이트
* 범위/데이터 접근 수준에 따라 세부 산출물은 조정될 수 있습니다. (필요 시 비밀유지계약 후 확정)
자주 묻는 질문
궁금한 점을 빠르게 확인하세요
신뢰 증거
공식 선정, 기관 초청, 프로젝트 수행 실적
사례 연구
다양한 산업에서의 실제 프로젝트 성과
국회의원 정책 의사결정 지원 (익명화)
응급실 운영 최적화
테이블릿 광고 타게팅 전략
지방의회 정책 영향도 분석
국회 (익명화)
Location: 서울, 대한민국
정책 옵션 간 비용-효과, 예산 영향, 리스크를 하나의 결정 패킷으로 정리
의사결정 엔진이 작동하는 방식
How we turn data into decisions
불확실성 속에서 측정 가능한 결정을 내리기 위한 5단계 프로세스
결정 프레이밍 (Decision Framing)
무엇을 결정해야 하는가? 이해관계자는 누구인가? 어떤 제약이 있는가? — 결정 문제를 명확히 정의합니다.
산출물
결정 프레임 문서 — 목표, 이해관계자, 제약 조건 명세
최소 데이터 시작 (Minimal Data Start)
최소한의 내부 데이터로 시작합니다. 부족한 데이터는 공개 데이터, 문헌, 전문가 의견으로 보완합니다.
산출물
데이터 소스 맵 — 내부 데이터 + 외부 보완 데이터 명세
인과·예측 레이어 (Causal & Forecast)
인과관계를 모델링하고 미래를 예측합니다. 시나리오별 결과를 시뮬레이션합니다.
산출물
예측 모델 + 시나리오별 결과 (비용, 효과, 위험)
최적화 & 시나리오 (Optimization & Scenarios)
제약 조건 하에서 최적 시나리오를 찾습니다. 비용효과분석(CEA), 예산영향분석(BIA), 불확실성분석(PSA)을 수행합니다.
산출물
최적 시나리오 권고안 + CEA/BIA/PSA 결과
실시간 모니터링 (Live Monitoring)
실시간 데이터로 모델을 업데이트합니다. 조건이 바뀌면 권고안도 업데이트됩니다.
산출물
라이브 대시보드 + 업데이트 로그 + 조건 변화 알림
Architecture
계층화된 시스템: Source → Ontology → Insight → Product, 감사 가능성과 제어된 배포를 위해 설계됨.
개념적 다이어그램으로 표시됨; 실제 구현은 클라이언트 제약에 따라 다름.
Ontology
도메인 특화 지식 그래프가 일관된 결정 로직을 가능하게 합니다.
Ontology-backed model layer (example)
검증 가능한 의사결정 시스템은 '방법과 로그'로 증명됩니다.
두구다는 "AI 추천"이 아니라, 제약·가정·근거·트레이드오프가 남는 결정 워크플로우를 설계합니다. 연구는 '논문'으로 끝나지 않고, 운영 환경에서 재현 가능한 산출물(Decision Packet)로 배치됩니다.
이 방식이 바꾸는 것
- 결정의 근거가 문서와 로그로 남습니다.
- 제약 조건(예산/인력/규정)을 위반하지 않는지 검증합니다.
- 다음 실험/개선까지 포함한 운영 루프로 납품합니다.
협업문의
아래 유형 중 하나에 해당하면, 가장 빠르게 연결됩니다.
병의원 운영결정자
Buyer / Operator Path
보내주실 내용
- 의사결정 문제 1줄
- 사용 가능한 데이터 수준 (없어도 됨)
- 결정 타임라인 (2~10주)
데이터/운영 시스템 파트너
Implementation Ally
보내주실 내용
- 통합 대상 시스템
- 보안/접근 제약
- 프로젝트 범위
감사 가능한 방법론·검증 프레임을 공동 산출물로 만들 파트너
Research / Methods Collaboration
보내주실 내용
- 리서치 질문
- 산출물 형태 (brief/whitepaper/pilot)
- 데이터 접근성
문의하기
파일럿 프로젝트 또는 제안 요청