2026년 보건복지부 AI 기반 신규 사업 설명회
일시: 2025년 12월 22일(월) | 장소: LW컨벤션
주최: 보건복지부, 중앙사회서비스원, 창업진흥원
대상: AI·돌봄 분야 스타트업, 기관, 지자체 실무자
영상: https://youtu.be/Vjjf8JMfEpw
사업 1. 창업진흥원 — 2026년 창업지원 통합공고 (간략)
발표: 이창형 실장 (창업진흥원 기획조정실)
2026년 창업지원 통합공고는 15개 중앙부처·17개 광역·79개 기초지자체 등 111개 기관, 508개 사업, 총 3조 4천억 원 규모다. AI 기반 사업에 가장 관련 높은 것은 초격차스타터 프로젝트(딥스 1천+) 로, 업력 10년 이내 기업에 연 최대 2억 원씩 3년간 총 6억 원을 지원하며 2026년 200개사를 선정한다. 사업 계획서 작성 시 핵심은 문제(Problem)–솔루션(Solution)–성장(Scale-up)–팀(Team)의 PSST 구조로 구성하고, 평가위원이 단시간에 핵심을 파악할 수 있도록 가독성을 높이는 것이 중요하다고 강조했다.
사업 2. 한국보건산업진흥원 — 에이지테크 기반 고령친화사업 지원
발표: 김우선 팀장 (디지털에이징사업팀)
추진 배경
초고령사회 진입과 함께 돌봄 수요는 폭발적으로 증가하는 반면 돌봄 인력 공급은 심각하게 부족하다. 2045년 기준 요양보호사 수요는 약 100만 명에 달하지만 현재 수준인 약 7만 5천 명에 머물 것으로 예측된다. 전 세계적으로 이 문제를 해결할 대안으로 에이지테크(AgeTech) 산업이 급성장하고 있으며, 글로벌 시장 규모는 2025년 기준 4,700조 원(연평균 23% 성장 전망)으로 추산된다. 한국 시장은 2030년 기준 126~271조 원 규모로 전망된다.
그러나 국내 에이지테크 기업의 현실은 열악하다. 자본금 1억 원 미만 기업이 50% 이상, 종업원 10인 미만 기업이 80% 이상으로 대부분 소기업이다. 기술력은 있지만 안전성·신뢰성 확보와 인허가, 실증, 상용화를 동시에 해결하기 어려운 구조다. 이 사업은 바로 이 공백을 정부가 직접 지원하기 위해 기획됐다.
법적 근거
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인공지능발전과 신뢰기반 조성 등에 관한 기본법
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고령친화산업진흥법
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노인복지법
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Age-Tech 기반 실버경제 육성 전략 (2025년 3월 발표)
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국정과제 91-2: 고령친화산업 활성화 — AI·IoT 기술 활용 스마트 돌봄 서비스 확충
사업 개념 및 지원 범위
이 사업은 기초 연구(TRL 1~3)나 완성된 상용화(TRL 9)가 아닌, TRL 4~5 수준의 기술을 TRL 8까지 끌어올리는 것이 목표다.
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1차년도(2026): TRL 4~5 → TRL 6 (프로토타입 제작 + 예비 실증)
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2차년도(2027): TRL 6 → TRL 8 (시제품 제작 + 확대 실증 + 인허가 준비)
전체 지원 흐름은 네 단계다.
① 개발 — 고령자 특성을 반영한 AI 기능이 탑재된 시작품(프로토타입) 제작. TRL 4 내외 기술 대상.
② 실증 — 복지관, 재가 환경 등 실제 생활 환경에서 현장 실증 및 데이터 수집, 사용자 의견 수렴.
③ 인증·인허가 — 안전·EMC·무선(KC) 시험, 필요 시 의료기기 인허가 병행. 의료기기 2등급 기준 약 8개월 소요.
④ 상용화 — 지자체·장기요양서비스와 연계한 확산 모델 설계 및 사업화 모델 확립.
2026년 지원 선도 분야
WHO 가이드라인과 장기요양등급 판정 기준(일상생활수행능력·도구적 일상생활수행능력)을 분석해 노인에게 가장 필요한 보조기술 영역 여섯 가지를 도출했다 — 보행, 운동재활, 영양, 보청, 인지, 이동. 이 중 보행과 보청 두 분야를 2026년 선도 분야로 선정해 집중 지원한다.
① AI 맞춤형 보행보조차
고령자의 보행 패턴과 균형 상태를 AI가 실시간 분석해 이상 징후 발생 시 자동 경고 및 제동을 지원한다. 미국의 경우 AARP 지원을 받은 스타트업 Camino가 스마트 워커를 이미 개발·출시했지만 국내에는 유사 제품이 없다.
비승차형(Walker Type)과 승차형(Wheelchair/Scooter Type)으로 구분된다.
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비승차형: 보행 패턴 실시간 분석, 자동 경고 시스템 탑재한 스마트 실버카
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승차형: 주행 패턴·자세 안정성 분석, 낙상 위험 시 속도 제한 및 제동 지원. 단, 의료기기법과 보행안전 편의 증진법에 따라 폭 1m 이내, 시속 15km 이내 제약 존재
필요 인증: KS/ISO 기준, 승차형은 의료기기 허가 필수.
② AI 기반 맞춤 보청안경·보청기 케어 솔루션
기존 귓속형 보청기는 착탈이 불편하고 환경 변화에 적응이 어렵다는 단점이 있다. 대부분의 노인이 안경을 착용한다는 점에 착안해, 안경 뒷부분에 AI 음향처리 장치를 탑재한 안경형 보청기를 개발하는 것이 목표다.
핵심 기술은 세 가지다.
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AI 음향처리: 이어버드에 탑재된 AI가 소음 제거 및 명료한 음성 처리
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자동 최적화: 사용자 주변 환경(조용한 실내, 시끄러운 식당 등)을 인지해 자동 설정 조정
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가족·돌봄자 연동: 보호자가 사용자 상태를 원격으로 확인
이미 유럽의 다국적 기업 룩소티카(이탈리아·프랑스)가 유럽·미국 식약처 인증을 받아 글로벌 출시한 상태다. 국내 기업이 이 시장에 진입해 내수 시장을 확보하는 것이 이 사업의 목표다.
필요 인증: 의료기기 허가, 전기안전·EMC 시험 필수.
공모 방식 및 지원 규모
단독 기업 신청은 불가하며, 컨소시엄 구성 필수다. 이상적인 컨소시엄 구성은 다음과 같다.
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기술 보유 기업 (핵심 기술 개발 주체)
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제조 가능 기업 (시작품·시제품 제작)
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실증 전담 기관 (IRB 준비, 데이터 수집·분석)
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시험·인증 기관 (안전성·규격·인허가 지원)
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상용화 컨설팅 기관 (필요 시)
IRB(연구윤리심의위원회) 승인은 사람을 대상으로 하는 모든 연구에 필수다. 준비·제출·승인·보완 과정에 상당한 시간이 소요되므로 사업 초기부터 컨소시엄 내 전담 기관이 병행 준비해야 한다.
예산 지원 규모:
구분 | 총액 | 1차년도(2026) | 2차년도(2027) |
보행보조차 | 19억 원 | 9.5억 원 | 9.5억 원 |
보청안경 | 19억 원 | 9.5억 원 | 9.5억 원 |
자부담 비율 별도. 1차년도는 9개월(2026년 4월~12월), 2차년도는 12개월.
세부 추진 일정 (1차년도 기준)
4~7월: 요구사항 분석, 평가지표 설정, 기존 데이터 점검, AI 허브(과기부·NIPA 운영) 공용 데이터 보완, 프로토타입 제작. AI 허브(aihub.or.kr)에서 고령자 음성 데이터, 안면 인식 데이터, 고령층 이상행동 데이터 등 활용 가능.
8~12월: IRB 승인 후 예비 실증 진행. 여러 환경에서 다양한 고령자를 대상으로 데이터 수집. 1차년도 말에 2차년도 사업(시제품 제작, IRB 재신청, 인증 준비)을 미리 예산에 반영해야 함.
2차년도 1~3월: 시제품 제작 및 IRB 재신청·승인.
2차년도 4~9월: 확대 실증. 1차년도보다 두 배 이상 규모로 다양한 기관·연령대 대상 실증.
2차년도 10~12월: 인허가 완료, 시판 준비, 사후관리 계획 수립.
선정 평가 기준
선정 평가는 2단계(서류 검토 → 기술 평가)이며 이 사업만의 특징으로 사업비 심사가 추가된다.
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(60점) TRL 로드맵: 현재 TRL 수준에 대한 근거 제시, TRL 4→8 상승 전략의 구체성
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(주요 항목) 실증 계획: 실증 규모, 참여 기관, 환경, 안전 확보 방안, 데이터 수집·활용 방법이 한눈에 보이는 요약서 필요
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(주요 항목) 컨소시엄 구성: 기관별 역할·책임·비용 분담의 명확성, 각 기관의 역량 우수성
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(주요 항목) 상용화 전략: 목표 고객, 시장 규모, 수익 모델, 확산 경로
추진 일정
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2026년 1월: 사업 공고
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2026년 2~3월: 선정 평가 및 협약
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2026년 3~4월: 사업 개시
사업 3. 보건복지부 — AI 스마트홈 돌봄·스마트 사회복지시설 상용화 및 현장 실증
발표: 서민수 과장 (사회서비스일자리과)
추진 배경
한국은행(2024) 전망에 따르면 2042년 돌봄인력은 수요 대비 30% 수준에 그칠 것으로 예상된다. 서울대·저출생위원회(2024)는 2043년 요양보호사 99만 명 부족을 예측했다. 반면 65세 이상 인터넷 이용률은 2020년 55.2%에서 2024년 76.9%로 급증했으며, 경희대(2024) 조사에서 노인의 스마트홈 기술 수요는 86%, 디지털 헬스케어 78%, 돌봄 로봇 77%로 나타났다. 기술 수용성은 이미 충분히 높아졌다.
현행 문제는 분절이다. 응급안전서비스, AIoT 건강관리, 지자체별 AI 스피커 등 각기 다른 시스템이 연결 없이 운영되고 있어 AI 활용의 효과가 제한적이다. 이 사업은 이를 하나의 통합 플랫폼으로 묶는 것을 출발점으로 삼는다.
사업 구성 전체 개요
이 사업은 크게 두 트랙으로 나뉜다.
트랙 A: AI 스마트홈 돌봄 — 재가 환경에서 노인 홀로 또는 가족과 함께 생활하는 공간에 AI·IoT 기술을 적용해 24시간 자립생활을 지원하는 모델.
트랙 B: 스마트 사회복지시설 — 장기요양시설에서 종사자의 반복 업무를 디지털·AI로 전환해 돌봄의 질을 높이고 종사자 업무 부담을 경감하는 모델.
두 트랙 모두 통합 플랫폼 구축이 핵심이며, 동일한 개방형 표준으로 상호 연계를 지향한다.
트랙 A: AI 스마트홈 돌봄 AX-Sprint 사업
5개 과제 상세
과제 1 (장기, 10억+10억): 통합 플랫폼 구축
현재 스마트홈 기기들은 각기 다른 통신 프로토콜과 데이터 형식을 사용해 상호 연결이 안 된다. 이 과제는 이를 하나로 묶는 개방형 인프라를 구축하는 것이다.
주요 기기·장비 예시:
활용 분야 | 기기·장비 |
안전 | 화재·가스·적외선(움직임)·조도·온도·습도 감지 IoT 센서, 레이더 센서(호흡·심박), 응급호출장치, 스마트 도어락 |
생활·정서 | AI 스피커·디스플레이, 반려로봇, 스마트 조명·플러그 |
건강 | 스마트 밴드·반지 등 웨어러블, 비접촉식 바이탈 측정기, 스마트 체중계·혈압계·혈당계, 스마트 약통 |
개방형 환경 조성을 위해 데이터 형식·통신 프로토콜 표준안을 수립하고, 다양한 기업이 참여할 수 있는 생태계를 만드는 것이 목표다. 데이터 흐름은 개별 기기·장비 → 가정 내 스마트 허브·게이트웨이 → 통합 플랫폼 클라우드 서버 → 이용자·보호자·응급관제요원으로 이어진다.
보안은 기기·게이트웨이·AI 서버 전 구간 암호화가 적용되며, 개인정보보호법 제29조에 따른 물리적·기술적·관리적 보안조치를 준수해야 한다.
과제 2 (장기, 10억+10억): AI 분석 기반 마련
수집된 센서 데이터를 AI로 분석해 유의미한 정보로 전환하고 이용자·보호자·종사자에게 전달하는 체계 구축. 외부 AI 파운데이션 모델(LLM, LMM 등) 활용 가능.
핵심 기능 네 가지:
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응급상황 감지: AI가 IoT 센서 데이터와 AI 스피커 대화를 복합 분석해 건강 악화 징후, 낙상, 비명 등을 선제 인지. 복합 데이터 교차 검증으로 오경보 최소화.
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관계지향형 대화 AI: 고령층 사투리·저음량·불명확 발음을 인식할 수 있도록 AI 모델 학습. 과거 대화를 기억하고 맥락 이해한 연속성 있는 대화 구현. AI가 먼저 안부를 묻고 취미·가족·종교 등 개인 관심사에 맞춰 대화하는 선제적 발화 기능 개발. 개인화 기억 항목: 가족 구성원, 취미·종교 등 주요 관심사, 고향·직업 등 과거 일상.
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감정 인지: 사용자 음성과 단어 선택에서 긍정·부정 감정을 인지하고 정서적 지지 제공. 부정적 대화 지속 또는 위험 징후 감지 시 보호자·종사자에게 알림.
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돌봄 서비스 연계 지원기능: 식사·복약 등 정기적 문답을 AI가 수행하고 결과를 수집·분석하는 공통 도구 제공. 건강 스크리닝, 서비스 만족도 조사, 생활 실태조사 등을 별도 개발 없이 시나리오 설정만으로 수행 가능.
과제 3 (장기, 10억+10억): 돌봄 종사자 업무 DX·AX 지원
재가 돌봄에서 핵심 역할을 하는 생활지원사·요양보호사·전담사회복지사의 업무를 디지털·AI로 전환해 행정 부담을 경감하는 것이 목표다.
주요 기능:
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돌봄 기록지 자동 생성: 종사자가 모바일 기기에 음성으로 서비스 내용을 구술하면 AI가 텍스트로 자동 변환. AI가 필수 항목을 확인하고 누락 정보를 질문해 완성도 제고.
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지출결의서 자동 생성: 영수증 사진 촬영 시 AI-OCR로 항목·금액·날짜 자동 분석 후 지출결의서 초안 생성.
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공공 정보시스템 자동 입력: RPA(Robotic Process Automation) 기술로 사회서비스정보시스템 인력보고, 장기요양시스템 정보등록 등 이중 입력 부담 경감.
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방문 일정 및 이용자 맞춤 정보 통합 관리: 방문일정, 서비스 제공 내역, 이용자별 알레르기·복약 정보·특이사항을 통합 관리하고 서비스 제공 시점에 맞춰 알림.
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보호자 참여 지원: AI가 센서 데이터·돌봄 기록지·생활패턴을 분석·요약해 보호자에게 보고. 보호자가 이용자 상태를 실시간 확인하고 돌봄 과정에 참여하는 모바일 앱 제공.
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전담사회복지사 서비스 계획 수립 지원: AI가 이용자 상황을 요약 보고해 맞춤형 서비스 계획 수립 지원. 신체·정서 위험 징후 감지·알림으로 전문 서비스 연계 지원.
앱은 하이브리드 앱(안드로이드·iOS 모두 지원), 스마트폰·태블릿 구분 없이 사용 가능한 반응형 웹 적용 권장.
과제 4 (단기, 15억): 돌봄 기기-서비스 융합 개발
과제 4-1: 스마트홈 안전서비스 구현
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24시간 응급상황 감지: AI가 IoT 센서 데이터와 AI 스피커 대화를 복합 분석해 응급상황을 선제 감지. 낙상(레이더 센서·스마트폰 자이로스코프), 활동정지(비정상 심박·호흡, 욕실 장시간 체류), 실내 온도 이상 등 감지.
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위급성 반영한 자동화 1차 대응: 화재·가스·응급 호출 발생 시 즉시 119 연결 및 관제센터 알림. 확인이 필요한 상황(낙상 의심 등)은 AI 스피커로 질문하고 응답 없으면 관제센터에 알림.
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24시간 관제센터 운영: 컨소시엄 공동 운영 또는 사회보장정보원 위탁 가능. 응급관리요원은 현행 응급안전서비스 수행기관 활용 또는 24시간 대응 가능한 민간보안업체 참여.
과제 4-2: 노인맞춤돌봄 등 서비스 융합
생활지원사 주요 업무 전 영역에 AI 스마트홈 기술을 접목하는 것이 핵심이다.
업무 영역 | AI 활용 방식 |
안전지원(안부확인) | 수면·식사·활동량 등 생활패턴 변화 정보 기반으로 AI가 안부확인 업무 대행 후 생활지원사에 보고 |
정서지원 | AI가 먼저 말 걸고 취미·가족·종교 등 개인 관심사에 맞춰 대화, 고독감·우울감 완화 |
사회참여 지원 | AI가 주민센터·복지관 등 지역사회 복지·문화 프로그램 정보 수집 후 이용자 관심사·건강 상태 고려해 선별 안내. 참여 의사 표시 시 생활지원사에 연계 |
생활교육 | 복약·활동·식사 등 중요 내용을 적정 시점에 반복 안내. 이용자 이해 수준에 맞춘 대화식 교육. AI 스피커로 기억력 게임·퀴즈·과거 회상 등 인지훈련 프로그램 제공 |
일상생활지원 | 이용자가 병원방문·식료품 구입 등 필요를 음성으로 요청하면 AI가 맥락 분석 후 생활지원사 일정에 등록 |
장기요양 융합 | 가정 내 수집된 라이프로그(활동, 수면)를 요양보호사와 공유해 맞춤형 급여제공계획 수립 및 케어 품질 향상 (필수) |
과제 5 (단기, 15억): 건강관리 기기-서비스 융합 및 자율과제
AI 기반 만성질환 집중관리 서비스 (필수)
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자가 측정 스마트 혈압계·혈당계 데이터 + 스마트 밴드 활동량 + 식습관 관련 AI 대화 데이터를 종합 수집
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정해진 시간에 측정값 누락 시 AI 스피커가 음성으로 측정 요청
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AI가 복합 데이터 교차 분석해 위험도 산출. 예: '혈압 3일 연속 상승' + '수면 질 저하' + 'AI 대화 중 짠 음식 언급 빈도 증가' → 저염식 권유
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지역보건의료정보시스템(PHIS)과 연계해 방문 간호사에 정보 제공 및 방문 기록지 자동 입력
AI 대화·생활패턴 분석 기반 치매 조기 스크리닝 (예시)
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최소 3개월 이상의 언어 패턴(어휘 다양성 감소, 동일 질문 반복 증가, 문장 구성 능력 저하, 응답 지연 시간 증가) 및 생활패턴(야간 배회 증가, 주·야간 수면 패턴 역전, 화장실 이용 시간 비정상 증가) 데이터를 AI가 누적 분석
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위험도가 임계치 이상 도달 시 보호자 및 전담사회복지사에 분석 보고서 전달
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전담사회복지사가 지역 치매안심센터 등으로 연계
자율과제
과제 4·5 내에 제안사가 자율적으로 서비스를 추가 제안할 수 있다. 치매, 어르신 영양관리, 정신건강 등 다양한 돌봄 기술 영역에서 통합 플랫폼과 연동한 창의적 제안이 가능하다.
현장 실증 시범사업 (별도 예산)
AX-Sprint 사업과 연계해 지자체가 실증 환경을 구축하는 시범사업이 병행 운영된다.
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지자체(시·군·구)가 독거 노인 가구 200가구 이상 모집
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종사자 배치·교육·기기 장비 설치·관리
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AX-Sprint 컨소시엄에 지자체가 파트너로 참여해 공동 선정
시범사업 결과는 2차년도 서비스 개선에 반영된다.
예산 및 공모 일정
과제 | 구분 | 총액 | 2026년 | 2027년 |
과제 1 통합 플랫폼 | 장기 | 20억 | 10억 | 10억 |
과제 2 AI 분석 기반 | 장기 | 20억 | 10억 | 10억 |
과제 3 종사자 DX·AX | 장기 | 20억 | 10억 | 10억 |
과제 4 돌봄 기기-서비스 융합 | 단기 | 15억 | 15억 | - |
과제 5 건강관리 기기-서비스 융합 | 단기 | 15억 | 15억 | - |
합계 | 90억 | 60억 | 30억 |
자부담 30% 이상. 사업관리·운영비 5% 제외 시 실 지원액 85.5억 원. 대기업 참여 제한 없음. 비영리기관·대학·연구소 컨소시엄 참여 가능.
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2026년 1월: 사업 공고 + 매칭 지원 워크숍
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2026년 2월: 사업계획서 접수, 1차 선정(2개 컨소시엄)
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2026년 3월: 위원회 심의 후 최종 선정
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2026년 9월: 프로토타입 완성 및 지자체 가구 설치
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2026년 10~12월: 시범 운영 및 지속 개선
트랙 B: 스마트 사회복지시설 상용화 및 현장 실증
3개 과제 상세
과제 1 (장기): 스마트 시설 통합 플랫폼 구축
장기요양시설 종사자의 주요 업무를 디지털로 전환하고 다양한 AI·IoT 기술을 연계하는 통합 플랫폼 구축.
종사자 업무 디지털 전환:
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수기 중심의 돌봄 기록지·업무 인수인계서를 디지털로 전환
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PC 활용이 어려운 현장 상황을 고려해 스마트폰·태블릿 기반으로 운영
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기존 상용 프로그램 개발사가 컨소시엄에 참여해 현장 업무에 맞춰 커스터마이징하는 것도 허용
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음성 기록지 자동 생성, AI-OCR 영수증 처리, 공공 정보시스템 자동 입력(RPA) 등
기기·장비 연동:
활용 분야 | 기기·장비 |
이용자 모니터링 | 레이더 센서(호흡·심박), 공용공간 CCTV, 비콘(Beacon) 위치 확인 |
돌봄 부담 경감 | 스마트 기저귀, 욕창방지 매트리스, 스마트 식판, RFID 기반 세탁물 관리 |
건강관리 | 스마트 약통, 재활보조로봇, 스마트 변기, 반려로봇 |
개방형 API 및 생태계 지원:
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기기 유형별 데이터 수집·전송·형식 표준 마련
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신규 기기·장비가 플랫폼에 유연하게 참여할 수 있도록 개방형 표준 API·개발도구(SDK) 공개
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AI 스마트홈 컨소시엄과 협업해 공통 임시 표준안 마련
과제 2 (장기): 이용자 모니터링 및 야간순찰 업무 경감
반복적인 야간순찰 업무를 AI·IoT 기반 자동화 중앙 관제 방식으로 전환하는 것이 핵심이다.
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침실 등 사생활 보호 공간에는 레이더 센서 등 비시각적 센서 설치. 수면·호흡·심박 등 모니터링.
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스마트 기저귀로 종사자가 조치 필요 상황을 원격 감지
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치매 입소자 등 배회 위험군에 비콘(Beacon) 또는 RTLS 태그 부착. 위험구역 접근·생활공간 이탈 시 알림.
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AI가 수집 데이터를 분석해 이상 징후 발생 시 담당 종사자에게 즉각 알림
과제 3 (장기): 자율과제
시설의 특성과 지자체 수요에 맞는 추가 과제를 제안사가 자율적으로 설계해 제안할 수 있다.
리빙랩 구축·운영
이 사업의 중요한 특징 중 하나는 실제 장기요양시설을 리빙랩으로 지정한다는 점이다. 돌봄 종사자와 이용자가 전 과정에 직접 참여하는 수요자 주도형 실증 체계를 구축하며, 핵심 역할은 네 가지다.
① 현장 수요 발굴
② 기술-서비스 공동 개발
③ 실사용 환경에서의 실증 및 데이터 축적
④ 사용성 평가 및 피드백
예산 및 공모 일정
총 60억 원(2년간), 자부담 30% 이상. 장기요양시설이 지자체와 함께 컨소시엄에 참여하는 구조. 지자체 수요가 반영된 컨소시엄에 가점 부여.
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2026년 1월: 사업 공고
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2026년 2~3월: 선정 평가 및 협약
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2026년 9월: 프로토타입 완성 및 시설 설치
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2026년 10~12월: 운영 및 개선
사업 4. 보건복지부 — 스마트 사회서비스 시범사업
발표: 이지은 과장 (사회서비스사업과)
사업 성격과 위치
2024년부터 운영 중인 사업으로 2026년 예산이 5억 원에서 10억 원으로 두 배 증액됐다. 앞선 사업 2·3과 결정적으로 다른 점이 있다.
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사업 2(에이지테크): TRL 4~5 기술을 TRL 8까지 개발·상용화
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사업 3(AI 스마트홈): 기술 개발 + 플랫폼 구축 + 서비스 연계
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사업 4(스마트 사회서비스): TRL 8 이상, 이미 시장에서 검증된 기술만 대상. R&D가 아닌 현장 적용과 지역사회 서비스 편입이 목표
사업 목적
지역사회를 대상으로 신기술을 활용한 사회서비스의 이용 기회를 제공하고, 기술 기업에게는 다양한 대상과 환경에서 테스트베드를 제공하는 것이다. 사업 종료 후 지역 사회서비스로 자연스럽게 흡수되는 것이 최종 목표다.
지원 기준
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기술 성숙도: TRL 8단계 이상 필수. 이미 상용화되어 민간 시장에서 활용 중인 기술.
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대상 집단·기술·서비스 분야: 제한 없음. 단, 사업 종료 후 지역 사회서비스로 편입 가능성이 높은 기술 우선.
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바우처 활용 방식 가능한 기술에 가점 부여.
2024~2025년 지원 사례
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웨어러블 형태의 돌봄 기기
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스마트 기저귀 센서 및 중계기
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AI 기반 푸드 스캐너
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치매 예방 키오스크
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운동 유발형 스마트 자전거
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AI 스피커·AI 돌봄 로봇
농어촌·도심, 어린이·노인·장애인 등 다양한 대상과 환경에서 실증이 이루어졌다.
컨소시엄 구성 방식
시도(광역자치단체)가 컨소시엄 주관기관이 되는 것이 핵심 특징이다. 2025년 전남이 이 방식으로 참여해 성공적으로 운영됐다.
컨소시엄 구성 예시:
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광역자치단체(시도): 컨소시엄 총괄, 사업 총 책임
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기초자치단체(시·군·구): 행정 지원
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광역 지원기관(사회서비스원 등): 실질 업무 주관
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기술 보유 기업: 기술 제공
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서비스 제공기관: 서비스 전달
이 방식의 장점은 지자체가 필요로 하는 기술과 기업이 사전에 충분히 협의하고 컨소시엄을 구성해 들어오기 때문에, 선정 후 서비스 제공까지 속도가 빠르다는 점이다. 2025년 전남 사례에서 실제로 입증됐다.
지원 규모 및 조건
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총 예산 10억 원, 과제당 평균 국비 2억 원 (우수 과제는 3억, 소규모는 1억도 가능)
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지자체 매칭 30~50% 필수 (지자체 경상보조 사업이므로 지자체 자부담 의무)
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지자체가 기존 자체 사업을 발전시켜 신청하는 것도 가능
기대 효과
지자체: 지역 주민 대상 신기술 서비스 선제 제공, 국비 지원, 지역사회 서비스 투자 사업 연계 가능성 시범 검토
광역 지원기관: 새로운 수요 발굴, 우수 서비스 발굴·제공, 테스트베드 역할 수행
기술 기업: 다양한 대상으로 개발된 기술을 실제 현장에서 테스트할 기회. 예산 지원을 통해 테스트 및 고도화 비용 절감. 효과성 검증 후 사업 확장 시 활용 가능한 레퍼런스 확보.
추진 일정
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2026년 1월: 사업 공고 (다른 사업보다 먼저 나올 가능성)
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2026년 3월: 최종 선정
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2026년 4월~: 서비스 제공 시작
설명회 영상: 자료집 다운로드:(중앙사회서비스원 홈페이지 → 소통·참여 → 스마트홈 및 스마트 사회복지시설 사업)