DAL 파생 기술

AI 디지털케어로그의 어떤 부분이 실제로 노아AI 트레이딩에 들어갔는가? (전체가 아님)

⚠️ 중요 안내

본 문서는 DAL의 AI 디지털케어로그 전체 문서가 아니라, 노아AI에 적용된 파생 기술만을 다룹니다.

💡 의료/돌봄/발달장애용 전체 파이프라인은DAL 전체 문서를 참고하세요.

DAL이란?

DAL(드림에이아이랩, DreamAI Lab)은 의료·교육 분야에서 검증된 AI 기술을 금융 트레이딩에 적용한 혁신적인 접근법을 제공합니다. 원래 환자 생체신호 분석과 치료 패턴 예측에 사용되던 기술을, 시장 데이터 분석과 거래 패턴 예측으로 전이(transfer learning)한 것입니다.

노아AI는 DAL의 핵심 기술 중 일부만 선택적으로 적용했습니다. 전체 의료 AI 파이프라인이 아닌, 데이터 표준화와 자율 학습 구조만 트레이딩에 맞게 재구성했습니다.

노아AI에 적용된 DAL 기술

1. 데이터 표준화 (Data Standardization)

DAL의 핵심은 "다양한 소스의 데이터를 공통 스키마로 통합"하는 것입니다. 의료 분야에서는 병원마다 다른 EHR 형식을 통합했고, 노아AI에서는 거래소마다 다른 API 형식을 통합합니다.

트레이딩 적용 예시

  • • 업비트, 빗썸, 바이낸스, OKX, 바이비트, 비트겟 등 6개 거래소 API 통합
  • • 500+ 코인 시세 데이터를 공통 포맷으로 변환 (거래소별 실시간 변동)
  • • 캔들, 오더북, 거래량을 표준 스키마로 매핑

2. 설명형 로그 (Explainable Logging)

DAL은 모든 AI 판단에 대해 "왜 이 결정을 내렸는가"를 로그로 남깁니다. 의료 분야에서는 진단 근거를 기록했고, 노아AI에서는 거래 결정 근거를 기록합니다.

XAI (Explainable AI) 철학

  • • 모든 거래 결정에 대한 AI 판단 근거 기록
  • • 학습 데이터와 사용된 전략 명시
  • • 사용자가 언제든 검증 가능한 투명성

3. 후행분석 구조 (Post-hoc Analysis)

DAL은 "결과를 분석해서 다음 판단에 반영"하는 피드백 루프를 구축합니다. 의료에서는 치료 결과를 분석해 다음 처방에 반영했고, 노아AI에서는 거래 결과를 분석해 다음 전략에 반영합니다.

강화 학습 (Reinforcement Learning)

  • • 거래 성공/실패를 보상 함수로 전환
  • • 슬리피지·수수료를 포함한 실질 수익 계산
  • • 클라우드 집단 학습으로 전략 지속 개선

의료 → 금융 기술 전이

의료 분야금융 분야
환자 생체신호 (EKG, EEG)시장 데이터 (가격, 거래량)
병원별 EHR 통합거래소별 API 통합
진단 근거 로그거래 결정 로그
치료 결과 → 다음 처방거래 결과 → 다음 전략
집단 학습 (다수의 환자 데이터)클라우드 집단 학습 (다수의 사용자 데이터)

적용 한계

노아AI는 DAL의 일부 기술만 선택적으로 재구성·적용했습니다. 전체 의료 AI 파이프라인을 그대로 복사한 것이 아니라, 트레이딩에 필요한 핵심 요소만 추출·재구성한 것입니다.

✅ 적용된 기술

  • • 데이터 표준화 프로세스
  • • 설명형 로그 (XAI) 철학
  • • 후행분석 및 피드백 루프
  • • 집단 학습 구조

❌ 적용 안 된 부분

  • • 의료 특화 진단 알고리즘
  • • 환자 맞춤형 치료 계획
  • • 의료 윤리·규제 관련 로직
  • • 발달장애·노인돌봄 특화 기능