데브댑, 경북 소형 데이터센터 기반 ‘초개인화 헬스케어 AI’ 실증

-과기정통부·NIPA 소형 데이터센터 기반 AI산업 성장 지원사업서 경북 실증 과제 수행

-개인 운동기록 분석해 건강 모니터링·맞춤 운동·식단·회복 가이드 제공하는 서비스

-포항·경주 11개 센터 운영 비엘짐서 현장 검증… 학습은 한동대 AI가속기센터 GPU로

AI·데이터 전문기업 데브댑(대표 최옥규)이 경북 지역 소형 데이터센터 인프라를 활용해 개인 운동기록 기반 ‘초개인화 헬스케어 AI’ 서비스를 개발하고 지역 피트니스 현장에서 실증에 나선다고 13일 밝혔다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘2026년 소형 데이터센터 기반 AI산업 성장 지원사업’의 하나로, 데브댑은 이 사업에서 ‘경북형 소형DC 기반 G-AIR 지역특화 AI 서비스 실증벨트 구축’ 과제를 맡고 있다.

서비스의 출발점은 사람마다 다른 운동 수행 능력과 회복 속도다. 데브댑은 개인의 운동기록 데이터에 AI를 적용해 건강 상태를 모니터링하고, 이를 토대로 개인별로 최적화된 운동 프로그램과 식단, 회복 가이드를 제시하는 구조를 설계했다. 누구에게나 같은 루틴을 권하는 획일적 프로그램 대신 데이터로 확인한 개인 차이를 운동·영양 관리에 반영하겠다는 접근이다.

현장 검증은 포항과 경주에서 11개 피트니스 센터를 운영하는 비엘짐과 함께 진행한다. 실제 센터 회원들의 운동 환경에 서비스를 적용해 검증하고, 현장에서 나온 피드백을 AI 모델과 서비스 개선에 반영하는 방식이다. 실험실 데이터가 아니라 매일 쌓이는 회원들의 실제 운동기록이 학습과 검증의 재료가 된다는 점에서 서비스 완성도를 끌어올릴 수 있는 환경을 확보한 셈이다.

AI 학습모델 개발에는 한동대학교 AI가속기센터의 GPU 자원을 쓴다. 중소기업이 자체적으로 마련하기 어려운 고성능 연산 자원을 지역 인프라로 해결하면서, 데이터 수집부터 AI 학습, 현장 실증까지 경북 안에서 이어지는 개발 체계를 갖췄다는 점이 이번 과제의 특징이다.

2024년 5월 창립한 데브댑은 여러 부서·기관에 흩어진 이종(異種) 데이터를 표준화·통합하는 데이터스토어 기반 데이터옵스(DataOps) 솔루션을 개발·공급해 왔다. AI 학습용 데이터의 수집·정제·가공 등 전처리 전 과정을 자동화하는 파이프라인과 온프레미스 솔루션이 주력이며, 이번 과제에서도 이 같은 데이터 처리 역량을 운동기록 데이터의 품질 확보와 AI 모델 고도화에 활용한다. 2025년 4월 기업부설연구소를 세웠고, 같은 해 6월 벤처기업 인증을 받았다.

최옥규 데브댑 대표는 “헬스케어 AI의 경쟁력은 일상에서 꾸준히 쌓이는 정확한 개인 데이터에서 나온다”며 “피트니스 현장의 운동기록을 AI로 해석해 누구나 자신에게 꼭 맞는 운동과 식단, 회복 방법을 안내받는 초개인화 헬스케어 시대를 열겠다”고 말했다.

생성형 AI 경쟁이 대형 데이터센터와 거대 모델에 쏠려 있는 사이, 지역 소형 데이터센터를 생활 밀착형 서비스와 묶는 시도는 AI 인프라의 지역 분산이라는 정책 방향과 맞닿아 있다. 피트니스는 운동기록이 매일 쌓이는 데다 이용자가 개인화된 처방을 체감하기 쉬운 분야라 실증 무대로서 이점이 분명하다. 관건은 11개 센터에서 확인한 성과가 운동 효과와 이용 지속률 같은 지표로 입증되고, 지역 밖 피트니스·헬스케어 시장으로 확산될 수 있느냐다. 건강 관련 개인 데이터를 다루는 만큼 데이터 보호 체계를 얼마나 촘촘히 갖추느냐도 함께 지켜볼 대목이다.

Welaunch 서아림 기자

스타트업∙딥테크 뉴스 전문 미디어-위런치

Copyright ⓒ Welaunch. All rights reserved.

보도자료/기고 : editor@welaunch.kr

광고/제휴 문의 : we@welaunch.kr