학생기 (본 출품작) + 청년기 + 성인기 만성질환 — 모든 박스 클릭 시 근거·출처·상세 새창
🎓 본 출품작 100% 융합📊 Stage 1·2·3 + M1 메타🛡️ 데이터 사이언스 10원칙🔗 모든 메트릭 PMID·URL 출처🔒 식별정보 0건
📖 사용법:
① 아키텍처 노드(Stage 1/2/3) 클릭 → ② 단계별 데이터·모델·검증 상태 모달 → ③ 하단 게이트(G1~G6) 박스 클릭 → ④ 충족도·리스크·다음 액션 상세. Stage 2·3는 Roadmap (검증 예정)입니다.
🏗️ 융합 시스템 아키텍처 (각 노드 클릭)
Stage 1
학생기 (12-18세)
✅ 기미상궁 가디언 v5.2
→
Stage 2
청년기 (19-39세)
⏳ v7.0
→
Stage 3
성인기 (35-80세)
⏳ v8.0
⤓
M1 메타
생애주기 결합
Recall 100%
🎓 Stage 1: 기미상궁 가디언 시스템 (본 출품작 v5.2)
학생 선택 + 도메인 클릭 = 위험 평가 + v5.1 메트릭 + SHAP + PubMed 출처
1) 학생 페르소나 선택 (클릭 시 상세)
2) 10 도메인 에이전트 (클릭 시 근거·SHAP·PubMed)
3) 학생별 TOP 3 우선 개입 권고 (클릭 시 상세)
🧬 M1 메타 — 생애주기 결합 모델
7 OOF 결합 → 학생별 위험 프로파일 + TOP 3 우선 개입 (도출 모델)
100%
Recall (위험군 누락 0)
0.94
평균 AUROC (7 도메인)
0.70
Fβ=2 (고위험 식별)
25.7%
함정 2 외부 비중 (안전)
▼ 클릭 → 메트릭 선택 근거·M1 패러다임·PubMed 출처
📈 v5.2 핵심 학습 메트릭 (각 박스 클릭 시 근거)
100%
M1 Recall
위험군 누락 0건
▼ 클릭 → 출처
0.9444
평균 AUROC (7 도메인)
강력한 식별력
▼ 클릭 → 도메인별
25.7%
함정 2 외부 변수 비중
<50% ✅ 안전
▼ 클릭 → Permutation
89,197
학생 표본 (1,076교)
실측
▼ 클릭 → 출처
🎯 Stage 1 — 7 학습 도메인 (행 클릭 시 상세 근거·SHAP)
도메인
양성률
베이스 AUROC
+외부 AUROC
Δ AUROC
판정
⚠️ 정직성 선언
외부 변수 21개 평균 효과 +0.0008 — 통계적 유의·실무적 미미. M1 메타 Recall 100% (위험군 누락 0)으로 도출 모델의 핵심 가치 입증 (학생 식별 → 담임 개입).
🐘 Kaggle 데이터 사용 현황 (각 데이터셋 클릭 시 상세)
기미알파 (AI Robo) 자료의 5대 질환 매핑 Kaggle 후보. 본 출품작은 학생 대상이라 직접 사용 안 함. 향후 Stage 3 (성인기)에서 참조·검증 후보로만.
⚠️ Kaggle 의료 데이터셋은 출처 불분명 경고. fedesoriano/stroke-prediction-dataset은 McKinsey 비공개 데이터에서 파생, 원시 출처 confidential. 보험 액추리얼·임상 사용 전 NHANES/BRFSS 공식 분포 검증 필수.