기본정보

기업명	주식회사 달구
기업구분	스타트업	ICT기술분류	첨단 AI 모델링·의사결정(인지·판단·추론)
참여이력	기참여	코딩테스트	실시
지역	광주	홈페이지	https://www.dall9.com/
사업장주소(본사)	광주 동구 남문로 600 (소태동) 2층
근무지 주소(실습생)	광주광역시 북구 치촌마을길 1-6 인공지능산업융합사업단 AI창업동 512호
주요제품 및 서비스	㈜달구는 응급·비응급 의료이송 전 과정을 하나의 소프트웨어 플랫폼으로 통합하는 ‘TechBulance Trinity’ 솔루션을 개발하고 있습니다. MedTrans AI: 환자·병원·이송차량을 연동해, 카카오택시처럼 응급·비응급 이송을 자동 매칭하는 배차 앱·웹 서비스입니다. CMS 기반 중앙 모니터링 시스템: 구급차 내 환자 모니터, 카메라, 이송기록 데이터를 실시간으로 서버에 연동해, 병원에서 환자 상태와 이송 상황을 원격으로 모니터링할 수 있는 웹 대시보드입니다. IMT²-Engine(이송 의사결정 엔진): 구급일지·EMR·이송 로그 등 대규모 데이터를 학습해, “앰뷸런스가 필요한 환자 vs 일반·NEMT 차량으로 가능 한 환자”를 AI로 분류하는 딥러닝 기반 엔진입니다.
회사보유 기술현황 및 업적	㈜달구는 응급·비응급 의료이송 전 과정을 데이터 기반으로 재설계하는 ‘TechBulance Trinity’(MedTrans AI, 중앙 모니터링 CMS, IMT²-Engine)를 보유하고 있습니다. 구급차 이송 앱, 환자 모니터, 구급일지, 병원 EMR 등 이기종 데이터를 통합하여 앰뷸런스 필요도 및 적정 이송 수단을 분류하는 이송 의사결정 엔진(AI 기반 트리아지 엔진)을 개발 중이며, 구급차 내 CCTV·바디캠·환자 모니터와 연동되는 실시간 생체·행위 모니터링 기술을 확보하고 있습니다. 기술적 기반으로는 구급차–병원 간 셀룰러 통신 기반 CMS(중앙 환자 감시장치) 연동 기술, Vision AI 기반 구급행위·장비 사용 자동 인식 기술, 구급일지·EMR·NEMT 데이터를 활용한 딥러닝 기반 이송 분류 모델(IMT²-Engine), IoT 기반 응급의료장비(산소 레귤레이터, AED 등) 연동 기술과 여러 건의 국내 특허 출원·등록을 보유하고 있습니다. 업적 측면에서는 중소벤처기업부 창업성장 기술개발(R&D) 수행기업 선정, 광주광역시 AI 유치기업 및 다수 공공 R&D·실증 과제 선정, NIPA·지자체 등에서 우수기업·우수사례로 선정된 바 있으며, 실제 구급차 운영 및 병원 연계 실증을 통해 3,000건 이상 실이송 데이터와 대규모 의료데이터를 축적, 이를 바탕으로 IMT²-Engine의 성능 검증 및 고도화를 진행하고 있습니다.
인력현황	경영·행정 연구개발 홍보·마케팅 생산·기타 합계 2명 4명 0명 9명 15명

실습조건

실습요일		월      화      수      목      금      토      일
실습시간		10:00~16:00
실습 조건	휴가	월 1회
	복리후생	식사      교통      기숙사
	기타 지원사항

실습생 직무

직무구분	웹 프로그래밍, SW아키텍쳐, 데이터베이스, 서버 프로그래밍, 모바일 애플리케이션, 네트워크, 인공지능 서비스, 데이터 시각화, 데이터 분석, 빅데이터, 헬스케어
기술스택	Vue, Flutter, Flask/FastAPI, MySQL·Redis, Docker·Nginx
직무내용	1. Techbulance Trinity Solution 개발·운영 참여 공정 배차 및 이송 프로세스 관리 앱 기능 개선 및 테스트 의료 데이터 관리 시스템의 기능 정비 및 품질 검증 실시간 데이터 핸들링, 화면 구성, API 연동 실습 2. AI 기반 의료 기록 자동화 기능 개발 지원 의료 기록 자동화 모델의 입력·출력 데이터 구조 이해 및 정리 Vision AI나 NLP 기반 기능 테스트, 품질 검증(QA) 의료 재고관리 자동화 로직의 동작 시나리오 검토 및 개선 제안 3. 멀티모달 데이터셋 구축 및 전처리 지원 AI 학습용 데이터셋 관리, 메타데이터 작성 데이터 수집 환경 구축 지원(간단한 스크립트 작성 포함) 4. 서비스 운영 및 CMS·ERP 기능 개선 참여 구급차대상 CMS·ERP 화면 구성 보조 프론트엔드 개선(버그 수정, UI 정비, 데이터 시각화) 대시보드·통계 페이지용 API 연동 테스트 및 오류 검증 운영 관리 도구 기능 테스트 및 사용자 피드백 정리
요구기술	요구 기술 (요약) 1) Techbulance Trinity Solution 개발·운영 *필수: 웹·앱 기본 구조 이해, REST API 이해 *우대: Vue/Flutter 경험, 실시간 데이터 처리 이해, Vision AI 관심 2) AI 기반 의료 기록 자동화 * 필수:Python 기초, 데이터 구조 이해, AI 기본 개념 * 우대: Vision AI(OpenCV/YOLO 등) 또는 NLP 경험, 모델 테스트 경험 3) 멀티모달 데이터셋 구축 * 필수: Python 스크립트 작성, 데이터 라벨링·정제 경험 * 우대: Vision AI 전처리 경험, YOLO/COCO 데이터셋 경험, Linux 경험, 영상·이미지 기반 데이터 처리 프로젝트 경험 4) CMS·ERP 서비스 운영·개선 * 필수: HTML/CSS/JS 이해, API 테스트 경험 * 우대: Vue 경험, SQL 기초, QA 경험 공통 우대사항 * Docker·Linux 등 기본 서버·인프라 개념 이해 * AI/데이터 기반 서비스 관심

실습생 지도계획

※ 실습생의 기술 수준·적응 속도·흥미 분야에 따라 주차별 학습 내용은 탄력적으로 조정될 수 있습니다.

1주차
* 서비스 구조 및 기술 스택 전체 이해
* AI Vision · 웹 · 앱 · 서버 중 개인 관심 분야 탐색

2주차
* AI Vision 기본 개념 및 사전 학습 모델 실행 체험
* Flask/FastAPI 등 서버 기초 구조 이해

3주차
* 실시간 Vision 처리 흐름(영상 입력·추론·출력) 관찰
* Vision → 서버로 전달되는 데이터 흐름 학습

4주차
* 대시보드(Vue) 화면 구조와 API 연동 방식 이해
* 간단한 데이터 시각화 흐름 파악

5주차
* Flutter 앱 기본 구조 이해
* 플랫폼 간 데이터 흐름(App ↔ Server ↔ DB) 정리

6주차
* Docker 등 인프라 기본 체험
* 실제 서비스 운영 구조(로그, 배포 흐름) 관찰

7주차
* 전체 서비스 아키텍처 복습
* 선택한 관심 분야에 대해 자율적으로 심화 탐색

8주차
* 8주간 학습 내용 정리
* Vision 기반 서비스와의 연결 구조 고찰

세부 내용

1) AI Vision 분야

사전 학습된 Detection/Tracking 모델(YOLO 등) 실행 및 동작 관찰
실시간 영상 처리 흐름(Webcam/Video 입력 → 추론 → 출력) 이해
Vision 결과 구조(바운딩박스, 클래스, 스코어 등) 분석
Vision → 서버/API로 전달되는 데이터 포맷 개념 이해
의료·응급 분야에서 Vision AI가 적용되는 시나리오 학습
간단한 이미지 처리(OpenCV)를 통한 Vision 파이프라인 맛보기
Vision 기반 시스템의 전체 구조(입력–모델–후처리–전송) 파악

2) 서버(Backend) 분야

Flask/FastAPI 기반의 기본 라우팅 구조 이해
GET/POST 요청 처리 방식 및 API 흐름 학습
Vision 결과를 수신·저장·가공하는 서버 측 구조 설명
Postman 등 API 테스트 도구 사용법 체험
DB(MySQL/Redis 등)와 서버 간 데이터 연동 흐름 이해
서버 로그·요청 흐름 관찰을 통한 전체 동작 이해
간단한 서버 환경 설정 개념 이해(Docker, 환경변수 등)

3) 프론트엔드(Web) 분야

Vue 기반 대시보드 화면 구조(컴포넌트/상태/라우트) 이해
API 연동으로 데이터가 화면에 출력되는 흐름 확인
통계·차트·테이블 등의 UI 구성 방식 관찰
Vision 데이터가 향후 대시보드에 표시되는 구조 설명
간단한 UI/UX 개선 흐름 확인 및 사용자 동선 분석
웹 서비스 전체 렌더링·빌드·배포 구조 개념 이해

4) 앱(App / Flutter) 분야

Flutter의 화면 구성 원리(Widget, State) 이해
이송·배차 앱의 화면 흐름(로그인–지도–상태 전환 등) 학습
앱–서버 간 데이터 교환 구조(REST API, FCM 등) 이해
실시간 데이터(위치/상태)가 앱에서 표현되는 방식 관찰
Vision/센서 기반 데이터와 앱 기능이 연계되는 구조 설명

5) 인프라·운영(DevOps) 분야

Docker 등을 활용한 기본 컨테이너 실행 방식 이해
실제 서비스 배포 흐름(Nginx Proxy Manager 등) 관찰
서버 로그·상태 확인을 통한 운영 개념 이해
전체 서비스(앱–웹–서버–AI) 연계 아키텍처 파악