차세대 AI 기반 CBT 멘탈케어 플랫폼
북유럽 신화 속 '미래의 여신 스쿨드'에서 영감을 받아, 데이터를 통해 미래를 예측하고 설계하는 AI 연구·개발 스타트업입니다. 인지행동치료(CBT) 기반으로 개인 맞춤형 정신건강 회복 경로를 제시합니다.
스쿨디움은 텍스트·음성·행동 데이터를 활용한 정신건강 분석·예측 플랫폼을 개발하고 있습니다. 본 플랫폼은 AI를 통해 스트레스·우울 등 심리 상태를 예측하고, CBT 기반 대화를 통해 개인별 회복 경로를 설계하며, 장기 추적 데이터 리포트를 제공합니다. 글로벌 시장을 무대로 B2C 구독 서비스와 B2B·B2H API 라이선스를 통해 정신건강 관리의 새로운 표준을 제시합니다.
AI와 데이터로 부정적 사고 패턴을 조기 감지·예측하여, 개인 맞춤형 정신건강 회복 경로를 제시하는 글로벌 표준 플랫폼 구축
"미래를 예측하고 설계하는 AI"
AI 연구·개발 스타트업
CBT 인지행동치료를 통해 우울증, 불안, 부정적 사고 패턴을 스스로 교정하는 AI 동행 서비스
실제 앱 화면 - 인지왜곡 실시간 탐지 & AI 맞춤형 회복경로
본 앱은 AI가 사용자와의 대화 속 각 인지 왜곡 유형을 감정 분석·상담 모듈에서 자동 식별합니다.
사용자의 대화 중 왜곡된 사고가 감지되면 실시간 피드백을 제공하여 부정적 사고 패턴을 파악하도록 돕고, 장기 추적 데이터 리포트를 제공합니다.
이를 통해 패턴을 찾아내 사고 패턴을 예측하고, 유저에게 개인화된 회복 경로를 설계하여 CBT 치료 동행 서비스를 제공합니다.
A(상황)와 C(감정)는 알지만 B(자동적 사고, 나의 평가)는 모를 수 있습니다. 이것을 찾아주는 가장 중요한 기능입니다.
드는 생각을 사실이라고 가정해가며 자신이 가지고 있는 잘못된 신념을 알아보는 기법
자신과 비슷한 친구가 같은 상황에 있을 때 어떻게 조언할지 생각해보는 도구
텍스트 분석: 대화 내용에서 10가지 인지왜곡 패턴 실시간 감지
음성 분석: 목소리 톤, 속도, 억양 변화로 감정 상태 측정
행동 분석: 앱 사용 패턴, 수면, 활동량 등 종합 모니터링
| 구분 | Wysa | Woebot | MindCafe | 스쿨디움 |
|---|---|---|---|---|
| CBT 기반 | 부분 | 부분 | 없음 | 완전 지원 |
| 인지 왜곡 탐지 | 없음 | 없음 | 없음 | 자동 탐지+피드백 |
| 예측 분석 | 없음 | 없음 | 없음 | AI 기반 예측 |
| 장기 추적 | 제한 | 제한 | 없음 | 완전 지원 |
| 다국어 지원 | 일부 | 일부 | 없음 | 다국어 확장 |
WHO·미국정신의학회가 권장하는 CBT 이론을 AI와 결합하여 개인화된 치료 제공
부정적 사고 습관을 사전 예측하고 교정하는 훈련 제공
예방 중심 접근으로 장기 회복 목표 설정과 맞춤형 경로 제시
초기에는 B2C 중심으로 사용자 기반을 확보한 후, 축적된 데이터와 검증된 효과를 바탕으로 B2B 시장으로 확장합니다. 광고 수익은 사용자 경험을 해치지 않는 선에서 이완 콘텐츠와 연계하여 창출합니다.
CBT 치료·자기개발 관심층
20~40대 학생·직장인
"기분이 태도가 되지 않게"
정신건강 케어 = 일상적 성과·행복을 유지하는 핵심 루틴
| 타겟 | 기존 생각 | 스쿨디움의 관점 전환 |
|---|---|---|
| 정신건강 관심층 | 치료·회복 중심 | 예방·예측 + 자기효율성 향상 |
| 일반 MZ | '문제 있을 때'만 관리 | 루틴 관리, 목표 달성 필수 습관 |
| 기업·기관 | 직원 복지 부가 옵션 | 생산성·팀워크 향상 핵심 투자 |
심리학 유튜버·자기계발 인플루언서 콜라보, "내 감정 데이터 리포트 받아보기" 프리런칭 이벤트
팝업 스토어 "기분 아카이브", SNS 챌린지 #기분루틴챌린지, B2B 선제안
자기계발·헬스 루틴 챌린지 번들 프로모션, 기업·학교 단체 구독 할인
"30초 CBT" - 인지 왜곡 자가 점검
"기분루틴챌린지" - 하루 1회 감정 기록
"갓생과 멘탈케어" - 성과 향상 도구
부정적 사고 대처법 포함, 기본 CBT 프로토콜 학습
실시간 감정 인식 및 상태 분석 시스템
'감정사용설명서', 'Feeling Good' 등 CBT 서적 지식 통합
10가지 인지 왜곡 유형 실시간 식별 및 피드백
사용자 피드백 반영, 다국어 서비스 개시
CBT 기반 AI 상담·인지 왜곡 탐지 MVP 완성
5,000명 베타 사용자 확보
아시아 3개국 진출
B2B 계약 20건 이상
글로벌 정신건강 AI 분석·예측 플랫폼 표준화 달성
| KPI | 1년차 목표 | 3년차 목표 | 의미 |
|---|---|---|---|
| MAU | 5,000명 | 50,000명 | 월간 활성 사용자 |
| Retention Rate | 40% | 55% | 사용자 잔존율 |
| LTV | 60,000원 | 150,000원 | 고객 생애 가치 |
| CAC | 20,000원 | 15,000원 | 고객 획득 비용 |
| B2B 계약 수 | 5건 | 20건 | 기업 파트너십 |
| 인건비 | 1억원 (50%) | AI 개발자 2명, 심리학 자문위원 1명, PM 1명, 디자이너 1명 (12개월) |
| 서버·인프라 | 3,000만원 (15%) | GPU 서버 임대, 클라우드 스토리지, 보안·백업 시스템 |
| 마케팅 | 3,000만원 (15%) | 베타 런칭 캠페인, 인플루언서 협업, SNS 광고 |
| 데이터셋 구축 | 2,000만원 (10%) | CBT 대화 데이터 라벨링, 음성·텍스트 감정 데이터 수집 |
| R&D | 2,000만원 (10%) | LLM 파인튜닝 실험, RAG 최적화, 감정 분석 모델 고도화 |
| 구분 | 1년차 | 3년차 | 5년차 | 전제 조건 |
|---|---|---|---|---|
| 보수적 | 2 | 10 | 30 | B2C 위주, 낮은 마케팅 효과 |
| 기준 | 5 | 15 | 80 | B2C·B2B 균형, 재방문율 40%+ |
| 공격적 | 8 | 25 | 120 | 해외 진출 성공, 재방문율 50%+ |
| 리스크 유형 | 잠재 영향 | 대응 전략 |
|---|---|---|
| 기술 성능 저하 | 예측·상담 정확도 하락, 신뢰도 저하 | 지속적 모델 재학습, 피드백 기반 개선 |
| 데이터 품질 저하 | 모델 학습 오류, 부정확한 분석 | 데이터 라벨링 검수 체계, 다국어 데이터 확보 |
| 개인정보 보호 규제 | 법적 제재, 서비스 중단 위험 | GDPR, CCPA 준수, 암호화·비식별화 처리 |
| 시장 경쟁 심화 | 사용자 유입 저하 | CBT 특화·예측 AI 차별화, 장기 데이터 강화 |
| 해외 문화 차이 | 콘텐츠 수용성 저하 | 현지 전문가 협업, 문화 적합형 콘텐츠 |