창업 추진 동기는 수많은 발표 현장에서 제가 직접 반복적으로 마주한 구조적 불편함에서 출발하였습니다.학식모지 운영과 학교 대표 전국 SW 경진대회 창업·IR 경진대회, 해커톤 참가 및 창업동아리의 회장을 맡 으며 발표를 준비하고 무대에 서는 전 과정을 경험한 결과, 발표 역량은 대개 시행착오로만 축적되고 친절 한 안내가 부족해 학습 곡선이 길어지며, 대본 작성–연습–현장 활용이 끊기고 무대에서는 가독성이 떨어지 는 일반 문서 도구가 병목이 된다는 문제를 확인하였습니다.이를 해결하기 위해 포디움은 발표 초보도 빠르게 따라올 수 있는 단계별 가이드와 가독성 최적화 대본 뷰를 제공하고, 연습 내용이 무대에서 그대로 재현되도록 에디팅–리허설–발표가 하나의 흐름으로 연결되게 하며, 숙련자 팁과 사례가 ICT를 통해 필요한 사람에게 도달하도록 지식 순환 구조를 설계하고자 합니다.우리의 목표는 발표 학습의 진입장벽을 낮추어 누구나 자신의 생각을 자신 있게 말할 수 있게 만드는 “유 창한 발표의 민주화”를 실현하는 것입니다. 이번 WAVE 프로그램을 통해서는 다른 창업팀의 성장 전략과 마인드셋을 학습하고, 전문가 멘토링·컨설팅으로 제품의 기능적 유용성과 기술적 확장성을 검증·고도화하 며, 해외 연수를 통해 견문을 넓힐 수 있는 기회를 포디움의 문제–해결 가설을 시장에서 신속히 검증하는 실행력을 갖추고자 합니다.

- 복잡한 화면 구성과 불친절한 안내 속에서 주문을 포기하시거나, 뒷사람의 눈치를 보며 당황 하시는 등 키오스크 사용에 어려움을 겪는 어르신들을 자주 목격함.- 주문을 못 하고 계신 어르신을 직접 도와드린 경험이 있는데, 일이 해결되자 고마워하시는 모습을 보며 단순한 불편함을 넘어선 '디지털 소외'의 문제를 체감. - 이는 비단 고령층뿐만 아니라 장애인, 저시력자 등 많은 사람이 겪고 있는 사회적 문제임.- 이러한 문제를 해결하고자 '세르모(Sermo)' 개발을 결심하게 됨.‘세르모’는 라틴어로 '대화' 를 의미하는데, 이름처럼 사용자와 자연스럽게 대화하며 쉽고 편안한 주문 경험을 제공하는 AI 키오스크 소프트웨어를 만들고자 함

​지난 학기 전공 수업에서 팀 프로젝트를 진행하며 하나의 아이디어를 구체화했지만, 아쉽게도 재료비와 같은 현실적인 문제에 부딪혀 시제품을 끝내 완성하지 못했습니다. 하지만 아이디어를 좋게 봐주신 창업 교과목 교수님의 긍정적인 피드백 덕분에, 이대로 묻어두기엔 아깝다는 생각이 들었습니다.​강의실에서 배운 이론을 직접 제작 해보고 아이디어를 실현해 보는 경험만큼 값진 것은 없다고 생각합니다. WAVE-LAB 프로그램은 우리처럼 창업을 확신하진 못하더라도, 아이디어를 구체화하고 그 가능성을 탐색해 볼 최고의 기회라고 판단해 지원하게 되었습니다.​따라서 이번 프로그램을 통해 다음의 목표를 이루고자 합니다.

대한민국은 이미 초고령사회에 진입했으며, 1인 고령가구(독거노인)의 급격한 증가로 인해 정서적 고립, 인지 저하, 질병 조기 발견의 어려움이 심화되고 있습니다.특히 독거노인의 경우 병원 방문이 어렵고, 대부분의 건강 이상 징후는 초기에 발견되지 못하고 방치되는 경우가 많습니다.이에 따라 우리는 AI 기술과 영상 기반 인지/행동 분석 기술을 활용해,노인들이 일상 속 영상통화 중 자연스럽게 질병 전조 증상을 감지할 수 있도록 돕는 스마트 헬스케어 앱 ‘딥케어(DeepCare)를 개발 및 보급하고자 합니다.딥케어는 단순한 대화형 챗봇앱이 아니라, AI 영상기반 얼굴 분석, 음성 감정 분석, 언어 패턴 추적을 통해 알츠하이머, 파킨슨병, 우울증 등의 전조를 사전에 탐지하고,AI 캐릭터와의 상호작용을 통해 정서 안정 및 예방 중심 돌봄 모델을 제공합니다.

본 기술은 주변 라이딩 코스 추천 및 라이더 간 효율적 소통의 문제를 해결하였습니다.기존 라이딩 앱은 정적 코스 정보 제공과 기록 중심 기능에 한계가 있었으며, 실시간 상황 반영과 개인 맞춤형 코스 추천, 안전 지원 기능이 부족했습니다.기존 기술은 주로 사용자의 수동 입력과 기본 GPS 데이터 기반으로 코스를 안내하는 방식으로, 사용자의 건강 상태나 실시간 교통·날씨 상황을 반영하지 못하는 한계를 가지고 있으나, 동 기술은 AI 기반 바이오데이터 분석과 실시간 위치·환경 데이터를 통합 처리하여 개인별 맞춤형 코스 추천과 그룹 라이딩 안전 관리를 가능하게 하는 측면에서 차별성이 있습니다.동 기술은 AI 기반의 실시간 데이터 분석과 맞춤형 코칭 기능, 그룹 라이딩 중 소통 및 안전 모니터링 능력을 결합한 통합 솔루션이라는 점에서 경쟁력이 있습니다. 또한, 국내 지형·기후 특성을 반영하여 최적의 라이딩 경험을 제공하는 기술로, 라이딩 시장 내 차별화된 사용자 경험과 높은 신뢰성을 구축할 수 있습니다.

IRIS는 집안의 비식별 센서 데이터와 간호사가 수집하는 의료 데이터를 AI로 융합하여, 경증 치매 환자의 보이지 않는 건강 변화를 예측하고 보호자에게 직관적인 알림을 제공하는 3중 연 계 하이브리드 구조 헬스케어 솔루션(1) 데이터 융합: 행동 + 생체 + 환경 데이터를 통합하여 상황을 입체적으로 분석.(2) 3중 구조(센서-센터-어플) 하이브리드 케어: 24시간 AI 모니터링과 주기적인 전문가(간호사) 관리를 결합하여 어플 사용 내 데이터의 신뢰도를 높임.(3) 예측 AI: '랜덤 포레스트' 모델이 개인별 패턴을 학습하여, 단순 감지를 넘어 미래의 위험 (예: 낙상, 증상 악화)을 예측하고 예방할 기회를 제공

우리 팀은 재가 간병 보호자가 겪는 신체적·정신적 부담과 정보 접근성 문제를 기 술로 해결하고자 ‘따숨’을 기획하였다. 기존 간병 서비스가 환자와 간병인의 단순 연결에 머무르는 반면, 우리는 AI 알고리즘과 데이터 기반 분석을 활용하여 보호자 중심의 통합 지원 체계를 구축하고자 한다.특히 간병인 매칭 알고리즘, 장기요양 등급 예측 시스템, 간병인 인증 및 신뢰도 평 가 기술은 기존 시장에서 제공되지 못한 핵심 기능이다. 이러한 기술들은 보호자의 돌봄 부담을 실질적으로 줄이고, 복지 서비스 접근성을 높이며, 간병 인력 생태계를 안정화하는 기반이 된다.'따숨'은 보호자 중심 돌봄 플랫폼이라는 사회적 의제를 기술로 풀어내고자 한다. 이번 프로그램을 통해 핵심 기술을 고도화하고 사업화를 체계적으로 준비하여, 돌봄 시장에서 새로운 표준을 만들어 가고자 한다.

누워서 노트북/태블릿을 보거나, 프리젠테이션·VR 환경에서 책상·마우스 없이 조작해야 하는 상황이 잦습니다. 기존 링 마우스는 버튼 위주·포인터 이동 중심 UX라 정밀도·피로·학습곡선면에서 한계를 보였고, 착용감·배터리 이슈도 빈번했습니다. 현장 관찰과 초기 인터뷰에서 “한 손가락의 작은 동작으로 슬라이드·스크롤·볼륨 등 의도 기반 제어를 원한다”는 요구가 분명히 확인되었습니다. 이를 해결하기 위해 IMU 기반 제스처 인식과 온디바이스 경량 모델을 적용한 스마트 링 입력장치를 개발 중입니다. 목표는 실제 사용 맥락(눕거나 이동 중, 발표 중, VR)에서 오인식 없이 자연스러운 조작을 제공해 피로·불편을 최소화하는 것입니다.

- AI 회의 요약, 발표 자동화, 기여도 분석, 캔버스 협업, AI 사용 추적까지 통합된 올인원 교육 특화 플랫폼 제공.- ‘도서관’을 모티브로 한 UX/UI 설계를 통해 팀플의 몰입감과 기록성 강화- 교수자에게는 자동 리포트 제공, 학생에게는 공정한 협업 환경 제공- 초기부터 실제 강의와 연계하여 테스트-> 사용성 중심 개선 루프 확보- 팀 내에서 기획, 개발, 디자인, AI 연동까지-> 빠른 제품화 및 유연한 대응 가능