[MBA생활]요즘 AI 서비스 만들기 참 쉽죠잉?
마지막 프로젝트
2년이란 시간이 흘러 어느덧, 이제 졸업만 남겨두게 되었습니다.
'데이터 기반의 서비스 개발' 수업의 과제를
모든 내용과 과정을 다 표현할 수 없지만
기념? 삼아 마지막 프로젝트를 어떻게 진행했는지 남겨봅니다.
(막상 정리하고 나니... 글이 좀 기네요)
● 마지막 프로젝트는
'노인 중심의 종합병원 길 찾기의 어려움과 경험 Re:디자인'이라는 주제로
ⓐ데이터에 근거하여 문제를 찾고 ⓑ파일럿 서비스를 만들어 ⓒ발표하였습니다.
2024년에는 윤석열정부에서 디지털 약자를 위한 연구와 지원이 많이 이루어진다는데
의도치 않게 의미 있는 프로젝트를 진행한 것 같습니다.
● 활용한 도구는
- 썸트렌드 클라우드: 커뮤니티 중심의 데이터 수집 및 분석
- 파이썬 : 스크래핑, nltk, sklearn(TfidfVectorizer, CountVectorizer), LDA, gensim 등
- youtube : 수십 개 영상 조회 및 11개 영상 장면 집중 분석
- teachabe machine: 85개 이미지 학습데이터(목적을 위한 과적합)
- clipchamp: 동영상 및 음성 제작/편집 서비스
● 본 컨텐츠 목차 구성
1. 주제 선정과 피드백 스토리
2. 데이터 수집 및 분석
3. 서비스 분석 및 개발
ⓐ 페르소나 설정
ⓑ 종합병원 길 찾기 서비스 현주소
ⓒ 경험 Re:디자인
4. 이용한 기술 및 서비스 활용 사례
5. 깨달은 점과 시사점
ⓐ 뭣이 중헌디!!
ⓑ 경험 기반의 서비스 개발
ⓒ AI기술 서비스의 보편화
ⓓ 한계점
1. 주제 선정과 서비스가 나오기까지
키오스크 중심으로 가맹점 사장님을 위한 서비스 개선을 하려던 것인데
노인 중심의 병원 이용 경험을 개선하는 서비스로 바뀌기까지... 녹록지 않았습니다.
이번 프로젝트는 사고의 전환이 가장 어려웠던 것 같아요.
이 수업의 가장 큰 목적은!!
- 그동안 우리가 기능을 개발하고 서비스를 제공하였다면
- 이제는 경험이라는 데이터를 기반으로 서비스를 만들자는 것이었습니다.
구체적으로
- '어떻게 키오스크를 편하게 기능을 개발하여 서비스를 개선할까?'와
- '어떤 불편을 겪고 있으니 어떤 서비스를 만들자'는 차이??랄까
참 신기한 건!!!
글자를 눈으로 보면 이해가 쉽고, 완전 다른 말인데...
프로젝트 진행을 하기만 하면...
데이터를 찾았아도 결국 본능적으로 기능에 포커싱하는 데이터를 찾게 되었고,
그 데이터로 기능을 개선하면 경험이 개선된다는 흐름이 되었습니다.
교수님과 계속 피드백을 주고받는 과정
교수님 왈
ⓐ "기능이 아니라 어떤 경험을 개선할 것인지를 찾으셔야 해요"
ⓑ "이 팀은 키오스크 이용에 사장님부터 시작해서 도대체 어디까지 가나요?"
피드백을 들을 때마다 사고를 전환하기 위해 방법을 바꾸고 마인드 컨트롤을 하며 노력했는데,
시작은 가맹점 사장님을 위한 kiosk 경험 개선을 목표하였는데
-> 소비자 kiosk 개선
-> 노인 중심의 병원서비스 이용 경험 개선으로 바뀌어
무척이나 먼 길을 돌아왔습니다.
노인 중심의 길 찾기를 최종 주제로 선택한 이유는:
① 대상적으로 kiosk로 인해 가장 소외되고 불편을 겪는 구체적인 페르소나이며
② 음식점 등 일반 소비 생활 장소와 같이 대체성 혹은 포기가 쉬운 곳 보다 대체성이 거의 불가하고 더 중요한 장소었고
③ 팀원의 생생한 경험으로 "이거다!!"라고 확신이 들었습니다.
다시 돌~~~ 고오~~~
돌~~ 고오~~~~
돌고오~~
결과는!!?
기능 중심에서 결국 경험 중심으로
사고의 대전환에 성공했고,
양적인 데이터와 구체적인 경험 데이터를 잘 활용하였고,
기술적 실행뿐만 아니라
사람들의 마음을 울리는 공감까지 얻었습니다.
2. 데이터수집 및 분석
① #썸트렌드 (https://some.co.kr/)
- 썸트렌드를 활용하여 4년간의 데이터와 1년간의 데이터를 분리하여 전체흐름과 매년 변화하는 감정을 분석하였습니다.
- 그리고 긍정과 부정 감정에 대해 살펴보았어요.
최근 4년간의 kiosk에 대한 인식 분석 결과도대체 이놈의 키오스크 보급량은
더 확산되고 있는데
왜 불편은 더 늘어만 가고
줄어들지가 않는 거지!!!
② 파이썬 자연어 처리 및 분석과 LDA Topic 분석
파이썬 LDA분석 및 토픽분석 결과* 여기서 눈에 띄는 것은 kiosk가 병원 관련 토픽 외에도 사회적 문제, 인간성에 대한 토픽 덩어리가 보였습니다.
* 각각 원문을 확인하고 읽어보며 느꼈던 것은!!
키오스크 기능 같은 거 개발하지 말고!
차라리 사람들 간의 규칙과 문화를 개선하자는 것이 해결방안? 일까 생각이 들었어요.
신기하게도 수집 원문 데이터의 토픽분석 결과도 동일한 단어와 주제들을 보여주고 있었죠.
② #논문 참고
고려대 안암 종합병원을 중심으로 이용하는 사람들의 설문과 인터뷰를 진행한 결과와
이용자들의 불편을 겪는 점과 행동, 사람들의 인지에 대해 간략하게 알 수 있었습니다.
- 사용자 경험 중심의 AR 길 찾기 서비스 디자인 : 종합병원을 중심으로, 성신여대 5명
https://www.dbpia.co.kr/Journal/articleDetail?nodeId=NODE11186408
*출처: 한국HCI학회 논문지 Jourmal of the HCI Society of Korea, 2022, vol.17, no.4, 통권 47호 pp. 59-69, 발행기관 : 한국에이치씨아이학회
- 길 찾기의 어려움 경험 및 이유 *65%
- 재방문자 중 길 찾기 어려움 재경험 *87.5%
- 그 밖에...
길 찾기가 쉽지 않은 이유, 길 찾기가 어려운 경우 해결 방법, 길 찾기 효과, 사람들이 길 찾는데 유용한 대상 기준 등
③ 실제 고령자 병원 이용하기에 대한 인터뷰 2명
- 가장 가슴을 울린 내용은
" 몸이 안 좋아서 병원을 찾아왔는데...
뭘 더 찾아서 헤매야 하는 건 더 어려워 "
④ 고령자의 병원용 kiosk 이용 교육/실습 영상 1개
- 고령자의 실제 키오스크 이용과 종합병원 이용의 고충을 알 수 있었습니다.
- 인터페이스도 익숙하지 않은 점: 뭘 누르면 엉뚱한 데로 간다거나... 기능도 이해되지 않는다는 것
- 눈이 어두워: 큰 버튼을 보여줘도 잘 보이지 않거나 인터페이스 버튼에 대한 인지도 낮다는 것
- 귀도 어두워: 음성안내도 귀가 어둡고 용어도 익숙하지 않아 따라가지 못한다는 점
시니어 키오스크 이용과 연습의 한계 [시니어답터] 키오스크가 무슨 시키!? 할머니가 뿔났다! https://www.youtube.com/watch?v=MJ2o4Y7Z-9c⑤ 유튜브 종합병원 이용 및 안내 영상 10개
- 이미 대형 종합병원은 높은 수준의 기술을 활용한 서비스 제공을 하고 있었어요.
- 이렇게 큰 병원들에 대한 안내가 많은데 내용을 보면 상당히 상세하게 안내하고 있습니다.
병원에서 길 찾기가 그만큼 어렵다는 것을 반증하는 것이기도 한 것 같아요
그리고 얼마나 사람들이 어려워하면 "이제 어렵지 않죠?"라는 말로 마무리하는 것도 있어요.
유튜브 영상 분석 리스트 총 11개3. 서비스 분석 및 개발
3-ⓐ 페르소나 설정
① 사실 종합병원 이용은 젊은 사람들에게도 만만하지 않은 탐험 같습니다. 고려대 안암병원은
- 약 14만 5000m²로 엄청난 규모의 부지에 상당히 많은 건물동과 층수.
- 그런데 노인분들께는 더더욱 힘든 미지와 같은 곳이기 때문에 설정하였습니다.
② 수집된 데이터를 글들을 보면 귀도 어두우시고 시력도 좋지 않아 너무 힘들었을 거 같아요.
3-ⓑ 종합병원 길 찾기 서비스의 현주소
① 이미 종합병원들은 상당히 좋은 기술을 도입하여 병원 서비스를 제공을 하고 있음을 알 수 있었어요.
- 키오스크
- 비콘
- 로봇
- 길안내 표시(바닥)
우리에게는 너무 익숙한 것들이죠
② 그럼에도 불구하고...
현재 좋은 기술을 활용하고 최선이라 할 수 있겠지만,
반면에, 특히 디지털 약자에게는!
기술이 빠르게 발전하고 적용될수록
기술서비스 이용 수준의 격차는
더욱 벌어지고 있다는 것입니다.
- 키오스크
▷ 모양은 비슷한데 기능이 다 달라요
(문진표용, 수납/처방/번호표용, 영상CD등록, 진료실 도착대기 단말기... )
- 비콘
▷ 건물 내 지도에 표시가 되어요. 하지만 디지털도 익숙하지 않을뿐더러... 실제와 이질적이죠.
▷ 휴대폰을 계속 봐야 하다 보니 사람과 부딪힐 위험이 높았습니다.
- 길안내표시(바닥)
▷ 고속도로 유색 안내길처럼 병원에도 적용되어 있어요.
너무 좋은 서비스지만 병원과 같이 넓은 장소에 다양한 진료실과 장소들을 다 표현할 수 없겠죠.
▷ 심지어 큰 틀의 장소오 세부장소를 표시하는 곳에 일관성이 없었어요
(아래로 봤다가... 위쪽을 봤다가... 다시 벽면을 봐야 하고...)
- 로봇
▷ 다양한 기능(혈액 운반 등)을 수행하고 정해진 경로로 다니다 보니 아직은 한계가 있습니다
▷ 현재 이용자 입장에서는 결국 키오스크와 다르지 않구요
그 밖에
▷ 너무 넓은 장소에
▷너무 많은 정보를 담고
▷ 좋은 기능들을 따로 제공하고 있어요
결국
좋은 기술과 기능을 다양하게 제공하지만
정작 디지털 약자에게는
다양하고 좋은 기술을 많이 제공하여
더욱 힘들게 하는 것이 아닌가?
하는 생각이 들었습니다.
3-ⓒ 경험 Re:디자인
그 외에도 영상 한 장면 한 장면을 분석하면서 다양한 개선점들을 발견하고 개선점을 마련했습니다.
종합병원 경험 Re:디자인 | 문제 맥락의 분석과 방향 수립① 다양한 키오스크 유형의 통합 필요성
② 키오스크의 인터페이스와 실제 시설물 통합(시각 외 음성 및 청각, 병원 바닥안내선 및 인테리어 연결)
③ 배치 및 경로 최소화 개선: 보이는 대로 가도록 하는 것이 아니라 병원이용자 중심의 경로 설계
(특정 병원에서 발견된 문제로 동일한 공간을 앞뒤 왔다가 갔다 함을 없앰)
④ 모바일 키오스크 + AR 내비게이션 서비스
- 시각, 청각, 지각 등 다양한 인터페이스와 지각 방식을 통합
- 실시간: 길을 잘못 들더라도, 급하게 화장실 등 경로를 바꾸더라도
- 개인화: 내가 익숙한 인터페이스로, 내가 필요한 서비스를 제공할 수 있음
- 단순화: 복잡하고 다양한 정보를 심플하게 보여줄 수 있음
- 안정성과 정확성(실제 보이는 앞의 영상과 이질감 없고 부딪힘 방지하여 추가 사고 발생을 방지)
⑤ help 기능: 외진 곳, 사람이 적은 곳에서도 실시간 도와줄 수 있는 버튼 서비스
⑥ 건물 간 이동시 구분 식별 방안(오프라인 사인물과 AR배경을 활용하여 신관, 본관, 별관, 구관 등 구분)
⑦ 병원 내부 이용해야 하는 기기 및 장소, 구조물, 진료실 표식 방법
* 상세 내용 생략
- AR내비게이션을 위한 이미지 인식 샘플 -
'광주기독병원 재활의학과 진찰실 길안내' 유튜브 영상을 활용하여 내비게이션 가능성을 제시할 수 있었어요.
(물론 85장의 적은 이미지 데이터와 좁은 범위, 동일한 장면의 과적합이지만요..)
https://www.youtube.com/watch?v=_CfKqcAgMWU
4. 기술 및 서비스 활용
4-① 썸트렌드(https://some.co.kr/)
- B2C 서비스를 위한 사람의 생각을 읽기 좋았고
- 구체적 원문으로 연결 링크가 있다는 것
- 기초적인 데이터의 정량적 분석해 준다는 것
- 프롬프트 명령과 같이 도메인 지식은 필요
- 기간, 주제어, 포함어, 제외어, 채널(커뮤니티, 블로그, 뉴스, 트위터, 인스타)를 잘 설정할수록
원하는 데이터를 잘 찾을 수 있습니다.
- 광고도 워낙 많다 보니 쓸데없는 반복적 내용을 걸러내는 것이 핵심일 거 같아요
* 하지만 B2B서비스를 위한 데이터를 찾기 쉽지 않을 것 같습니다.
4-② 파이썬(https://www.python.org/)
- 서비스를 만드는데 꼭 필요하지는 않습니다.
- 커스텀 데이터 분석과 근거를 위해 사용했어요.
- 매~우 기초적인 개발 지식은 필요해요.
- 개발스러운 인공지능 교육을 받아 라이브러리를 이해를 했다면 응용해서 활용할 수 있습니다.
- 자연어 처리에 이용되는 일반적인 라이브러리를 활용하였습니다.
- 스크래핑: 각 원문을 수집하였습니다.
- nltk 및 자연어 정제 등: 공백, 숫자, 특수문자 제거, 명사 및 원형어 변환, 불용어 처리
- sklearn(TfidfVectorizer, CountVectorizer), 단어 벡터화 및 토큰 간 거리 계산
- gensim: 토픽분석으로 통하여 kiok의 문제점 인식과 병원에서 이용되는 현황 분석
4-③ youtube(https://www.youtube.com/)
- 워낙 유명하지만... 서비스 개선 연구에 가장 유용했던 거 같아요(구체적인 경험을 볼 수 있어서)
- 입체적인 서비스와 경험의 문제를 찾기 쉬웠어요.
▷ 일일이 여러 병원을 다니지 않고도 간접적으로 병원을 이용하며 간접적으로 찾을 수 있었습니다.
▷ 현재 어떤 기술을 도입하고 서비스를 제공하는지
▷ 어떤 문제점이 있는지
▷ 오프라인 문제 및 사람들 간의 상황 등
4-④ teachabe machine(https://teachablemachine.withgoogle.com/)
- AR내비게이션을 구현하기 위해 장면 인식에 사용된 서비스입니다.
- 인공지능을 몰라도 인공지능 서비스를 만들 수 있는 서비스에요
- 이미지 외에도 음성 등의 인공지능 서비스를 만들 수 있습니다.
4-⑤ clipchamp(https://clipchamp.com/ko/)
- 동영상 및 음성 제작/편집 서비스로
- 장면은 없지만 발표 시 텍스트로 음성을 만들어주었기 때문에 대화형 음성 명령과 음성으로 안내받는 서비스를 구현하였습니다
4-⑥ 기타 적용 기술 설명 생략
- QR
- 비콘 및 위치공유
- 인공지능
- 음성 인식 및 인터페이스(LLM, STT, TTS)
- 안면 및 동공인식(CNN)
- 안심전화
- 모바일 원격 모니터링
5. 시사점
5-ⓐ 뭣이 중헌디!!
커뮤니티에서 수집한 데이터의 토픽분석에서 보여주는 것처럼 사회적 문제가 맞는 것 같아요.
편하자고 만드는 것인데 이용을 못하는 사람일수록 더 불편해지고 소외되고 있어요.
아쉽게도 디지털 약자들은 점점 더 기업의 사업과 비용의 논리에서 배제될 수밖에 없는 것 같아요.
사람 나고 규칙과 기술이 나타났지
규칙과 기술 나고 사람 났을까?
우리가 소프트웨어적으로 기능을 개발할 때도 대안이 있는 서비스가 필요하듯
중요하고 심각한 일에는 로봇과 자동화가 작동하지 않더라도
대안이 가능한 서비스가 만들어졌으면 좋겠습니다.
5-ⓑ 경험 기반의 서비스 개선
정철 - 한글자 중 '숲' - 에서
- 뾰족한 문제
- 구체적인 경험
- 날카로운 솔루션
을 만들 때 꼭 상기해야 하는 문구입니다.
노인을 위한 서비스를 Re:디자인하였는데,
디지털 약자를 대상으로 확대되어
문제의 경험을 개선했을 뿐만 아니라,
디지털 강자에게
더욱 더 편리한 경험을 제공할 수 있었어요.
5-ⓒ AI기술 서비스의 보편화
언제부터인가...
GPT가 나오면서...
AI관련 기술들이 마구마구 쏟아지고 있다.
오픈소스, 라이브러리뿐만 아니라 이제는 서비스까지!!
주제를 찾고 문제를 분석하고 방황하고 페르소나와 경험을 정하는데 시행착오를 겪는데 오래 걸렸지
실제 데이터를 수집, 분석하고, 인공지능 서비스를 구현하기까지 1주도 안 걸렸습니다
(사실 어느 정도 기술과 서비스에 대한 이해가 있었기 때문이기는 합니다)
그동안
인공지능을 열심히 개발해서 서비스를 만들었다면,
이제는
인공지능 서비스를 잘 조합하여
더 빠르게 사람이 겪는 문제를 해결주는 것이 중요할 것 같아요.
그리고
기술이 사람을 대체하고 있다는 과도기이지만
아직 데이터와 인공지능 결과에 납득이 되지 않는
- 도메인의 지식은 여전히 앞으로도 매우 중요하다고 생각되고
- 사람들의 선택을 받기 위해, 지속가능한 성장을 위해
- 인간의 존엄성을 지키는 것은 더 희귀해질 것이므로
앞으로 그 가치는 더 올라가지 않을까?
5-ⓓ 한계점
물론 이걸 실제로 모두 사업화 하려면 많이 비용이 발생하고 수익사업이 아닌 지원사업이 되어야 할 것 같습니다.
- 비용과 이익을 논하지는 못할 것이고, 편익(체감비용)가치를 계산하여 적정 기준을 산정해야 하구요.
- 현재 간단히 85장 수준의 정방향 이미지로 똑같은 이미지를 이용하였지만,
실제 서비스 구현 시에는 더욱 다양한 케이스와 수많은 경로 이미지를 학습해야 하고,
사람들이 겹치거나 공간의 특수성으로 낮은 인식율 높이기 위한 특별한 표식 등을 설계할 필요가 있어요.
- 너무 실시간을 인식하고 답하기 보다, 경로상의 맥락을 파악하고 적정한 타이밍에 정확한 안내가 필요할 거 같습니다.
- 키오스크가 다양한 기능을 가지려면 더 무거운 시스템으로 성능에 대한 고려도 필요하며,
다양한 종류의 키오스크와 기업이 개발을 통합하는데 비용 혹은 구조적인 문제도 해결이 필요합니다
