[{"data":1,"prerenderedAt":1518},["ShallowReactive",2],{"portfolio-list-ko":3},[4,306,541,834,1055,1274],{"id":5,"title":6,"body":7,"category":263,"client":264,"description":265,"displayTitle":266,"duration":271,"extension":272,"featured":273,"field":274,"gallery":275,"image":277,"meta":281,"navigation":273,"order":285,"participation":286,"path":287,"resultUrl":288,"role":289,"scope":290,"seo":291,"shortDescription":292,"slug":293,"stem":294,"technologies":295,"year":304,"__hash__":305},"portfolio/portfolio/01-ai-chatbot-service.md","개인 맞춤형 다이어트/건강관리 코칭 챗봇",{"type":8,"value":9,"toc":254},"minimark",[10,14,18,23,26,42,46,81,85,121,125,233,237],[11,12,6],"h1",{"id":13},"개인-맞춤형-다이어트건강관리-코칭-챗봇",[15,16,17],"p",{},"3명의 각기 다른 캐릭터를 가진 챗봇 코치들이 유저와의 대화를 통해 행동 데이터를 수집하고, 이에 기반한 맞춤형 코칭 대화를 제공하는 서비스입니다.",[19,20,22],"h2",{"id":21},"제작-배경","제작 배경",[15,24,25],{},"다이어트, 식단관리를 하는 사람들에게 \"나만의 맞춤형 관리 코치\"는 꼭 필요한 존재입니다.",[27,28,29,33,36,39],"ul",{},[30,31,32],"li",{},"내 식사, 운동 패턴에 맞게 맞춤형 조언을 해줄 수 있는 존재를 필요로 하는 사람들이 많습니다",[30,34,35],{},"어떤 영양소가 부족한지, 운동 방법은 어떻게 하면 좋은지, 체중 감량을 위해서 운동량과 식사량의 조화는 어떻게 해야 하는지 등 구체적인 수치를 포함한 코칭을 제공하면 큰 도움이 됩니다",[30,37,38],{},"지식적인 조언 뿐만 아니라, 때로는 응원과 칭찬, 때로는 따끔한 질책을 통한 동기부여 대화를 제공하는 존재가 필요하며, \"캐릭터를 가진 챗봇 코치\"는 이러한 존재를 제공하는 좋은 방법이었습니다",[30,40,41],{},"추가적으로 대화형 코칭 이외에도 체계적으로 식단/건강관리에 도움을 줄 수 있도록 그래프, 표, 차트 등도 함께 제공하여, 정확한 수치를 쉽고 편하게 확인하도록 초점을 맞추었습니다",[19,43,45],{"id":44},"프로젝트-설명","프로젝트 설명",[47,48,49,52,55,75,78],"ol",{},[30,50,51],{},"3명의 각기 다른 캐릭터를 가진 챗봇 코치들이 유저와의 대화를 통하여 행동 데이터를 수집하고, 이에 기반한 맞춤형 코칭 대화를 제공하였습니다.",[30,53,54],{},"사용자들은 자신이 원하는 코치를 선택하고, 카카오톡으로 채팅하듯이 어떤 음식을 먹고, 체중이 어떻게 변화하고, 어떤 운동을 얼마나 하고, 컨디션은 어떠한지 등에 대한 대화를 진행하면, 이에 맞는 코치의 답변이 제공되는 형태의 서비스입니다.",[30,56,57,58],{},"3명의 캐릭터 코치들이 제공하는 컨텐츠와, 코칭을 돕기 위해 제공되는 기능:",[27,59,60,63,66,69,72],{},[30,61,62],{},"각 사용자 식사 내용에 대한 영양소, 칼로리 등 분석 및 조언",[30,64,65],{},"각 사용자 운동 내용에 대한 운동량, 운동방법 등 분석 및 조언",[30,67,68],{},"유저의 목표 기간/체중을 반영한 식사량/운동량 계획표 제공 기능",[30,70,71],{},"현재의 영양 상태와 과거 기록을 한눈에 볼 수 있는 통계 기능",[30,73,74],{},"구글 헬스 앱, Apple 건강 앱, 삼성 헬스 앱 기록 연동 기능",[30,76,77],{},"지식적인 조언 뿐만 아니라, 때로는 응원과 칭찬, 때로는 따끔한 질책을 통한 동기부여 대화를 제공하는 존재를 제공하면 더욱 도움이 되기에 챗봇이 큰 역할을 해주었습니다.",[30,79,80],{},"3명의 챗봇 캐릭터가 존재하고 각기 다른 성향과 대화 스타일을 가지고 있기에, 코치를 변경하면서 자신에 맞는 대화 스타일을 찾아가는 재미도 제공하였습니다.",[19,82,84],{"id":83},"성과-지표","성과 지표",[27,86,87,95,98,101,108,111,114],{},[30,88,89,90,94],{},"상용화 이후 앱 누적 다운로드 횟수가 ",[91,92,93],"strong",{},"120만 회 이상","을 달성하였습니다. (Android- Google Play, iOS- Apple App Store 합산)",[30,96,97],{},"매년 1회, Google에서 직접 선정하여 발표하는 **\"Google Play Best Award\"**를 수상하였습니다",[30,99,100],{},"Apple App Store와 Google Play에서 **\"Featured App.\"**으로 여러차례 선정되었습니다",[30,102,103,104,107],{},"Apple App Store \"건강/피트니스\" 부문 랭킹 ",[91,105,106],{},"10위 이내","를 꾸준히 유지하였습니다",[30,109,110],{},"\"캐릭터 챗봇이 건강관리를 도와주고 코칭해준다\"는 컨셉이었기에, 사용자들의 리텐션 비율이 **35%**로, 평균적인 건강관리 앱의 3배 가량을 기록하였습니다 (건강관리 앱의 2개월 차 평균 앱 리텐션율 10~14%)",[30,112,113],{},"\"맞춤형 건강관리 코칭\"을 제공함과 동시에 \"칭찬, 질책\" 등이 제공되므로, 사용자들에게 동기부여가 되어, 과체중 사용자의 **57%**가 4주 후 정상 체중 범위로 변화하였습니다 (BMI 기준)",[30,115,116,117,120],{},"체중 감량 뿐만 아니라, 개인별 영양소 코칭도 제공되기에, 영양소 불균형 섭취 비율이 앱 사용 50일 이후 ",[91,118,119],{},"32% 이상 감소","하였습니다",[19,122,124],{"id":123},"진행-단계","진행 단계",[47,126,127,143,159,175,191,207,220],{},[30,128,129,132],{},[91,130,131],{},"Step 1: 서비스 요구사항 정립",[27,133,134,137,140],{},[30,135,136],{},"건강 관리를 위한 사용자 Needs를 파악",[30,138,139],{},"사용자들이 중요하게 여기는 건강관리 지표를 구체화",[30,141,142],{},"\"개인화된 건강관리 코칭\"을 도와주는 \"캐릭터 챗봇\" 컨셉 정리",[30,144,145,148],{},[91,146,147],{},"Step 2: 사용자 시나리오 확정",[27,149,150,153,156],{},[30,151,152],{},"건강관리를 위하여 필요한 조언, 코칭 컨텐츠 정리",[30,154,155],{},"동기부여를 위한 질책, 위로, 칭찬 등과 관련된 컨텐츠 정리",[30,157,158],{},"식사내용, 운동내용, 체중 등을 기록하고 확인하는 시나리오 정리",[30,160,161,164],{},[91,162,163],{},"Step 3: User Interface 및 App UX 디자인",[27,165,166,169,172],{},[30,167,168],{},"사용자가 자신의 식사, 운동 내용을 편하게 입력할 수 있는 Interface 설계",[30,170,171],{},"캐릭터 특성 구축 및 캐릭터 챗봇과 관련된 Asset 디자인",[30,173,174],{},"전체적인 앱 구성 및 Interface 디자인",[30,176,177,180],{},[91,178,179],{},"Step 4: 아키텍쳐 설계, 개발 항목 확정",[27,181,182,185,188],{},[30,183,184],{},"백엔드 시스템, 앱 관련 전체 구성 설계",[30,186,187],{},"Database 구조 설계 및 구축",[30,189,190],{},"Event-sourcing, GRPC, GraphQL 등 API 구조 설계",[30,192,193,196],{},[91,194,195],{},"Step 5: Front-End(앱), BackEnd 개발",[27,197,198,201,204],{},[30,199,200],{},"Flutter 기반 앱 개발",[30,202,203],{},"Kotlin, SpringBoot 기반 백엔드 개발",[30,205,206],{},"Mixpanel, Onesignal 등 사용자 분석, Push Messaging 등 시스템 구축",[30,208,209,212],{},[91,210,211],{},"Step 6: 상용화 및 사용자 피드백 수집",[27,213,214,217],{},[30,215,216],{},"Google Play, iOS App Store 출시",[30,218,219],{},"정기적인 사용자 인터뷰, User-Behavioral Data 분석 등을 수행",[30,221,222,225],{},[91,223,224],{},"Step 7: 사용자 피드백을 반영한 챗봇 업데이트",[27,226,227,230],{},[30,228,229],{},"수집된 피드백을 바탕으로 업데이트 내용 파악",[30,231,232],{},"정기적인 업데이트를 통한 사용자 만족도/리텐션 향상",[19,234,236],{"id":235},"자사-강점","자사 강점",[27,238,239,242,245,248,251],{},[30,240,241],{},"업력 10년 이상의 법인 개발 회사",[30,243,244],{},"누적 다운로드 120만 회 이상을 달성한 서비스 개발 및 운영 경험",[30,246,247],{},"Google Play Best Award, Apple App Store/Google Play Featured 선정 경험",[30,249,250],{},"데이터/알고리즘 관련 전문 인력 보유 (서울대학교 전기컴퓨터공학부 학/석사 졸업)",[30,252,253],{},"위시켓 상위 0.1% PRIME 파트너 인증",{"title":255,"searchDepth":256,"depth":256,"links":257},"",2,[258,259,260,261,262],{"id":21,"depth":256,"text":22},{"id":44,"depth":256,"text":45},{"id":83,"depth":256,"text":84},{"id":123,"depth":256,"text":124},{"id":235,"depth":256,"text":236},"안드로이드, iOS","IT 스타트업 (시리즈 A 이상 투자, TIPS 선정)","3명의 각기 다른 캐릭터를 가진 챗봇 코치들이 유저와의 대화를 통해 행동 데이터를 수집하고, 이에 기반한 맞춤형 코칭 대화를 제공하는 AI 헬스케어 서비스",[267,268,269,270],"AI 기반 맞춤형","헬스케어 플랫폼,","개인별 건강 관리","서비스 제공","2023.06~2024.03 (약 9개월)","md",true,"AI 헬스케어",[276,277,278,279,280],"/images/portfolio/1/1.png","/images/portfolio/1/2.png","/images/portfolio/1/3.png","/images/portfolio/1/4.png","/images/portfolio/1/5.png",{"ogImage":282,"sitemap":283},{"url":277},{"lastmod":284},"2024-03-15",1,"100%","/portfolio/01-ai-chatbot-service","https://balancefriends.com","Lead Product Design","개발, 디자인, 기획",{"title":6,"description":265},"iOS / Android / Kiosk","ai-chatbot-service","portfolio/01-ai-chatbot-service",[296,297,298,299,300,301,302,303],"Flutter","SpringBoot","Kotlin","MongoDB","MySQL","AWS","Google Gemini","DialogFlow","2023-2024","h_wk8afwmbZ1RR_LuhkgDD3Wc9nYzr3TqyOIYEDZ2qs",{"id":307,"title":308,"body":309,"category":506,"client":507,"description":508,"displayTitle":509,"duration":514,"extension":272,"featured":273,"field":515,"gallery":516,"image":518,"meta":522,"navigation":273,"order":256,"participation":286,"path":526,"resultUrl":527,"role":528,"scope":290,"seo":529,"shortDescription":530,"slug":531,"stem":532,"technologies":533,"year":539,"__hash__":540},"portfolio/portfolio/02-opencv-web-editor.md","AI 이미지 검색, 생성/편집 에디터",{"type":8,"value":310,"toc":499},[311,314,317,319,333,335,367,369,386,388,482,484],[11,312,308],{"id":313},"ai-이미지-검색-생성편집-에디터",[15,315,316],{},"이미지에서 객체의 윤곽선을 정밀하게 감지하여 자동으로 칼선을 생성하고, AI 기반 이미지 생성 기능을 제공하는 웹 에디터입니다.",[19,318,22],{"id":21},[47,320,321,324,327,330],{},[30,322,323],{},"굿즈 제작 과정에서 이미지 편집과 관련된 작업은 시간과 노력을 필요로 하는 번거로운 과정입니다. 특히, 칼선을 생성하는 작업의 경우, 클라이언트 디자이너가 직접 수작업으로 작업을 진행하고 있는 상황이었습니다. 더하여 저작권에서 자유로운 고해상도 이미지 소스를 구하기 어려운 구매자들의 이미지 제공 문의도 많아지고 있었습니다.",[30,325,326],{},"구매자가 원하는 고해상도 이미지를 제공하고, 디자인 작업 시간을 단축하며, 구매자가 요청한 디자인과 실제 제품 사이의 차이를 최소화하기 위해, 구매자가 직접 디자인을 완료할 수 있는 생성형 AI를 활용한 에디터가 필요했습니다.",[30,328,329],{},"디자이너 뿐만 아니라 일반 사용자도 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 인터페이스가 필요하였고, AI 기술을 활용하여 이미지를 자동으로 생성 및 처리하고, 사용자의 작업 부담을 줄이는 것이 주요 목표였습니다.",[30,331,332],{},"본 프로젝트는 단순한 이미지 편집 도구를 넘어, 사용자와 생성형 AI 간의 상호작용을 극대화하여 창의적인 작업을 지원하는 것을 목표로 하였습니다.",[19,334,45],{"id":44},[47,336,337,343,349,355,361],{},[30,338,339,342],{},[91,340,341],{},"윤곽선 감지 알고리즘",": 이미지에서 객체의 윤곽선을 정밀하게 감지하여 자동으로 칼선을 생성하는 알고리즘을 개발하였습니다. 더하여 2개 이상으로 분리된 이미지, 점으로 되어있는 이미지 등 복잡한 형태의 이미지에서도 모든 이미지를 포함하도록 최적화하였습니다.",[30,344,345,348],{},[91,346,347],{},"AI 기반 이미지 생성",": 사용자가 원하는 이미지의 키워드를 입력하면 AI가 이를 바탕으로 고해상도 이미지 후보군을 3개 생성하여 선택할 수 있는 기능을 제공하였습니다.",[30,350,351,354],{},[91,352,353],{},"이미지 편집 도구",": 직관적인 다양한 편집 도구를 제공하여 포토샵 등 디자인 Tool에 익숙하지 않은 일반 사용자도 이미지를 자유롭게 수정하고 조정할 수 있도록 설계하였습니다. 주요 기능으로는 색상 조정, 텍스트 추가, 배경 제거 합성, 크기 조정 등이 있습니다.",[30,356,357,360],{},[91,358,359],{},"제품 별 옵션 생성",": 관리자는 굿즈 품목에 따른 다양한 옵션(ex. 키링 구멍 크기와 위치, 받침대 길이와 위치)을 에디터에 등록할 수 있고, 이에 따라 사용자는 직접 옵션을 에디터에서 편집할 수 있도록 설계하였습니다.",[30,362,363,366],{},[91,364,365],{},"협업 및 워크플로우 통합",": 쇼핑몰을 개발하는 외부 개발사와 협업이 용이하도록 API를 설계하였습니다.",[19,368,84],{"id":83},[27,370,371,374,377,380,383],{},[30,372,373],{},"구매자가 직접 편집 마무리를 할 수 있어, 내부 디자이너 Resource 투입을 줄일 수 있었습니다",[30,375,376],{},"직관적인 에디터를 사용하여 일반 사용자는 Photoshop과 같은 도구에 대한 전문 지식 없이도 전문가 수준의 편집물을 만들 수 있게 되었습니다",[30,378,379],{},"생성형 AI의 도움으로 저작권 및 이미지 제공 관련 고객문의가 감소하였습니다",[30,381,382],{},"이미지 최종 확인까지 걸리는 절차와 시간이 큰 폭으로 감소하였습니다",[30,384,385],{},"실구매자 설문조사 및 리뷰에서는 에디터의 품질 및 속도, AI 이미지 기능의 편의성 측면에 높은 만족도를 보여주었습니다",[19,387,124],{"id":123},[47,389,390,402,414,427,440,453,466],{},[30,391,392,394],{},[91,393,131],{},[27,395,396,399],{},[30,397,398],{},"다양한 이미지 편집 Tool 조사",[30,400,401],{},"클라이언트 고객문의를 토대로 상세 요구사항 정립",[30,403,404,406],{},[91,405,147],{},[27,407,408,411],{},[30,409,410],{},"인쇄소로 넘어가는 실제 디자인 샘플을 조사하여 기능의 우선순위 정립",[30,412,413],{},"사용자 에디터 사용 시나리오(Flow) 확정",[30,415,416,419],{},[91,417,418],{},"Step 3: User Interface 및 에디터 UX 디자인",[27,420,421,424],{},[30,422,423],{},"디자인에 익숙하지 않은 일반 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 직관적인 Interface 설계",[30,425,426],{},"기존 대중적인 편집 Tool UX에서 크게 벗어나지 않도록 UX 설계",[30,428,429,432],{},[91,430,431],{},"Step 4: 윤곽선 감지 및 칼선 생성 알고리즘 설계",[27,433,434,437],{},[30,435,436],{},"이미지가 2개 이상 또는 점으로 되어있는 이미지의 윤곽선도 누락없이 감지할 수 있도록 설계",[30,438,439],{},"윤곽선과 칼선 사이에 거리 조절이 가능하도록 설계",[30,441,442,445],{},[91,443,444],{},"Step 5: 에디터 기능 개발",[27,446,447,450],{},[30,448,449],{},"사진 업로드, 텍스트 삽입 및 편집, 이미지 회전 등 기본적인 에디터 기능 개발",[30,451,452],{},"JavaScript, Vue.js, TypeScript 활용하여 개발",[30,454,455,458],{},[91,456,457],{},"Step 6: 테스트 및 테스터 피드백 수집",[27,459,460,463],{},[30,461,462],{},"구매자가 디자인 완성한 파일과 디자이너가 작업한 파일 비교",[30,464,465],{},"사용자 에디터 이용 행태 파악 및 인터뷰",[30,467,468,471],{},[91,469,470],{},"Step 7: 피드백 반영 업데이트 후 상용화",[27,472,473,476,479],{},[30,474,475],{},"수집된 피드백을 바탕으로 UI/UX 일부 변경",[30,477,478],{},"칼선 생성 소요 시간 단축",[30,480,481],{},"칼선 생성 알고리즘 로직 개선",[19,483,236],{"id":235},[27,485,486,488,490,493,496],{},[30,487,241],{},[30,489,250],{},[30,491,492],{},"윤곽선 감지를 통한 칼선 생성 알고리즘 자체 솔루션 보유",[30,494,495],{},"이미지 및 텍스트 에디터 개발 및 운영 경험",[30,497,498],{},"쇼핑몰 개발 경험과 협업 및 적극적인 커뮤니케이션 능력 보유",{"title":255,"searchDepth":256,"depth":256,"links":500},[501,502,503,504,505],{"id":21,"depth":256,"text":22},{"id":44,"depth":256,"text":45},{"id":83,"depth":256,"text":84},{"id":123,"depth":256,"text":124},{"id":235,"depth":256,"text":236},"웹 (PC/모바일)","IT 스타트업","이미지에서 윤곽선을 정밀하게 감지하여 자동 칼선 생성, AI 기반 이미지 생성 기능을 제공하는 웹 에디터",[510,511,512,513],"머신러닝 기반의","이미지 프로세싱 기술,","OpenCV 기반","웹 에디터","2024.05~2024.07 (약 2개월)","AI 이미지 처리",[517,518,519,520,521],"/images/portfolio/2/1.png","/images/portfolio/2/2.png","/images/portfolio/2/3.png","/images/portfolio/2/4.png","/images/portfolio/2/5.png",{"ogImage":523,"sitemap":524},{"url":518},{"lastmod":525},"2024-07-15","/portfolio/02-opencv-web-editor",null,"Algorithm & UI/UX 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시스템입니다.",[19,553,22],{"id":21},[27,555,556,559,562,565],{},[30,557,558],{},"대규모 쇼핑몰을 운영하는 클라이언트께서는 매일 최소 7명 이상의 고객 상담원이 다양한 고객문의를 직접 응대하고 계신 상황에서, 문의량이 많은 날이나 복잡한 내용으로 상담시간이 길어질 경우, 고객들의 상담관련 만족도가 매우 떨어지는 상황이었습니다",[30,560,561],{},"FAQ (자주 묻는 질문과 답변), 문의 게시판 등을 활용하였으나 사용자들은 채팅 상담을 선호하는 경향을 보였습니다. 그런데, 기존의 제공중인 카카오톡 채널 기반의 선택지(옵션 선택형) 기반의 고객 센터는 고객들이 만족도가 상대적으로 낮았습니다",[30,563,564],{},"클라이언트님께서는 쇼핑몰의 지속적인 확장을 진행하시는 상황이셨고, 이에 고객들의 문의는 더 늘어날 것이었기에, 이를 효과적으로 해결하기 위한 방안이 꼭 필요하셨습니다",[30,566,567],{},"일시적으로 늘어나는 고객 문의를 대비하여 고객 상담 인력을 추가로 채용하시는 것이 부담스러우신 상황이셨으며, 기존의 상담 인력도 다른 업무에 활용할 수 있다면 더 효과적일 것이라 판단하고 계신 상황이었습니다",[19,569,45],{"id":44},[47,571,572,585,595,608,621,634],{},[30,573,574,577],{},[91,575,576],{},"지난 고객 문의 내용 분석 및 주요 시나리오 확인",[27,578,579,582],{},[30,580,581],{},"자주 묻는 질문과 답 (FAQ), 채팅이 필요한/필요하지 않은 질문 상황 구분",[30,583,584],{},"새로이 추가되어야 하는 응대 상황들을 정리하여 분류함",[30,586,587,590],{},[91,588,589],{},"사용자 Interface 설계 (디자인 포함)",[27,591,592],{},[30,593,594],{},"AI 기반 챗봇 프로젝트에 또 하나의 핵심은, \"정해진 채팅 공간 안에서 효율적으로 Input/Output을 주고 받는 것\"이므로 이를 위한 시나리오 분석 및 디자인 작업 수행",[30,596,597,600],{},[91,598,599],{},"백엔드 시스템 설계 및 개발",[27,601,602,605],{},[30,603,604],{},"어떤 생성형 AI 솔루션을 사용할지, 언제/어떻게 API를 호출하여 사용할지",[30,606,607],{},"쇼핑몰의 회원정보/상품정보 등의 Database와 어떻게 연결할지 등에 대한 종합적인 설계 및 구현",[30,609,610,613],{},[91,611,612],{},"질문-응답 데이터베이스 구축",[27,614,615,618],{},[30,616,617],{},"앞서 분류한 FAQ, 옵션형/채팅형 문의 등에 대한 질문-응답 DB를 구축",[30,619,620],{},"향후 비용 효율적으로 서비스를 운영할 수 있을지 파악하고 실행",[30,622,623,626],{},[91,624,625],{},"실제 상담사와 AI 챗봇의 협업 시나리오 설계 및 구현",[27,627,628,631],{},[30,629,630],{},"AI 챗봇을 사용하더라도, 특정 예외 상황에서는 실제 상담사가 개입하는 것이 필요",[30,632,633],{},"AI 챗봇 답변의 초반 품질 관리 등을 위하여 실제 상담사가 AI 챗봇과 협업할 수 있어야 하므로 이를 위한 기능 구현",[30,635,636,639],{},[91,637,638],{},"지속적 학습을 통한 업데이트",[27,640,641],{},[30,642,643],{},"응답의 최적화를 위하여 지속적으로 Prompt Engineering, Fine Tuning 등을 수행",[19,645,84],{"id":83},[27,647,648,660,672,679],{},[30,649,650,651,655,656,659],{},"상담사의 업무시간 (월",[652,653,654],"del",{},"금, 10","17시)에만 가능했던 고객들의 문의 내용 처리를, ",[91,657,658],{},"요일/시간에 관계없이"," 제공할 수 있어 사용자들의 만족도가 매우 높아졌습니다",[30,661,662,663,666,667],{},"\"주문 관련 문의\", \"배송 정책 안내\", \"결제 방법\" 등 몇가지 주어진 옵션들만 선택하는 경우, 고객들이 상담을 통하여 원하는 답을 찾을 확률이 매우 낮았습니다만, 챗봇 형태의 고객센터를 구축하여 ",[91,664,665],{},"80~90% 가량의 \"1차\" 응답 완료율","을 기록하였습니다",[27,668,669],{},[30,670,671],{},"(10~20%의 문의는 상담사가 직접 해결하면서 고객센터 챗봇의 역량을 더욱 강화시켰습니다)",[30,673,674,675,678],{},"기존 고객센터 상담을 위하여 투입되던 Human Resource 대비 ",[91,676,677],{},"20~30%의 인력만으로"," 더 많은 문의를 처리할 수 있었습니다",[30,680,681],{},"상용화 후 지속적으로 Vector DB (RAG)를 업데이트 하여 응답률을 높였습니다",[19,683,124],{"id":123},[47,685,686,701,716,732,748,764],{},[30,687,688,690],{},[91,689,131],{},[27,691,692,695,698],{},[30,693,694],{},"고객센터 관련 상세 요구사항 정립 (AI 응답 관련 및 상담사 협업 기능 포함)",[30,696,697],{},"판매정책, 배송정책, FAQ 등 자료 수집",[30,699,700],{},"기존 문의/답변 내역 정리 및 데이터 정제",[30,702,703,705],{},[91,704,147],{},[27,706,707,710,713],{},[30,708,709],{},"챗봇 상담사의 응답 시나리오(flow) 확정",[30,711,712],{},"Prompt Engineering 관련 기본 설계",[30,714,715],{},"챗봇 응답에 대한 피드백 확인 및 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MongoDB / VectorDB","ai-customer-center","portfolio/03-ai-customer-center",[299,828,296,829,830,298,831,537,832],"VectorDB (Weaviate)","Node.js","Redis","RabbitMQ","Gemini","MaGt8PhQkuQ4JtiAKYkGOjaYQNNZInG1NCC-Guj2XMI",{"id":835,"title":836,"body":837,"category":263,"client":264,"description":1026,"displayTitle":1027,"duration":1032,"extension":272,"featured":1033,"field":1034,"gallery":1035,"image":1036,"meta":1041,"navigation":273,"order":1045,"participation":286,"path":1046,"resultUrl":527,"role":1047,"scope":290,"seo":1048,"shortDescription":1049,"slug":1050,"stem":1051,"technologies":1052,"year":539,"__hash__":1054},"portfolio/portfolio/04-ai-image-analysis.md","AI 이미지 분석 및 정보 추출, 데이터 입력 자동화",{"type":8,"value":838,"toc":1019},[839,842,845,847,861,863,877,879,908,910,1006,1008],[11,840,836],{"id":841},"ai-이미지-분석-및-정보-추출-데이터-입력-자동화",[15,843,844],{},"사진(이미지) 형태로 입력되는 데이터를 인식하여, 특정 텍스트와 이에 해당하는 숫자값을 추출하여 데이터베이스화 하는 반복 작업을 자동화하는 프로젝트입니다.",[19,846,22],{"id":21},[27,848,849,852,855,858],{},[30,850,851],{},"비슷한 형태의 표에 기입되어 있는 문자와 숫자들 엑셀 파일에 정리하는 업무를 전담하는 인력을, 최소 1.5 Man/Month를 투입해야 했었습니다",[30,853,854],{},"표의 형태와 크기가 유사하기는 하지만, i) 완벽하게 동일하지 않았고, ii) Key값의 순서가 일정하지 않았기에 사람이 업무를 수행할 경우 일정 수준 이상의 집중력을 필요로 하는 작업이었습니다",[30,856,857],{},"이미지 형태로 인입된 자료를 인식하여 엑셀로 입력해야 하는 작업이었기에, 사람이 할 경우 실수가 발생할 수 밖에 없는 환경이었고, 이러한 실수를 발견/수정하기 위해 추가적인 Resource를 생각하면 End-to-End Task 기준으로는 2 Man/Month 이상이 필요하였습니다",[30,859,860],{},"2 Man/Month 이상의 Resource를 줄이고, 에러 발생 확률을 낮추기 위해서는, \"AI를 활용한 이미지 분석 및 입력 자동화\"가 꼭 필요하였기에, 프로젝트를 수행하게 되었습니다",[19,862,45],{"id":44},[27,864,865,868,871,874],{},[30,866,867],{},"사용자들은 표 형식의 이미지를 사진을 찍어서 제출하며, 이 표에는 텍스트(Key값)과 숫자(Value값)가 표시되어 있습니다. 이를 AI 솔루션을 활용하여 분석합니다",[30,869,870],{},"텍스트를 인식하여 각각의 Key값과 일치하는 것을 찾고, 이에 해당하는 Value값을 인식하여 자동으로 입력합니다. 이를 자동으로 Database에 저장합니다",[30,872,873],{},"사용자들이 촬영한 사진의 표에, 텍스트(Key값)-숫자(Value값)이 순서가 일정하지 않게 입력되어도, Key값에 맞게 Sorting 하여 Value값이 자동 정렬됩니다",[30,875,876],{},"사진 촬영된 이미지를 입력받기 때문에, \"3\"과 \"8\"의 구분, \"숫자 9\"와 \"알파벳 g\"의 구분 등을 위한 '이미지 분석에 대한 Tuning 작업'이 중요하였습니다",[19,878,84],{"id":83},[27,880,881,888,895,905],{},[30,882,883,884,887],{},"데이터를 수기로 입력하기 위하여 필요로 해야만 했던, ",[91,885,886],{},"2 Man/Month 이상의 Human Resource 투입","을 줄일 수 있었습니다",[30,889,890,891,894],{},"잘못된 인식 또는 기입(오타)으로 인한 오류 발생 확률을 약 1",[652,892,893],{},"2%에서 1/10로 줄어든, **0.1","0.2%로 감소**시켰습니다. 이에, 데이터를 활용한 추후 작업의 효율도 함께 증가하였습니다",[30,896,897,898,901,902,120],{},"기존 사람이 직접 입력할 경우에는, 40",[652,899,900],{},"50개의 데이터를 입력하고, 검수하는 과정을 통하여 입력 시간이 약 4","5시간이었다면, AI를 활용할 경우 데이터 입력에 필요한 시간이 ",[91,903,904],{},"10분 이내로 크게 감소",[30,906,907],{},"이미지(사진 촬영)를 활용하므로, 데이터 입력에 필요한 절차도 단순화 하였습니다",[19,909,124],{"id":123},[47,911,912,924,939,954,968,982,993],{},[30,913,914,916],{},[91,915,131],{},[27,917,918,921],{},[30,919,920],{},"입력 받아야 하는 이미지의 기본적인 형태 확인",[30,922,923],{},"다양한 이미지 예시/형식을 분류하고 초기 데이터 정제",[30,925,926,928],{},[91,927,147],{},[27,929,930,933,936],{},[30,931,932],{},"사용자가 이미지를 입력하는 시나리오 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솔루션입니다.",[19,1067,22],{"id":21},[47,1069,1070,1073,1076,1079],{},[30,1071,1072],{},"쇼핑몰에서 나에게 맞는 상품을 찾는 일은 사용자에게 항상 번거롭고, 시간이 걸리는 작업입니다. 쇼핑몰에서 판매하는 종류가 많을수록 그 번거로움과 불편함은 늘어나기에, 이를 해결하기 위한 방안이 필요했습니다",[30,1074,1075],{},"사용자들이 상품을 선택하는 기준이 각기 다르며, 정량적인 기준(성능적인 기준)과 정성적인 기준(취향이나 선호)을 모두 고려하기에, 추천 알고리즘을 작성하는 것이 복잡도를 가지고 있었습니다",[30,1077,1078],{},"정량적인 기준과 정성적인 기준을 학습시킨 후, 정해진 후보 상품군 중에 가장 기준을 만족시키는 상품을 도출하여 사용자에게 제시할 경우, 추천의 정확도를 높일 수 있기에 AI를 활용할 필요성이 높았습니다",[30,1080,1081],{},"사용자들이 자신의 취향에 대한 정보를 입력할 수 있는 상황이 있었기에 이를 활용하여 점진적으로 추천의 정확도를 높이는 방향으로 기획/설계 할 수 있었습니다",[19,1083,45],{"id":44},[47,1085,1086,1089,1092,1095,1098],{},[30,1087,1088],{},"2030 여성들을 대상으로 각종 식품들을 판매하는 쇼핑몰을 대상으로 기획/설계/개발/상용화를 진행하였습니다",[30,1090,1091],{},"2030 여성들이 주 고객이다 보니, 각기 다른 취향/입맛/포장 상태/가격대 등의 요구사항이 매우 다양하였고, 이에 맞는 상품을 추천하는 것이 매우 중요했습니다",[30,1093,1094],{},"일부 고객들에게는, 여러가지 상품을 하나의 패키지로 묶고 약간의 할인을 제시하는 경우에 더 구매 전환율이 올라갈 수 있는 상황이었습니다. 이에, 맞춤형 패키지를 구성하는데에도 AI를 활용하였습니다",[30,1096,1097],{},"고객들의 취향을 파악하기 위해, 고객들과 간단한 문답형 대화를 통하여 추천에 필요한 정보를 획득하였습니다. 이 과정에서 어떤 질문을 던지는 것이 효율적인 추천에 필요한지, 고객의 요구사항이 충돌할 때 어떠한 기준을 우선시 하여야 하는지 등에 대한 기획과 설계 역시 매우 중요하였습니다",[30,1099,1100],{},"맞춤형 추천에 있어, i) 정량적인 정보와 기준, ii) 정성적인 특징과 성향을 함께 고려하였기에 사용자의 만족도가 높았습니다",[19,1102,84],{"id":83},[15,1104,1105],{},"맞춤형 추천이 적용된 이후 다음과 같은 성과가 발생하였습니다:",[27,1107,1108,1113,1118,1123],{},[30,1109,1110],{},[91,1111,1112],{},"상품페이지 조회 비율 약 10배 이상 증가",[30,1114,1115],{},[91,1116,1117],{},"구매 Process 인입 비율 약 7배 이상 증가",[30,1119,1120],{},[91,1121,1122],{},"구매 성공률 약 5배 이상 증가",[30,1124,1125],{},[91,1126,1127],{},"총 매출액 역시 약 5배 이상 증가",[15,1129,1130],{},"추가 성과:",[27,1132,1133,1140],{},[30,1134,1135,1136,1139],{},"맞춤형 추천을 통하여 사용자들에게 더 많은 상품을 소개할 수 있었기에 노출 가능 영역 상품이 ",[91,1137,1138],{},"3~4배 정도 증가","하였으며, 지속적으로 상품군을 넓혀 나가는 데에 부담이 없어졌습니다",[30,1141,1142,1143,1146],{},"\"알고리즘/Rule 기반\"의 경우, i) 추천을 위하여 고려해야 하는 요소가 변경되거나, ii) 추천하는 정량적인/정성적인 기준값이 변경될 경우, 알고리즘 자체를 수정해야 하기에 이를 위한 별도의 Resource를 할당하여야 했었습니다. 하지만, ",[91,1144,1145],{},"AI 솔루션을 활용할 경우, 아주 간단하고 편하게 업데이트"," 할 수 있었습니다",[19,1148,124],{"id":123},[47,1150,1151,1163,1175,1188,1200,1211],{},[30,1152,1153,1155],{},[91,1154,131],{},[27,1156,1157,1160],{},[30,1158,1159],{},"사용자 분석 및 취향 데이터 수집 방안 설계",[30,1161,1162],{},"추천 알고리즘에 필요한 정량적/정성적 기준 정의",[30,1164,1165,1167],{},[91,1166,147],{},[27,1168,1169,1172],{},[30,1170,1171],{},"문답형 대화를 통한 취향 파악 시나리오 설계",[30,1173,1174],{},"추천 결과 표시 및 피드백 수집 Flow 확정",[30,1176,1177,1180],{},[91,1178,1179],{},"Step 3: 추천 알고리즘 설계",[27,1181,1182,1185],{},[30,1183,1184],{},"정량적 기준(가격, 영양성분 등)과 정성적 기준(취향, 선호도) 통합",[30,1186,1187],{},"AI 모델 학습을 위한 데이터 구조 설계",[30,1189,1190,1193],{},[91,1191,1192],{},"Step 4: 아키텍쳐 설계 및 개발",[27,1194,1195,1197],{},[30,1196,741],{},[30,1198,1199],{},"AI 추천 엔진 연동 및 API 개발",[30,1201,1202,1205],{},[91,1203,1204],{},"Step 5: Front-End, BackEnd 개발",[27,1206,1207,1209],{},[30,1208,200],{},[30,1210,203],{},[30,1212,1213,1216],{},[91,1214,1215],{},"Step 6: 상용화 및 성과 측정",[27,1217,1218,1221],{},[30,1219,1220],{},"A/B 테스트를 통한 추천 효과 검증",[30,1222,1223],{},"사용자 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변경.png",{"ogImage":1262,"sitemap":1263},{"url":1256},{"lastmod":1264},"2024-02-15",5,"/portfolio/05-ai-product-recommendation","Algorithm Design & System Architecture",{"title":1057,"description":1247},"Flutter / AI Recommendation / E-commerce","ai-product-recommendation","portfolio/05-ai-product-recommendation",[296,297,298,299,300,1053,301,537,832],"u5yAoEubl_r0J-CW_FkkztxI0UqzuXG0hletT90p97M",{"id":1275,"title":1276,"body":1277,"category":263,"client":264,"description":1492,"displayTitle":1493,"duration":1497,"extension":272,"featured":1033,"field":1498,"gallery":1499,"image":1500,"meta":1505,"navigation":273,"order":1508,"participation":286,"path":1509,"resultUrl":527,"role":1510,"scope":290,"seo":1511,"shortDescription":1512,"slug":1513,"stem":1514,"technologies":1515,"year":304,"__hash__":1517},"portfolio/portfolio/06-ai-report-automation.md","리포트 생성 자동화",{"type":8,"value":1278,"toc":1485},[1279,1282,1285,1287,1315,1317,1320,1328,1331,1357,1359,1385,1387,1469,1471],[11,1280,1276],{"id":1281},"리포트-생성-자동화",[15,1283,1284],{},"사용자들이 정기적으로 입력하는 개인 데이터를 분석하고, 그래프화, 평가, 예측, 텍스트 표현까지 AI를 활용하여 종합 리포트를 자동 생성하는 솔루션입니다.",[19,1286,22],{"id":21},[47,1288,1289,1309,1312],{},[30,1290,1291,1292],{},"다음과 같은 내용을 모두 수행하는 솔루션을 설계/개발하는 일은 쉽지만은 않습니다:",[27,1293,1294,1297,1300,1303,1306],{},[30,1295,1296],{},"데이터를 그래프로 표현하는 알고리즘/솔루션",[30,1298,1299],{},"데이터의 과거와 현재를 비교 분석하는 알고리즘/솔루션",[30,1301,1302],{},"데이터를 종합하여 평가를 내리는 알고리즘/솔루션",[30,1304,1305],{},"데이터를 분석하여 미래의 값을 예측하는 알고리즘/솔루션",[30,1307,1308],{},"데이터 분석 결과를 글로 표현하는 알고리즘/솔루션",[30,1310,1311],{},"이러한 기능들을 LLM 솔루션을 포함한 생성형 AI들을 활용하면 더 빠르고 쉽게 개발하고, 더 좋은 성능을 낼 수 있다고 판단하였습니다",[30,1313,1314],{},"또한 적절한 Prompt Engineering과 캐시를 활용할 경우, 비용 효율적으로 구현하고 성과를 거둘 수 있다고 판단하였습니다",[19,1316,45],{"id":44},[15,1318,1319],{},"사용자들이 정기적으로 몇가지 항목에 관한 개인적인 데이터를 입력하는 상황이었습니다:",[27,1321,1322,1325],{},[30,1323,1324],{},"사용자들이 입력하는 항목의 전체 종류는 정해져 있지만, 그 중 어떤 항목을 입력할지는 매번 상황에 따라 차이가 있었습니다",[30,1326,1327],{},"연속적으로 입력되는 데이터와, 불연속적으로 입력되는 데이터가 혼재하는 상황이었습니다",[15,1329,1330],{},"이러한 상황에서:",[47,1332,1333,1339,1345,1351],{},[30,1334,1335,1338],{},[91,1336,1337],{},"데이터 분석",": 데이터의 입력 유무, 입력된 데이터의 값, 데이터의 변화량, 경향성 등을 분석하였습니다",[30,1340,1341,1344],{},[91,1342,1343],{},"평가 및 점수화",": 분석 결과를 바탕으로 사용자에 대한 판단(Good or Bad)을 내리고, 그 판단의 정도를 숫자로 표현하였습니다",[30,1346,1347,1350],{},[91,1348,1349],{},"텍스트 표현",": 분석 결과의 점수를 표현할 뿐만 아니라, 데이터 분석 내용을 글로 표현하여 사용자가 이해하기 쉬운 워딩으로 제시하였습니다",[30,1352,1353,1356],{},[91,1354,1355],{},"예측 데이터",": 데이터를 활용한 분석 결과 뿐만 아니라, 미래에 대한 예측 데이터 역시 함께 제공하였습니다",[19,1358,84],{"id":83},[27,1360,1361,1368,1378],{},[30,1362,1363,1364,1367],{},"1개월 이내에 데이터를 그래프로 표현하고, 과거/현재를 비교하고, 종합적으로 분석하여 평가하고, 미래를 예측하고, 분석결과를 글로 표현하는 알고리즘을 모두 완성도 높게 구현하였습니다. 따로 개발할 경우 약 2",[652,1365,1366],{},"3개월의 개발 기간을 고려하였을 때, **50","60% 가량 개발에 소요되는 Resource를 감소**시킬 수 있었습니다",[30,1369,1370,1371,1374,1375,120],{},"생성형 AI를 활용하여, 데이터 분석 결과를 ",[91,1372,1373],{},"\"쉽게 읽고, 쉽게 이해할 수 있는 문장\""," 형태로 표현할 수 있었습니다. 또한, 핵심 요약 역시 쉽게 가능하였습니다. 이는 사용자들에게 가독성 및 전달력을 높여주어, ",[91,1376,1377],{},"데이터 분석 리포트에 대한 만족도가 크게 상승",[30,1379,1380,1381,1384],{},"리포트에 사용되는 데이터의 종류, 내용, 형식이 약간 변화하는 경우에도 이를 ",[91,1382,1383],{},"탄력적으로 수용","할 수 있고, 분석에 바로 반영할 수 있었습니다. 만약, 기존의 방식으로 각각의 기능들을 따로 구현하였다면 이러한 변화에 대응하기 위한 추가/수정 개발 공수가 필요하였을 것입니다",[19,1386,124],{"id":123},[47,1388,1389,1401,1414,1430,1443,1456],{},[30,1390,1391,1393],{},[91,1392,131],{},[27,1394,1395,1398],{},[30,1396,1397],{},"분석 대상 데이터의 종류와 형식 정의",[30,1399,1400],{},"리포트에 포함될 분석 항목 확정",[30,1402,1403,1406],{},[91,1404,1405],{},"Step 2: 데이터 분석 설계",[27,1407,1408,1411],{},[30,1409,1410],{},"연속/불연속 데이터 처리 방안 설계",[30,1412,1413],{},"평가 기준 및 점수화 방법 정의",[30,1415,1416,1419],{},[91,1417,1418],{},"Step 3: AI 솔루션 아키텍쳐 설계",[27,1420,1421,1424,1427],{},[30,1422,1423],{},"LLM 모델 선정 (Claude, OpenAI)",[30,1425,1426],{},"Prompt Engineering 전략 수립",[30,1428,1429],{},"캐싱 전략을 통한 비용 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