새로운 주거 양식인 코리빙 스페이스는 작은 방 하나 안에서 생활 반경이 제한되는 1인 가구원에게 다양한 공용 공간을 제공해 가용 공간을 넓힌다. 하지만 공용 공간은 뿔뿔이 흩어져 있고, 공간 사용 시 다른 입주민의 눈치를 봐야하기 때문에 공용 공간의 활용도는 떨어지고 있었다.

본 프로젝트는 각 공간의 이용 가능성 정보를 입주민에게 실시간으로 제공하고자 했다. 각 공간에 여러 모듈이 결합된 복합 센서(오른쪽 그림)를 설치하여 데이터를 수집하고, 이를 머신러닝으로 처리하여 이용 가능성 측정 모델을 개발했다. 이 후 완성된 모델의 결과 값을 앱과 대시보드로 전달하여, 입주민이 편하게 공용 공간을 사용하도록 만들었다.

실질적으로 서비스를 배포하지는 못했다. 하지만, 기술적 가능성은 확인할 수 있었다. 입주민의 프라이버시를 침해 하지 않고, 하나의 공간에 하나의 센서로 이용 가능성 측정이 가능함을 확인했다. 이처럼 물리적인 대상(공용 공간)과 결합된 머신러닝 서비스는 UX 관점을 더욱 필요로 했다. 공용 공간과 그 공간 사용자에 대한 이해가 필수적이었다. 우리는 각 공용 공간의 사용 행동이 다른지, 사용자가 지속적으로 제공할 수 있는 데이터는 무엇인지, 사용자 입장에서 어느정도 해상도의 정보가 필요한지 등에 대한 고민을 하였다.

참가자: 김민준, 이수민, 류명균, 김소담
기간: 2020.05 - 2020.12