- 포스트 코로나 AI 챌린지
- 2020.04.06 ~ 2020.05.09
- 앱 개발 서비스 아이디어 부문
- 아이디어 기획, UI 프로토타입 제작, PPT 제작
- UX/UI
ANTI-X : 맞춤형 감영병 확산 예측 및 확산 방지 솔루션 어플리케이션을 아이디어로 제시하였습니다. 이는 국가 또는 시기별로 유행하는 감염병 정보를 제공하고, 사용자가 입력한 목적지와 경로의 감염 위험도 예측 정보를 제공하여 사용자의 외출에 대한 경고를 통해 감염병 확신 방지를 목적으로 하였습니다.
포스트 코로나 AI 챌린지
- 주제 : 감염병으로부터 국민 안전에 기여할 수 있는 서비스 제안
ANTI - X
ANTI - X는 국가 또는 시기별 유행하는 감염병 정보를 제공하고,
사용자가 입력한 목적지와 경로의 감염 위험도를 예측하여 그 정보를 사용자에게 알려 외출에 대한 경고를 합니다.
이를 통해 외출 자제를 도모하여 감염병 확산 방지에 기여하는 어플리케이션 서비스를 고안했습니다.
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ANTI - X의 개요
기본적으로 국가별 확진자 수, 완치자 수, 사망자 수 등의 감염병 관련 정보를 제공합니다.
국내는 물론 국외 정보까지 제공하여 코로나와 같은 감염병에 대해서는 국제적인 활용이 가능할 수 있도록 합니다.
가장 주요한 서비스로 사용자가 입력한 출발지로부터 목적지까지의 경로의 감염 위험도를 예측하여 이를 제공하는 것입니다.
감염 위험도를 알림으로 제공하여 사용자들에게 외출을 자제할 것을 상기시켜 감염병 확산 방지에 기여할 수 있습니다.
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추진 배경 및 기획 의도
코로나의 감염자가 지속적으로 증가하는 추세에 이를 방지하는데 기여할 수 있는 어플리케이션인 ANTI-X를 제안합니다. ANTI-X의 기대효과는 다음과 같습니다.
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시스템 구축 전략
- 실시간 위치 정보를 감염병 확산 예측 알고리즘에 적용하고, 이를 사용자가 입력한 최종 목적지의 실시간 감염 위험도를 알립니다. 위치 정보 데이터는 어플리케이션 가입시 사용자의 위치 정보 수집 동의를 받아 수집하고, 어플리케이션 비사용자의 위치 정보는 대중 교통 사용 정보와 상주 인구 등에 대한 통계 자료를 활용하여 수집합니다.
- 실시간 교통 정보 역시 감염병 확산 예측 알고리즘에 적용되어 인구 밀집도와 접촉률이 높은 대중 교통 사용시 감염 위험도를 알립니다. 이는 교통카드 빅데이터 통합 정보 시스템과 TAGO-국가대중교통정보센터에서 수집합니다.
- 수집한 데이터를 활용하여 WHO의 수학적 감염병 예측 계산법을 적용하여 감염 위험도를 구합니다.
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어플리케이션 프로토타입
본 프로젝트에서 핵심적으로 기여한 부분입니다.
학부때 HCI 수업시간에 배웠던 UX를 고려하여 UI를 디자인하고 정적 프로토타입을 제작하였습니다.
프로젝트 리뷰
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배운점
활용할 수 있는 데이터를 어디서 수집할 수 있는지 알아볼 수 있는 기회였습니다.
또한 평소 궁금했던 감염 위험도 계산 수학법에 대해 배울 수 있었고,
학부 때 수강했던 HCI에서 배웠던 내용들을 다시 한번 공부해보면서 정적인 프로토타입 디자인에 배운 내용들을 적용해보았습니다.
특히, 프로토타입 디자인에 가장 많은 노력을 기울였는데 사용자의 어플리케이션 사용 플로우를 이해하려 하고,
그에 따라 화면에 꼭 필요한 요소가 무엇인지 생각해볼 수 있었습니다.
또한 모바일 어플리케이션을 바탕으로 고안한 서비스이기 때문에 작은 화면안에 구현되어야 하는 프로그램임을 고려하여 필요없는 요소는 과감히 제거하기 위해 노력했습니다.
이 프로젝트에서 정적 프로토타입을 제작하면서 UX / UI 디자인에 대한 흥미를 가지게 되었습니다.
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보완할 점
아이디어 부문에 지원하였기 때문에 직접 구현하지 못했다는 점이 아쉬웠습니다.
실제 구현 하는 단계가 있었다면 제안한 내용의 구축 전략 등의 정확성 등을 파악하고, 부족한 점을 더 보완할 수 있었을 것이라 생각합니다.
보다 자세한 내용은 아래 첨부한 PDF 파일에서 확인해 보실 수 있습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다. :)
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