약팜: 소비자와 약사의 Win-Win을 위한 첫걸음

💊 약팜의 핵심 질문

"약국이 단순히 약을 파는 곳이 아니라, 사용자와 약사가 서로 더 똑똑해지는 공간이 된다면?"
약팜은 이렇게 대답하죠:

• 사용자: "내 특이사항에 맞는 약을 쉽게 찾을 수 있어야지."

• 약사: "재고 관리만 정확해도 머리가 덜 아플 텐데…."

• 그래서 우리는 약팜을 통해 약국의 재고 정보를 공개하고, 소비자 리뷰를 약사의 의사결정에 활용하는 플랫폼을 만들고자 합니다.

💡 약팜이 만드는 세상

1. 의약품 찾기: "이 약 어디 있나요?"

• 사용자가 약물 이름이나 증상 키워드를 검색하면, AI 검색 엔진이 즉시 해당 약물을 찾아줍니다.

• 키워드 입력에 따라 효능, 사용법, 대체 의약품 정보를 깔끔하게 보여줍니다.

2. 특이사항 대조: "이 약, 나랑 맞을까?"

• 약물 검색 시, 사용자가 입력한 특이사항(알레르기, 건강 상태)와 대조하여 약물 적합성을 표시합니다.

• 약사에게 전달할 내용을 요약해서 보여주니, 상담 시 시간을 대폭 절약!

3. 약국 재고 관리: "헛걸음은 이제 그만."

• 약국 재고 정보를 사용자에게 공개하고, 리뷰 데이터를 약사에게 요약 제공.

• 리뷰 요약 기능: 소비자가 남긴 리뷰를 약사에게 보여줘, 향후 의약품 구매 결정에 참고하도록 지원합니다.

  • 예: "○○약은 효과가 빠르지만 배탈을 호소하는 경우가 많음."

• 결과: 약국은 리뷰 기반으로 재고를 최적화하고, 사용자는 정확한 정보를 얻습니다.

🚀현재 개발 진행 상황 🚀

개발 환경 구성 완료!

우리의 개발 디렉토리는 이렇게 생겼습니다:

medicine_search/

├── config/ # 설정 파일

├── src/ # 주요 소스 코드

│ ├── data/ # 데이터 수집 및 처리

│ ├── db/ # 데이터베이스 관련

│ ├── ai/ # AI 검색 엔진

│ ├── api/ # API 서버

│ └── utils/ # 유틸리티

├── models/ # 학습된 모델 저장

├── data/ # 데이터 저장

├── tests/ # 테스트 코드

├── docker/ # 도커 설정

└── requirements.txt # 의존성 정의

현재 작업 중인 주요 모듈:

1. 데이터 수집 및 처리 (data/)

   • collector.py: 공공 데이터 포털에서 약물 데이터를 자동으로 수집.

   • preprocessor.py: 효능, 사용법, 금기사항 등을 텍스트로 정리해 검색에 최적화.

2. AI 검색 엔진 (ai/)

   • search_engine.py: 약물 키워드 기반으로 검색 결과를 사용자 맞춤형으로 반환.

   • query_analyzer.py: 사용자의 입력 데이터를 분석해 가장 적합한 약물을 추천.

   • image_analyzer.py: 약물 패키지 사진으로 검색 가능하게 구현 예정.

3. ERP 재고 관리 (db/vector_store.py)

   • 약국의 실시간 재고 정보를 데이터베이스에 저장하고 API로 제공.

   • 재고 데이터를 리뷰 요약 기능과 연결해 약사에게 활용 가능성 제공.

4. API 서버 (api/)

   • FastAPI 기반으로 모든 검색 및 데이터 요청을 처리.

   • 간결한 라우트 설계로 검색 요청과 재고 확인 응답 속도 최적화.

🌟 약팜의 핵심 목표: 소비자와 약사의 Win-Win!

소비자를 위한 장점

1. 내 특이사항에 딱 맞는 약을 찾는다!

2. 약국의 재고 걱정 없이, 필요한 약을 바로 구매한다.

3. 리뷰를 통해 더 똑똑한 복약 관리를 한다.

약사를 위한 장점

1. 리뷰 요약으로 약국 경영 데이터를 확보한다.

2. 재고 관리 부담을 줄이고 사입 결정을 최적화한다 (리뷰와 구매 트렌드 반영)

3. 사용자의 특이사항을 미리 확인해 상담 효율성을 높인다.

🤝 앞으로의 계획

1. MVP 완성

   1. 재고 관리 시스템:

      • ERP 시스템 기반으로 약국이 간단히 재고 상태를 업데이트할 수 있도록 설계.

      • 약사가 부담을 느끼지 않도록 "업데이트 시간 표시"와 자동화 기능 추가 예정.

   2. 리뷰 요약 기능:

      • 리뷰 데이터를 기반으로 약사가 쉽게 이해할 수 있는 시각화 및 트렌드 분석 제공.

      • 예: "타이레놀 500mg - 판매 증가율 30% / 부작용 언급 비율 15%."

   3. 개인 특이사항 대조:

      • 소비자 입력 데이터를 활용해 자동으로 특이사항과 약물 적합성을 대조하고, 이를 약사와 공유.

   2. 프로토타입 테스트 및 피드백 수집

   • 소비자 테스트:

     • 약물 검색과 재고 확인 기능이 직관적인지, 특이사항 대조 기능이 신뢰성을 주는지 검증.

   • 약사 테스트:

     • 리뷰 요약과 재고 관리 기능이 실제 약국 운영에 어떻게 활용되는지 확인.

   3. 데이터와 AI의 결합으로 서비스 고도화

   • 리뷰 데이터와 재고 데이터를 결합하여 약사가 사입 결정을 할 때 추천 시스템 제공.

     • 예: "최근 리뷰 분석 및 판매 데이터에 따르면, [○○약] 추가 사입 추천."

   • 소비자가 약물 패키지를 촬영하면 정보를 자동으로 검색하는 이미지 기반 검색 기능 준비 중.

🎯 약팜이 꿈꾸는 미래

1. 약사에게는 더 똑똑한 약국 운영 도구:

   • 데이터로 사입 결정을 지원하고, 소비자와의 신뢰 관계를 강화.

2. 소비자에게는 더 안전하고 간편한 약 구매 환경:

   • 내 건강 상태와 맞는 약을 찾고, 필요 없는 약국 방문을 줄여 시간 절약.

💥 약팜, "윈-윈 플랫폼"으로 나아가다.

쓰다 보니 더 애정이 가는 프로덕트라고 생각합니다. 약국은 데이터로 더 똑똑해지고, 소비자는 신뢰로 더 안전해지는 미래를 꿈꾸게 됩니다. 어려운 문제를 데이터와 AI로 해결하려 하는 저희의 여정을 조금 더 지켜봐주세요! 🚀

약팜 기능 3종세트

그렇게 추린 핵심 기능 3가지

'약팜' 서비스는 약국 이용객들의 전반적인 서비스 만족도를 향상하기 위해 등장한 서비스지만, 그래도 약팜의 '정체성'을 드러낼 수 있는 기능들을 정하는 것이 중요했습니다. 🤔

그래서 정리한 핵심 기능 3가지!

1. 스무고개 약물 찾기: "이 약도 맞혀보시지"

맞닥뜨린 문제

• "아, 저번에 먹었던 그 약 뭐더라? 분명 효과가 좋았던거 같은데.."

• 사용자가 원하는 약물을 찾으려면 끝없는 구글링… 혹은 약사에게 민망한 질문 폭탄.

약팜의 해결책

• 스무고개 스타일 검색! (마치 의약품용 Akinator랄까)

  • "두통이 있나요?" 예/아니오

  • "그때 먹은 약의 포장지는 무슨 색?" 흰 배경에 초록무늬

  • "언제쯤 먹은 약인지?" 작년 5월?

  • -> 가벼운 질문만으로 원하는 약을 Narrow down해서 찾고, 제조사, 핵심성분, 현재 출고까지 확인!

2. 복약 지도 설명서: "당신만의 복약 도우미"

맞닥뜨린 문제

• "약을 아침 먹기 전에 먹으라고 했던가, 후에 먹으라고 했던가?"

• 잘못된 복약 정보로 사용자는 헷갈리고, 약사는 그걸 해결하느라 바쁘고..

• 게다가 약국에서는 말 못한 나만의 약 복용 고민! 열심히 인터넷을 찾아봐야겠네...

약팜의 해결책

• 원하는 약과 더불어 현재 나의 건강상태 & 복용 중인 약 등을 정리한 '견적서' 생성

• 바코드 형식으로 찍으면, 약사는 단번에 원하는 약, 주요성분, 그리고 복약 지도 시 주의할 점까지 확인!

• 개인화는 곧 신뢰! 사용자는 스스로의 복약 정보를 업데이트하고, 더욱 개인화된 의약품 처방을 빠른 시간에 가능케 함.

3. 근처 약국 재고 확인: "헛걸음은 이제 STOP"

맞닥뜨린 문제

• "타이레놀 사러 갔는데 없대요… 다른 약국도 없대요… 집에 다시 왔어요."

• 약물 재고가 불확실하면, 시간 낭비와 스트레스는 온전히 고객 몫. 몸도 아픈데, 고생까지 하고 싶지는 않잖아요?

약팜의 해결책

• 실시간 약국 재고 조회

  • 사용자가 약물을 검색하면, GPS 기반으로 내 근처 약국들의 재고 상태를 한눈에.

  • "500m 거리: 재고 있음 / 1km 거리: 재고 없음" -> 타겟 약국으로 바로 출발!

그래서...어디까지 만들었냐고요?

우선 1번과 2번 기능을 구현하기 위해 노력하고 있습니다 💪

스무고개 약물 찾기 🔍

목표

• 사용자가 질의응답을 통해 원하는 약물 정보를 간편하게 얻을 수 있도록 챗봇 형태로 구현.

진행 상황

1. 데이터베이스 구축:

   • 출처: 공공 데이터 포털의 약물 정보 API 이용.

   • 내용:

     • 약물 효능 및 사용법 데이터를 추출하여 텍스트 형태로 저장

     • 데이터 정제 및 필요한 필드(DB 스키마) 설계중 (많이 했어요!!)

   • 예시 필드: 약물명, 효능, 사용법, 복용 시 주의사항

2. 챗봇 설계:

   • 구조: 질의응답 기반의 약물 검색 시나리오 설계 중.

     • 사용자가 증상 또는 약물 관련 키워드 입력 시 적절한 데이터 응답.

   • 구현:

     • 자연어 처리(NLP)를 활용한 사용자 질문 분석.

     • 공공 데이터에서 추출된 정보를 기반으로 텍스트 응답 생성.

복약 지도 견적서 생성📜

목표

• 사용자의 특이사항(알레르기, 건강 상태)을 반영하여 개인 맞춤형 복약 지도를 자동으로 생성.

진행 상황

1. 기본 DB 설계:

   • 약물 데이터에서 필수 기재 사항을 추출하고 DB 응답 기반 설계 진행.

   • 필수 기재 사항:

     • 약 이름, 제조사, 핵심 성분.

     • 유사 의약품 정보(대체 약물) -> 제조사 별로 분류할 수 있는지 검증 중

     • 복약 시 고려해야 할 사용자 개인 특이사항(예: 임신, 특정 성분 알레르기 등).

2. 프롬프팅 연구:

   • DB에서 약물 데이터를 기반으로 한 다양한 프롬프팅 적용 중.

   • 복잡한 사용자의 입력값(특이사항, 증상 등)을 처리하여 맞춤형 복약 정보를 생성하도록 모델 훈련 및 테스트.

   • 예시 프롬프트:

     • "사용자가 고혈압과 당뇨를 앓고 있으며, 아스피린 알레르기가 있는 경우 해당 약물 복용 시 주의사항은?"

     • 결과로 적합한 약물 리스트와 사용법이 포함된 복약 지도 출력.

모든 팀원이 열심히 갈려나가고 있습니다...! 더불어 이번주 내로 현직 약사분과 인터뷰도 예정되어 있으며, 그때까지 Demo를 제작해보려 합니다!

끝내기 전에, 많은 분들이 혼동할 수 있는 부분을 하나 짚고 넘어가자면!!!

"의약품 추천 앱인거 아니야?"

📢 아! 닙! 니! 다! 📢

약팜 서비스는 철저히 의약품 추천을 배제하고 있습니다. 우선 의약품 광고나 추천이 법적으로 문제가 될 부분이 있기도 하며, 저희는 '잊어버린 그 약'을 찾아주고자 하는 사소한 문제에서 확장해나가는 것이기 때문이죠. 그렇기에 저희는 '몸이 아픈데 어떤 약을 먹어야 하지?" 보다도, "전에 A 약 먹었는데, 그거 아직 있나?" 라는 질문을 해결하고 싶습니다. 이미 먹을 약이 뭔지 아는 상태의 고객들을 상대하고자 하는 거죠! 약사분들과의 '스무고개'를 없애고자 하는 것이지, "감기약/두통약/소화제 주세요!"는 당연히 약사분들께 직접 부탁드리는게 좋습니다.

그러면 열심히 달려온 한 주를 또 마무리지으며, 다음 한 주의 레포트로 다시 돌아오겠습니다. 관련해서 의견이 있으시다면 언제든지 댓글로 남겨주세요!!

그럼 20000 ✨

프로젝트명; 약팜💊

(약Pharm. 진짜 약을 판다거나 거래하는 서비스는 아닙니다. 제약법을 아주 열심히 지킬 예정입니다. 🙃)

대학교 캠퍼스 투어 도슨트를 만들고자 했던 저희의 '유니투어' 프로젝트는 결국 현실의 벽에 부딪혔습니다. 중고등학교 선생님들과 여러 차례 인터뷰를 진행한 결과, 아쉽게도 '지불 의사가 없다'는 점이 명확해졌거든요. (증거자료는 아래 인터뷰 로그에..ㅠ)

그렇다면, 다시 시작해야겠죠?

그래서 저희는 조금 더 일상적인 문제로 방향을 틀었습니다. 사람들이 공감할 수 있는 사소한 고민을 해결하며, 진짜로 그들의 마음을 사로잡을 기회를 만들어보자는 생각에서요.🔥

그렇게 우리의 시선은 '약국'으로 옮겨졌습니다.

짧은 시나리오를 생각해볼까요? 감기가 걸렸을 때, 우리는 약국에 가서 약사님께 '기침감기약 하나 주세요' 하고 약을 계산합니다. 단순 명료하죠.

하지만 이 과정 중에서, 일반적으로 우리가 '제품'을 사는 데 소요되는 다양한 프로세스가 생략됨을 깨달았습니다. 가격 비교, 성분 비교, 전에 먹었던 약과의 비교, 리뷰 확인. 현대인의 필수가 된 '현명한 소비'가 전문적인 지식 부족이라는 이유로 생략되고 있었던거죠!

또한, 다들 그런 경험 있지 않나요? "작년쯤에 먹었던....나한테 엄청 잘 듣던 약...그거...뭐더라.....! 하는 그런 상황이요! 약사님께 “그 약간..흰색인데...녹여먹는거고..포장지가 빨간색이었는데....” 라고 하면서, 지옥의 스무고개가 시작됩니다. 하지만 저희 팀은 이러한 상황을 분석하는 데 그치지 않고, 사람들이 '왜' 스무고개를 하는지에 눈길을 돌렸습니다. 그 이유는 바로

1) 제약회사마다 동일 성분 / 약효의 약을 다양하게 내놓는다

2) 동일한 약이 단종되거나, 리뉴얼을 해도 소비자는 그 정보를 빠르게 얻지 못한다

3) 복약 후기를 어딘가에 저장하지 않는 경우가 많기에, 그 기록을 확인하기 어렵다.

로 정리할 수 있겠죠.

그래서 저희가 생각한 아이디어가 바로 '약팜' 입니다. LLM을 이용해 약물 데이터 기반 스무고개를 할 수 있게 하고, 내가 찾고자 하는 약이 지금은 나오는지, 어떤 성분으로 이루어져 있는지, 유사한 약은 뭐가 있는지 등등을 알려주는, 종합적인 약물 안내 가이드가 되고자 합니다.

현재 진행 상황

결국 약팜은 사람들의 약물 검색, 비교, 그리고 복용 경험을 기록할 수 있는 "의약품 정보 종합 플랫폼"을 목표로 하고 있습니다.
어떻게 보면, 약국과 현대인의 구매 습관 사이에 놓친 부분을 연결하는 다리 같은 역할을 하려고 하죠. 지금은 첫 번째 MVP를 개발하며 고객 검증도 동시에 진행 중입니다.

고객 검증

저희 팀은 '아무거나 만들지 않기'를 철칙으로 하고 있어요. 그래서 약사, 일반 사용자분들과 인터뷰를 진행하면서 가장 필요한 기능이 뭔지 파악하고 있습니다.
현재까지 검증하고자 하는 문제점들은 다음과 같습니다:

• 약물 검색 시, 동일한 성분/약효의 제품이 너무 많아 선택이 어려움.

• 기존에 먹었던 약을 기억하지 못하는 경우가 많음.

• 복약 후기를 기록하지 않아 스스로도 복용 이력 및 사용 후기를 잘 모름.

MVP 개발

저희는 현재 웹 기반 MVP를 만들고 있습니다. 주요 기능은 크게 두 가지!

1. 키워드 검색: 포장지 색깔, 약 모양 등 단서를 입력해 약을 찾을 수 있는 기능.

2. 사진 기반 검색: 약을 찍어서 올리면 데이터베이스에서 비슷한 약을 찾아주는 기능.

기술적으로는 Frontend에 React를, Backend에는 MongoDB를 사용하고 있어요.
약학정보원 등 공개 데이터를 활용해 초기 약물 DB(100개 이상)를 구축하고 있습니다.

덕분에 요즘 팀원들이 데이터 정리하면서 약 이름과 성분을 꿈에서도 외우고 있는 것 같아요. 😵‍💫

앞으로의 계획

베타 서비스 출시 (1개월 내)
저희는 1개월 안에 첫 번째 MVP를 소규모 사용자 그룹에게 선보일 예정입니다. (Y-Ventures와 함께하는 데모 데이 때 멋지게 소개할 수 있도록 말이죠)
이 베타 서비스는 약물 검색 정확도, 사용성, 그리고 UI/UX의 효율성을 검증하기 위한 테스트 단계입니다.
사용자분들의 피드백을 통해 빠르게 기능을 개선하고, 나아가 앱으로 확장할 기반을 마련할 계획입니다 😎

마무리하며

저희 팀 JAMMIT은 약팜이 단순한 약물 검색 서비스가 아니라, 현명한 소비와 의료 안전성을 위한 솔루션으로 자리 잡기를 바랍니다. 추후에는 약물 사용량이 많은 중장년층을 위한 맞춤형 UI / 현재 복용 중인 다양한 약물 간의 상호 안전성 검증 기능까지 추가할 계획을 세우고 있습니다.
바쁘고 빠듯한 일정 속에서도 재미와 열정을 놓치지 않으며 달려가고 있어요. (빠샤)

여러분의 응원은 큰 힘이 됩니다!
혹시 '이 기능 꼭 넣어줬으면 좋겠다'는 의견 있으시면 언제든 알려주세요.
약팜은 여러분과 함께 성장할 준비가 되어 있습니다! 🚀

AI 투어, 쉬울 것 같으면서도 제대로 접근해야 할 영역

여행이랑 AI... 뻔하지 않나?

우리 팀이 현재 구현하려고 노력하고 있는 서비스도 (매우) 넓게 보면 '여행'이라는 카테고리 안에 떨어지기에, 생성형 AI를 활용해 여행산업에 변화를 불러일으키는 스타트업 회사를 찾아봤다.

근데... 마땅히 없다...!😳

아직 생성형 AI가 신흥기술이라 그런가...라고 생각하던 중, 내가 '여행'이라는 카테고리를 제대로 분류하지 않았다는 느낌이 들었다.

그래서 열심히 찾아보며, 지금의 기업들이 '여행'을 어떻게 break down하는지 고민했다. 그래서 도출한 결론은, 지금의 여행시장은 크게 두 가지의 분파로 나뉘고 있다는 것!

1. Planning✒️

2. Travel Guide📢

크게 보면 이렇게 두 영역이다! 그래서 각각의 영역에서 눈에 띄었던 스타트업 1개씩을 골랐다. 그런데, 미리 말하지만 아직 마땅히 눈에 보이는 성과가 없고, 태동 단계에 있는 것 같다..!

Planning✒️ : Data-Driven Challenge for Travel, NUUA

누아(NUUA)는 이전부터 인공지능 개발 및 연구에 힘썼던 기업인데, 요즘은 특히 항공 솔루션에 집중하고 있다. NDC, GDS, LCC를 통합한 항공 솔루션을 제공하여 비즈니스 경쟁력을 갖춘다는 것.

위 그림에도 나와 있듯이, 다양한 항공사의 비행편을 확인하는 것부터, 환불처리, 좌석 선택, 가격 비교 등등을 모두 한 곳에서 해결할 수 있다.

하지만 이걸 개인 단위로 판매하는 것이 아닌, B2B 서비스에 집중하고 있는 듯 하다. 그러니까 Statistics & Reports 도 제공하면서, 가격 및 서비스 경쟁력을 확보할 수 있게 해주는 것이 핵심 가치라고 할 수 있겠다.

특히, IATA (국제항공운송협회)에서 발급하는 코드가 없어도 서비스를 이용할 수 있고, 고객사들은 고객들에게 항공편을 예약할 수 있도록 돕는 것이 또 다른 메리트라고 할 수 있겠다.

현재 비즈니스 모델은 '월간 구독제'로 운영된다. Initial Installation Fee를 없애고, 월간 이용료를 부과하는 형식이다. 또한, 지금은 항공편에 집중하고 있지만 추후 호텔, 렌터카, 투어 상품, 액티비티 관리 등까지 그 영역을 확장할 것이라고 홈페이지에 기입되어 있다. 그리고 이러한 서비스들은 추가 비용 없이 제공될 예정이다.

Travel Guide📢: Discover Stories of Your Surroundings, DocentPro

이 서비스는 우리가 1학기에 하려고 했던 '한입행' 서비스랑 정말정말정말 비슷하다. 도슨트프로는 관광 명소에 관련된 다양한 이야기들을 오디오 형태로 관광객들에게 전달하는 서비스다. '도슨트'라는 이름에서 알 수 있듯이, 어떠한 장소에 대한 숨겨진 이야기들을 발굴하고 흥미롭게 전달하는 것에 집중하고 있다.

하지만 아직 초기 고객이 충분히 모이지 않은 스타트업 서비스다. 플레이스토어와 애플스토어의 리뷰 개수가 합쳐도 50개 정도로, 아~직은 초기 서비스라고 볼 수 있겠다.

그래서 아직 홈페이지나 기사 등에 BM 등에 대해서 자세히 명시하지 않고 있다. (하지만 리뷰를 보면 이용자들이 별도로 금액을 지불하지 않고도 사용할 수 있는 듯 하다) 그래서 제대로 된 기업 분석 등을 진행하기 위해서는 조금의 시간이 더 필요할 것 같다.

보면 알겠지만.. 두 서비스가 아주 다르다

우선은 대상 고객도 굉장히 다르고 (B2B vs. B2C), 제공하는 서비스의 종류도 다르다. 또한, 필요한 정보도 매우 다르다. 실제로 NUUA는 '모델'의 힘을 많이 강조하고 있다. 일례로 AI 대회에서의 수상 기록과 AI 모델을 전이학습을 이용해 발전시킨 이야기를 시중에 공개하고 있다. 그에 비해 도슨트프로는 '컨텐츠'에 집중하고 있다. AI를 이용해 스토리를 생성해내고, 그것에 변주를 줘 고객들이 지루하지 않도록 한다는 것을 회사의 강점으로 삼고 있다.

이처럼 동일한 '여행'이라는 카테고리 내에서도 아이템 접근 방식과 세부 타겟 고객, 그리고 BM까지 상이함을 확인했다. 현재 대형 여행사들에서 AI를 도입해 새로운 가치를 창출하겠다고 선언하고 있지만, 실제로 앞으로의 여행 시장에 AI가 어떤 방향으로 사용될지, 고객들이 어떤 포인트에서 차별화된 가치를 느낄지는 조금 더 두고봐야 할 일이다!

아이디어에게도 시간을, 어쩌면생각했던것보다조금더많이인내심을가지고🫠

나를 간단히 소개하자면 현재 CREAI+IT 2기 회장을 맡고 있으며, 동시에 1학기부터 이어진 DivU (에서 현재는 3인 체제로 변경해 🌟'태티서'🌟라는 간이 팀명을 사용하고 있는) 팀에 속해있는 한진규이다.

우리 팀이 1학기에 진행했던 프로젝트를 먼저 얘기해야지. 우리는 여행을 할 때 모두가 사용할 수 있는 '내가 지나가는 곳에 얽혀 있는 재미있는 이야기'를 능동적으로 들려주는 앱을 만들고자 했다. 핵심 키워드들을 굵게 표시한 건 우리가 잘했어!! 서가 아닌, 오히려 우리가 잘 못했던 이유를 담고 있기 때문이다. 오늘 메이커 로그의 첫 시작은 각 요소들이 우리의 발목을 어떻게 잡았는지 회고하는 것으로부터 시작하고자 한다.

🤔그래서, 뭘 만든다고?

음.. 이걸 깔끔하게 대답하지 못했던 것 같다. 위에 적어놨듯이 굵게 표시한 키워드들, '여행', '모두를 위한', '재미있는 이야기', '들려주는 앱' 그 어떤 것도 명확히 정의하고 가지 않아서, 분명 무언가 재미있기는 한데 실체화하기 어려운, 허공에 떠 있는 무언가가 되어버렸다.

• 여행: 누구의 여행? 어디로의 여행? 무엇을 위한 여행? 여행도 굉장히 다양하고 깊게 세부화할 수 있는데, 이 부분을 제대로 잡지 못했다.

• 모두를 위한: 😤"모두가 쓸 수 있지!" 라고 생각했지만... 오히려 만들다 보니 도대체 이걸 누가 쓸까 하는 고민에 봉착하게 됐고, 대상을 정확히 하지 못하다 보니 어떤 데이터를 활용해야 하는지, 어떻게 데이터를 수집해야 하는지 막막했다.

• 재미있는 이야기: 내가 재밌다고 느껴도... 남이 재미없으면 그건 아무도 안 듣고, 아무도 안 쓴다. 단지 AI와 IT 프로덕트를 이용해서 무언가 만들어보고자 했던 기대감에 부풀었던 탓인지, '재미있는'에 대한 정의도 제대로 하지 못한 것 같다.

위와 같은 문제점을 직접 한 학기동안 겪고 보니, 제법 막막하다고 생각했다. 그러면서 학기가 끝나고, 팀 구성원도 변하면서, "아.. 이제 어떡하지" 라는 생각이 많이 들었다. 그러다가 셋이 모여 밀크티를 마시면서 이런저런 얘기를 하다가, 가깝지만 멀리했던 곳에서 Fit을 발견했다.

🏫가까운 곳, 우리가 잘 아는 곳에서부터.

대학교. 지겹게도 많이 가는 바로 그 곳. 우리가 데이터를 수집하기에도 편리하고, 학생 신분을 마음껏 이용해도 되는 그런 곳이기도 하다. 우리는 이곳으로 먼저 눈을 돌리기로 했다.

그러다 보니, "아~ 솔직히 불편한 것도 없고~ 우리가 할거였으면 이미 누가 다 했지~" 라는 전형적인 생각을 하게 되었다. 밀크티를 홀짝이며 이런저런 말도 안되는 이야기를 나누고 있던 그때, "어쨌든 우리가 1학기에 여행이라는 아이템을 가지고 왔잖아...? 학교 안에서 여행..? 뭔가 이어볼 수 없을까?" 를 생각하게 된 것이다. 그리고 생각보다 답은 빠르게 나왔다. 캠퍼스 투어. 우리가 대학교에 입학하고 나서는 아~무도 신경을 안 쓰는 바로 그 활동이다. 대형 버스들이 학교 정문 쪽에 주차되어 있는 것을 한 번씩은 봤을 것이다. 이처럼 대부분의 고등학생들이 캠퍼스 투어를 학급 단위로 오는데, 1시간 가량의 학교 투어가 끝나면 2~3시간 동안의 자유시간이 주어지는 형태로 캠퍼스 투어 프로그램이 진행된다. 이때 아무것도 모르는 학생들은 그냥 "와~ 큰 건물~ 맛있는 학식~" 정도를 하고 집에 온다는 점을 주목했다. 물론! 밖에 나와서 친구들과 놀 수 있는 합법적인 날이기에 별로 신경을 안 쓸 수 있지만, 조금 더 그 대학교의 "뽕"을 차게 하고, 자기가 지원한 학과와 관련된 이야기들을 생생하게 듣고 올 수 있다면 좋지 않겠는가?

...라는 접근에서 시작한 것이 지금 우리가 진행 중인 UniTour이다.

어떤 기능들을 구현할 것이고, 진행 상황이 어떻게 되고 있는지는 앞으로 차차 밝히도록 하고, 오늘은 이러한 과정을 겪으면서, 내가 '아이디어 찾기' 과정에 대해 든 생각들을 공유하고자 한다.

1. 일단 해봐야 하더라. 죽이 되든 밥이 되든.⚒️

1학기에 '여행 컨텐츠'를 가지고 작업해 보지 않았더라면, 그것을 학교라는 공간으로 끌고 와서 캠퍼스 투어라는 특정 아이템에 초점을 맞출 수 있었을까? 여행 관련 컨텐츠를 생성할 때 어떤 데이터가 필요하고, 어떻게 전달해야 하며, 어떻게 확장할 수 있을지 깨닫기 위해서는 직접 '머리 박기'가 필요했다. 이러한 경험이 있었기 때문에 캠퍼스 투어를 할 때 어떤 정보를 어디에서 얻을 것이며, 어떤 방식으로 전달할 것이고, 어떤 유저들을 타겟해야 하는지 조금 더 명확해진 듯 하다.

2. 우연적인 요소도 무시 못 한다.🍀

돌이켜보면 많은 곳에서 우연이 작용했다. 맨 처음 팀 구성원들의 공통 분모를 '여행'으로 잡은 것도, 1학기에 여행 아이템을 가지고 난항을 겪은 것도, 우리가 그날 밀크티를 마신 것도 (영감을 주는 엘릭서🍷였던 것이 분명), 그리고 팀원 한 명의 동생이 최근 학급 차원에서의 캠퍼스 투어를 다녀온 것도. 이처럼 이러한 다양한 우연이 맞아떨어지기까지, 우리 팀은 꽤나 기다린 듯 하다.

3. 하여튼 그래서! 아이디어에게도 시간을 줘라! 🕰️

물론 만나자마자 정한 아이디어가 엄청난 아이디어일 수도 있다. 하지만 아이디어를 창업 아이템으로 바꾸는 과정에서 그 모습이 굉장히 달라질 수도 있고, 처음에 생각한 기능과 다른 것을 구현하고 있을 수도 있다. 많은 고민을 하고, 많은 경험을 하면서 어느 순간 많은 퍼즐이 맞아 떨어지는 듯하면서 "아 이건 해볼 만 하겠는데?" 하는 순간이 오는 것 같다. 그렇기 때문에 조급하고 섣부른 아이디어에서 너무 헤매지 말고, 본인들의 경험과 강점을 바탕으로, 시간을 들여 아이디어를 잘 가공하는 것이 중요한 것 같다.

✏️정리하면서..

...근데 아직 UniTour가 성공한 것도 아니어서, 이렇게 쓰는게 좀 웃기긴 하다. 누가보면 이미 투자라도 받은 줄 알겠네.

그래도 이러한 경험을 하면서 느낀 바가 굉장히 많고, 특히 이번 영상 강의에서 말한 내용들이 깊게 공감되어 끄적여봤다. Founder-Market Fit(여행상품, 모두 대학교를 다니는 사람들이라는 점...)이 신기하게 맞아떨어졌고, 열정적인 팀원들과 함께하고 있으며, 학교라는 따분한 공간을 대상으로 아이템을 만든다는 점에서 영상에서의 내용과 많은 부분이 일치한다고 생각했다.

이래저래 말이 길어졌지만, 2학기에는 열심히 아이템 만들어서 많은 대학에 배포하고 싶은 마음이다. 함께 하고 싶은 사람들이 있다면 언제든지 연락해 주면 좋겠다!!