스마트 케어링 홈에서의 인터랙션 유형 연구

1. 1. 연구 배경

개인적, 사회적 상황이 맞물려 돌봄(Care, 이하 케어)에 대한 수요가 증가하고(Kim&Jeon, 2023), 인간다운 삶을 누릴 수 있는 다양한 가치가 점차 케어의 행위에 포함되고 있다. 이에 따라 케어 시장의 성장으로 인해 케어의 영역(Care Context) 역시 확대되었다. 노인, 아이 등 케어를 필요로 하는 사람이 대다수의 시간을 보내는 공간인 집(Home, 이하 홈)은 케어 솔루션이 실행되는 주력 장소이다. 기존의 전통적인 홈에서는 케어 수혜자가 스스로 데이터를 축적하여 데이터를 공유할 수 없었고, 이를 다양한 재가서비스와 연계할 수 없었다. 이에 기존 케어 솔루션의 한계에 대한 대안으로 스마트 홈(Smart Home)은 지능 기술을 기반으로 사용자의 데이터를 분석하고, 통합·연계 서비스를 제시하였다. 스마트 홈은 그간 기술 중심의 Living Lab 관점(Mozer, 2004)에서 주로 연구되어 왔으며, 기술적 구현에 초점을 맞추었다. 기술적 관점에서 스마트 홈의 가능성을 탐구하였으나, 이러한 접근은 사용자 경험의 다양한 측면을 충분히 반영하지 못한 한계가 있었다. 특히 케어라는 컨텍스트에서는 다수의 이해관계자들이 얽혀 있으며, 각 이해관계자의 필요와 기대가 복잡하게 상호작용하기 때문에 사용자 중심적 접근이 필수적이다. 최근 스마트 홈 관련 연구에서는 이러한 사용자 중심 관점과 경험 최적화를 다루며, 심리적 안정감과 사회적 상호작용을 포함한 다양한 사용자 경험 요소를 점차적으로 탐구하고 있다. 그러나 이러한 논의는 아직 연구 초기 단계로, 다양한 이해관계자들의 복합적인 요구를 포괄적으로 수용하고 통합하는 데 있어 충분히 구체화되지 않은 부분이 존재한다. 이에 본 논문은 스마트 홈의 케어 상황에서 케어 수혜자를 비롯한 다수의 케어 제공자와 다양한 이해관계자, 그리고 사용자와 서비스 간의 인터랙션을 이해하는 과정을 통해 스마트 홈에서의 사용자 경험 가치를 탐구할 필요성(Mennicken& Huang, 2012., Woo et al., 2020)에 주목하였다. 따라서 본 연구에서는 스마트 케어링 홈에서 사용자와 홈 간의 인터랙션이 어떻게 발생하고 구성되는지에 초점을 맞추었다. 특히, 다양한 케어 이해관계자와 사용자가 스마트 홈 환경에서 경험하는 인터랙션의 맥락과 과정을 심층적으로 분석하고, 이를 바탕으로 서비스디자인 관점을 적용하여 스마트 케어링 홈의 사용자 경험을 탐구하였다.

1. 2. 연구 목적 및 방법

본 연구는 케어 솔루션의 주력 장소인 홈이 스마트화됨에 따라 변화한 사용자 경험을 분석하고, 사용자 경험을 증진시킬 수 있는 서비스 디자인 요소 탐색을 목적으로 한다. 기존의 스마트 홈 연구들이 주로 기술적 효율성에 집중한 반면, 본 연구는 사용자 중심적 관점에서 케어라는 특정한 컨텍스트의 복잡성을 다루고자 한다. 케어는 다수의 이해관계자가 얽혀 있는 영역이며, 기술적 접근으로는 이러한 복합적인 요구를 충분히 반영하기 어렵다. 따라서 사용자의 여정에 따른 이해관계자들과 터치포인트에 집중하는 서비스 디자인적 관점에 집중하였다. 이에 본 연구는 기술 중심적 관점이 아닌 서비스 디자인을 고려한 사용자 중심적 관점에서 스마트 홈에 대해 접근한 선행 연구를 살펴보았다. 스마트 홈 환경에서 맞춤형 케어 서비스를 제공하는 스마트 케어링 홈의 개념 정립이 필요하여, 선행 연구를 기반으로 이를 정의하였다. 이후, 선행 연구 및 서비스 블루프린트 등의 방법론을 기반으로 스마트 홈 케어 서비스에 적용할 수 있는 서비스 디자인 구성요소를 재정의하였다. 산업 사례, 크라우드 펀딩 사례 등 약 400개 이상의 국내외 스마트 홈 서비스 사례를 교차 분석하여 그중 케어에 해당하는 27개의 사례를 분석하고, 최종으로 스마트 케어링 홈 내 인터랙션 유형을 세 가지로 유형화하여 도출하였다.

2. 1. 서비스 디자인 관점의 스마트 홈

서비스 디자인은 사용자 중심의 리서치를 통해 서비스를 이루는 모든 유무형 요소를 고려하여 고객 맞춤형 서비스 경험을 제공한다. 각 사용자는 독특한 상황과 요구사항을 갖고 있으며 개인화, 맞춤화, 적응, 신뢰 등의 요구 사항이 수반된다(Feng Wang & Kenneth J. Turner, 2008). 스마트 홈은 사용자의 생활 패턴, 위치 정보, 습관 등의 데이터를 파악하여 맞춤형 서비스를 제공하는 방향으로 점차 나아가고 있으나, 여전히 고유한 개인 영역인 홈 내에서 자연스럽게 서비스가 이루어지기 위해서는 프로세스와 전략 디자인의 한계점을 보완하는 연구가 필요하다. 이에 따라 본 연구는 기술 중심적 관점이 아닌 서비스 디자인을 고려한 사용자 중심적 관점에서 스마트 홈에 접근한 선행 연구를 살펴보았다. Jo(2021)는 향상된 사용자 인터페이스의 사용성, 데이터 분석을 토대로 사용자의 요구에 맞는 맞춤형 서비스 제공 등을 전제 조건으로 역설하였다. Kim&Jung(2012)은 스마트 가전이 다양한 가족구성원과의 접점을 고려하고, 사용자가 시간의 흐름에 걸쳐 접하는 터치 포인트를 반영해야 한다는 스마트 홈의 발전방향을 제시하였다.

이러한 선행 연구는 스마트 홈을 서비스 디자인 관점에서 어떻게 바라보고 접근했는지에 대한 사례로, 본 연구의 기반이 되었다. 특히, 다양한 사용자 그룹의 요구와 터치포인트를 고려해야 한다는 점은 스마트 홈이라는 고유한 개인적이고 복잡한 컨텍스트에서 중요한 요소로 작용한다. 이는 단순히 기술적 측면을 넘어, 사용자 경험을 개선하고 서비스의 자연스러운 통합을 위한 서비스 디자인 전략이 필요함을 의미한다. 본 연구는 이러한 선행 연구를 바탕으로 케어라는 컨텍스트에서 서비스 디자인의 적용 가능성을 모색하였다.

2. 2. 스마트 케어링 홈(Smart Caring Home)의 정의

Lee(2020)에 따르면 4차 산업혁명 시대를 맞이하며 스마트 케어링 홈은 선제적 지능형 케어 공간으로 확장될 가능성이 높다. 이는 주거자의 독립성을 증진하고 주거자의 삶의 질을 향상시킨다(Moraitou Marina et al., 2017). 본 연구에서는 스마트 케어링 홈을 인공지능 기술을 통해 사용자의 요구와 상황을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하는 스마트 홈 환경이라고 정의하였다(Figure 1). 스마트 케어링 홈의 정의는 선행 연구를 기반으로 도출되었으며, 본 연구의 서비스 설계와 인터랙션 분석에 필요한 기본 틀을 제공하고자 한다. 스마트 케어링 홈 서비스는 스마트 홈 내에 포함되며 스마트 디바이스 등을 기반으로 ICT 기업, 건강관리센터 등에 의해 케어 서비스가 제공되고 케어 수혜자, 케어 제공자 등이 케어 서비스를 사용한다.

Figure 1

Concept Map of Smart Caring Home

스마트 케어링 홈 데이터 구조(Figure 2)는 케어 데이터 간의 관계와 상호 작용을 나타내며, 스마트 케어링 홈 서비스의 이해관계자 간 효과적인 정보 공유와 케어 데이터 활용을 가능하게 한다. 스마트 케어링 홈 서비스와 케어 제공자, 케어 수혜자 간 데이터는 유기적으로 연결되어 있으며, 서비스 형태에 따라 다른 상호작용이 나타날 수 있다. 케어 데이터의 경우 이름, 나이, 건강 정보 등 개인에 대한 기본 정보, 의료 기관, 교육 기관 등 특정 기관과 관련된 정보, 그리고 건강보험, 예방접종 등 인프라 정보로 구성된다. 해당 데이터는 케어 수혜자 본인, 공식 돌봄자 또는 비공식 돌봄자인 케어 제공자, 그리고 스마트 케어링 홈 서비스를 제공하는 서비스 제공자와 연계될 수 있다. 이때 공식 돌봄과 비공식 돌봄은 돌봄을 제공하는 케어 제공자 주체가 주요한 기준이 된다(Lundsgaard, J., 2005). 공식 돌봄은 케어 제공자가 공공 또는 민간 영역에 계약적 관계에 의하거나, 직접 케어 수혜자에게 고용되어 유급으로 돌봄을 제공하는 것을 의미한다. 여기에는 간호와 같이 전문적으로 훈련된 도움과 훈련되지 않은 것이 포함된다. 비공식 돌봄은 배우자, 그 외의 가족, 친척, 친구, 이웃 등 비공식 케어 제공자로부터 개인 돌봄서비스와 가사 도움을 받는 것을 말한다. 일반적으로 케어 수혜자와 이전부터 사회적 관계망이 연결되어 있는 경우가 많으며, 비공식적 돌봄은 주로 무급으로 가정에서 제공된다(OECD, 2005).

Figure 2

Data Structure of Smart Caring Home

본 연구에서는 스마트 케어링 홈의 서비스 범위와 적용 가능성에 대해 구체적으로 정의하고자 하였다. 스마트 케어링 홈 내에서의 모든 인터랙션을 다루며, 케어 수혜자와 케어 제공자 간의 상호작용이 어떻게 이루어지는지에 대한 분석을 포함한다. 또한, 특정 기관의 데이터가 스마트 홈 내에서 사용될 경우, 해당 데이터는 각 기관과의 연계 방식에 따라 다르며, 이는 케어 수혜자 및 관련 이해관계자의 요구에 맞게 활용된다.

3. 1. 서비스 디자인 구성요소 도출

서비스 디자인은 서비스 제공자와 사용자 모두의 경험을 기반으로 효율적으로 디자인된다. 즉, 서비스 디자인은 서비스 제공자와 최종 사용자 간의 상호작용을 디자인하는 것으로, 사용자(User)는 서비스와 직접적으로 관계되는 이해관계자이자 동시에 제공자(Provider), 그리고 제공되는 서비스를 디자인(Designer)하는 입장으로 분류된다(Lee&Na, 2013). 본 장에서 조사한 사례를 서비스디자인 관점으로 분류하기 위해 서비스 디자인 구성요소를 분석한 선행 연구를 살펴보았다(Table 1).

Table 1

Study for the Derivation of Service Components

선행 연구 및 방법론을 바탕으로 서비스 디자인 구성요소를 Table 3와 같이 스마트 케어링 홈 서비스(Smart Caring Home Service), 사용자(User), 인터랙션(Interaction), 지능 수준(Intelligence Level)으로 재정의하였다. 스마트 케어링 홈 서비스의 사용자(User)는 케어 수혜자(Care Taker)와 케어 제공자(Care Giver)로 구분하였다. 인터랙션(Interaction)은 두 개 이상의 대상이 서로 영향을 주고받거나 상호 작용하는 과정을 나타낸다(Rogers, Y., Sharp, H.,&Preece, J., 2011). 이는 사용자와 컴퓨터, 인간과 인간, 또는 다양한 시스템 간의 상호 작용을 포함할 수 있다. 본 논문에서 인터랙션이란 사용자가 서비스와 소통하는 형태 및 형식으로 정의한다. 이는 상호작용이 나타내는 구체적인 모습이며 사용자와 시스템 간의 특정 활동이나 요소를 나타낸다. 또한, 사용자와 서비스 간의 소통이 어떻게 이루어지는지에 대한 일반적인 규칙이나 방식을 의미한다. 인터랙션을 파악하기 위해서는 지능 수준(Intelligence Level)을 고려할 필요가 있다. Google Deepmind에 따르면, 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)의 레벨은 Table 2와 같이 6개의 단계로 구분된다. AGI 레벨 분류(Meredith Ringel Morris et al., 2023)에 의거하여 본 논문에서는 지능 수준을 Table 3와 같이 Level 1부터 Level 4로 재정의하였으며 이는 인터랙션에 포함된다.

Table 2

Classification of AGI Level

Table 3

Components of Smart Caring Home

3. 2. 스마트 케어링 홈 사례 분석

본 연구에서는 스마트 홈 케어 서비스 사례 현황을 파악하고 스마트 홈 내 구체적 인터랙션을 탐색하기 위해 국내외 사례를 수집했다. 스마트 홈 프로젝트 연구 및 실무 경험이 있는 서비스디자인 전공 교수 2인, 박사 연구원 1인, 석사 연구원 7인, 총 10인의 서로 다른 연구자들이 400개 이상의 스마트 홈 환경 사례를 분석하고, 교차로 검토하였다. 분석은 사례의 카테고리, 요구사항, 가치, 사용자 범위, 다수 사용자 유무 등에 따라 분류했다.

사례는 ICT 기술 기반 스마트 홈 내 서비스로 한정하였으며, 그 중 케어의 성격을 보이는 27개의 서비스를 최종적으로 선정하였다. 케이스는 국내외 스마트 홈 산업, IFA, CES 그리고 크라우드 펀딩에서 살펴보았다. 산업의 경우 BCG(Boston Consulting Group)에서 발표한 가장 혁신적인 Top 50 Group 중 IT 기반 및 스마트 홈 서비스를 제공하는 기업을 선정하였으며, IFA와 CES는 최신 트렌드의 흐름을 파악하기 위해 조사하였다.

국내외 스마트 홈 산업 제품 서비스 사례 180개, IFA 2023 스마트 홈 서비스 사례 70개, CES 2023 스마트 홈 서비스 사례 50개, 대기업에 편중된 사례 수집을 방지하고자 크라우드 펀딩 Kick starter, Indiegogo 스마트 홈 서비스 사례 134개 중 케어에 해당하는 사례로 총 27개를 선정하였다. 크라우드 펀딩의 Kick starter는 Tech&Design 분야에서 최신순, Tech 관련 및 인기순으로 파악하여 펀딩에 성공한 서비스를 선정하였다. Indiegogo는 Tech 분야에서 최신 순, Funding 금액 달성 순으로 검색하여 최종 펀딩에 성공한 서비스를 선정하였다. 최종 선정한 사례는 Table 4와 같이 산업 사례의 경우 I로, 크라우드 펀딩 사례의 경우 C로 표기하였다.

Table 4

Cases of Smart Home Care Services

스마트 홈 케어 서비스 사례는 모니터링, 알림, 수면, 놀이 및 학습, 전문적 건강관리와 같은 카테고리가 나타났다. 서비스 대상자로는 아기, 노인, 반려동물이 주를 이루었다. 또한 서비스는 직간접적으로 대상자를 케어하며 케어 제공자가 해야 할 영역을 대체하였다. 직접적으로 케어하는 영역의 사례로는 아기의 생활 패턴, 맥박, 호흡 패턴을 직접 파악하여 이상 감지 시 부모에게 자동으로 알림을 전송(C_04)하거나 사용자의 건강 및 웰빙 질문에 답하고, 의료 전문가와 직접 연결하는 개인 홈 헬스 로봇(C_08) 등이 있다. 간접적 케어 영역의 사례로는 약 복용 시간을 알려주거나(I_07), 인바디 기기를 통해 측정된 데이터가 의료진에게 실시간으로 공유(I_05)되는 등의 서비스를 살펴볼 수 있었다.

3. 3. 서비스 디자인 관점 스마트 케어링 홈 인터랙션 유형

사례 분석 후, 이를 기반으로 서비스 디자인 관점에서 스마트 케어링 홈 서비스 사례를 분석하고 나타나는 인터랙션을 유형화하였다. Table 2의 서비스 디자인 요소인 사용자, 인터랙션, 지능수준을 중심으로 사례를 분석하고 비슷한 인터랙션을 모아서 분류했다. 유형화를 위하여 해당 사례의 주 사용자가 누구인지, 사용자 간 인터랙션은 어떻게 구성되어 있는지, 또한 스마트 케어링 홈의 지능 수준은 어떤 수준인지를 기준으로 도식화하였다. 만약 스마트 케어링 홈이 사용자에게 약 복용 시간을 알려준다면(C_07) 스마트 홈과 케어 수혜자 간에만 인터랙션이 일어나는 범위라는 것을 알 수 있다. 반려동물이 놀이와 학습을 돕기 위하여 스마트 케어링 홈이 반려동물을 모니터링하고 주인에게 이 결과를 전송 및 놀이와 학습 제안을 한다면(C_01), 인터랙션 범위 내에는 케어 수혜 대상인 반려 동물과 케어 제공자인 주인이 존재한다는 것을 알 수 있다. 이처럼 스마트 케어링 홈 내에서 케어 제공자와 수혜자와의 관계를 기반으로 인터랙션을 분해하여 사례 분석을 행했으며, 유사성에 의거하여 사례 분석 결과 케어일방형(One-way Care Type), 소규모 케어공유형(Limited Care Sharing Type), 확대 케어공유형(Extensive Care Sharing Type) 총 3가지 유형으로 스마트 케어링 홈 서비스를 분류하였다. 각 유형의 명칭은 케어 제공자, 케어 수혜자, 서비스 간의 상호작용 형태를 기반으로 정하였다.

① 케어일방형(One-way Care Type)

케어일방형(Table 5)은 직접적인 케어가 서비스와 케어 수혜자 간에만 이루어지는 형태이며 이는 간접적으로 케어 제공자에게도 긍정적인 효과를 줄 수 있다. 케어일방형 인터랙션에서는 케어 수혜자의 맥락적 상황을 파악하는 지능 레벨 3이 나타나며 대표적인 예로는 약 복용 알림, 맞춤 식단, 스마트 수분 공급 시스템 등이 있다.

Table 5

One-way Care Type Interaction Model

② 소규모 케어공유형(Limited Care Sharing Type)

소규모 케어공유형(Table 6)은 스마트 케어링 홈 서비스가 케어 수혜자를 케어하며 얻은 데이터를 소수의 케어 제공자에게 공유하는 형태이며 인터랙션 범위가 소규모이다. 데이터는 양방향으로 순환되며, 이때 지능 레벨은 1, 2, 3이 나타난다. 대표적인 사례로는 놀이, 건강 상태 등 모니터링, 움직임 등을 파악하여 실시간으로 경고를 주는 등의 서비스가 있다.

Table 6

Limited Care Sharing Type Interaction Model

③ 확대 케어공유형(Extensive Care Sharing Type)

확대 케어공유형(Table 7)은 서비스가 케어 수혜자를 케어하며 해당 데이터를 다수의 케어 제공자에게 공유하는 형태이다. 데이터는 양방향으로 순환되며, 지능 수준은 3, 4가 나타난다. 대표적인 예시로는 상황에 따라 가까운 대처 서비스를 연결하거나 개인 홈 헬스 로봇 등이 있다.

Table 7

Extensive Care Sharing Type Interaction Model

4. 1. 디자인 워크숍 구성

디자인 워크숍은 서비스 디자인 연구원 관점에서 앞서 발굴한 스마트 케어링 홈 인터랙션 유형의 사용성을 테스트하고 효과를 검증하기 위하여 진행되었다. 참가자는 스마트 홈 프로젝트 연구 경험이 있는 서비스디자인 전공 박사 연구원 1인, 석사 연구원 5인으로, 모두 스마트 홈의 철학적, 기술적, 디자인적 특성에 대한 사전 지식을 갖추고 있다. 본 워크숍에서 인터랙션 유형의 효용을 알아보기 위하여 참가자들 전원을 서비스 디자인의 발상 프로세스 및 다양한 디자인 방법론에 익숙한 준전문가로 구성하였고, 이에 따라 아이데이션을 하는 데에 어려움이 없는 참가자들로 구성하였다. 디자인 워크숍은 Table 8의 프로세스로 진행되었다.

Table 8

Design Workshop Process

발굴한 인터랙션 유형은 서비스 디자인 프로세스 중 아이데이션 단계에서의 활용을 목적으로 하기에, Phase 1 준비 단계에서 워크숍 참여자에게 Table 9과 같이 사용자 캐릭터 설정 및 문제 상황에 대한 기본 정보를 제공하였다.

Table 9

Care Scene Preset

디자인 워크숍은 6명의 참여자를 2명씩 세 개의 그룹으로 나누어 진행되었다(Table 10). 인터랙션 유형을 활용하지 않는 상황과 활용한 상황을 비교하기 위하여 Phase 2는 발굴한 유형 제공 없이, Phase 3는 인터랙션 유형을 활용하여 워크숍을 진행할 수 있도록 하였다.

Table 10

Design Workshop Information

4. 2. 디자인 워크숍 결과

디자인 워크숍 평가는 7점 척도의 정량 평가와 인뎁스 인터뷰를 활용한 정성 평가 방법을 종합적으로 활용하였다. 리커트 척도는 Phase 4 평가 단계에 진행했으며, 인뎁스 인터뷰는 그룹별로 Phase 2 직후, Phase 3 직후 단계에서 진행하였다.

인터랙션에 대한 정량 평가는 Table 11과 같이 유용성, 적합성, 상호작용성, 이해도, 활용 가능성, 효율성(Brown, T., 2008)의 6가지 평가 항목을 기반으로 7점 척도로 진행되었다. 평가 인원이 6명으로 집단 수가 적기 때문에 결과 값이 정량적인 데이터로 신뢰성을 가진다고 보기는 어렵다. 그러나 평가 인원 모두 서비스 디자인과 스마트 홈에 대해 지식을 갖추고 있기 때문에 6가지 평가 항목 중 상대적 비교를 통해 보완 사항을 파악하기 위해 정량 평가를 진행하였다.

Table 11

Likert Scale Evaluation Result

7점 척도 기준으로 보았을 때, 6개 모든 항목이 ‘동의함’ 이상의 결과가 나왔으며, 평균과 표준편차를 종합적으로 살펴보았을 때 인터랙션 유형은 참여자들의 디자인 워크숍에 긍정적인 영향을 미쳤다. 세부 항목을 살펴보면, 팀 내 협업 효율과 상호작용에 대한 상호작용성이 6.8점으로 가장 높은 점수를 얻었으며, 유용성, 적합성, 활용 가능성 모두 높은 점수를 얻었다. 이해도와 효율성 항목에서 다른 항목에 비해 낮은 6.2점이 나왔는데, 이는 서비스 디자인 방법론에 대한 기본적인 지식을 갖추고 있지 않으면 활용하기 어려울 수 있다는 의견에서 비롯되었다.

인뎁스 인터뷰의 경우, 참여자의 구체적인 의견을 듣고자 진행하였다. 인터랙션 유형을 활용하지 않고 진행하였을 때 느낀 사용자의 생각과 느낌을 바로 공유할 수 있도록 Phase 2 종료 직후 첫 번째로 진행하였다. 이어 Phase 3에서 툴킷을 활용해 아이디어를 구체화했을 때 Phase 2와 다르게 느낀 점을 파악하기 위해 Phase 3 직후에 두 번째로 진행하였다. 각 Phase별 평가 질문과 유의미한 답변은 Table 12, 13, 14과 같다.

Table 12

In-depth Interview Evaluation Result (Group 1)

Table 13

In-depth Interview Evaluation Result (Group 2)

Table 14

In-depth Interview Evaluation Result (Group 3)

Group 1은 Phase 2와 Phase 3 모두 각각 주어진 40분에 맞춰 워크숍을 진행하였다. Phase 2에서는 상황 파악과 문제 상황에 대한 논의를 길게 하였다. 케어 제공자의 원격 케어 한계에 주목하여 케어 공백을 채울 수 있는 제3자 대기 인력에 대해 고민하였지만, 이해관계자에 대해 만족스럽게 파악하지 못하고 어려움을 느끼는 모습을 보였다. 대화의 주제가 하나로 좁혀지지 않고 시간이 소요되었으며, 결론적으로 수혜자와 제공자 간 의사소통이 어렵다는 점에 주목하여, 다소 모호한 ‘자녀/부모의 소통 증대 서비스’가 도출되었다. Phase 3에서는 인터랙션 유형을 활용하여 서비스를 구체화하며 서비스 도출 과정이 Phase 2보다 효율적으로 진행되었다. ‘소통 증대’라는 폭넓은 결론이 도출되었던 Phase 2와 달리 Phase 3에서는 서비스 인터랙션 및 데이터 구조 등까지 함께 고려하였다. 이를 통해 ‘아이에게 부모와의 유대감을 형성할 수 있고, 아이와의 대화를 리포트 형태로 부모에게 제공하는 소통, 일상생활 지원이 가능한 AI 스피커 대화 서비스’라는 보다 구체적인 아이디어가 도출되었다.

인터뷰 결과, 인터랙션 유형을 활용하지 않고 진행한 Phase 2에서 단순히 문제와 해결 방법만 나열하게 되어 아이디어를 구체화하기 어려웠다고 하였다. 또한, 케어 서비스는 다양한 이해관계자가 엮여 있어 이를 파악하지 못해 답답함을 표하였다. 반면 활용한 Phase 3는 나름대로 체계적으로 진행할 수 있어 진행 과정에 대해 만족하였으며, 참여자들끼리 소통하기 수월했다고 답하였다.

Group 2의 경우 Phase 2에서 서비스 도출을 15분만에 완료하여 빠르게 종료한 반면, Phase 3에서는 주어진 40분보다 10분을 초과하여 50분의 시간이 소요되었다. Phase 2에서는 케어 수혜자와 제공자 간 함께 있는 시간이 부족하고, 아이의 모니터링이 어렵다는 점에 초점을 두고 논의가 시작되었다. 타 서비스 사례를 참고하여 아이의 감정 요구사항을 파악할 수 있는 매개체를 솔루션으로 구상하였고, 이를 통해 ‘어린이용 AI 비서 서비스’를 도출하였다. Phase 3에서는 케어 제공자가 외출 시간이 많다는 점에서부터 출발하였다. 주어진 문제 상황만 활용하여 서비스 목표를 수립했던 Phase 2와 달리, Phase 3에서는 주어진 문제 상황을 활용해 케어 제공자와 케어 수혜자의 관점을 모두 고려하여 문제 상황을 재정의하였다. 정서적 교류 지원 및 모니터링이 가능한 서비스로 범주를 특정하고, ‘케어 제공자의 놀이 명령에 따라 케어 수혜자에게 놀이 서비스를 제공하는 홈 로봇 서비스’로 서비스 내용을 구체화하였다. Phase 2에서는 케어 수혜자의 특성을 구체적으로 고려하는 과정이 생략되었지만, Phase 3에서는 인터랙션 유형을 활용하며 케어 수혜자와 케어 제공자의 페인포인트와 니즈를 파악하며 서비스가 해결할 기준을 수립하여 더욱 자세한 서비스 아이디어를 도출하였다.

인터뷰 결과, Phase 2에서는 사전 설정에만 신경을 쓰며 서비스의 구체적인 부분 파악에 어려움을 겪었다. Phase 3에서는 인터랙션 유형을 통해 문제를 바라보는 기준이 명확해졌다고 답하였다. 어느 부분을 고려해야 할지 생각이 정리되어 편하게 구체화를 진행하였다.

Group 3의 경우 Phase 2는 주어진 시간인 40분 중 35분의 시간을 소요하였고, Phase 3에서는 주어진 시간보다 15분 초과한 55분의 시간을 활용하였다. Group 3는 Group 1,2와 비교했을 때 유일하게 인터랙션 유형이 주어지지 않았던 Phase 2에서도 케어 제공자의 관점을 고려했으며, 워크숍 중 인터넷 서치를 통해 타 서비스 사례를 참고하였다. 전반적인 케어가 미흡하다는 문제 정의에 따라 케어 수혜자의 활동량, 식사량 등 통합적으로 파악할 수 있는 서비스를 고민했다. Group 3는 툴킷이 없는 단계에서도 다른 Group에 비해 구체화된 ‘통합적 케어를 위한 실시간 모니터링 및 분석 시스템’이라는 서비스를 도출했지만, 서비스의 범주를 좁히는 과정에서 어려움을 겪어 통합적인 솔루션이 도출되었다. Phase 3에서는 인터랙션 유형을 참고하여 이해관계자 맵을 작성하고, 케어 수혜자의 데이터가 소수인 케어 제공자에게 전달되어 모니터링이 가능한 소규모 케어공유형으로 설정하였다. 이를 바탕으로 ‘모니터링 및 소통이 가능한 대화형 AI 스피커 서비스’를 도출했다. Phase 2와 Phase 3 모두 모니터링 서비스를 구상하였지만, Phase 3에서만 서비스의 구체적인 인터랙션을 고민하며 아이디어를 구체화했다는 점에서 차이가 발생했다.

인터뷰 결과, Phase 2에서 문제 발상 자체에 막혀 아이디어 도출을 전개하는 방식을 정리하기 어려워했으며, 결국 통합적인 솔루션을 구상하게 된 점을 아쉬워했다. Phase 3에서는 이전에 생각하지 못했던 인터랙션 유형을 고려할 수 있어서 이전 단계에서 막막했던 부분이 해소되었고, 시각적 확인이 가능해 정리가 잘 되었다고 하였다.