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미세먼지 예측 → 시각장애인 터치스크린 도우미

결론 요약
초반에는 Findust(24시간 후 미세먼지 예측 프로젝트) 를 준비했으나,
데이터 접근성과 서비스 임팩트 측면의 리스크가 커서 시각장애인을 위한 터치스크린 도우미 Hover AI로 전환했다.
전환 근거는 아래와 같다:
① 공공/민간 CCTV 데이터 접근 제한 ② 동 단위 예측의 체감 가치 한계
③ **사용자 행동 변화 유도 어려움 ** - 서비스화 시키기 어려움

1) 원래 기획: Findust (미세먼지 24h 예측)

  • 목표: 기상·환경 데이터와 공공 CCTV 영상을 이용해서 24시간 후 PM2.5/PM10 예측
  • 문제점:
    • CCTV 데이터 확보 불가 → 데이터 가용성 한계
    • 예측 정확도 ~70% 수준 → 실제 유저의 행동 변화를 설득하기 어려움
    • 동 단위 예측 → 체감 임팩트 낮음
    • 다수 팀이 유사 아이디어 선택 → 차별화 난이도↑
    • ‘24시간 후 미세먼지 수치 제공 서비스’로 사업화하기 어려움

2) 전환 판단 근거

  • 데이터 리스크: CCTV 등 핵심 데이터 접근 불가 → 장기 리스크
  • 서비스 설득력: 낮은 정확도로는 실제 사용자 행동 유도 어려움
  • 차별성 부족: 다수의 팀이 동일 솔루션 선택
  • 사용자 타깃: 광범위 타깃 대신, 명확한 페르소나(시각장애인) 필요하다고 생각함

따라서, 데이터 확보가 용이하고, 즉시성 높은 피드백 제공이 가능한 문제로 피벗.

3) 새 방향: 시각장애인 터치스크린 도우미 Hover AI

문제 정의

  • 시각장애인은 터치스크린 사용 시 심리적 두려움과 실수 가능성이 높음.
  • 가전제품 조작에서 버튼 위치를 기억하거나 실수 없이 입력하는 것이 큰 어려움.
  • 요즘 시대의 가전제품은 대부분 버튼형 조작이 아니라 터치스크린(터치패널) 사용임.

제안 솔루션

  • 손가락이 닿기 전, AI가 버튼을 인식하고 음성으로 미리 안내
  • YOLO 기반 손가락 위치 탐지 + OCR(OpenCV/EasyOCR) 기반 버튼 인식
  • 인식된 버튼을 TTS(음성 안내)로 사용자에게 전달 → 조작 실수 감소

기술 구조

  • Fingertip Detection (YOLO) → Optical Character Recognition (EasyOCR) → Voice 안내
  • Optical Character Recognition (EasyOCR) → LED Detection (OpenCV) → Voice 안내

기대효과

  • 사용자 편의성 강화: 직관적인 음성 안내로 조작 부담 감소
  • 사회적 가치: 디지털 접근성 향상, 시각장애인의 생활 자립도 향상
  • 기술적 확장성: 다양한 가전제품 인터페이스 및 웨어러블 기기로 확장 가능

4) 당시 어려움 & 해결방안

어려움

  • 데이터 측면: 미세먼지 예측에서는 데이터 접근성 문제 → 지속 불가능
  • 서비스 측면: 예측 정확도와 체감 임팩트 부족으로 사용자 설득 한계
  • 기획 측면: 타깃이 모호해 서비스 방향성이 불명확

해결방안

  • 명확한 타깃(시각장애인)으로 문제 정의를 다시 세움
  • 데이터 접근성 용이한 영역(가전제품 UI, 손가락 탐지, OCR)으로 전환
  • 즉시성 있는 서비스 가치(음성 안내 → 두려움 해소)로 방향 재설정