R&E 연구노트 ⑯ 경기도과학전람회로, 다시 쓴 문제의식
연구노트 시리즈. 여기서부터는 2026년 경기도과학전람회 출품작(산-28, 산업 및 에너지 부문)을 다룬다.
같은 주제를 더 깊게
2년 차의 결정은 새 주제를 벌이는 대신 1년 차에 만든 적응형 AI 키오스크를 제대로 완성하는 것이었다. 출품작 제목은 "딥러닝 기반 음성·영상 인식과 신체 특성 추정을 활용한 사용자 맞춤형 AI 키오스크 시스템 연구"로 정했다. 시스템의 큰 골격(얼굴로 연령을 추정해 UI를 바꾸고, 음성으로 주문을 받는다)은 1년 차와 같지만, 이번엔 이론적 근거, 접근성 표준, 개인정보 법규, 정량 평가까지 갖춰 학술적으로 다듬는 데 집중했다.
문제는 점점 커지고 있다
키오스크는 빠르게 늘고 있다. 국내 키오스크 대수는 2021년 약 21만 대에서 2023년 약 53만 대로 2년 사이 155% 증가했다. 인력 비용을 줄이고 대기 시간을 단축하는 장점이 분명하지만, 그만큼 키오스크를 쓰지 못하는 사람의 불편도 커진다.
특히 고령층이 그렇다. 통계가 문제를 분명히 보여준다.
- 고령층의 디지털정보화 수준은 일반 국민의 70.7%로 4대 정보취약계층 중 가장 낮다.
- 55세 이상의 키오스크 이용 경험률은 45.8%로, 55세 미만(94.1%)의 절반에 그친다. 75세 이상에서는 13.8%뿐이다.
- 한국소비자원 조사에서 60대 이상의 키오스크 이용 편의성은 외식업 3.19점, 유통점포 3.24점으로 낮게 나타났다.
이는 단순한 개인의 적응 문제가 아니라, 고령층이 서비스를 충분히 이용하지 못하는 실질적 차별로 이어질 수 있다.
기존 해법의 역설
지금까지의 해결책은 주로 화면에 "고령층 모드" 버튼을 두거나, QR코드로 스마트폰과 연동하는 방식이었다. 그런데 여기엔 역설이 있다. 사용자가 스스로 자신의 특성을 입력하거나 추가 조작을 해야 한다는 것이다. 디지털 기기 조작이 어려운 바로 그 사람에게 또 다른 조작 단계를 요구하는 셈이다.
그래서 이 연구의 방향은 분명했다. 사용자가 아무것도 하지 않아도 시스템이 알아서 특성을 인식해 인터페이스를 바꾸는 것. 마침 선행연구(최현정·김장원, 2024)도 "얼굴 인식을 통한 연령 맞춤형 UI 자동 적용"을 향후 과제로 제언한 바 있어, 이 연구는 그 제언을 실제로 구현하고 검증하는 후속 연구로 자리 잡았다.
세 가지 목표
연구의 의의를 세 가지로 정리했다.
- 정확도 향상을 넘어 실제 서비스에 통합한다. 공공기관, 의료 접수, 관광 안내, ATM, 무인 민원기 등 현장에 배치 가능한 솔루션을 지향한다.
- 엣지 컴퓨팅으로 실시간성과 개인정보 보호를 동시에 잡는다. 얼굴 영상을 서버로 보내지 않고 기기 안에서 처리한다.
- 음성과 영상을 함께 쓰는 멀티모달 구조를 만든다. 영상은 사용자 특성 인식에, 음성은 의도 표현에 쓰여 서로를 보완한다.
다음 글부터는 이 시스템을 떠받치는 이론과 구현을 하나씩 깊이 들여다본다.