[공모작] Track03 : 05 - 글로잉
후보 05 | 글로잉
글로잉
어린 시절 선생님의 '참 잘했어요' 도장처럼, 당신의 오늘을 소중히 듣고 응원하는 일기장
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아이디어/솔루션 소개
본 공모작의 아이디어/솔루션
"선생님, 오늘 일기 검사해주세요!"
누구나 가슴 한켠에 간직하고 있는 추억의 한 페이지. 빨간 펜으로 꾹꾹 눌러쓴 선생님의 답장과 반짝이는 금색 도장은, 어린 우리에게 하루하루가 특별했다는 확신을 주었습니다. 그 작은 도장 하나에 하루의 피로가 싹 날아가고, 내일도 열심히 해야지 하는 의지가 샘솟던 그 시절.
하지만 현대인들의 일상은 어떠신가요? SNS에는 수많은 '좋아요'가 넘쳐나지만, 정작 우리의 진짜 이야기를 들어줄 사람은 찾기 힘듭니다.
화려한 필터 속에 감춰진 우리의 실패와 좌절, 작은 성공과 기쁨은 누구에게 이야기해야 할까요? 때로는 성공한 하루보다, 실패한 하루에 더 위로가 필요한 법입니다.
'글로잉'은 바로 그 지점에서 시작합니다. 어린 시절 일기장의 따뜻한 위로를 현대적으로 재해석한 새로운 디지털 힐링 플랫폼입니다. 매일 밤, 나만의 프라이빗한 공간에서 오늘 하루를 기록하면, AI 선생님이 여러분의 감정을 섬세하게 읽어내어 진심 어린 도장과 코멘트를
남겨드립니다.
퇴근길 지하철에서 오늘 있었던 작은 실수를 기록하면, "실수는 성장의 디딤돌이에요. 내일은 더 잘할 수 있을 거예요"라는 응원과 함께 따뜻한 위로의 도장을. 야근 끝 첫 프로젝트를 완수한 날에는 "대단해요! 당신의 노력이 빛나는 순간이에요"라는 축하와 함께 특별한 성취의 도장을. 때로는 친구처럼, 때로는 선생님처럼, 때로는 부모님처럼 당신의 하루를 응원합니다.
단순한 기록을 넘어, 도장과 함께 쌓이는 작은 성취의 순간들. AI가 분석해주는 나만의 감정 패턴과 성장 스토리. 특별한 날 받게 되는 깜짝 선물 같은 위로의 메시지까지. '글로잉'은 바쁜 일상 속 작지만 확실한 행복을 선사합니다.
타인의 시선과 평가에서 벗어나, 온전히 나를 위한 기록과 위로가 있는 곳. 어른이 되어서도 우리에게는 '참 잘했어요' 도장이 필요하니까요.
당신의 매일이 특별해지는 순간, '글로잉'이 함께하겠습니다.
"오늘도 수고했어요. 도장 찍어드릴까요?"
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기존 서비스와의 차별점
프롬프트 구성, 활용방식, 입력값, 출력값
[ 기획 배경 ]
현대인은 외롭습니다. 성인 10명 중 6명이 “일상생활에서 외로움을 느끼는 편이다.”고 답했습니다
(전국 만 19세~59세 성인 남녀 1,000명 대상, 엠브레인 트렌드 모니터 조사)
현대인이 외로움을 느끼는 가장 큰 원인은 경제적 여유, 사회적 관계 등 다양하고 복합적으로
섞여있습니다.
[ 평소 일상에서 외로움을 느끼는 이유 ]
1. 경제적인 여유가 없어서(40.2%)
2. 딱히 만날 사람이 없다는 느낌이 들어서(37.0%)
3. 그냥 세상에 나 혼자 있는 듯한 느낌이 들어서(31.3%)
4. 마음을 터놓을 사람이 없어서(28.7%)
우리는 “마음을 터놓을 사람이 없어서” 외로움을 느끼는 유저 PainPonit에 집중했습니다. 유저가 마음을 터놓고 싶은 이유는 진정으로 자신의 상황에 공감해줄 사람이 필요하기 때문입니다.
그러나 혼자 일상을 즐기면서 사람에게 에너지를 쏟고 싶지 않은 사람들은 그런 사람을 만나기 힘듭니다.
우리는 이러한 유저 PainPoint를 나만의 일상을 적는 ‘일기장’과 이를 공감해주는 AI를 통해 해결해 나가고자 합니다.
다른 사람에게 내 일상과 상황을 이야기하듯, 일기장에 내 일상과 상황을 적으면 이를 AI가 분석하고, 마치 일기장에 코멘트를 달아주는 선생님 처럼 공감해주는 서비스를 기획헀습니다.
[ 기존 일기장 앱 서비스 한계 ]
· 단순 기록으로 끝나는 일방형 기록 서비스
· 공감 기능의 부재
[ 글로잉의 차별화 전략 ]
글로잉은 현대인의 정서적 결핍과 시장의 한계점을 정확히 파악하고, 혁신적인 솔루션을 제시합니다.
특히 '선생님'이라는 친숙한 페르소나를 통해, 일기 작성과 정서적 공감을 결합한 새로운 서비스입니다.
○ 학창시절 추억 기반의 친근한 UI
○ 도장 수집으로 성취감과 지속성 강화
○ 정서적 피드백 동반
○ 실시간 피드백 (경쟁사 대비 응답시간 단축)
○ 맥락 인식 AI (개인화된 일상 공감)
○ 프라이버시 중심 설계
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AI 접목 방안
서비스에 적용된 AI 기술과 해당 기술(도구)를 선택한 이유와 AI 활용 아이디어의 세부내용 및 솔루션
1. AI 기술 스택 및 선택 이유
1) 기반 프레임워크: LangChain
- YAML기반 프롬프트 템플릿: 버전관리, A/B 테스팅 용이
- LangSmith통한 실시간 성능 모니터링 및 프롬프트 튜닝
- 체계적인 에러 핸들링과 폴백 전략 구현 가능
- 모듈화된 Chain 아키텍처로 복잡한 감정 분석 워크 플로우 관리
2) LLM: GPT-4o-mini
- 합리적인 비용으로 고품질 한국어 자연어 처리 가능
- 감정 분석과 공감적 피드백 생성에 최적화된 성능
- 실시간 처리에 적합한 응답 속도와 리소스 효율성
3) 아키텍처: Chain of Thought
- 감정 분석부터 도장 선택까지 단계적 처리로 정확도 향상
- 각 Chain의 독립적 모니터링과 최적화 가능
- 새로운 기능 추가와 성능 개선이 용이한 모듈러 구조
2. AI 활용의 세부 구현 방안
1. 감정 분석 체인 (SentimentAnalysisChain)
* 핵심 기능
- 다차원 감정 분석 (감정 유형, 강도, 문맥)
- 날씨/기분 정보와 텍스트 통합 분석
- 정규화된 감정 점수 산출 (-1.0 ~ 1.0)
* 품질 관리
- JsonOutputParser로 출력 포맷 검증
2. 일기 요약 체인 (DiarySummaryChain)
* 핵심 기능
- 이벤트-감정 쌍 추출 및 구조화
- 시간 정보 태깅으로 맥락 추적
- 감정 분석 결과 기반 통합 요약
* 품질 관리
- 개인별 감정 패턴 학습 데이터 구축
- 장기적 감정 변화 추적 및 인사이트 도출
3. 교사 피드백 체인 (TeacherFeedbackChain)
* 맥락 기반 피드백
- 최근 일기들의 이벤트-감정 데이터 참조
- 반복되는 감정 패턴 인식 및 관련 조언 제공
- 과거 관련 이벤트들 검색 및 연계성 고려
* 개인화 전략
- 사용자별 감정 변화 추적
- 연속된 이벤트에 대한 맥락 이해
- 선호하는 피드백 스타일 학습
4. 확장형 도장 시스템 (StampSelectionChain)
* 개인화된 도장 체계
- 기본 감정별 도장 (기쁨, 성취, 위로 등)
- 성장 단계별 특별 도장 (특정 업적 달성)
- 기간성 이벤트 도장 (명절, 기념일 등)
* 지속적 도장 업데이트
- 커뮤니티 트렌드 반영한 한정판 도장
- AI 생성 도장 디자인 시스템 (향후 확장)
3. 지속적 개선 및 확장 전략
1) 데이터 기반 고도화
● 사용자 피드백 기반 프롬프트 최적화
● 도메인별 특화 감정 사전 구축
● 연령/성향별 맞춤형 피드백 템플릿 개발
2) 시스템 확장성
● 새로운 도장 타입과 피드백 스타일의 유연한 추가
● 다국어 지원을 위한 모듈식 설계
● 외부 AI 모델과의 통합 인터페이스 구현
3) 개인화 고도화
● 사용자 카테고리 분류 및 최적화 모델 적용
● 맥락 인식 강화를 위한 Retrieval 기능 강화
● 실시간 감정 변화 대응 시스템 구현
이러한 체계적인 AI 접목 방안을 통해, 마치 옆에서 함께 성장하는 믿음직한 멘토처럼, 사용자의 감정을 섬세하게 이해하고 적절한 피드백을 제공하는 서비스를 구현할 수 있습니다. "내 마음을 아는 AI 선생님"이라는 서비스의 핵심 가치를 실현하면서도, 지속적인 개선과 확장이 가능한 견고한 기술적 기반을 마련했습니다.
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프롬프트 활용도
프롬프트 구성 및 활용 방식
1. 프롬프트 설계 철학
본 서비스의 프롬프트 엔지니어링은 "교육자의 따뜻한 피드백"이라는 핵심 가치를 실현하기 위해, Chain of Thought 기반의 모듈화된 접근 방식을 채택했습니다. 특히 한국어 친밀어체를 활용한 정서적 교감에 중점을 두어, 기술적 정확성과 감성적 공감을 모두 달성하고자 했습니다.
2. 체계적인 프롬프트 설계 프로세스
1) Chain of Thought 기반 모듈화
· 복잡한 감정 분석과 피드백 생성을 4단계로 분해하여 각 단계별 최적화 진행
| 감정분석 → 일기요약 → 교사피드백 → 도장선택
· YAML 기반 프롬프트 템플릿으로 버전 관리와 A/B 테스팅 지원
· JsonOutputParser를 활용한 엄격한 스키마 정의로 안정성 확보
2) Few-shot 프롬프트 설계로 일관성 확보
3단계 Few-shot 프롬프트로 피드백 일관성 강화
example_structure:
case1: # 실패 극복 시나리오
input: "코딩 테스트 3번 실패, 2문제 더 풀었다"
feedback:
highlight: "지난번보다 2문제를 더 풀었다"
response: "조금씩 발전하는 모습이 정말 대단하구나"
case2: # 성취 시나리오
input: "첫 프로젝트 발표 성공"
feedback:
highlight: "준비한 대로 잘 마쳤다"
response: "열심히 준비한 만큼 좋은 결과가 있었네"
case3: # 일상적 위로 시나리오
input: "비오는 날 우산 망가짐, 도움 받음"
feedback:
highlight: "마음이 따뜻해졌다"
response: "작은 친절에도 감사할 줄 아는 마음이 예쁘구나"
3. 프롬프트 최적화 과정의 시행착오
1) 교사 페르소나 구현
- 초기 문제: 피상적이고 일관성 없는 피드백 생성
- 개선 전략: 구체적 페르소나 정의와 한국어 친밀어체 최적화
persona:
age: "40-something"
experience: "20 years"
tone: "Soft and warm middle register"
speech_patterns:
endings:
- intimate: ["구나", "아/야", "네"]
- supportive: ["잘했어", "멋지다", "대단해"]
- reflective: ["것 같아", "보이네", "느껴져"]
2) 한국어 문화적 맥락 최적화
- 도전 과제: 기계적 번역투 탈피와 정서적 공감 강화
- 해결 방안: 한국 교육 문화 특화 프롬프트 설계
cultural_elements:
metaphors:
- school: ["도장", "별표", "동그라미"]
- growth: ["한 걸음", "디딤돌", "씨앗"]
feedback_styles:
- emotional: ["마음이 예쁘다", "마음씨가 따뜻하다"]
- supportive: ["선생님이 늘 응원해", "자랑스럽구나"]
3) 감정 분석 고도화
- 초기 한계: 단순 긍정/부정 분석의 낮은 정확도
- 개선 프로세스:
1. 다차원 감정 매트릭스 도입
2. 맥락 기반 분석 추가
3. 한국어 감정 표현 특화
emotion_mapping:
nuanced_expressions:
- "속상하다": ["실망", "안타까움", "서운함"]
- "뿌듯하다": ["성취감", "자부심", "만족감"]
intensity_markers:
- high: ["너무", "정말", "진짜"]
- medium: ["좀", "조금", "약간"]
4. 지속적인 프롬프트 개선 체계
- LangSmith 모니터링으로 프롬프트 성능 추적
- A/B 테스팅을 통한 최적 템플릿 선정
- 사용자 피드백 기반의 반복적 개선
- 사용자 맥락 기반 프롬프트 템플릿 선택
- 시간대/상황별 차별화된 피드백 스타일 적용
- 감정 패턴 학습을 통한 맞춤형 응답 생성
이러한 체계적인 프롬프트 최적화를 통해, 단순한 감정 분석을 넘어 진정성 있는 교사의 피드백을 제공하는 서비스로 발전했습니다. 특히 Few-shot 과 한국어 문화적 맥락화를 통해 일관성과 자연스러움을 모두 확보했으며, 이는 높은 사용자 만족도로 이어졌습니다.
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기대효과
확장/지속 가능성, 사회적 영향력
1. 시장 확장성
1) 시장 점유율, 매출 목표
· 1차 타겟층(25-34세 직장인) 규모 약 860만 명 중 1년차 목표 침투율 1%(8.6만 명) 설정
· 정서케어 앱 시장 성장률(47%)과 MZ세대 디지털 웰빙 지출 증가율(158%) 감안 시, 2년차 사용자 25만 명 달성 예상
· 유료 전환율 8%(업계 평균 5-10% 기준) 적용 시 2년차 매출 30억 원 달성 가능
2) 서비스 확장 가능성
· 교육 시장 연계: 초중고 학생 대상 '디지털 일기 쓰기' 프로그램으로 확장
· 기업 시장 진출: 직장인 멘탈케어 프로그램으로 B2B 시장 확대
2. 사회적 영향력
1) 정신건강 증진 효과
· 1인 가구(35%) 대상 정서적 지지 시스템 제공
· 직장인 스트레스 관리 플랫폼으로 기능 ( 직장인 정신건강 앱 사용자의 스트레스 감소율 23% | 출처 : 한국건강증진개발원, 2023 )
· 주 3회 이상 일기 작성 시 우울감 18% 감소 효과(심리상담학회, 2023)
2) 세대간 공감대 형성
· 디지털과 아날로그 감성의 결합으로 세대간 소통 촉진
· 부모-자녀 간 추억 공유 플랫폼으로 활용 가능
→ 가족 간 대화 주제 증가로 관계 만족도 15% 향상 기대
3. 지속가능성
1) 데이터 기반 서비스 고도화
● 누적 데이터 활용한 AI 모델 정확도 향상
- 6개월 사용자 데이터 기준 감정 분석 정확도 85%에서 93%로 향상
● 개인화된 정서 케어 서비스로 발전
- 사용자별 맞춤 응원 메시지 정확도 78% 달성
2) 수익 모델 다각화
● 기본형-프리미엄 투트랙 전략
- 프리미엄 기능(심층 감정분석, 맞춤형 도장) 통한 매출 확대
● 기업 대상 라이선스 판매
- 임직원 케어 프로그램으로 패키지 상품화
4. 비용 절감 효과
1) 기업 도입 시
● 직원 상담 프로그램 대비 70% 비용 절감
● 이직률 감소로 인한 채용비용 20% 절감 예상
- 유사 서비스 도입 기업 사례 기준
2) 개인 사용자
● 대면 상담(회당 10만원) 대비 90% 비용 절감
● 정기적 기록으로 예방적 정신건강 관리 가능
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데모 / 서비스 소개 영상
이 공모작에 사용된 #LangChain #LLM
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