프로젝트 소개

고객사는 직접 개발한 멀티모달 시스템을 활용하여 불특정 다수의 일상생활에서 발생되는 다양한 라이프로그와 사용자의 신체신호 및 감정 데이터를 장시간 수집하여 학습 데이터를 구축합니다.

본 프로젝트에서는, 연구 대상자의 수면패턴, 일상생활 중 경험 설문, GPS, 소음, 심박 수, 가속도 정보 등 특정 앱과 스마트 워치를 통한 연구 대상자의 데이터를 수집합니다.

개발사가 겪던 문제

고객사는 구축된 데이터를 활용하여 경험 상황을 모델링하고 사용자의 감정과 행동을 이해하는 기술 개발을 진행 중이었습니다.

“품질이 보장된 대용량 데이터셋을 구축하기 위해 다수의 실험 대상자를 모집, 교육하고 2달 이라는 기간 동안 연속적인 실험을 효율적으로 진행해야 했습니다. 꼼꼼한 추적 관리 및 유효 데이터 검수가 필수적이었으므로 데이터 수집 및 가공 전문 업체인 데이터메이커에 의뢰를 요청하였습니다“

 

데이터메이커의 솔루션

먼저, 한 명의 참여자가 데이터 수집을 위해 세팅할 디바이스는 총 3대로 수집 전 해당 디바이스 조작법에 대한 교육이 최우선으로 진행되어야 했습니다. 3대의 디바이스 별 조작법과 하루에 진행해야 하는 업무를 가이드에 상세히 기술 후 오프라인 교육을 통해 참여자의 데이터 수집 방법에 대한 이해도를 높힐 수 있었습니다.

더불어, 데이터 수집 시 이용하는 별도 어플리케이션에 대한 교육과 에러 혹은 데이터 수집 누락 발생을 최소화하기 위한 운영 규칙 수립도 중요한 과정이었습니다.

수집에 참여하는 모든 참여자들과 실시간으로 소통하기 위해 최적의 커뮤니케이션 루트가 필요하였는데 수집이 주로 늦은시간에 이루어지는 만큼 운영자들 또한 밤낮으로 응대가 가능해야 하는 어려움이 있었지만 적절한 분담과 자동 응답 등의 기능을 통해 해소할 수 있었습니다.

COVID-19도 프로젝트 진행에 변수로 작용했습니다. 해당 데이터의 경우 연속성이 중요해 참여 기한 내 데이터 수집을 일시적으로 중단하는 것은 불가했습니다. 그러나 감염성이 큰 코로나19를 많은 참여자 전원이 피하는 것은 어려웠고 결국 이탈자가 다수 발생하기도 하였습니다. 이러한 문제 해결을 위해 이탈자를 고려하여 고객사에서 요청한 참여 인원보다 더 많은 인원을 모집하여 진행하였고, 코로나 19 등 중도 중단하는 참여자 발생 시 빠르게 보완이 가능했습니다.

 

연구 대상자 선발

연구 대상자 선발은 일반 가공 작업자 선발에 비해 까다롭고 제한된 조건이 많습니다.

고객사와 연구 대상자의 조건을 상세히 협의하여 선발 기준을 확립하였으며, 온라인 설문지를 운용하여 수면 장애가 있는 경우, 불규칙적인 수면 패턴을 가지고 있는 경우, 감정적인 어려움을 가지고 있는 경우 등 조건에 부합하는 인력을 참여자로 모집하였습니다.

또한, 양질의 연구가 진행될 수 있도록 연령대와 성비를 맞춰 선별을 진행했습니다.

제한된 조건으로 참여자를 선발함에도 불구하고 데이터메이커의 기 보유한 많은 작업자들에 한해 선발을 진행하였기 때문에 총 지원자 120명에서 빠르게 선발 후 진행할 수 있었고, 참여자는 깊은 책임감으로 임할 수 있었습니다.

 

프로젝트 수행을 마치며

프로젝트를 처음 시작할 때는 가공보다는 단순 수집에 가까워 난이도가 조금 쉽다고 생각이 들었습니다. 그러나 많은 인원의 일상생활을 2달동안 제어하며 수집을 진행하는 것은 생각보다 쉽지 않았습니다.

그럼에도 고객사와 계속해서 소통하며 데이터메이커와 고객사에서 서로 발견한 정보들을 공유하고 연구하며 이슈를 빠르게 해결하고, 디바이스에 이상이 있거나 참여자의 중도 중단이 발생하는 경우 PM이 직접 찾아가 교육을 진행하면서 2달간의 수집을 마무리 할 수 있었습니다.

많은 참여자와 고객사 연구진, 그리고 데이터메이커까지 모든 부분에서 장기간 협업이 가능해 원활하게 마무리 될 수 있었다고 생각합니다. 장기간 데이터 수집과 협업이라는 큰 경험을 통해 앞으로의 수집 프로젝트에 대한 자신감을 얻을 수 있는 좋은 프로젝트였습니다.