제조분야 데이터 기반 제품·서비스 개발 관련 애로사항 및 추진계획 등의 개요

ㅇ 개발 서비스 개요 - 매트리스는 일반적으로 고객이 오프라인 매장을 직접 방문하여 체험한 뒤 결정하는 상품이었으나, 온라인 구매 비중이 점차 늘어나는 추세 - 이에 따라, 온라인으로 침대를 구매하려는 고객들에게 수면 품질향상을 위하여 적정 유형의 매트리스 추천 서비스 개발 필요 - 서비스명: 사용자 체형과 매트리스 사용 경험을 고려한 적정 유형 매트리스 추천 서비스 - 서비스 정의 : 고객이 자신의 성별, 키, 몸무게, 체압 등 사용자의 체형과 수면시간, 선호 경도 등 매트리스 사용 경험 정보를 기입하면 적정 유형*의 매트리스 추천이 되는 서비스 * 자사 매트리스 판매제품 중 대중적으로 가장 많이 판매된 유형의 매트리스를 기반으로 구성 ㅇ 해결하고자 하는 애로 기술 - 적정 유형 매트리스 추천 서비스를 위해 다양한 체형의 피실험자 대상으로 획득한 원천데이터(성별, 키, 몸무게, 체압, 매트리스별 만족도, 수면시간, 선호경도 등) 중 개발에 필요한 요인 확정 * 선행연구를 통해 사용자 체형과 개인특성의 키워드로 해당 요인들을 조사하고 데이터를 구축하였으나, 구축된 요인들이 실제 만족도와 유의한 요인인지 통계적 분석을 통해 검증이 필요 - 원천데이터 기반 적정 유형 매트리스 추천 서비스 알고리즘 개발 ㅇ 개발 서비스 내용 - 원천 데이터는 획득하였으나 알고리즘 개발을 위한 설문 요인 확정과 추천 알고리즘 개발 필요

지원의 필요성

ㅇ 지원타당성 - 인간의 삶에서 수면은 핵심적인 역할을 차지하며, 평균적으로 일상 생활의 약 30%를 차지 - 편안한 수면을 위해 직접적인 영향을 미치는 매트리스에 대한 최적의 선택이 중요하지만 잘못된 매트리스 선택은 근골격계 문제, 수면장애 등의 다양한 문제를 초래할 수 있음 - 기존에 개발된 타사의 서비스와 연구들은 개인의 압력분포, 체형 등의 요소를 고려하고 최적의 매트리스를 도출하는 것을 목표로 위와 같은 문제점을 해결하고자 함 - 그러나 최적의 매트리스 선택은 개인의 신체적 특성뿐만 아닌 개인의 매트리스 사용 경험*도 고려한 개발 필요 * 선호하는 매트리스의 경도, 선호하는 수면자세, 평소 수면시간 등 - 이전 타사 서비스, 연구와 같이 과학적인 근거가 있다 하더라도 매트리스 사용 경험과 같이 개인의 주관적인 편안함을 해치는 매트리스를 가용하는 것은 수면의 질을 저하시킬 수 있음 - 이에 따라 사용자의 체형과 매트리스 사전 경험에 따른 적정 유형 매트리스 선호를 파악할 수 있는 서비스 필요 - 또한 온라인 판매 수요 증가로 인해 온라인으로 침대를 구매하려는 고객들에게 수면 품질향상을 위하여 적정 유형의 매트리스 추천 서비스 개발 필요 ㅇ 지원 필요성 - 개인화된 추천의 중요성: 개인마다 체형과 수면 습관이 다르기 때문에, 일률적인 매트리스 추천은 효과적이지 못함에 따라, 각 요인을 고려한 맞춤형 추천 필요 - 주관적인 편안함의 고려: 기존의 서비스나 연구가 제공하는 추천이 과학적 근거를 바탕으로 하더라도 개인의 주관적인 편안함을 해치는 매트리스를 추천하는 경우 결과가 만족스럽지 않을 수 있음. 따라서 사용자의 매트리스 사용 경험, 즉 선호하는 매트리스의 경도, 선호하는 수면 자세, 평소 수면시간 등을 고려한 데이터가 중요 - 매트리스 선택의 중요성: 잘못된 매트리스 선택은 근골격계 문제, 수면 장애 등의 다양한 건강 문제를 초래할 수 있음. 오프라인 매장에서는 직접 체험을 통해 매트리스의 적합성을 확인할 수 있으나, 온라인 구매의 경우 체험이 불가함에 따라 사용자의 체형과 매트리스 경험에 근거한 맞춤형 추천이 중요 - 온라인 구매 시장의 증가: 최근 온라인에서의 매트리스 구매가 확대되고 있는 상황에서, 오프라인 매장을 방문하지 않고도 사용자에게 가장 적합한 매트리스를 찾을 수 있도록 도움을 주는 서비스의 필요성이 증가

데이터 활용도

o 애로기술지원 과정에서 데이터 관련 장비 활용 계획 - 수집된 원천데이터 기반 적정 유형 매트리스 추천 서비스 알고리즘 개발을 위한 장비 활용 (하이브리드 딥러닝 시스템) - 하이브리드 딥러닝 시스템을 활용하여 사용자의 다양한 데이터를 바탕으로 딥러닝 기반의 분석을 통해 적정 유형 매트리스 추천 서비스 알고리즘 개발 - 매트리스를 구매하러 온 사용자를 대상으로 계속해서 원천데이터를 획득할 예정이며, 획득한 데이터를 토대로 개발된 알고리즘의 정확도 검증 및 고도화 예정 - 온라인 서비스 이후, 리뷰단계에서도 추천 알고리즘에 대한 평가를 받으며 지속적으로 피드백 예정

기대효과(시장성 및 경제성)

o 애로기술지원 과정에서 데이터 관련 장비 활용 계획 - 수집된 원천데이터 기반 적정 유형 매트리스 추천 서비스 알고리즘 개발을 위한 장비 활용 (하이브리드 딥러닝 시스템) - 하이브리드 딥러닝 시스템을 활용하여 사용자의 다양한 데이터를 바탕으로 딥러닝 기반의 분석을 통해 적정 유형 매트리스 추천 서비스 알고리즘 개발 - 매트리스를 구매하러 온 사용자를 대상으로 계속해서 원천데이터를 획득할 예정이며, 획득한 데이터를 토대로 개발된 알고리즘의 정확도 검증 및 고도화 예정 - 온라인 서비스 이후, 리뷰단계에서도 추천 알고리즘에 대한 평가를 받으며 지속적으로 피드백 예정