프로젝트 제목
"스마트 서스테이너블 솔루션: 사용자 중심 AI를 통한 자원 순환 관리 플랫폼"
1. 프로젝트 개요
- 프로젝트 목적: 일회용 플라스틱 컵 사용의 문제를 해결하고, 지속 가능한 다회용 컵 관리 솔루션을 제공하여 환경 보호에 기여합니다. AI와 머신러닝 기술을 활용해 컵 회수 및 운영을 스마트하게 관리하고, 사용자에게 맞춤형 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
- 개발 기간: 24개월 (1단계: 프로토타입 개발, 2단계: 파일럿 프로그램 운영, 3단계: 상용화 및 전국 확산)
2. 시장 분석 및 기술적 필요성
- 시장 현황:
- 일회용 플라스틱 사용의 문제: 연간 전 세계에서 사용되는 일회용 플라스틱 컵은 약 2,500억 개에 달하며, 그중 상당수가 해양으로 유입되어 환경을 오염시키고 있습니다.
- 법적 규제와 인센티브: 여러 국가에서 일회용 플라스틱 규제를 강화하고 있으며, 다회용기 사용을 촉진하기 위한 인센티브 프로그램이 확산되고 있습니다.
- 다회용기 솔루션 필요성: 소비자들의 환경에 대한 인식 변화와 더불어, 지속 가능한 제품을 찾는 수요가 급격히 증가하고 있습니다.
- 기술적 필요성:
- RFID와 머신러닝 기술 활용: 기존의 다회용기 시스템은 사용 추적 및 회수 과정에서 비효율적이며, 사용자 경험을 향상시키기 위해 스마트한 기술 도입이 필요합니다.
- 데이터 기반 의사결정: 가트너에 따르면, 2026년까지 합성 데이터를 활용한 AI 모델의 비율이 실제 데이터를 활용한 모델을 초과할 것으로 예측되어 데이터 기반의 운영과 의사결정이 필수적입니다【127†source】.
3. 문제 정의 및 해결 방안
- 현재 문제점:
- 일회용 플라스틱의 남용: 연간 수백억 개의 일회용 플라스틱 컵이 사용되며, 대부분이 제대로 재활용되지 않고 환경에 악영향을 미치고 있습니다.
- 회수 및 세척의 번거로움: 사용자들은 다회용기를 반납하거나 세척하는 데 번거로움을 느껴 사용을 꺼리며, 이는 다회용기 사용 확산을 저해하고 있습니다.
- 사용자 경험 부족: 기존의 다회용기 서비스는 사용자 맞춤형 경험을 제공하지 못해 리텐션율이 낮습니다.
- 해결 방안:
- RFID 기반 자동 추적 시스템:
- 다회용 컵에 RFID 칩을 부착하여 사용 및 반납 시 자동으로 추적하고 관리합니다. 대여기 및 회수함에 설치된 RFID 리더기를 통해 실시간 데이터 수집 및 반납 기록을 관리하여 운영 효율성을 높입니다.
- 머신러닝 기반 사용자 맞춤형 서비스:
- 머신러닝을 통해 사용자 데이터를 분석하고, 반납 지연 가능성을 예측하여 맞춤형 알림을 제공합니다. 예측된 결과에 따라 반납 지연 가능성이 높은 사용자에게는 더 자주 알림을 발송하여 반납율을 높입니다.
- 카드 자동 결제 시스템:
- 회원가입 시 카드 정보를 입력받아, 대여 후 14일 이상 컵을 반납하지 않을 경우 자동으로 비용이 청구됩니다. 이를 통해 사용자들이 반납 기한을 지키도록 유도하고 회수율을 높이는 효과를 기대할 수 있습니다.
- 사용자 경험 중심의 모바일 앱 운영:
- 3D 시각적 인터페이스: 테슬라 앱처럼 컵의 상태를 3D로 시각적으로 확인할 수 있는 인터페이스를 제공하여 사용자의 흥미를 유도하고, 자신이 사용하는 컵의 위치와 상태를 쉽게 확인할 수 있습니다.
- 실시간 회수함 정보 제공: 앱을 통해 가장 가까운 회수함의 위치와 적재 가능 여부를 실시간으로 확인할 수 있으며, AI가 최적의 반납 장소를 제안합니다.
- 친환경 회수함 운영
- 전기공급형 회수함: 실내에서 쓰는 회수함으로 전기를 공급하여 회수함을 운영합니다.
- 태양광 패널 및 ESS 적용: 자급자족형 회수함을 설계하여 외부 전력 의존성을 줄이고, 지속 가능한 에너지원으로 운영될 수 있도록 합니다.
- 신용 리스크 관리 및 반납 보증 시스템:
- 머신러닝을 통해 사용자별 신용 리스크를 평가하고, 반납 지연 가능성이 높은 사용자는 카드 자동 결제 기능을 통해 리스크를 관리합니다.
4. 연구개발 목표 및 기술 개요
- 연구개발 목표:
- 스마트한 다회용 컵 관리: RFID와 머신러닝을 통해 자동 추적 및 반납 유도.
- 친환경 회수함 개발 2종: 태양광 패널과 ESS를 통해 외부 운영 가능.
- 사용자 경험 혁신: 테슬라와 유사한 3D 시각적 인터페이스를 제공하여 사용자 참여를 유도.
- 핵심 기술 요소:
- RFID 시스템: 실시간으로 컵 사용 및 반납 상황을 추적합니다.
- 머신러닝 기반 사용자 맞춤형 알림: 사용자 데이터를 기반으로 반납 지연 가능성을 예측하고, 최적의 반납 시간과 장소를 추천합니다.
- AI 기반 운영 효율화: 회수함 상태를 실시간 모니터링하고, 회수 및 세척 스케줄을 최적화합니다.
5. 연구개발 추진 전략 및 방법론
- 1단계: 설계 및 프로토타입 개발 (1~6개월):
- 회수함 설계 (전기형 및 태양광형) 및 앱 초기 설계.
- 초기 데이터 수집 및 분석을 통해 머신러닝 모델 학습 준비.
- 2단계: 파일럿 프로그램 운영 (7~12개월):
- 주요 카페와 협력하여 파일럿 운영을 진행하며, 사용자 데이터를 수집하여 머신러닝 모델의 성능을 최적화합니다.
- 테슬라와 유사한 사용자 경험을 제공하는 3D 앱 UI 테스트 및 피드백 반영.
- 3단계: 상용화 및 확장 (13~24개월):
- 전국적으로 시스템을 확장하고, AI 기반 반납 최적화 및 운영 효율화를 통한 서비스 고도화.
6. 기술적 차별성 및 경쟁 우위