프로젝트 개요

프로젝트 요약:

우리 프로젝트는 고용 데이터를 활용해 장애인 맞춤형 직업 추천을 제공하는 Android 앱을 개발했습니다. 자동 머신러닝(AutoML)을 통해 연령, 거주지, 장애 유형과 정도를 고려해 적합한 일자리를 찾아줍니다. 또한 음성인식(STT)과 음성합성(TTS) 기능을 탑재해 다양한 의사소통 필요를 지원하며, 경험 공유를 위한 특화된 커뮤니티 플랫폼도 포함되어 있습니다. 텍스트-투-비디오(Text-To-Video) API를 통해 직무 설명 영상을 제공함으로써 사용자들이 역할을 보다 깊이 이해하고 몰입할 수 있도록 했습니다. 이 서비스는 장애인 고용 매칭을 최적화하고 직장 내 접근성을 높이는 데 기여하며, 장애인 고용 분야에서 의미 있는 진전을 이룹니다. 앱 개발 과정에서는 구체적인 비즈니스 모델 설계와 SWOT 분석을 통해 실제 서비스 준비에 만전을 기했습니다.

문제 인식

사회적 문제:

전체 인구 중 장애인 비율은 증가하고 있지만, 대한민국에서는 장애인 맞춤형 전용 애플리케이션이 전무한 상황입니다. 장애인 고용 지원 사업이 지속적으로 추진되고 있음에도 불구하고, 장애인의 취업 어려움은 여전합니다. 2017년부터 2019년까지 장애인 고용 관련 민원을 분석한 결과, 단순한 일자리 부족뿐만 아니라 적합한 일자리의 부재도 문제로 지적되고 있습니다. 일반 고용 시장에서는 장애인에게 적합한 직무가 매우 제한적이어서, 맞춤형 취업 지원 서비스의 필요성이 명확히 드러납니다.

혁신과 차별성

우리 프로젝트의 차별점:

우리 프로젝트는 AutoML을 활용해 장애인 근로자 데이터를 기반으로 높은 정확도의 맞춤형 직업 추천 시스템을 설계한 점에서 차별화됩니다. 또한, GPT를 통해 직무 설명 데이터를 전처리하고, Text-To-Video API 모델을 이용해 상세한 직무 영상 콘텐츠를 생성하는 혁신적인 방식을 도입했습니다. 이를 통해 기존의 텍스트 기반 시스템보다 직관적이고 접근성 높은 직무 설명 영상을 제공하여 장애인 사용자들의 구직 경험을 크게 향상시켰습니다. 더불어, 현실적인 사업 모델 설계를 통해 프로젝트의 실현 가능성도 높였습니다.

통찰과 개발

학습 과정:

우리 프로젝트에서는 다양한 학문 분야의 학생들이 힘을 모았지만, 초기에는 각기 다른 전문 지식으로 인해 소통에 어려움을 겪었습니다. 그러나 각자의 강점을 인정하고 협력하는 태도를 기르면서 이러한 장벽을 극복할 수 있었고, 그 결과 수준 높은 프로젝트를 완성할 수 있었습니다. 이 융합적 협력 경험은 단지 프로젝트 성과 향상에 그치지 않고, 구성원 각자가 서로의 전문 분야에서 새로운 통찰을 얻는 뜻깊은 기회가 되었습니다.

개발 과정:

우리 프로젝트는 Android Studio를 활용해 앱을 정교하게 개발했으며, AutoML과 머신러닝을 기반으로 맞춤형 직업 추천 엔진을 구축했습니다. 장애인 고용 데이터를 면밀히 분석하는 것으로 시작해, 고용 격차 문제를 해결하기 위한 앱 콘셉트를 설계했습니다. 텍스트-투-비디오(Text-To-Video) 기술을 활용해 직무 설명 영상을 제작하는 프로토타입을 개발했고, 반복적인 테스트와 개선 과정을 거쳐 완성도 높은 앱으로 다듬어 나갔습니다. 다학제적 팀원들이 민첩한(Agile) 개발 방식을 적용해 빠르게 프로토타입을 제작·검증·반복함으로써, 문제 해결에 초점을 맞춘 유연하고 사용자 중심적인 개발을 실현했습니다.