사람을 위한 사물인터넷과 웨어러블 기기는 이미 많이 개발됐습니다. 떠오르는 시장은 고양이용이죠. 🐱 Pragma Conference 2015에서 Sally Shepard는 효율적으로 고양이를 위한 하드웨어 프로토타입을 개발하고 사용자 테스트를 하는 방법을 보여줬습니다.

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고양이용 웨어러블을 개발하는 이유 (1:35)

저는 첫 SDK 버전부터 iOS를 개발해 왔습니다. 여러 앱과 에이전시, 내부 팀에서 일해 왔으며 모바일 팀 운영 경력과 계약 완수 및 컨설팅 경험이 있습니다. 작년에 제가 몸담고 있던 회사가 인원 감축을 할 때 저는 자발적으로 퇴사했고 Facebook에서 주최한 London의 모바일 포럼에서 웨어러블에 대한 강연을 들었습니다. 제 배경은 소프트웨어 개발이었지만 저는 항상 하드웨어에 관심이 있었기 때문에 입사 대신 독립개발자가 되어서 아두이노 기반의 프로젝트를 진행하였습니다. 그중 하나가 고양이를 위한 프로젝트였죠. 🐱

고양이 웨어러블을 사용해서 뭔가 의미있는 것을 만들고 싶었습니다. 인상 깊은 제품을 만들기 위해 고양이의 니즈가 무엇인지 부터 확인했습니다. 그 결과 55%의 고양이가 비만이거나 과다비만임을 파악했죠. 세계적으로 2~3억 마리의 반려 고양이가 있으므로 1.1억에서 1.65억 정도의 비만 고양이가 있는 셈입니다. 다이어트와 운동이라는 두 요소가 고양이 비만의 잠재적 원인이었습니다. 새로운 고양이 사료를 만드는 것에는 관심이 없었기 때문에 두 번째 원인인 운동에 초점을 맞추기로 했습니다.

고양이용 웨어러블: 요구 사항 조사 (8:46)

프로토타입을 만들기 위해 시스템이 충족해야 할 사항은 1) 고양이의 활동 추적 2) 목걸이 등 고양이 착용 가능 용품 3) 장난감 등 고양이 활동 촉진 방법의 세 가지였습니다. 데이터를 수집해서 클라우드로 전송하고 정량화해서 결과를 보여줄 수 있어야 했죠. 이를 위해서는 앱이 필요했습니다. 이 시스템에서는 고양이와 장난감에 목걸이를 달아서 서로 통신할 수 있도록 했습니다. 또한 “brain”과도 정보를 주고받을 수 있습니다. “brain”은 데이터를 클라우드로 보내고 앱은 클라우드로부터 데이터를 받습니다. 목걸이는 고양이의 활동을 추적합니다. 고양이가 너무 오래 움직이지 않으면 장난감이 켜지고 주위를 돌면서 소리를 냅니다. 고양이가 장난감으로 놀기 시작하면 장난감은 행동 양식을 바꿔서 고양이가 더 움직이도록 합니다.

현존 시장 현황 (10:30)

사람들은 반려동물에 많은 돈을 씁니다. 강아지 용품 시장에는 웨어러블 기기들이 많지만, 고양이용은 많이 없습니다. 그래서 고양이들이 좋아하면서 활용할 수 있는 기기를 개발하고 싶었습니다. 😻

프로토타이핑 (12:17)

우선 린 프로토타입(lean prototype)을 만들기 위해 빠른 시간 내에 값싼 프로토타입을 개발하려는 목표를 세웠습니다. 제가 만든 다이어그램을 살펴보면서 하드웨어, 앱, 클라우드 중 어떤 부분부터 집중할지 고민한 끝에 주인에게 더 효용이 있어 보이는 앱과 클라우드 보다는 고양이가 좋아할지가 중요한 하드웨어를 먼저 개발하기로 했습니다. 고양이 데이터를 업로드하고 주인에게 넘겨주는 역할인 “brain”은 다음에 작업하기로 했습니다. 목걸이를 먼저 만들지 장난감을 만들지 결정하는 단계에서는 두 기기가 함께 작동할 수 있도록 같이 만들기로 결정했습니다.

목걸이 개발 (13:54)

간단한 프로토타입 목걸이를 개발하기 위해 Fitbit 사용을 고려했지만 사람 보행 기록용안 Fitbit을 고양이 발걸음에 적용할 수는 없었습니다. Apple Watch도 시도해 봤지만 제 고양이가 싫어하더군요. 움직임을 추적하고 그 데이터를 보내야 하므로 원본 가속도 데이터와 블루투스에 접근해야 했습니다. 너무 큰 것이 문제였던 아두이노를 포기하고, Swift가 아닌 Objective-C 이지만 iOS SDK를 지원하고 기능이 많은 샘플 앱을 제공하는 MetaWear board로 대체하기로 했습니다. 모든 센서 데이터에 접근해서 데이터를 응용할 수 있는 단계에 이르자, 컴퓨터에 연결할 필요 없이 목걸이로부터 데이터를 모아줄 임시 “brain”이 필요해졌습니다. 이를 위해 iPhone과 MetaWear 앱을 사용해서 보드로부터 데이터를 수집했습니다. 제 고양이에게 목걸이를 착용시켜서 익숙해지자 린 방식으로 전도 테이프를 적용했습니다. 보드를 정전기 방지 봉투에 넣어서 목걸이에 테이프로 부착했죠. 목걸이의 데이터를 앱으로 실시간 스트리밍 하도록 이전과 같은 앱을 사용했습니다. 이로써 데이터를 보내는 기본 목걸이와 데이터를 받을 수 있는 시스템이 완성되었습니다.

장난감 개발 (17:29)

목걸이에 MetaWear를 사용하므로 자연스럽게 장난감에도 MetaWear를 적용했습니다. 3D 프린터로 제작한 MetaWear 보드 케이스는 쉽게 구할 수 있었지만 고양이 장난감으로 사용할 수는 없었죠. 그러다가 열어서 안에 보드를 넣을 수 있는 플라스틱 달걀과 구멍이 뚫린 공을 Amazon에서 구했습니다. 이제 데이터를 추적하는 목걸이와 몇 가지 명령을 수행할 수 있는 장난감이 마련됐습니다. 폰은 이 데이터를 수동으로 수집할 수 있었고요. 그다음 자동으로 이를 트리거할 “brain”을 개발했습니다. 그러나 사람 보행과 고양이 발걸음은 다르므로 가속도 데이터를 필터링해서 고양이 발걸음처럼 보이게 해주는 필터가 필요했죠. 그래서 원본 데이터와 원본 가속도 데이터를 검토하고 명료한 데이터를 얻기 위해 여러 가지 필터를 적용해 봤습니다.

원본 데이터와 데이터량 (20:27)

원본 데이터는 흥미로웠지만, 고양이는 잠자는 것 외에도 많은 행동을 하므로 상황을 파악해야 했습니다. 걷기, 뛰기, 놀기, 점프하기, 그루밍 등 고양이의 행동을 목록에 적고 앱으로 고양이의 행동을 추적했습니다. iPhone 앱에 버튼을 만들어 두고 제 고양이의 행동에 따라 버튼을 눌러서 가속도 데이터에 다른 매개 변수를 더하도록 했습니다. 이후에 고양이의 걸음이나 점프, 잠자기가 어떤 것의 조합으로 이뤄지는지 확인하는 것과 같이 활동 타입에 따라 데이터를 확인해서 그 정보로 앱을 업데이트했습니다.

많은 데이터와 Kinect에 의한 시간 낭비 (21:30)

골격을 볼 수 있고 고양이의 행동을 녹화할 수 있으며 알림을 주고 데이터를 비교할 수도 있는 Kinect를 적용하기로 마음먹고 Mac에서 Kinect를 사용해 보려다가 이틀을 허비했습니다. 결국 Surface Pro로 바꿔서 적용해봤는데 고양이 골격은 지원하지 않더군요. 그래서 여러 고양이로 사용자 테스트를 하기로 했습니다. 과거에 사람들에게 사용자 테스트를 해본 경험이 있는데, 사람의 경우 표정이나 몸짓으로 호불호를 파악하기 쉬웠습니다. 그러나 오묘한 생명체인 고양이에게 사용자 테스트를 하는 것은 어려웠죠. 그 의도를 파악하기도 힘들었고 테스트에 관심도 없으니까요. 사람을 대상으로 할 때보다 시간도 많이 들고 도전적인 일이었습니다.

향후 개발 계획 (24:34)

더 스마트한 장난감: 구멍이 뚫린 공과 달걀 장난감으로 프로토타이핑을 하는 것은 한계가 있었습니다. 고양이의 움직임이나 고양이와의 거리에 더 잘 반응하고 행동 양식이 바뀌는 장난감을 개발하고 싶습니다. 고양이 장난감 개발의 어려움은 고양이가 이를 좋아할지 전혀 예측할 수 없다는 점이므로 “brain”을 사용해서 장난감의 효율성을 측정하도록 할 계획입니다. 고양이가 반응하지 않으면 고양이가 좋아하는 움직임을 찾을 때까지 행동 양식을 바꿔나갈 수 있을 겁니다.

목걸이 개선: 고양이는 여러 종류의 목걸이를 착용할 수 있지만, 충전을 위해 목걸이를 벗기는 경우 등을 고려하면 모든 목걸이가 추적기일 필요는 없습니다. 목걸이에서 블루투스 연결이 되므로 고양이 식기나 작은 상자같은 곳에 비컨 을 적용하면 고양이의 전반적인 건강과 행동을 더욱 잘 파악할 수 있을 것 같습니다.

더 많은 행동 추적 기능: 더 많은 고양이와 테스트해서 추적할 수 있는 행동을 넓히려 합니다. 🐱🐱🐱🐱🐱🐱🐱

제품화, 팀원 충원과 네이밍: 프로토타입을 넘어서서 사람들이 구입할 수 있는 제품으로 발전시키고 싶습니다. 11월 말에는 Kickstarter에 이 제품을 올릴 계획입니다. 팀원 충원과 멋진 네이밍도 필요합니다. 제가 정말 사랑하는 이 프로젝트가 다음 단계로 넘어가길 고대하고 있습니다.

필요 없는 것을 간소화해가는 개선 (28:20)

하드웨어적인 접근을 꼭 굉장한 과업처럼 여길 필요는 없습니다. 본인이 가지고 있는 스킬을 활용하세요. 저는 새로운 언어를 배우기 싫어서 iOS SDK를 사용하는 MetaWear를 골랐습니다. 이미 알고 있는 자원을 활용할 수 있는 솔루션을 확정하면 특정 기능의 하드웨어 개발에 더욱 집중할 수 있습니다.

린 프로토타이핑이 핵심입니다. 린 프로토타입은 필요 없는 것을 간소화하는 방법이지만 더욱 더 간소화해서 개선할 수 있는 여지가 있습니다. 아직 웨어러블과 사물 인터넷은 비교적 초기 단계이므로 실제 문제를 풀기까지 여러 시도를 해보고, 사람들이 우습게 여긴다고 걱정하지 마세요.