임산부를 위한 챗봇(1) 아이디어

   아이디어의 시작과 챗봇의 구현은 2018년에 랩실 식구들과 참여한 6회 K-Hackathon이다. 조산원에서 근무를 하고 있던 선배언니의 경험에서 우러나온 이 아이디어는 실제로 임산부들에게 도움이 되었으면 좋겠다는 생각으로 기획하고 개발을 진행했었다. 그래서 그런지 심사위원 분들에게 좋은 인상으로 남아 이 대회에서 좋은 결과를 얻었던 것 같다.

   임산부는 약 10개월이라는 기간 동안 수 많은 질문을 갖는다. 특정 시기에 하게 되는 검사들은 꼭 해야하는 것인지, 얼마인지에 대해 궁금한 것은 당연지사. 그러나 임신을 해보지 않은 나로서 이해가 되지 않는 것은(지난 해 이런저런 자료를 읽어 본 결과 이제는 조금 이해를 하게 된 것 같지만)  '막달인데요 마라탕 먹어도 될까요ㅠㅠ' 등의 사소한 것 까지 궁금해한다는 것이다.(결론적으로 크게 상관은 없고 매운 음식이 금기시 되는건 수유기였던 것 같은데...) 많은 임산부들이 비슷한 10개월을 보낸 만큼 궁금한 점은 실제로 많이 겹친다. 그러나 출산률의 저하로 산부인과의 폐업률이 매년 증가하는 가운데(2013년 - 223%, 통계청) 임산부들이 궁금증을 해소할 곳도 마땅치 않고 이마저도 수도권에 집중되어 있다.(2015, SBS뉴스) 그럴수록 산모들에게 더욱 필요한 것은 빠르고 정확한 전문가의 답변이라는 우리의 결론. 그렇게 해서 지난 해 초보부모를 위한 챗봇 '도담도담'이 탄생하게 되었다.

   그 때 이야기를 이렇게 다시 끄집어내는 이유는 산모들의 질문을 분석한 방법이 너무 허접했기 때문이다. 당시 Android(사실 Java도 못다루던 때였...핳), Google Firebase, MySQL, IBM Watson을 전혀 써본적 없는 우리가 직면한 문제는 데이터 분석이 아닌 돌아가는 어플을 만드는 것이었다. 그래서 당시 질문 목록을 만들기 위해 엑셀에서 필터를 걸며 몇 개의 질문이 있는지 그 숫자를 하나하나 세어 나간 것이다. 아이디어는 괜찮은데 만약 누군가가 어떻게 질문을 뽑았냐고 물어본다면 들려드릴 답변이 신뢰성이 떨어지는 것 같아 분석을 하고 싶어졌다. 때마침 학교에서 Introduction to Data Mining and Analasis를 배우고 있겠다, 네이버 Data Science Competition도 등록했겠다, 한국정보과학회에 학부 논문도 싣고 싶겠다해서 이 참에 이 분야 공부를 좀 해보고자 뛰어들었다. 퐁당~