Dorosee

광고와 배달을 넘어, 도시 안전망에 합류하는 배달로봇

Timeline

2025.07

Role

Product manager, Front-end

Leveraged

서비스 기획, CV 설계, UI/UX 디자인

Insight

거리에서 배달로봇을 발견하다.

어느 날 오후, 신사동 거리에서 광고를 단 배달로봇을 마주했습니다. 상용화된 기술이 도시를 달리는 장면보다 더 인상 깊었던 건, 이 로봇이 오직 상업적 용도로만 소비되고 있다는 사실이었습니다. “광고나 배달이 이 기술의 최선일까?”라는 의문이 들었습니다.

배달로봇은 도시의 물리적 네트워크 위를 이동하며 사람들과 지속적으로 조우합니다. 즉, 도로 위를 순환하며 인간과 상호작용하는 이동형 미디어입니다. 그렇다면 이 매체적 속성을 통해 사회적 가치를 확산할 수 있는 가능성이 존재하지 않을까요?

이 질문에서 ‘도로시’가 출발했습니다.

Redefine

배달로봇 재정의

배달로봇의 매체적 강점은 세 가지입니다. 반복적 접점, 이동성, 주목성. 옥외광고는 사람을 기다리고 모바일 알림은 일방향이지만, 배달로봇은 거리에서 매일 시민과 마주치는 양방향 매체입니다.

이 특성을 기반으로 도로시가 개입할 수 있는 사회적 공백을 탐색했습니다. 무단투기 감시처럼 일방적 단속이 아니라, 사람과 기술이 함께 개입하는 구조적 문제를 중심에 두었습니다.

15개 후보 아이디어를 두 축으로 평가했습니다. 사회적 임팩트와 도로시의 매체 속성 적합도. 매체 속성을 가장 직접 활용하면서 공공 영역의 구조적 공백을 메울 수 있는 세 영역을 최종 선택했습니다.

AI 접근성에서 취약계층이 소외되는 문제
거리의 응급상황 대응 지연 문제
실종자 정보 전달의 비효율성

Problem & Solution

1. AI 접근성 완화

공공기관의 AI 도입률은 65%에 달합니다(SPRi, 2024). 그러나 디지털 정보격차는 여전히 큽니다(NIA, 2024). 기술은 도입됐지만 ‘접촉면’이 부족합니다.

도로시는 이 간극을 거리 위에서 해소합니다. STT와 TTS 기반 음성 인터페이스와 디스플레이를 통해 시민이 로봇과 직접 대화하며 뉴스, 날씨, 공공정보를 조회할 수 있습니다. 안내 기기가 아니라 도시형 LLM 접근 허브로 작동합니다.

결과적으로 도로시는 기술의 ‘도입 속도’보다 ‘도달 범위’를 확장하며, AI가 시민의 일상 속에 녹아드는 물리적 지점을 제공합니다. 캐릭터 IP로서의 친근함은 이 접근 허들을 한 번 더 낮춥니다.

Problem & Solution

2. 거리의 응급상황 대응

국내 병원 밖 급성심장정지 환자 생존율은 9.2%에 그칩니다(질병관리청, 2024). 그 배경엔 골든타임 4분 내 AED 접근이 어려운 구조적 한계 가 있습니다.

도로시는 이를 도시형 이동 응급 인프라로 보완합니다. YOLOv8 기반 객체 탐지 모델을 적용해 쓰러짐 패턴을 95% 이상 정확도(Recall)로 감지합니다.

10초 이상 동작이 지속되면 응급 모드로 전환되어, 정보를 즉시 상황실에 전송하고 AED를 자동 개방합니다.

탐지에 머무르지 않고 AI가 도시 안전망의 능동적 구성원으로 작동함을 보입니다. 도로시는 주행 동선 위에서 시민과 마주치는 이동형 1차 대응자로 기능합니다.

Problem & Solution

3. 실종자 수색 지원

경찰청 통계 기준 2020~2023년 4년간 실종아동, 장애인, 치매환자 신고만 약 17만 8천 건. 하루 평균 약 122명이 사라집니다(e-나라지표). 주요 수색 매체인 재난문자의 시민 제보 발견율은 연도, 지역에 따라 30~38%에 머뭅니다(뉴시스, 2024).

제가 진행한 시민 대상 설문에서 응답자의 88%는 “실종문자를 열어보지 않거나 기억하지 못한다”고 답했습니다. 문자 기반 체계는 정보 전달의 마지막 1m를 넘지 못하고 있습니다.

도로시는 실종자 정보를 거리 위로 올립니다. 경보 발생 시 주행 로봇 디스플레이에 실종자 사진과 특징, 제보 QR을 자동으로 표시합니다.

QR을 스캔하면 React 기반 PWA로 연결되어 목격 정보를 즉시 등록할 수 있습니다.

이는 시민이 곧 탐색자가 되고, 로봇이 그 접점을 만드는 구조입니다. 실종경보 재난문자 발송 후 시민 제보로 발견된 비율이 30~38%인 만큼, 도로시는 물리적 노출과 참여 빈도를 극대화해 발견 확률을 높입니다.

Impact

기대효과

도로시 한 대는 하루 평균 12km를 주행하며^* 약 540명의 시민과 마주칩니다.^**이는 AI 접근성을 생활권으로 확장하고, 공공 데이터 전달의 마지막 단위를 완성하는 새로운 채널입니다.

1. AI 접근성:
기술의 문제는 ‘보급’이 아닌 ‘접근’입니다. 도로시는 도입된 기술이 닿지 못한 영역으로 직접 진입해, 공공성과 연결된 AI 접점을 만듭니다.
2. 응급 대응:
10초 내 자동 탐지와 신고 체계로, 수동 신고 중심의 구조를 능동형 AI 대응으로 전환합니다. 도시의 골든타임을 확보하는 한 축이 됩니다.
3. 실종자 수색:
시민 제보 중심 모델로 ‘정보 송출’에 머무르던 체계를 ‘참여형 탐색 플랫폼’으로 전환합니다.

광고나 배달이 이 기술의 최선일까. 처음의 질문에 도로시는 ‘아니다’로 답합니다. 무인이동체의 역할을 ‘배달부’에서 ‘조력자’로 다시 그린, 공공성과 기술이 만나는 방식에 대한 설계입니다.

* Boston Dynamics 순찰로봇 평균 운행거리

**커버면적 = 주행 거리 × 도로시 감지범위 = 12,000m × 3m = 36,000m² = 0.036km
마주치는 사람 수 = 유동인구 밀도 × 커버 면적 = 15,000명/km² (서울 인구밀도) × 0.036km² = 540명

Reflections

지난 해커톤을 회고하며

일정 관리의 균형

리드와 엔지니어 역할 병행으로 의사결정 속도가 지연된 구간이 있었습니다. 다음 프로젝트에선 의사결정 라인을 분리하고, 진행 로그를 협업 툴로 자동화해 리스크를 최소화하겠습니다.

제품의 중심 서사 정렬

세 가지 기능을 모두 담으면서 ‘배달로봇 캐릭터’ 정체성과 제품 메시지가 한 방향으로 모이지 못한 구간이 있었습니다. 다음에는 하나의 핵심 가치에 집중한 좁은 기능 설계로 브랜드와 기능을 정렬하겠습니다.

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