Dorosee

공익에 기여하는 배달로봇, 도로시

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 질문이 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 문제의식에서 ‘도로시’ 프로젝트가 출발했습니다.

Redefine

배달로봇 재정의

‘배달로봇’의 본질적 강점은 세 가지였습니다. 반복적 접점, 이동성, 주목성. 하나의 매체가 이 세 가지를 동시에 갖는 것은 전례 없는 물리적 도달력입니다.

이 특성을 기반으로 도로시가 개입할 수 있는 사회적 공백을 탐색했습니다. 무단투기나 흡연 단속처럼 단순 감시에 머무르지 않고, 사람과 기술이 함께 개입할 수 있는 구조적 문제를 중심에 두었습니다.

최종적으로 정의한 세 가지 영역은 다음과 같습니다.

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

Problem & Solution

1. AI 접근성 완화

공공기관의 AI 도입률은 60%를 넘었지만, 취약계층의 AI 접근률은 20%에 불과합니다. 과기부의 취약계층 대상 AI 기초 교육 정원 달성률 또한 2%로 낮습니다. 기술은 도입되었지만 ‘접촉면’이 부족한 것입니다.

도로시는 이 간극을 거리 위에서 해소합니다. STT/TTS 기반 음성 인터페이스와 디스플레이를 통해 시민이 로봇과 직접 대화하며 뉴스·날씨·공공정보를 조회할 수 있습니다. 이는 단순한 안내 기기가 아닌 도시형 LLM 접근 허브로 작동합니다.

결과적으로 도로시는 기술의 ‘도입 속도’보다 ‘도달 범위’를 확장하며, AI가 시민의 일상 속에 녹아드는 물리적 지점을 제공합니다. 동시에 캐릭터 IP로서의 정체성을 강화해, 지상형 무인이동체 시장의 새로운 서사를 만듭니다.

Problem & Solution

2. 거리의 응급상황 대응

국내 심정지 생존율은 9.5%에 불과합니다. 골든타임 4분 내 AED 접근이 어려운 구조적 한계 때문입니다.

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, 위치·영상 정보를 즉시 상황실에 전송하고 AED를 자동 개방합니다.

이 시스템은 ‘탐지’에 머무르지 않고, AI가 도시 안전망의 능동적 구성원으로 작동함을 증명합니다. 도로시는 결국 도시 어디에서나 가장 먼저 반응하는 응급 조력자로 기능합니다.

Problem & Solution

3. 실종자 수색 지원

최근 4년간 국내 실종신고는 28만 건을 넘었습니다. 치매 환자, 장애인, 아동 등 하루 127명이 사라집니다. 그러나 주요 수색 매체인 재난문자는 실종자 10명 중 3명에게만 효과가 있습니다.

구글 폼 설문조사에 응답한 시민의 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. 전체 실종자 발견의 30%가 시민 제보에서 기인한다는 통계처럼, 도로시는 물리적 노출과 참여 빈도를 극대화해 실종자 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:
AI 도입률이 60%를 넘은 지금, 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 탐지·신고 체계를 통해 사건당 평균 8,000만 원의 사회적 비용을 절감합니다. 수동 신고 중심의 구조를 능동형 AI 대응 시스템으로 전환하여, 도시의 골든타임을 확보합니다.
3. 실종자 수색:
시민 제보 중심 모델을 활용해 장기 실종 1건당 최대 5억 원의 간접비를 절감할 수 있습니다. 도로시는 ‘정보 송출’에 머무르지 않고 ‘참여형 탐색 플랫폼’으로 전환합니다.

도로시는 도시 속 무인이동체의 역할을 ‘배달부’ 아닌 ‘조력자’로 재정의합니다. 기술의 발전보다, AI와 무인이동체가 어떻게 공공성과 맞닿을 수 있는가를 설계한 프로젝트입니다.

* 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 탑재하며 ‘배달로봇 캐릭터’아이덴티티와 제품 내러티브에 갭이 있었습니다. 다음에는 하나의 핵심 가치에 집중한 버티컬 기능 설계로 브랜드와 기능을 통합하겠습니다.

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