디지털 사이니지 산업군별 효과측정을 위한 AI 기술 - II

디지털 사이니지 vs 디지털 옥외광고 효과 측정 블로그에서 효과측정 목적과 측정 방법 및 지표 차이를 제시하였다. AI와 디지털 사이니지 관련 글에서 AI에 대한 기본적인 내용을 정리하면서, 디지털 사이니지에 적용가능한 내용을 포괄적으로 정리했다.
이번 글에서는 디지털 사이니지가 적용 산업군 별로 효과 측정 요소와 지표를 기준으로 AI 기술 적용 내용을 정리해 보았다. 이를 통해 좀 더 실질적으로 해당 기술이 디지털 사이니지 고객 산업군에서 어떻게 활용할 수 있는 지를 파악할 수 있을 것이다. 본 글은 기획 (서비스, 마케팅, 사업) 업무 하는 분들에게 도움이 될 것이다. 그리고 디지털 사이니지에 AI 기술을 적용하고자 하는 초급 데이터 엔지니어에게 참고가 될 수 있을 거라 생각한다. 내용을 정리 기록하는 필자의 경우는 기획자 입장에서 본 글을 정리해가고 있다.
 

 
5. 기업 환경
기업 환경에서 디지털 사이니지 효과 측정의 주요 목적은 내부 커뮤니케이션 효율성 향상과 업무 생산성 증대에 있다. 사내 커뮤니케이션 보드와 정보 디스플레이를 통해 전달되는 회사 공지사항, 실시간 뉴스, 성과 지표 등이 직원들의 정보 인지도와 업무 참여도에 미치는 영향을 평가한다. 회의실 예약 시스템과 방문객 안내 키오스크가 공간 활용 최적화와 운영 효율성 향상에 어떤 기여를 하는지 분석하며, 디지털 정보 제공 시스템이 직원 만족도와 조직 문화 개선에 미치는 효과를 측정하고자 한다. 또한 디지털 솔루션 도입을 통한 페이퍼리스 환경 구축이 비용 절감과 환경 지속가능성에 기여하는 정도를 평가하는 것도 중요한 목적이다.
 
주요 요소 분석 목적 적용 가능한 AI 기술

공지사항 전달 효과	정보 인지도 및 직원 반응 분석	자연어 처리 + 시청 분석 AI・Transformer 기반 문서 요약, 키워드 강조・CNN + RNN → 시청 시간, 시선 추적 분석 클러스터링: 반응 유형별 직원 그룹 분류
회의실 예약 시스템 이용률	공간 사용 최적화	강화학습 (Reinforcement Learning)・Policy Gradient → 예약 분산 최적화 시계열 예측 (LSTM)・요일/시간별 이용 패턴 예측
방문객 안내 키오스크 사용 빈도	고객 응대 효율 향상	Computer Vision + 사용자 행동 분석・비전 AI(CNN) + Self-supervised Learning・UI 반응 패턴 기반 UX 개선

 
주요 지표 설명 활용 AI 기술

사내 게시판 시청률	정보 도달률 및 몰입도 측정	・CNN + Transformer 기반 시선 분석・GNN (사무실 내 위치/동선 기반 시청 예측)
회의실 예약 성공률	공간 자원의 효율적 배분 평가	・LSTM 기반 회의실 수요 예측・강화학습 기반 자동 재조정 시스템
직원 참여도	공지 확인, 설문 응답, 이벤트 참여율	・분류(Classification) + 클러스터링 → 참여 유형 분석・Autoencoder 기반 비정형 반응 탐지
방문객 안내 키오스크 사용 빈도	무인 서비스 수용도 및 효율성	・영상 기반 행동 분석 (CNN)・UX 기반 강화학습 → 안내 콘텐츠 최적화

 
6. 공공기관 및 교육 기관 
공공기관과 교육 분야에서는 디지털 사이니지를 통한 정보 접근성 향상과 서비스 품질 개선 효과를 측정하는 데 중점을 둔다. 디지털 게시판과 안내 시스템이 민원 처리 효율성과 시민/학생 만족도 향상에 미치는 영향을 평가하며, 복잡한 행정 절차나 교육 정보를 보다 이해하기 쉽게 전달함으로써 얻어지는 효과를 분석한다. 캠퍼스 내 디지털 길안내 시스템이 방문객과 신입생들의 길 찾기 경험 개선에 기여하는 정도를 측정하고, 인터랙티브 학습 콘텐츠가 학생들의 학습 참여도와 성취도 향상에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 공공서비스 디지털화를 통한 행정 비용 절감과 자원 효율성 증대 효과를 측정하는 것 또한 중요한 목적이다.
 
주요 요소 목적 적용 가능한 AI 기술

디지털 게시판 시청률	정보 접근성과 이해도 향상 측정	딥러닝 기반 시청 분석・CNN: 시선 및 반응 분석・Transformer: 중요 정보 요약 및 우선 순위 조정 클러스터링: 이용자 특성에 따른 반응 유형 분류
공공 서비스 이용률	민원 처리 효율성 및 서비스 접근성 분석	강화학습 (Reinforcement Learning)・정책 기반 (Policy Gradient): 민원 흐름 최적화회귀 + 트리 기반 알고리즘・대기시간 단축 예측 및 리소스 배분
교육 콘텐츠 소비 패턴	학습 참여도 및 이해도 향상 평가	자기지도학습(Self-supervised Learning)・비정형 콘텐츠 활용 분석 RNN/LSTM + Transformer・학습 진도 및 성취도 예측

 
주요 지표 설명 활용 AI 기술

공지사항 시청률	정보 전달 성공률 평가	・CNN 기반 시청 분석・Transformer 기반 관심 키워드 추출
민원 처리 대기시간 단축 효과	업무 흐름 효율성 측정	・XGBoost + 강화학습으로 프로세스 개선 시뮬레이션・시계열 예측으로 혼잡 시간 예보
학생 길안내 키오스크 사용 횟수	UX/UI 유용성 평가	・강화학습 기반 안내 UI 최적화・클러스터링 기반 사용자 유형별 경로 추천
공공서비스 만족도	서비스 질 평가	・설문 결과 분류(Classification)・NLP 기반 만족도 분석 (Transformer 기반 감성 분석)

 
7. 의료 분야
의료 분야에서 디지털 사이니지 효과 측정의 주된 목적은 환자 경험 개선과 의료진 업무 효율성 향상에 있다. 병원 안내 키오스크와 대기열 관리 시스템이 환자의 병원 내 이동 편의성과 대기 시간 인식에 미치는 영향을 평가하며, 건강 정보 디스플레이를 통한 교육적 콘텐츠 제공이 환자의 건강 인식 개선과 치료 순응도 향상에 기여하는 정도를 측정한다. 또한 디지털 사이니지를 통한 의료 절차 안내가 환자 불안감 감소와 전반적인 만족도 향상에 미치는 효과를 분석하고, 의료진을 위한 정보 시스템이 의료 서비스 제공 효율성과 정확성 향상에 어떤 영향을 주는지 평가하고자 한다. 궁극적으로는 디지털 솔루션 도입이 의료 서비스 품질 향상과 비용 효율성 개선에 미치는 종합적인 영향을 측정하는 것을 목표로 한다.
 
주요 요소 목적 적용 가능한 AI 기술

안내 키오스크 사용률	병원 내 이동 효율성과 사용자 경험 개선	강화학습 (Reinforcement Learning)・Policy Gradient 기반 안내 경로 최적화클러스터링 (Unsupervised Learning)・환자 유형별 사용 경로 분석
건강 정보 콘텐츠 조회수	정보 전달력 및 건강 인식 향상	Transformer 기반 NLP・질병별 문서 요약, 시청 대상자 맞춤 콘텐츠 구성 Self-supervised Learning・콘텐츠 소비 패턴 분석 및 개인화 추천
무인 접수 시스템 이용 빈도	비대면 서비스 활용률 및 접수 대기 개선	시계열 예측 (RNN, LSTM)・접수량 예측 및 부하 분산 Computer Vision + 행동 분석・사용 흐름 분석 및 UI 개선 피드백 생성

 
주요 지표 설명 활용 AI 기술

환자 대기시간 감소율	진료 흐름 최적화	・XGBoost 기반 대기시간 예측・강화학습으로 프로세스 자동 조정
건강정보 콘텐츠 조회수	건강 인식 변화 추적	・Transformer 기반 콘텐츠 요약・클러스터링 기반 시청자 반응 분석
무인 접수 시스템 활용률	서비스 디지털화 성과 지표	・LSTM 기반 예측・Autoencoder 기반 이상 사용자 흐름 탐지
병원 내부 길안내 정확도	길찾기 효율성	・강화학습 기반 경로 추천 시스템・GNN 기반 공간 네트워크 최적화

 

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디지털 옥외 미디어 서비스  플랫폼

(주)엠앤엠네트웍스 CEO & 공공미디어 디렉터  김성원  

 e-Mail : sungwon.kim@mnmnetworks.com

 

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