SUNGJUN IM PORTFOLIO / 2026

현명한 답을 내리기 전에
정확한 질문부터

“왜?”에서 시작해
“데이터”로 고객의 맥락을 읽고
“새로운 기획”으로 연결하는 임성준입니다.

질문은 깊게
전달은 명료하게

판단은 데이터와 고객의 맥락을 확인하는 데서 시작합니다.
협업은 다음 사람이 바로 실행할 수 있게 전달하는 일입니다.

TOOLS IN PRACTICE

공통 도구
  • ChatGPT
  • Claude

데이터 분석

흩어진 정보에서 판단의 근거를 찾습니다

  • Python
  • Excel
데이터 수집·정제 · 분석 · 반복 작업 자동화

구현·개발

기획한 기능을 작동하는 화면으로 옮깁니다

  • Codex
  • Figma
프로토타입 · 프론트엔드 구현 · 코드 검토

구조화·문서화

복잡한 생각을 읽히는 문서로 정리합니다

  • PowerPoint
  • Word
기획안 구성 · 요구사항 정리 · 발표자료 제작

협업·조율

함께 일할 기준과 진행 상황을 공유합니다

  • Notion
  • Excel
  • FigJam
일정·업무 관리 · 회고 · 전달 기준 정리
01 / QUESTION

가전 자체가 더 조용해진다면
저소음화 서비스는 어떤 가치를 줄까?

팀의 출발점은 소음 민감자의 일정·루틴에 맞춰 가전 모드와 소음을 조절하는 서비스였습니다.
하지만, 저는 이 방향이 실제 생활에서 줄 수 있는 가치를 다시 찾자고 말했습니다.

팀이 제안한 방향

소음 민감자의 루틴에 맞춘 저소음화

하루 일정·루틴가전 모드 변경소음 조절
내가 짚은 현실적인 제약
공간

집이라는 한정된 공간

소음 조절만으로 생활 속 불편을
얼마나 해소할 수 있을까?

효율

가전은 제 역할도 해야 한다

소음을 낮추면서 가전의 효율도
함께 유지할 수 있을까?

여기에 더해

가전 자체의 저소음 기술도 계속 발전하고 있었습니다.

나의 질문

가전이 점점 조용해지는 상황에서,
‘소음을 더 줄이는 서비스’만으로
새로운 가치를 만들 수 있을까?

02 / ANALYSIS

소리가 줄어든 뒤에도
불편이 남는 일상을 찾았습니다

제가 제안한 관점으로 팀과 고객 발화를 분석해 청각 과민 ASD 아동에 주목했습니다.
소음 자체를 넘어, 보호자가 원인을 찾고 대응·기록을 반복하는 부담을 발견했습니다.

1차 · 고객 탐색

약 590만 → 약 48만

수집 데이터 → 유효 분석 데이터

가전·소음·과민 관련 주제 확인
2차 · 생활 맥락 분석

73,651건

타깃·생활 커뮤니티와 블로그 교차 분석

소리 자극과 일상 반응의 관계 탐색
분석에서 드러난 인사이트

가전이 조용해져도,
보호자가 계속 해야 하는 일

01관찰

아이의 반응을 살핌

02추정

원인 소리를 찾음

03대응

가전·환경을 조정

04기록

다음 대응을 위해 남김

겹치는 소리와 개인별 반응, 소음 수치만으로는 대응 기준을 세우기 어려웠습니다.

03 / DECISION

줄여야 할 것은
보호자의 반복 관리 부담이었습니다

저는 분석에서 드러난 관찰·원인 추정·대응·기록의 부담을 하나의 문제로 묶었습니다.
이후 소음 자체를 줄이는 기능에서, 소리와 반응의 관계를 남기고 다음 대응을 돕는 서비스로 방향을 구체화했습니다.

구체화한 문제

관찰과 대응은 반복되지만,
다음 판단의 객관적 근거로 쌓이지 않는다

원인 추정의 부담소음과 반응을 함께 기록

무슨 소리에 어떻게 반응했는지 연결

매번 다시 하는 대응이력과 패턴을 보여주기

누적 정보로 다음 대응을 준비

생활 편의와 감각 부담상황에 맞는 환경 조율

무조건 끄기보다 조정할 기준 제공

최종 판단ASD 아동 보호자의 반복 관리 부담을 줄이는 AI Home 솔루션

가전·환경 조율로 개입할 수 있는 문제에 집중

04 / DESIGN

아이의 감각을 이해하고,
집이 먼저 반응하는 가전 소음 케어 솔루션

아이의 반응과 가전 소음을 함께 분석해 가전 동작을 조절하고, 보호자에게 반응 기록과 리포트를 제공하는 소음 케어 서비스입니다.

HEAR:O — AI HOME 기반 가전 소음 케어 솔루션 메인 포스터
HOW HEAR:O WORKS

아이의 반응과 집 안의 소리를 연결해 생활환경을 조율합니다

HEAR:O TAG
01 / 아이의 반응
HEAR:O TAG

아이의 위치·이동과
감각 반응을 전달

HEAR:O NODE
02 / 집 안의 소리
HEAR:O NODE

가전의 소음과
동작 정보를 수집

HEAR:O IoT HUB
03 / 연결 · 분석
IoT HUB × AI

같은 순간의 소리와 반응을 함께 이해하고,
아이에게 맞는 환경 조율로 연결합니다

04 / 환경 조율
집이 반응하고

가전의 동작·알림·루틴을
생활 상황에 맞게 조정

세탁기로봇청소기냉장고공기청정기
05 / 확인 · 관리
보호자는 흐름을 봅니다

현재 상태부터 반응 이력까지
PC·모바일에서 한눈에 확인

상태이력리포트가전 조정
05 / MVP

집 안의 상황부터 누적된 기록까지
하나의 서비스로 연결했습니다

개인 기여PC 전 화면 프론트엔드 구현

소음을 보고 → 기기를 조정하고 → 반응을 돌아보는 흐름

3D HOME

어느 공간에서
소리가 나는지 한눈에

공간별 소음 시각화와 가전 상태를 함께 보여주어,
지금 살펴볼 위치를 확인하도록 구현했습니다.

공간별 소음가전 상태
공간의 소음을 시각화3D Home · 현재 상황 확인
공간의 소음을 시각화
DEVICES

기기별 이벤트를 보고
민감 가전을 설정

소음·동작 이벤트를 기기별로 확인하고,
민감 가전 설정을 조절할 수 있는 화면을 구현했습니다.

이벤트 이력민감 가전 설정
이벤트 확인과 민감 가전 조정Devices · 기기별 관리
이벤트 확인과 민감 가전 조정
REPORT

아이의 반응을 모아
다음 판단의 근거로

긍정·부정 반응과 전체 기록을 조회하고, 누적 데이터를 GPT 리포트로 이어서 확인하도록 화면을 연결했습니다.

아이의 반응과 GPT 리포트 연결Report · 누적 기록 이해
아이의 반응과 GPT 리포트 연결
01 / QUESTION

액티브 시니어는 정말
나를 위한 삶을 살고 있을까

통념은 말했습니다. 액티브 시니어는 경제적 여유를 바탕으로 취미와 자기계발을 즐기는 사람들이라고.
저는 그 모습이 실제 생활과도 같은지 확인하고 싶었습니다.

통념 속 액티브 시니어
경제적 여유·새로운 취미·자기계발
나의 질문

여유롭게 즐기는 삶,
실제 그들의 하루도 그럴까?

02 / ANALYSIS

돌보는 역할 뒤에
돌봄이 필요한 사람이 있었습니다

기사·소비 자료에서 샌드위치 세대에 주목한 뒤, 생활 발화를 분석했습니다.
저는 유튜브 댓글·자막을 수집하고, 전체 데이터의 노이즈와 군집을 검증해 돌봄 부담을 구체화했습니다.

팀 전체 분석 데이터32,977건

커뮤니티 · 블로그 · 지식인 · 유튜브

내가 맡은 데이터 수집

키워드로 찾은
유튜브 댓글·자막

영상 속 생활과 댓글의 고민을 함께 분석

내가 검증한 분석 과정

긴 발화의 맥락을 지키고,
해석할 수 있는 군집을 찾기까지

01
EMBEDDING / 표현 방식 선택
한 글 안의 여러 맥락을 잃지 않도록

길고 복합적인 생활 발화를 기준으로 임베딩 모델을 비교했습니다.

비교한 방식

Doc2Vec 문서 전체로 압축되는 세부 맥락
Sentence-BERT 긴 글·자막 처리의 제약
ada-002 대량 처리의 시간·비용 부담

선택한 방식text-embedding-3-small

문맥 보존 · 긴 입력 처리 · 처리 효율
글 속 다양한 생활 맥락을 함께 담기

02
HDBSCAN / 노이즈 검증
군집에 억지로 넣지 않고, 제외된 발화도 확인

밀도가 낮은 발화를 노이즈로 구분하고 원문을 검토했습니다.
무관한 내용은 걸러내되, 의미 있는 생활 맥락까지 빠지지 않는지 확인했습니다.

전체 발화→밀도 기반 군집·노이즈 구분→제외된 원문 재확인
03
K-MEANS / 군집 수 결정
최고 점수 하나보다, 지표와 해석의 균형
K=4

K=2의 높은 분리 점수만으로는
고객의 세부 맥락을 충분히 나누기 어려웠습니다.

Elbow

K=4 부근의 기울기 변화

Silhouette

군집 품질과 세분화 균형

Davies–Bouldin

최솟값보다 다른 지표와 함께 검토

Elbow, Silhouette, Davies–Bouldin 지표에서 K=4를 함께 검토한 실제 분석 그래프

대표 원문과 TF-IDF를 대조해 역할과 생활 맥락에 따른 최종 Actor로 구체화

우리가 집중한 고객

가족을 돌보느라,
자신의 돌봄은 미뤄 온 사람들

나의 시간
부모 돌봄자녀 지원가사·일상
시간·체력의 부담

하고 싶은 일은 뒤로

돌봄과 집안일이 겹쳐
자신의 시간을 미루는 일상

정서적 부담

수고는 보이지 않게

돌봄을 알아주고 지지해 줄
관계의 필요

03 / DESIGN

돌봄의 루틴을 읽고
나를 위한 시간을 돌려주는 집

Ownly는 돌봄 일정과 가전 사용 맥락을 연결해 집안일을 덜고,
돌봄 기록과 가족의 피드백으로 돌보는 사람까지 살피는 스마트 홈 서비스입니다.
저는 사용자 경험 시나리오를 설계하고 서비스 기능을 구체화했습니다.

Ownly 스마트 홈 공간
OwnlyFor my Own Life

돌보는 나를 돌보는 집

01 / 일정에서 루틴으로

말로 전한 일정이 집의 준비가 됩니다

돌봄 일정과 가전 사용 패턴을 연결해 필요한 집안일과 자동화 루틴을 제안합니다.

음성으로 일정 등록“오늘은 엄마 병원에 다녀오고, 오후에는 아이들이 와요.”

일정과 사용 패턴을 연결해, 필요한 가전 루틴 제안

오늘의 돌봄 일정과 자동화 루틴을 보여주는 TV 콘셉트 화면일정 확인 · 루틴 제안
02 / 지금의 돌봄에 맞는 알림

손이 바쁜 순간에는
가까운 가전이 대신 알려줍니다

아이를 돌보는 동안 가전 작동이 끝나면 사용자에게 알리고, 다른 일을 하고 있는 사용자를 대신해
가전이 알아서 루틴에 맞는 다음 일정을 진행합니다.

TV로 전달되는 세탁 완료와 구김 방지 모드 알림
세탁 완료→TV·사운드바 알림→다음 모드 알림 및 진행
03 / 돌보러 나간 동안

내가 없는 집도 돌봄의 흐름에 맞춰 알아서

외부 돌봄 일정 시 기존 사용자의 데이터를 기반으로 상황을 파악하고 집 환경을 조율합니다.

돌봄 일정에 따른 환기 콘셉트
환기실내 환경 조율
Ownly 로봇청소기 콘셉트
로봇청소기청소 루틴
Ownly 공기청정기 콘셉트
공기청정기공기 관리
돌봄 일정→상황에 맞는 가전 조율→집안일 부담 완화
돌봄 피드백을 확인하는 사용자 콘셉트 이미지
04 / 돌보는 나도 돌봄받도록

보이지 않던 수고가
가족에게 전해집니다

돌봄 기록을 가족에게 전해 감사와 지지를 연결하고,
주간 피드백으로 다음 루틴을 제안합니다.

FAMILY CARE · 피드백 예시

이번 주의 돌봄을 돌아보고,
고마운 마음을 전해 볼까요?

돌봄 기록 → 가족의 인정 → 나를 위한 돌봄
한 주의 돌봄을 다음 루틴으로

돌봄 기록 · 가족 피드백 · 새로운 자동화 제안

돌봄 기록과 다음 루틴 제안을 담은 주간 피드백 콘셉트서비스 제안 화면 · 화면 속 수치는 기능 설명을 위한 예시입니다
01 / QUESTION

좋은 오더 한 건이
좋은 하루를 보장할까요?

한 건을 선택하면 다음 출발 위치와 시간이 달라집니다.
운송 사이의 이동·대기까지 살펴보니, 개별 오더만으로는 하루의 흐름을 판단하기 어려웠습니다.

한 번의 선택이 다음 조건을 바꿉니다

오더는 개별 목록, 운행은 연결된 하루

현재 운송상차 → 하차
운송과 운송 사이

이동 · 대기

다음 상차까지
제시간에 도착할 수 있는가?

다음 운송상차 → 하차
하루 평균 근로 8.6시간 중4.5시간
운전 외 근로
운전 4.1h운전 외 4.5h
한국교통연구원 · DTG 기반 분석
화물차 운전자 281명 중64%
상·하차 대기 1시간 이상

좋은 오더가 있어도
이어 갈 시간을 확신하기 어려움

상용차매거진 · 2025 운전자 설문
통계와 운행 흐름에서 확인한 문제

하루는 연결되어 있는데,
배차 판단은 여전히 다음 한 오더에 머물러 있습니다

한 건의 선택이 다음 위치·시간·선택지를 바꾸고, 그때마다 다음 콜을 찾는 불확실성은 기사가 감당합니다.

나의 질문

다음 한 건이 아니라,
끝까지 이어지는 하루를 제안할 수 있을까?

02 / DECISION

다음 오더를 찾는 일에서
하루를 설계하는 서비스로

운행을 시작하기 전 전체 일정을 비교하고, 상황이 바뀌어도 다음 운송으로 이어지도록 설계했습니다.
수행 가능성을 먼저 검증한 뒤, 가능한 하루 중에서 가치를 비교합니다.

Kakao C DAILY SCHEDULING AI

‘다음 오더’를
고민하지 않아도 되는 하루

시작 전에는 전체 일정을,
변화가 생겨도 이어지는 다음 운송을

01
먼저 통과해야 하는 조건

수행 가능성 필터

차량 적재 조건오더 상태상차 가능 시간배송 마감기사 종료 조건
02
가능한 후보 안에서 비교

하루 일정의 가치 평가

수익 · 시간당 수익 · 선호 지역 · 공차 · 안정성 · 종료 지역

01

AI 추천

여러 조건을 종합한 균형

02

최대 수익

수익을 우선한 하루

03

최소 시간

짧고 효율적인 운행

03 / LOGIC

하루를 다시 짜도
이미 한 약속은 지켜야 합니다

저는 확정·보호·계획에 따라 변경 범위를 나누고, 지연 복구와 새 기회 반영을 구분했습니다.
확정된 운송은 유지한 채 필요한 이후 구간만 다시 계산하도록 설계했습니다.

01 / 상태별 변경 범위

다시 계산할 수 있는 구간부터 정했습니다

CONFIRMED

확정

이미 한 약속은 유지

확정된 운송을 고정하고
재조합 대상에서 제외

고정 구간
HOLD

보호

다음 운송을 우선 보호

바로 이어질 운송을 기준으로
계획의 안정성 확보

우선 보호 구간
PLANNED

계획

남은 일정은 유연하게

조건이 달라지면
이후 구간만 다시 조합

재계산 가능 구간
확정 운송 유지→변경이 필요한 이후 구간만 재계산
02 / 변화의 이유에 따른 재최적화

복구와 기회는 다른 기준으로

RECOVERY

계획을 복구할 때

지연 · 취소 · 다음 상차 불가

확정→불가→대안
기존 하루를 최대한 살리는 대안운행이 다시 이어지는 것을 우선
OPPORTUNITY

새 기회를 반영할 때

새로운 고효율 오더 등장

확정→기존 계획⇄새 기회
바꿀 가치가 충분할 때만 반영추가 가치와 기존 일정의 안정성을 함께 판단
나의 설계 기준수익을 높이는 제안도,
이미 선택한 하루의 안정성을 지켜야 합니다
04 / MVP

오늘의 조건을 입력하면
서로 다른 세 가지 하루로

AI 추천·최대 수익·최소 시간 운행안을 비교하고, 선택한 일정에 따라 이동하며 변동에 대응하는 팀 MVP로 연결했습니다.

입력 → 비교 → 선택 → 운행팀 MVP
Kakao C 운행 조건 설정과 홈 화면
01 · 오늘의 운행 조건 설정
Kakao C 운행안 비교와 일정 상세 지도 및 운행 화면
02 · 운행안 비교부터 실제 운행 흐름까지

MVP는 상·하차 시간과 수요 등을 고정 기준값으로 활용했습니다. 화면의 금액은 제안 예시이며 실제 수익 개선 성과가 아닙니다.

01 / QUESTION

메뉴를 바꾸기 전에
방문하지 않는 이유부터

1인 메뉴 제안은 점주의 운영 여건과 사업성 판단을 넘지 못했습니다.
고객이 점포를 알고 있는지, 첫 방문을 망설이는 이유는 무엇인지 다시 확인했습니다.

처음의 가설과 현장의 조건

좋은 아이디어도 실행할 이유가 필요했습니다

처음 제안

1인 메뉴

가격과 양의 부담을 낮추면
방문이 늘지 않을까?

점주의 판단

운영 여건·사업성

지금의 점포에서
실행할 수 있는가?

다시 잡은 질문

고객은 이 가게를 알고 있을까?
첫 방문을 만들 계기는 무엇일까?

02 / ANALYSIS

가격만의 문제일까
아직 모르는 고객이 많았습니다

설문에서 점포 인지와 방문 경험을 함께 살폈습니다. 고객이 직접 알고 맛볼 접점을 만드는 것이 우선 과제였습니다.

재학생 104명 응답 기준

인지와 경험 사이에 있던 방문 장벽

인지의 빈틈
58%

점포를 모름

경험의 빈틈
69.7%

방문 경험 없음

46.8%
미방문 이유 중

인지도 부족

먼저 알리고, 직접 경험할 접점이 필요했습니다.

분석에서 찾은 우선순위

새 메뉴를 만들기 전에, 알고 맛볼 기회부터 만들기

03 / DECISION

점포가 실행할 수 있고
고객이 참여하고 싶은 행사로

점주의 현실적인 운영 요구와 제가 구상한 참여의 재미 사이에서 접점을 찾고,
시식회·추억의 뽑기와 일일호프를 기획했습니다.
각 행사가 방문으로 이어지는 이유와 기대효과·확인할 지표를 정리해 점주를 설득했습니다.

점주의 기준

운영할 수 있는가

점포의 현실적인 여건과 사업성

내가 더한 관점

참여하고 싶은가

뽑기의 재미와 직접 맛보는 경험

함께 찾은 접점

메뉴 변경보다, 기존 메뉴를 경험할 이유 만들기

01 / 시식회 × 추억의 뽑기

참여의 재미로 멈추고
맛으로 기억하게

기대효과인지 → 체험 → 재방문 계기
확인할 지표시식 물량 소진 · 쿠폰 배부·회수
02 / 일일호프

정해진 시간과 혜택으로
방문할 이유를 분명하게

기대효과방문 동기 → 현장 유입 → 매출
확인할 지표방문·주문 반응 · 매출 변화
내가 점주를 설득한 논리
설문 근거→행사 목적→기대효과→확인할 지표

독특한 아이디어를, 점포가 실행하고 평가할 수 있는 계획으로.

04 / EXECUTION

지나가던 고객이
참여하고 맛보는 접점으로

시식회에서는 뽑기·설문·시식·쿠폰을 연결하고, 일일호프에서는 방문할 시간과 혜택을 명확히 제시했습니다.
홍보물 디자인은 팀 공동, SNS 운영은 별도 담당자가 맡았습니다.

참여에서 다음 방문까지
  1. 참여추억의 뽑기 이벤트
  2. 경험시식·메뉴 인지
  3. 연결쿠폰으로 다음 방문 유도
뽑기 이벤트 상품으로 제작한 실물 쿠폰 앞뒷면
방문을 이어주는 실물 쿠폰 · 팀 공동 제작
11월 19일 일일호프 홍보물
일일호프 안내 · 팀 공동 제작
05 / RESULT

배부에서 회수까지
실제 방문의 흔적을 확인했습니다

점주 장부로 확인한 팀 활동 성과

매출의 변화로 확인한 3개월

직전 3개월 대비 활동 3개월 매출

+20%
다음 방문으로 이어진 접점

쿠폰 배부와 회수

배부150개
→
회수43개
현장에서 확인한 체험

준비한 시식 음식

80% 소진(10판 중 8판)

매출 변화는 팀 활동 기간의 결과이며, 특정 행사 하나의 효과를 분리해 측정한 수치는 아닙니다.