ORBIT

ORBIT — 관심의 흔적을 통해 변화하는 나를 발견하는 AI 자기이해 서비스

기획의도
기존의 MBTI나 성향 테스트는 특정 시점의 응답을 바탕으로 사용자를 하나의 유형으로 설명하기 때문에, 시간에 따라 달라지는 관심과 성향을 충분히 보여주기 어렵다. 반면 우리가 반복해서 보고, 저장하고, 검색하고, 오래 머무는 디지털 활동에는 자신도 미처 인식하지 못한 관심의 흔적이 남아 있다.
93명을 대상으로 진행한 설문에서 ‘나를 더 깊이 이해하고 싶다’는 응답은 평균 4.29점, ‘내가 무엇을 좋아하는지 아는 것은 중요하다’는 응답은 4.49점으로 나타났다. 또한 서비스의 매력 요소로 ‘시간에 따른 변화 궤적’ 64.5%, ‘관심을 다루는 방식 분석’ 63.4%가 가장 높게 나타났다.
ORBIT은 이러한 행동 데이터를 생성형 AI로 분석하여 사용자의 관심과 특징을 발견하고, 이를 우주와 궤도라는 시각적 구조로 표현한다. 사용자를 하나의 유형으로 단정하는 것이 아니라, 계속 변화하고 확장되는 존재로 이해하도록 돕는 것이 서비스의 목적이다.

줄거리 (내용)
사용자는 갤러리 이미지와 자신이 선택한 디지털 활동 데이터를 ORBIT에 연결한다. AI는 사진 속 대상, 장소, 분위기, 색감과 반복적으로 등장하는 주제 등을 분석하여 사용자의 주요 관심 키워드를 발견한다. 이후 반복성·최근성·강도·확장성·상황성을 기준으로 관심이 어떤 특징과 행동 성향으로 이어지는지 해석한다.
분석된 관심은 사용자를 중심으로 공전하는 행성과 위성으로 시각화되며, 발견된 특징은 사용자만의 외계인 캐릭터와 정체성 문장에 반영된다. 사용자는 각 키워드를 선택해 어떤 데이터에서 해당 관심이 발견되었는지 확인하고, AI와의 대화를 통해 분석 결과를 수정하거나 의미를 확장할 수 있다.
시간이 지나 새로운 데이터가 쌓이면 관심의 크기와 구도가 변화하며, 타임라인을 통해 과거와 현재의 자신을 비교할 수 있다. 나아가 현재의 관심과 연결되는 콘텐츠와 새로운 경험을 제안하여, 자기이해가 일회성 결과에 머물지 않고 새로운 탐색으로 이어지도록 한다.