오늘은 인지건강 디지털 트윈 데모를 하나 만들어보았습니다.
이름은 Brenia입니다.
인지건강 위험 신호, 검사 결과, 디지털 트윈 예측, 공간 이동 분석, 케어 플랜을 한 화면 흐름 안에서 확인할 수 있는 운영 관제형 데모입니다.
데모 보기
https://brenia-digital-twin.codepick.kr/
이번 데모에서 중요하게 본 것은 단순히 “예쁜 화면을 만드는 것”이 아니었습니다.
복지관, 요양원, 돌봄 기관처럼 여러 대상자를 관리해야 하는 현장에서 운영자가 무엇을 먼저 확인해야 하는지, 어떤 위험 신호를 놓치면 안 되는지, 그리고 데이터를 어떻게 다음 행동으로 연결할 수 있는지를 화면으로 풀어보는 것이 핵심이었습니다.
예를 들어 대시보드에서는 전체 등록 대상자 수, 위험 대상자, 주의 대상자, 오늘 측정 현황, 전체 평균 점수를 먼저 보여줍니다.
운영자가 매번 대상자 상세 페이지를 하나씩 들어가지 않아도, 오늘 가장 먼저 확인해야 할 사람과 위험 신호를 한눈에 볼 수 있도록 구성했습니다.
또한 주의 대상, 검사·측정, 디지털 트윈, 공간 이동 분석, 케어 플랜 메뉴를 나누어 단순한 관리 화면이 아니라 “판단을 돕는 서비스”처럼 보이도록 했습니다.
특히 디지털 트윈 영역은 앞으로 확장 가능성이 큰 부분입니다.
현재 상태를 보여주는 데서 끝나는 것이 아니라, 3개월 뒤 점수 변화나 악화 가능성을 예측하고, 그에 맞춰 어떤 케어 플랜을 제안할 수 있을지까지 연결할 수 있기 때문입니다.
AI 시대의 서비스 제작에서 달라진 점은 이런 데모를 훨씬 빠르게 만들어볼 수 있다는 것입니다.
예전 같으면 아이디어를 정리하고, 기획서를 쓰고, 화면 설계를 하고, 개발 범위를 나눈 뒤에야 첫 화면을 볼 수 있었습니다.
하지만 이제는 문제의 방향이 어느 정도 잡히면 바로 화면으로 만들어보고, 실제 사용 흐름을 보면서 다시 수정할 수 있습니다.
이번 Brenia 데모도 그런 방식으로 접근했습니다.
“인지건강 데이터를 어떻게 보여줄까?”에서 출발했지만, 만들다 보니 더 중요한 질문은 따로 있었습니다.
운영자는 무엇을 가장 먼저 봐야 할까?
위험 신호는 어떤 기준으로 정렬되어야 할까?
검사 결과와 예측 데이터는 어떻게 연결되어야 할까?
예측 이후에는 어떤 행동으로 이어져야 할까?
화면이 생기면 이런 질문들이 훨씬 구체적으로 보입니다.
말로만 설명할 때는 추상적이던 아이디어가 실제 서비스 흐름으로 바뀌고, 그 흐름을 보면서 다음 버전에서 무엇을 고쳐야 할지도 더 선명해집니다.
코드벤터와 코드픽이 요즘 집중하는 것도 이런 과정입니다.
AI를 활용해서 단순히 코딩 속도를 높이는 것이 아니라, 아이디어를 빠르게 제품 형태로 만들고, 그 제품을 보면서 더 나은 방향을 찾는 것.
완성된 서비스를 한 번에 만드는 것보다, 작게 만들고 빠르게 확인하고 다시 개선하는 방식에 더 가까워지고 있습니다.
이번 Brenia 데모는 아직 시연용 목업 데이터로 구성된 프로토타입입니다.
하지만 이런 프로토타입만으로도 서비스의 방향성, 필요한 기능, 사용자 흐름, 데이터 구조를 훨씬 현실적으로 이야기할 수 있습니다.
결국 중요한 것은 아이디어를 머릿속에만 두지 않는 것입니다.
작은 데모라도 실제로 움직이는 화면이 있으면 대화가 달라집니다.
그리고 그 대화가 다음 제품으로 이어집니다.
앞으로도 코드픽에서는 이런 방식으로 다양한 아이디어를 빠르게 실험하고, 실제 서비스로 발전시킬 수 있는 가능성을 계속 확인해보려고 합니다.
AI를 활용해서 더 빨리 만들고, 더 빨리 보여주고, 더 현실적으로 개선하기.
오늘 만든 Brenia 디지털 트윈 데모도 그 과정에서 나온 하나의 기록입니다.
