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멘토링 회의록 — 2025.11.26

회의명: 프로젝트 관련 질의응답

일시: 2025.11.26

참석자: 팀 전원, 조하나 강사님

자료 기반: 녹음한 회의 텍스트

1. 핵심 질문 & 강사님 피드백 요약

▶ Q1. 출구별 혼잡 점수(KPI) 만드는 접근이 적절한가?

• 강사님 피드백

  • 아이디어 자체는 매우 좋음.

  • 다만 “실시간 예측/서비스 개발” 느낌까지 가면 프로덕트 개발 수준이 되므로

    → 초급 프로젝트 목적 범위 내에서는 ‘점수 산출’까지로 마무리하는 것이 적절.

  • “우리 팀만의 KPI 및 산정 기준”을 명확히 남기면 포트폴리오로도 가치가 큼.

  • 핵심은 객관적 기준을 만드는 것이며, 기준은 팀이 합의해 정하면 됨.

▶ Q2. 출구별 점수 기준을 어떻게 구체화해야 하나?

• 강사님 제안
  • 단순 출구 개수뿐 아니라 다음 요소 포함 가능:
    • 출구의 위치(코너형/바로 앞/길 건너 등)
    • 이동 동선의 난이도(바로 건널 수 있는지, 블록을 돌아가야 하는지)
  • 예시 점수 기준(팀이 합의해서 정의):
    • 3점: 코너/바로 앞/이용 동선 짧고 직관적
    • 2점: 길을 건너지만 바로 연결됨
    • 1점: 길 건너고 블록을 돌아가는 등 동선이 복잡
  • 중요한 것은 일반 사용자 70–75%가 납득할 기준이어야 한다.
  • 가능한 경우의 수를 모두 열거하되, 너무 구구절절하지 않게 간결화하는 능력이 필요.

▶ Q3. 출구 위치·구조는 어떻게 파악할까? 수작업이 필요한가?

• 강사님 피드백
  • 출구별 구조 데이터는 자동화가 어려움 → 위성지도 or 스트리트뷰 활용 권장.
  • 상위 10개 역만 처리하면 되기 때문에 수작업도 충분히 가능한 규모.
  • 나눠서 하면 부담 적음.

▶ Q4. 승강장(플랫폼) 면적/구조도 KPI에 포함 가능할까?

• 강사님 피드백
  • 포함 가능하며 매우 타당한 지표.
  • 실제 혼잡도는 “승하차 인원 × 구조적 공간 여유”에 의해 크게 달라짐.
  • 강남역·고속터미널 사례처럼
    • 승하차 인원 많아도 내부 공간이 넓으면 체감 혼잡이 낮음.
  • 이미 팀원이 찾은 “역사/승강장 면적 데이터” 활용 가능하니 추가 권장.