[★]다짐, 혼자서 지키긴 힘드니까. DAJIKIMI

팀명

솔방울 줍는 다람쥐들

팀원 명단

신해솔, 박연진, 서주연, 신수림

지도교수

김재정 교수님

작품 배경 및 목적

개인의 목표 설정 및 달성 시도는 보편적이나, 실제 성공률은 매우 낮은 수준에 머무른다. 새해 목표 달성 실패율은 92%에 달하며, 설정 후 일주일 내 포기 비율은 27.4%, 한 달 내 포기 비율은 43%에 이른다. 2023년 기준 새해 결심 성공률은 9%에 불과했다. 이러한 현상은 단순한 개인의 의지 부족보다는 목표 설정 방식과 실행 전략의 근본적인 문제에서 기인하는 경우가 대부분이다.

주요 실패 원인으로는 비현실적 목표 설정 (35%), 진행 상황 추적 부족 (33%), 과도한 목표 수 (10%), 그리고 체계적인 실행 계획의 미비 등이 지적된다. 또한, 개인은 작업 소요 시간을 실제보다 40% 이상 과소평가하는 경향(계획 오류) 등이 있다.

본 프로젝트는 이러한 문제 해결을 목표로, LLM 기반의 지능형 다짐 달성 파트너를 개발하여 사용자의 성공적인 목표 달성을 지원하고자 한다. 다지키미는 기존의 잘못된 계획 및 실행 전략을 바로잡아, 누구나 목표를 성취하고 그 과정에서 성취감을 느낄 수 있도록 돕는 것을 핵심 목적으로 한다.

작품 내용

사용자의 모호한 목표 입력을 바탕으로, LLM은 대화를 통해 다짐의 이유, 목표 시점, 중요도 등을 명확히 하여 SMART 원칙에 부합하는 구체적인 다짐(Goal)으로 함께 정의한다. 설정된 다짐은 사용자의 의지 확인을 위해 음성 녹음 기능과 함께 SQLite 로컬 데이터베이스에 저장된다.

나. LLM 주도적 할 일 쪼개기 및 계획 수립:

설정된 다짐을 기반으로, LLM은 목표 기한과 중요도를 고려하여 주별 큰 틀의 계획을 먼저 제안하고, 이어서 각 일별로 실행할 구체적인 To-Do들을 최소 실행 단위로 자동 분해하여 제안한다. 이는 작업 시작에 대한 심리적 장벽을 낮추고 즉각적인 행동을 유도하기 위함이다. 사용자는 LLM이 제안한 각 To-Do에 대해 [수락/재생성/거절] 의사를 전달하며, 수락된 To-Do는 SQLite에 저장된다. 이 과정에서 LLM은 SMART 원칙 적용, 실행 시작점 낮은 To-Do로의 변환, 여유 시간 고려 등을 선택적으로 지원한다.

다. 지능형 스케줄링 (사용자 수행 시간 예측):

초기 To-Do 스케줄링 시에는 일반적인 소요 시간을 배분하지만, 사용자의 실제 To-Do 수행 시간(피드백 통해 수집) 및 관련 데이터(To-Do 내용 특징, 수행 요일, 시간대 등)를 SQLite에 지속적으로 누적 기록한다. 앱은 이 데이터를 바탕으로 (초기 MVP: 유사 To-Do의 실제 수행 시간 통계 기반, 향후: 경량화 회귀 모델 학습) 개인에게 최적화된 예상 소요 시간을 예측하고, 이를 LLM 스케줄링 과정에 컨텍스트로 제공하여 현실적인 계획 수립을 지원한다.

라. To-Do 트래킹 및 유연한 재조정:

LLM은 대화와 알림(설정된 시작 시간 기준)을 통해 사용자의 To-Do 수행 여부를 트래킹한다. 미이행 To-Do 발생 시, 앱은 알림을 통해 사용자에게 알리고 챗봇 대화를 유도한다. LLM은 미이행 사실을 인지시키고, 원인 파악 후 재조정 옵션(오늘 다른 시간으로 변경, 다른 날로 이전, "Dump Day" 활용 등)을 사용자에게 제안한다. 사용자의 선택에 따라 To-Do는 SQLite에서 업데이트되거나 재조정된다.

마. 상호작용 핵심 기술 (Function Calling):

본 시스템의 핵심 기술로 LLM의 Function Calling 기능을 활용한다. 앱은 사용자 요청 및 현재 컨텍스트를 바탕으로 LLM에 프롬프트를 전송하며, 이때 LLM이 호출할 수 있는 애플리케이션 함수 목록과 각 함수의 상세 스키마를 함께 제공한다. LLM은 사용자의 의도를 파악하고, 필요한 앱 내부 기능(예: DB 조회, 다짐 저장, To-Do 제안 UI 표시 등)을 특정 함수 호출(JSON 형태)로 앱에 요청한다. 앱은 해당 함수를 실행하고 그 결과를 다시 LLM에 전달하여, LLM이 최종 사용자 응답을 생성하거나 다음 함수 호출을 결정하도록 한다.

바. 부가 기능:

주간 피드백 세션을 통해 LLM이 지난 성과를 요약하고 미이행 원인 분석 및 다음 계획 수립을 지원하며, 지속적인 동기 부여 메시지를 제공한다.

주니어_결과보고서(솔방울 줍는 다람쥐들) - 주연.hwp

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