공학·컴퓨터계열의 설계·문제해결·기술 영향 질문 | 대입면접 답변에서 합격을 찾다 026

이 질문은 막연한 불편을 해결책부터 제안하기보다 사용자와 상황을 관찰하여 실제 해결해야 할 문제로 구체화할 수 있는지를 확인하기 위한 것이다. 누가 어느 상황에서 어떤 어려움을 겪는지를 명확하게 해야 하며 그 어려움의 표면적인 현상과 원인을 구분할 필요가 있다. 관찰과 설문, 인터뷰, 이용기록 등을 통해 사용자의 필요를 직접 확인하는 과정이 중요하다. 시간과 비용, 안전과 기술적 가능성 등 해결방안의 제약조건도 고려해야 한다. 또한 문제를 해결했는지 확인할 수 있는 측정 가능한 기준을 설정할 수 있어야 한다.

• 문제가 발생하는 사용자와 상황을 구체적으로 설명한다.
• 관찰이나 의견수렴을 통해 실제 원인을 확인한다.
• 표면적인 문제와 핵심원인을 구분한다.
• 해결범위와 제약조건을 정한다.
• 효과를 평가할 수 있는 기준을 제시한다.

학교 급식실에서 배식 대기시간이 길다는 문제를 해결한다고 가정한다면 먼저 단순히 줄이 길다는 사실보다 어느 과정에서 시간이 많이 걸리는지를 확인하겠습니다. 학생들의 이동과 배식과정을 관찰하고 시간대별 대기인원과 각 단계의 소요시간을 기록하겠습니다. 메뉴를 고르는 시간이 긴지, 배식대가 부족한지, 이동동선이 겹치는지 원인을 구분해야 합니다. 원인이 동선 충돌이라면 추가 설비를 설치하기 전에 입장과 퇴장 경로를 분리하는 방법부터 검토할 수 있습니다. 개선효과는 평균 대기시간과 혼잡구간, 학생들의 안전과 만족도를 같은 기준으로 측정하여 확인하겠습니다.

– 문제의 표면적인 현상과 원인을 어떻게 구분하겠습니까?
– 어떤 자료를 수집하겠습니까?
– 사용자의 의견을 반드시 확인해야 하는 이유는 무엇입니까?
– 성공기준을 어떻게 설정하겠습니까?
– 해결책이 새로운 문제를 만들 수도 있습니까?
– 비용이 많이 든다면 어떤 대안을 검토하겠습니까?

2) 설계한 결과가 기대와 다를 때 어떤 과정을 통해 개선하겠습니까?

이 질문은 설계의 결과가 목표에 도달하지 못했을 때 원인을 분석하고 우선순위를 정하여 반복적으로 개선할 수 있는지 확인하기 위한 것이다. 목표와 실제 결과를 같은 기준으로 비교하고 기능의 문제인지 사용환경이나 사용자 경험의 문제인지 구분할 필요가 있다. 여러 문제가 동시에 발견된다면 발생빈도와 영향, 안전과 해결 가능성을 기준으로 우선순위를 정해야 한다. 한 번에 여러 요소를 변경하면 어떤 수정이 효과를 만들었는지 확인하기 어렵기 때문에 가능한 한 변화요인을 구분하는 것이 좋다. 수정 이후에는 같은 조건에서 다시 측정하고 여전히 문제가 남는다면 처음의 문제정의 자체를 다시 검토해야 한다.

• 목표와 실제 결과의 차이를 측정한다.
• 오류자료와 사용자 행동을 확인한다.
• 문제의 원인을 유형별로 구분한다.
• 영향이 큰 문제부터 우선적으로 수정한다.
• 수정 전후를 같은 기준으로 비교한다.
• 필요하면 문제정의를 다시 검토한다.

학급 일정관리 프로그램을 만들었는데 학생들이 거의 사용하지 않는다면 기능이 작동한다는 사실만으로 성공했다고 볼 수 없다고 생각합니다. 먼저 실제 이용횟수와 사용과정에서 중단되는 지점을 확인하고 사용자에게 무엇이 불편했는지를 물어보겠습니다. 알림이 너무 많아서인지 입력과정이 복잡한지, 기존 방식보다 장점이 부족한지를 구분한 뒤 가장 영향이 큰 문제부터 수정하겠습니다. 입력과정이 복잡하다면 필수항목을 줄이고 수정 전후의 입력시간과 이용률을 같은 기간 동안 비교하겠습니다. 그래도 이용이 늘지 않는다면 기능의 문제가 아니라 처음에 정의한 사용자의 필요 자체가 잘못되었을 가능성도 다시 검토하겠습니다.

– 설계의 성공 여부는 어떤 기준으로 판단하겠습니까?
– 기능오류와 사용성 문제는 어떻게 다릅니까?
– 여러 문제 가운데 무엇을 먼저 해결하겠습니까?
– 한 번에 여러 부분을 수정하면 어떤 문제가 생깁니까?
– 사용자의 의견과 측정결과가 다르면 어떻게 판단하겠습니까?
– 처음의 문제정의를 바꿔야 하는 경우는 언제입니까?

3) 인공지능이나 디지털 기술을 활용할 때 개인정보와 윤리를 어떻게 고려해야 합니까?

이 질문은 디지털 기술의 효율성과 편리성만 보는 것이 아니라 개인정보 보호와 보안, 공정성과 안전, 책임을 함께 고려할 수 있는지 확인하기 위한 것이다. 기술을 개발하거나 사용할 때에는 어떤 정보를 왜 수집하는지와 그 정보가 필요한 범위를 먼저 정해야 한다. 인공지능의 결과는 학습자료와 설계방식에 따라 편향되거나 오류를 포함할 수 있으므로 사람의 검토와 이의제기 절차가 필요하다. 개인정보는 필요한 정보만 수집하고 보관기간과 접근권한, 이용목적을 분명하게 해야 한다. 기술 때문에 피해가 발생했을 때 문제를 수정하고 이용자를 보호하며 책임의 범위를 확인할 수 있는 절차도 함께 설계되어야 한다.

• 기술의 목적과 필요한 정보의 범위를 먼저 정한다.
• 불필요한 개인정보는 수집하지 않는다.
• 보관기간과 접근권한, 이용목적을 명확하게 한다.
• 알고리즘의 편향과 오류 가능성을 점검한다.
• 사람의 검토와 이의제기 절차를 마련한다.
• 안전과 권리를 효율성보다 우선할 기준으로 제시한다.

인공지능이나 디지털 기술을 사용할 때에는 먼저 어떤 문제를 해결하기 위해 어떤 정보가 필요한지부터 정해야 한다고 생각합니다. 학생들의 학습을 돕는 시스템이라면 이름이나 가족정보처럼 목적에 필요하지 않은 정보는 수집하지 않고 필요한 학습자료도 개인이 드러나지 않도록 처리해야 합니다. 또한 인공지능의 추천이나 평가결과가 항상 객관적이라고 가정하지 않고 특정 집단이나 학생에게 반복적으로 불리하게 나타나는지 확인할 필요가 있습니다. 이용자가 결과에 동의하지 않을 경우 사람이 다시 확인할 수 있고 잘못된 정보를 수정할 수 있는 절차도 필요합니다. 기술의 편리성보다 개인정보와 안전, 공정성이 우선되어야 하며 기술은 사람의 판단을 돕는 도구로 사용해야 한다고 생각합니다.

– 필요한 개인정보와 불필요한 개인정보를 어떻게 구분하겠습니까?
– 익명화와 보안이 왜 중요합니까?
– 인공지능의 편향은 어떻게 확인할 수 있습니까?
– 사람이 최종검토해야 하는 상황은 언제라고 생각합니까?
– 편리성과 개인정보 보호가 충돌하면 어떻게 하겠습니까?
– 기술의 오류로 피해가 발생하면 어떤 절차가 필요합니까?