2025년 프로젝트/모아모아

우리 아이 첫 금융 친구, AI 용돈기입장 '모아모아'를 소개합니다!

태천인 2024. 5. 20. 16:58

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안녕하세요! 오늘은 아이들에게 올바른 금융 습관을 길러주고 싶은 부모님들, 그리고 아이들을 위한 서비스를 기획하는 분들에게 흥미로운 프로젝트 하나를 소개해드리려고 합니다.

바로 내일배움캠프 최종 프로젝트 최우수상에 빛나는 '모아모아(MoaMoa)'입니다.

이 프로젝트는 단순히 기술적인 완성도를 넘어, "어떻게 하면 아이들이 금융을 쉽고 재미있게 접할 수 있을까?"라는 기획적 고민이 깊게 묻어나는 서비스인데요. 개발자의 시선이 아닌, 기획과 사용자 경험(UX)의 관점에서 이 서비스가 왜 특별한지 분석해 보았습니다.

기획 의도: 금융 교육, '공부'가 아닌 '대화'로 접근하다

기존의 용돈기입장 앱들은 대부분 '입력 폼' 형태입니다. "날짜 선택 -> 카테고리 선택 -> 금액 입력 -> 메모 작성"... 어른들에게도 귀찮은 이 과정을 5~13세 아이들이 꾸준히 해내기란 쉽지 않죠.

'모아모아'는 이 문제를 AI와의 채팅으로 풀어냈습니다.

Target: 스마트폰을 처음 접하는 5세~13세 아이들 & 자녀의 경제 관념을 걱정하는 부모님
Pain Point: 딱딱하고 복잡한 기존 가계부 앱의 진입 장벽
Solution: "나 오늘 과자 사먹었어"라고 말하면 AI가 알아서 정리해주는 대화형 UX

핵심 기능으로 보는 기획 포인트

1. 아이의 언어를 이해하는 'AI 채팅 기록'

가장 돋보이는 점은 아이들의 눈높이에 맞춘 입력 방식입니다. 아이는 친구랑 카톡하듯 AI에게 하루 일과를 이야기하면 됩니다.

기획 포인트: 아이가 "편의점에서 젤리 샀어"라고 말하면, AI(GPT-4o mini)가 이를 분석해 [날짜, 지출, 간식, 금액]으로 데이터를 구조화하여 저장합니다.
사용성 개선 (UX): 초기 버전에서는 저장 여부를 '1'과 '2'로만 대답해야 했지만, 업데이트를 통해 "응", "맞아요", "네" 등 다양한 긍정/부정 표현을 AI가 이해하도록 개선했습니다. 아이들의 자연스러운 대화 패턴을 고려한 세심한 디테일입니다.

2. 부모님을 위한 'AI 소비 습관 분석'

아이들이 기록을 남기는 것에서 끝난다면 반쪽짜리 서비스겠죠? '모아모아'는 부모님에게 단순한 내역서가 아닌 인사이트를 제공합니다.

기획 포인트: 월말마다 AI가 아이의 한 달 기록을 분석합니다. 단순히 "얼마 썼다"가 아니라, "이번 달은 간식 지출이 많네요. 이런 방향으로 지도해 주세요"와 같이 구체적인 소비 습관과 개선 방향성을 제시합니다.
가치: 바쁜 부모님이 일일이 내역을 확인하지 않아도, AI 리포트를 통해 아이와 금융에 대해 이야기할 수 있는 연결고리를 만들어줍니다.

3. 안전하고 확실한 '연동형 계정 구조'

서비스의 타겟이 아동인 만큼 계정 관리 방식도 안전에 초점을 맞췄습니다.

기획 포인트: 아이가 스스로 가입하는 것이 아니라, 부모 계정(주 계정) 하위에 자녀 계정(부 계정)을 생성하는 방식입니다.
가치: 부모가 카카오 소셜 로그인으로 쉽게 가입하고 자녀 계정을 관리함으로써, 유해한 접근을 차단하고 비밀번호 분실 등의 문제도 부모가 케어할 수 있도록 설계되었습니다.

사용자 경험(UX)을 위한 끊임없는 개선

README의 업데이트 내역(v1.0.0 ~ v1.0.3)을 살펴보면, 기획자가 사용자의 불편함을 어떻게 해소하려 했는지 잘 드러납니다.

대화의 흐름: 채팅 한 번에 여러 내역을 입력할 수 있게 하거나, 말풍선이 뜨는 순서를 자연스럽게(유저 입력 -> AI 응답) 조정하여 '진짜 대화하는 느낌'을 강화했습니다.
시각적 피드백: AI 분석이 오래 걸릴 때 무작정 기다리게 하는 대신, 로딩 바(Progress Bar)를 보여주어 지루함을 덜어주고 시스템이 작동 중임을 명확히 알렸습니다.
현실적인 제약: 아이들이 실수로 큰 금액을 입력하지 못하도록 최대 금액 제한을 두는 등 실제 사용 환경에서 발생할 수 있는 예외 상황들을 꼼꼼히 막았습니다.

총평: 기술을 넘어 '가치'를 만든 프로젝트

'모아모아'는 최신 기술(LLM, LangChain)을 사용했지만, 기술 자랑에 그치지 않았습니다. "아이들이 어떻게 하면 거부감 없이 용돈기입장을 쓸까?"라는 본질적인 질문에 대해 'AI 챗봇'이라는 가장 적절한 도구를 찾아낸 모범적인 사례입니다.

부모에게는 자녀 교육의 보조 도구가 되어주고, 아이에게는 잔소리꾼이 아닌 친절한 금융 친구가 되어주는 서비스, '모아모아'. 아이들을 위한 핀테크 서비스가 나아가야 할 좋은 방향성을 보여주고 있습니다.

Reference

GitHub Repository: strongdambi/moamoa
Awards: 내일배움캠프 최종 프로젝트 최우수상

서비스 아키텍처

주 사용 기술

모아모아는 다음과 같은 기술로 아이들의 금융 이해력과 부모님을 이어주는 페어런트 테크입니다.

Backend

Python과 Django를 사용하여 안정적인 서버 환경을 구축하고, Django REST Framework로 API를 효율적으로 관리합니다.

Frontend

HTML, CSS, JavaScript를 활용하여 깔끔하고 직관적인 사용자 인터페이스를 제공합니다. 추후 웹 & 앱 크로스 플랫폼을 염두한 디자인으로 사용자가 어떤 디바이스를 이용하던 편리하게 사용할 수 있게 설계되었습니다.

Database

MySQL과 Redis, Docker를 사용하여 대규모 데이터 처리에도 효율성을 유지 합니다.

LLM

OpenAI GPT-4o-mini와 Langchain을 통해 어린이들과의 대화를 분석하고, 쉽고 자연스러운 용돈 기록을 돕습니다.

로그인 시스템

카카오 로그인 API을 사용하여 부모님에게 간편하고 빠른 로그인 절차를 지원합니다. 또한 부모님은 자녀의 회원가입을 진행하고, 자녀들은 부모님이 만든 계정으로 이용 가능합니다.

버전 관리

Git과 Github를 활용하여 협업을 체계적으로 관리하고, 코드의 일관성을 유지합니다.

기술적 의사결정

인메모리 vs Redis

초기에는 메모리 기반으로 챗봇을 구현했으나, 안정적인 데이터 저장을 위해 Redis로 전환하여 대화 기록을 철저하게 관리할 수 있도록 개선했습니다.

단순 입력 vs OpenAI GPT-4o-mini

아이들이 자연스럽게 용돈을 기록할 수 있도록, 단순 입력 방식이 아닌 강력한 자연어 처리 기술인 OpenAI GPT-4o-mini를 활용하여 아이들의 입력을 분석하고 카테고리를 자동으로 분류합니다.

월산 결산 vs 실시간 용돈 현황 확인

초기에는 매달 한 번씩 잔액을 결산하는 방식이었지만, 부모님이 언제든 자녀의 용돈 사용 내역을 확인할 수 있도록 실시간 용돈 현황 확인할 수 있도록 전환하였습니다. 또한 이전 달 용돈 사용 내용도 확인할 수 있습니다.

트러블 슈팅

날짜 인식 문제
- 사용자들이 입력한 '오늘', '어제'와 같은 상대적 날짜 표현이 하루 전으로 기록되는 문제가 발생했습니다. 이는 타임존 설정과 날짜 파싱 로직에 문제가 있었으며, 이를 수정하여 현재는 정상적으로 작동 중입니다.
성능 문제
- 초기에는 데이터가 쌓일수록 시스템의 응답 속도가 느려지는 성능 저하 문제가 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 비동기 처리를 고려했으나, 데이터 구조를 최적화하는 방식으로 성능을 개선하고 문제를 해결했습니다.
프롬프트 작성 문제
- AI 챗봇의 프롬프트 작성 중, 카테고리나 금액과 같은 사용자 입력이 의도한 대로 응답이 나오지 않는 문제가 있었습니다. 이는 프롬프트 구조가 지나치게 복잡하거나, AI 모델이 요구사항을 정확히 파악하지 못한 데서 비롯되었습니다.
- 문제 해결을 위해 프롬프트를 간결하고 명확하게 수정하여, 날짜와 금액 처리가 올바르게 이루어지도록 하였으며, AI의 응답을 더 직관적으로 유도할 수 있었습니다
차트 새로고침 문제
- 프론트엔드에서 JSON 데이터를 차트로 표시할 때, 자동으로 갱신되지 않고 새로고침을 해야만 업데이트 되는 현상이 있었습니다. 차트를 새로 그리기 전에 기존 차트 요소를 JSON 초기화 하여 d3.js를 활용하여, 차트를 다시 그를 때 기존의 SVG 요소를 제거한 뒤 새로운 데이터를 기반으로 차트를 렌더링 하여 실시간으로 데이터가 반영될 수 있게 변경했습니다.
월간 결산에서 실시간 현황으로 변경하는 문제
- LLM에서 바로 가져오는 Json 부분과 디비에서 Json 가져오는 부분을 실시간 데이터를 처리할 수 있도록 필터링 범위를 유연하게 설정 하며 날짜 범위를 월간에서 일간 혹은 실시간으로 조정해야 하였으며 스크립트 부분에서도 LLM에서 가져오는 Json 데이터 값과 디비에서 가져오는 json 데이터 값을 처리하여 반영하도록 하였으며 LLM부분에서는 로딩이 길어 감시 기다려주세요 라는 메시지 표시 하도록 처리 하였습니다.