프로젝트 선정 배경 및 목적

1.1 이 프로젝트는 아이디어는 많지만 생각을 구조화하는 과정에서 흐름을 잃기 쉬운 사용자들을 돕기 위해 시작되었다. 주요 타깃은 ADHD 성향처럼 사고의 확산은 빠르지만 정리 단계에서 어려움을 겪는 사용자이며, 동시에 일반 사용자에게도 적용 가능한 사고 보조 도구를 지향한다.

1.2 기존 생산성 도구는 계획과 구조를 강하게 요구해 사고의 자율성을 억압하는 경향이 있고, 반대로 마인드맵 도구는 자유로운 발산은 가능하지만 사고를 붙잡아 줄 흐름 구조가 부족했다. Flow Map은 이 둘 사이에서 사고가 통제되지도, 방치되지도 않도록 ‘머물 수 있는 구조’를 제공하는 것을 핵심 목적으로 한다.

2. 주요 기능 및 구현 과정 2.1 기본 구조

• 사용자가 주제를 입력하면 AI가 4단계 사고 흐름의 초안을 생성한다.

• 이 단계 구조는 실행 계획이 아니라 사고가 흘러갈 인지적 프레임이며, 각 단계는 질문 중심으로 구성된다.

2.2 브레인스토밍과 보드 구조 • 사용자는 특정 단계를 선택한 뒤 자유기입 영역에 떠오르는 생각을 계속 작성한다. • 작성된 생각은 아이디어 카드 형태로 보드에 쌓이며, 삭제되지 않고 계속 축적된다.

2.3 AI 보조 기능 • 아이디어가 일정 개수 이상 쌓이면, AI가 의미적으로 연결 가능성이 높은 항목들 사이에 얇은 선이나 점 형태의 약한 힌트를 제공한다. • 질문형 문장이 입력되면, AI가 추가로 생각해볼 관점이나 확장 질문을 제안한다. • AI는 사용자의 원문을 수정하거나 삭제하지 않고, 항상 ‘제안’ 레이어로만 개입하도록 설계했다.

2.4 마인드맵 편집 기능 • 생성된 마인드맵은 고정된 결과가 아니라 사용자가 직접 수정할 수 있다. • 노드 텍스트 수정, 자식 노드 추가 및 삭제, 드래그를 통한 구조 변경 기능을 구현했다. • 이를 통해 사용자가 자신의 사고 구조를 계속 다듬을 수 있도록 했다.

기술적 문제 발생 시 해결 사례 (Troubleshooting)

3.1 초기에는 AI API 호출이 실패할 경우 화면이 멈추는 문제가 발생했다. 이를 해결하기 위해 API 실패 시 자동으로 Mock Data로 전환되는 폴백 로직을 구현해, 네트워크 상태와 관계없이 기본 흐름이 유지되도록 개선했다.

3.2 마인드맵 노드가 많아질수록 화면이 복잡해지는 문제가 있었는데, 선택된 노드만 강조하고 나머지는 시각적으로 약화시키는 집중 모드 방식을 적용해 인지적 부담을 줄였다.

3.3 AI가 제안 기능을 과하게 표시해 화면이 산만해지는 문제가 있어, 모든 AI 보조 요소를 작은 점, 얇은 선, 흐린 텍스트 등 ‘약한 시각적 레이어’로 조정해 사용자가 무시 가능하도록 개선했다.

4. 프로젝트 완주 소감 및 향후 계획 4.1 이번 프로젝트를 통해 단순히 기능을 많이 넣는 것이 아니라, 사용자의 인지 흐름을 해치지 않는 인터페이스를 설계하는 것이 얼마나 중요한지 배울 수 있었다. 특히 AI를 ‘자동화 도구’가 아니라 ‘사고 보조자’로 위치시키는 설계 관점이 인상 깊었다. 4.2 향후에는 사용자가 이전 사고 기록을 다시 불러와 이어서 생각할 수 있는 아카이브 기능과, 사용자별 사고 패턴을 반영한 개인화 흐름 추천 기능을 추가하고 싶다. 또한 AI 제안의 정밀도를 높이되, 사용자의 자율성을 침해하지 않는 수준을 유지하는 방향으로 고도화할 계획이다.

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