Context
Overview
스마트 피팅은 노안 소비자를 위한 멀티포컬 콘택트렌즈 추천 서비스로, 존슨앤드존슨 비전 케어의 ‘아큐브® 멀티포컬 AI 피팅 프로그램’에 해당합니다.
사용자가 입력한 생활 패턴·시력 관련 문진 데이터와 안경사가 입력한 굴절 검사(검안) 데이터를 결합해, 적합한 렌즈 타입과 도수를 제안하는 AI 피팅 프로그램입니다. 데이터 기반 추천 흐름으로 기존 반복적인 시험 착용 과정의 비효율을 개선하는 것을 목표로 합니다.
Challenge
Problem
멀티포컬 콘택트렌즈는 피팅 시점의 검사 도수가 중요하고, 미세한 도수 차이만으로도 성공률이 달라집니다. 존슨앤드존슨의 안경사 대상 설문(2023~2024)에서 응답자의 절반 이상(60%)이 멀티포컬 고객 응대 시 ‘도수 확인을 위한 시험 착용 피팅’에 가장 많은 시간이 든다고 답했고, 71.1%는 상담·피팅 소요 시간을 줄일 수 있는 도구나 프로그램이 필요하다고 했습니다. 즉, 1차 피팅을 효율적으로 잡는 것이 현장의 큰 미충족 수요였습니다.
Contribution
My role
다음과 같이 프론트엔드 영역을 담당했습니다.
문진 데이터 및 검안(굴절) 결과 입력 흐름 UI 설계·구현. 렌즈 타입(구면·난시·멀티포컬) 및 도수 추천 결과 화면 개발. 사용자와 안경사가 모두 이해할 수 있도록 결과 정보 구조(적합률·도수·제품 위계 등)를 설계.
추천 결과 페이지 생성 및 공유 기능 구현. 데이터 기반 추천 흐름에 맞춘 인터랙션·상태 관리 로직 구현. 방문 전 문진과 안경원 검사 입력이 서비스 안에서 끊기지 않도록 단계·검증·오류 피드백을 일관되게 맞춤.
Approach
Solution
소비자 문진과 굴절 검사 결과를 한 흐름으로 묶어 백엔드·AI 분석 API와 연동할 수 있도록 폼 구조와 검증 규칙을 정리했습니다. 복잡한 검안 데이터를 사용자 친화적으로 시각화해 이해도를 높이고, 안경사가 추천 순서를 근거로 설명·의사결정할 수 있도록 화면을 구성했습니다. 추천 결과 생성·공유까지 이어지는 플로우에 맞춰 인터랙션과 상태를 설계하고, 접근성·가독성을 고려한 시맨틱 구조와 포커스 순서를 정리했습니다.
Impact
Result
복잡한 검안 데이터를 시각화해 이해도를 높였고, 렌즈 추천·피팅 프로세스를 디지털화해 업무 효율 향상에 기여할 수 있는 UI를 제공했습니다. 안경사의 의사결정을 보조하는 추천·결과 화면으로 서비스 활용도를 높이는 방향으로 설계되었으며, 현장에서는 적합률이 높은 렌즈 판단·1차 피팅 성공률·시험 착용 횟수 감소 등에 활용할 수 있습니다. 프로그램은 전국 200여 명의 멀티포컬 콘택트렌즈 전문 안경사 협업과 현장 통찰을 바탕으로 기획·출시되었습니다.
Engineering
Technical decisions
- 문진·검사 입력 단계가 길어지는 만큼 단계별 저장·되돌림이 가능한 폼 설계와 오류 메시지 일관성 유지
- 의료·시력 교정 맥락에서 입력값 누락·범위 오류를 조기에 막는 클라이언트 검증과 서버 응답 처리 분리
- 추천 결과 리스트·정렬(적합률 순)·공유 가능한 결과 페이지를 스크린리더·키보드로도 추적 가능하도록 시맨틱 구조와 포커스 순서 정리
- 추천 API 응답에 따른 로딩·빈 상태·에러 상태를 명확히 나눈 상태 관리로 데이터 기반 흐름 유지
Learnings
Retrospective
도메인 전문가(안경사)와의 협업 없이는 ‘편한 UI’와 ‘현장에 통하는 UI’가 같아지기 어렵다는 걸 다시 느꼈습니다. 앞으로는 피팅 현장 관찰이나 짧은 사용성 테스트를 더 일찍 끼워 넣고 싶습니다.