버킷트래블 전시 AI 도슨트 컬프

관람객이 작품 사진이나 질문을 보내면 전시 자료로 답하는 AI 도슨트 컬프를 만들었습니다.

고객사
버킷트래블
분야
전시·문화예술
기술
FastAPI · PostgreSQL · React · OpenAI API · Perplexity API · CLIP 이미지 임베딩 · Web Speech API · ElevenLabs · 포트원

포너즈가 한 일

기획부터 디자인, 프런트엔드·백엔드 개발, 결제 연동까지 맡았습니다.

  1. 이벤트스토밍과 기능명세서로 서비스 범위 정리, 화면과 디자인 시스템 설계
  2. 캐릭터 챗봇·관리자 페이지 개발과 로그인·결제·구독 연동
  3. 관람객 베타테스트 중 배포와 오류 대응
  4. 전시 페이지, QR 연결, 음성 대화와 듣기 모드 개발
  5. 전시 자료 기반 답변 구조와 작품 사진 매칭 설계
  6. 관람객 화면 개편과 QA 체크리스트 도구 제작

고객

AI 도슨트 서비스 컬프를 운영하는 버킷트래블

버킷트래블은 AI 도슨트 서비스 컬프(CULF)를 운영하는 회사입니다. 앞서 오디오가이드 앱 아트키(ARTKEY)를 냈습니다. 컬프는 기관의 전시 자료를 바탕으로 관람객의 질문에 답하는 대화형 AI 도슨트입니다.

문제

정해진 해설을 듣는 대신 관람객이 묻고 답을 듣는 전시 안내

버킷트래블은 오디오가이드와 안내문으로는 관람객마다 다른 궁금증에 답하기 어렵다고 봤습니다. 개인에게 맞춘 해설과 주고받는 대화가 빠져 있었습니다(글로벌에픽 보도). 버킷트래블은 아트키를 운영해 왔지만 대화형 AI를 만들 개발팀은 따로 두지 않았습니다. 그래서 기획부터 개발까지 맡을 팀을 밖에서 찾았습니다. 첫 계약은 GPT 기반 스토리텔링 챗봇을 만드는 일이었습니다.

관람객은 전시장에서 작품 번호를 눌러 정해진 해설을 듣거나 벽의 안내문을 읽었습니다. 궁금한 점이 생겨도 그 자리에서 물어볼 곳이 없었습니다.

전시 기관 담당자는 도록과 보도자료를 바탕으로 해설 원고를 따로 썼습니다. 전시가 바뀔 때마다 원고와 녹음을 새로 준비해야 했습니다.

버킷트래블은 먼저 캐릭터 챗봇으로 관람객 반응을 보기로 했습니다. 미술 초심자와 애호가를 대변하는 캐릭터 셋이 대화를 돕는 구조입니다. 베타테스트의 목적은 타깃 관람객에게 컬프가 쓸모 있는지 확인하는 것이었습니다. 체험단에게 유료 전시 티켓을 사 주고 실제 전시장에서 써 보게 했습니다.

그다음 계획은 전시 기관이 쓰는 전시별 도슨트였습니다. 기관이 올린 전시 정보만큼은 범용 GPT보다 훨씬 정확해야 했습니다.

해결

전시 자료를 먼저 읽고 답하는 전시별 도슨트

포너즈는 캐릭터 챗봇을 먼저 만들고, 이어 전시별 도슨트로 넓혔습니다. 관람객은 앱을 설치하지 않고 웹에서 씁니다.

  • 캐릭터 도슨트: 성격이 다른 캐릭터 셋과 대화합니다. 추천 질문과 지난 대화 목록을 둡니다.
  • 전시별 도슨트와 QR: 관리자가 전시를 등록하면 전시 전용 도슨트와 QR이 생깁니다. 관람객은 QR을 찍어 바로 대화를 엽니다.
  • 전시 자료 우선 답변: 답하기 전에 가벼운 모델이 질문 종류와 웹 검색 필요 여부를 가립니다. 작품 정보, 올린 전시 자료, 웹 검색 순으로 근거를 찾습니다.
  • 작품 사진 질문: 관람객이 찍은 사진을 등록된 작품 이미지와 맞춰 봅니다. 맞는 작품이 있으면 그 작품 정보로 답합니다.
  • 음성 대화와 듣기 모드: 말로 묻고 말로 답을 듣습니다. 조용한 전시장에서는 글로 묻고 음성으로 듣습니다.
  • 스톤 결제와 관리자: 대화에 쓰는 스톤을 구독이나 단건으로 삽니다. 관리자는 대화 내역, 도슨트 성격, 답변 모드를 관리합니다.
  • 담당자 확인: 관람객이 답마다 좋아요·싫어요를 남깁니다. 기관 담당자는 싫어요가 붙은 답을 보고 전시 자료와 도슨트 설정을 고칩니다.
로그인에서 캐릭터 카드가 있는 홈을 거쳐 캐릭터 채팅으로 들어간다
남은 스톤을 확인하고 구독 플랜을 바꾸는 마이페이지

작품 정보는 질문에 맞을 때만 AI에

작품 상세 정보는 질문에 작품명이나 작가명이 나올 때만 AI에 보냅니다. 그래야 토큰 비용이 줄고 답이 질문에서 벗어나지 않습니다. 전시 기본 정보와 답변 규칙은 항상 함께 보냅니다. 도슨트가 전시 안내자 역할을 지키고, 자료에 없는 내용을 지어내지 않게 하는 장치입니다.

사진 매칭이 불확실하면 작품명 추측 금지

사진과 작품 이미지가 얼마나 닮았는지를 구간으로 나눴습니다. 확실하면 등록된 작품 정보로 답하고, 애매하면 불확실하다는 안내를 붙입니다. 기준에 못 미치면 매칭을 버리고 색감·구도처럼 보이는 것만 설명합니다. 식별에 실패해도 대화는 이어집니다. 다만 작품명·작가·제작연도는 추측해서 말하지 않습니다.

작가 1인칭 답변은 도슨트별 옵션으로

작가가 직접 말하는 도슨트를 만들어도 3인칭으로 답하는 경우가 있었습니다. 처음 구조가 도슨트가 작가를 소개하는 3인칭이었기 때문입니다. 포너즈는 프롬프트를 한꺼번에 고치지 않았습니다. 도슨트마다 일반 모드와 작가 1인칭 모드를 고르게 했습니다. 이렇게 하면 기존 도슨트의 답은 그대로 두고 새 방식만 더할 수 있습니다.

결과

관람객이 QR로 묻고 답을 듣는 전시장

버킷트래블은 충주공예전시관 「세상에서 가장 이상한 버스」 전시에 도슨트 하나를 두고 시범 운영했습니다. 관람객은 QR을 찍고 궁금한 작품을 그 자리에서 물었습니다.

버킷트래블은 1차 캐릭터 챗봇 뒤에도 두 번 더 포너즈와 계약했습니다. 두 계약은 전시 도슨트 고도화와 여러 기관이 함께 쓰는 서비스 전환이었습니다. 오디오가이드 앱 아트키의 유지보수도 따로 맡겼습니다.

작품 설명 듣기
이전작품 번호 입력(사람) → 녹음된 해설 재생(시스템) → 궁금한 점은 안내문에서 찾기(사람)
이후QR 스캔(사람) → 전시 도슨트 열림(시스템) → 질문·작품 사진 보내기(사람) → 질문 분류, 자료 검색, 답변과 음성 출력(시스템)
전시 자료 반영
이전도록·보도자료로 해설 원고 작성(사람) → 녹음·앱 등록(사람)
이후전시·작품 등록과 도록·보도자료 업로드(사람) → 질문에 맞는 단락 추출(시스템) → 도슨트 성격·답변 모드 조정(사람) → 싫어요 답 확인·보완(사람)
항목 결과 측정 기준
베타테스트 반응 긍정 반응 70.3% 체험단 200여 명, 버킷트래블 집계(글로벌에픽 보도)

앞으로

컬프는 여러 기관이 한 서비스를 나눠 쓰는 구조로 개발을 이어 가고 있습니다. 기관이 직접 가입해 전시와 도슨트를 만드는 기능이 그 첫 단계입니다. 현대백화점 전시관 AI 도슨트와 프랑스 기관용 불어 버전도 함께 준비하고 있습니다.

고객의 말

나만큼 혹은 나보다도 더 이 프로젝트를 소중하게 생각해주는 개발사

버킷트래블 담당자

관련 보도 글로벌에픽 2025-09-05

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