[기술분석] 기술분석의 원칙과 수행하는 절차

30 Mar 2020

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기술분석이 왜 필요한가?

기술분석은 사용자가 특정 맥락에서 특정 과업을 수행하는데 도움이 되는 기술이 무엇인지를 파악하는 것으로 사용자에게 제공할 제품이나 서비스를 구현하기 위해 어떤 기술을 활용해야 할지 파악하는 절차이다.

기술분석은 엔지니어인 필자가 매번 하는 일인데 이는 어떤 주제를 달성하기 위해 어떤 기술이 필요한지 먼저 research한 후에 이를 구현하고 개발하는 과정을 거친다.
그러다보니 HCI의 측면에서의 기술분석에서 나아가 구현체를 위한 심도있는 기획을 바탕으로 파이프라인 구축과 개발을 동시에 하고 있다.

이 단원에서는 HCI측면의 기술분석과 함께 요즘 뜨고있다못해 지겨워져버린 AI기술분석에 대한 얘기도 좀 하려고 한다.

최신 기술이면 무조건 좋은거 아닌가요?

그럴리가요. 무조건 이라는 것은 없다. 최신 기술을 사용했다해서 성공한 제품이 되는 것도 아니고 성공한 제품이 꼭 최신 기술을 사용하진 않는다.

사용자 흐름에 따른 사용자의 기대 수준과 기술의 발전 수준의 변화

이 그림은 사용자의 기대수준과 기술의 발전 수준에 대한 의견(KAIST 오준호 교수)으로 x축은 시간의 흐름을 의미하고 y축은 기술적인 수준을 의미한다.

도입기 : 기술이 처음 소개 되었을 때 사용자 기대수준은 높지만 실제 기술 수준은 낮다 -> 사용자가 거부할 확률 높음.
시장 형성기 : 기술수준과 사용자의 기대수준이 어느정도 맞다 -> 사용자가 해당 기술적용 제품 사용을 고려함. 이 때 가격 경쟁력도 중요.
시장 확대기 : 기술수준이 사용자 기대보다 높아져 시장이 확대된다 -> 사용자가 기꺼히 비용을 지불하고 해당 기술 적용제품 구매가 이뤄짐. 시장의 확대.

그럼 기술의 성능이 좋으면 되는거 아닌가요?

그렇다면 성능이 좋으면 사용자들이 해당 기술이 입혀진 제품을 찾을거라 생각할 수있는데 이도 반드시 그런 것은 아니다. AI에서 TPU 를 사용하여 딥러닝 모델 개발 및 학습을 진행하면 좀더 빠르고 효율적으로 만들 수 있다. 하지만 TPU가 성능은 좋지만 가격적으로 너무 비싸기도 하고 굳이 TPU정도의 성능이 아니어도 기존의 GPU 를 잘 활용하거나 분산학습이 되도록 잘 구현한다면 굳이 TPU처럼 높은 연산량을 가진 최고의 성능 하드웨어가 필요없는 상황인 것이다.

시간의 흐름에 따른 기술혁신과 사용자의 활용정도

x축은 시간의 흐름, y축은 기술의 성능이다. 시간의 흐름에 따라 기술의 발전은 사람들이 그 기술을 활용할 수 있는 범위를 넘어서서 더이상 새로운 기술의 좋은 성능이 사용자에게 크게 다가오지 않는 상황에 다다른다. 결론적으로 사람들은 최고 성능의 기술보다는 본인의 과업을 효과적으로 수행하는 것에 필요한 적당한 기술을 요구한다.

디지털 플랫폼과 디지털 컴포넌 기술

사용자 입장에서 디지털 기술은 크게 디지털 플랫폼(digital platform)과 디지털 컴포넌트 기술로 나눠진다.

디지털 플랫폼 : 여러 디지털 컴포넌트로 구성된 통합 시스템을 의미하며 손쉽게 교체할 수 있는 부품으로 이뤄져있다 (예:컴퓨터)
디지털 컴포넌트 : 쉽게 교체되지 않는 부품으로 보통의 디지털 플랫폼은 크게 5가지 컴포넌트로 구성되어 있다(입력,처리,저장,출력,네트워크 장치/예:마더보드,프로세서)

최근에는 디지털 제품이나 서비스가 플랫폼화되는 경향을 보여 한 서비스가 API를 제공하여 제 3자가 다른 애플리케이션을 만드는 경우도 있고 스마트폰에서의 애플리케이션도 같은 맥락으로 스마트폰이 플랫폼이 된 사례이다.
디지털 컴포넌트에서 HCI측면에서 가장 중요한 것은 사람으로부터 정보를 받아들이는 입력장치와 다시 정보를 제공하는 출력장치라고 볼 수있다.각 컴포넌트 자체에 대한 설명보다 이런 컴포넌트 기술이 사용자 경험에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 집중한다.

디지털 플랫폼은 어떻게 나눠지나?

HCI관점에서는 사용자경험을 중심으로 디지털 플랫폼을 분류할 수있다. 사용 목적, 행태, 맥락의 3개의 관점을 갖고 있다.

사용 목적 : 도구적(utilitarian) 디지털 플랫폼, 어떤 목적을 달성하기 위함 -> 외재적인 동기(extrinsic motivation)로 사용하는 플랫폼
유희적인 (hedonistic) 디지털 플랫폼, 자체로 즐거움 느낌 -> 내재적인 동기(intrinsic motivation)로 사용하는 플랫폼
사용 행태 : 능동적 디지털 플랫폼(active digital platform), 사용자가 자발적으로 어떤 행동을 하도록 촉진 -> 몸을 앞으로 기울이는 플랫폼(lean forward)//게임
수동적 디지털 플랫폼(passive digital platform), 제공하는 정보를 사용자가 수동적으로 받게하는 플랫폼 -> 몸을 뒤로 젖히는 플랫폼(lean back)//TV
맥락 측면 : 개인 전용의 정도에 따라 플랫폼 디자인이 바뀜 (예: 개인적일 수록 크기가 작고 플랫폼과 사용자 거리가 가깝다<->공동은 제품크기가 크고 거리가 멀다)

디지털 플랫폼의 변화 트렌드

디지털 플랫폼의 변화 트렌드는 크게 세가지 이다.

편재화(ubiquitous) : 일반 대중이 일상생활에서 사용하는 기계로 바뀌면서 사용자보단 고객이라는 이름으로 제품사용자를 부르게 되었다. 이럴 땐 사전 지식이 없는 사용자를 위한 시스템을 개발할 때는 사용자가 사용하기에 편리하고 직관적이여야 한다. 동시에 사용성과 감성이 더 중요하게 된다.
디지털 융합(digital convergence) : 하나의 플랫폼 안에 여러 기능과 정보를 한꺼번에 포함시켜 그 원천을 알수없게 섞는 것을 의미한다.여기에는 기기의 융합, 네트워크의 융합, 소프트웨어의 융합이 있다. 융합에서는 시너지 효과가 관건이며 융합으로 인한 복잡성과 상대적으로 비싼 가격을 보정할 수 있어야 한다.
연동(divergence) : 다른 플랫폼 간의 연결을 통해 사용자가 필요로 하는 경험을 제공하는 방식이다. 이는 디지털 플랫폼의 연결성을 전제로 한다.가장 대표적인 예로 클라우드 서비스 이다. 요즘은 웬만한 것들이 모두 클라우드 서비스여서 온라인에서 모든 로그가 연동이 되어 기록에 남고 연결해서 사용할 수 있다. 보통은 위에 말한 융합이 너무 복잡성을 보이는 것에 대한 대응으로 각 플랫폼을 단순화하고 플랫폼 간의 연동을 통해 가격을 낮추고 효율성을 높이는 것에 활용된다.

주요 컴포넌트 중 입력장치에 대한 설명

문자 입력(언어 인력), 위치 입력(특정 지역 선택 및 이동하거나 표시)가 있다.

문자 입력에는 ‘처리 전 (pre-recognition)’과 ‘처리 후(post-recognition)’ 입력으로 나누어 진다.

처리 전 입력에는 음성인식, 스캐닝 입력처럼 컴퓨터가 우선 입력을 받은 후 입력된 글자의 의미를 판단하는 것을 말한다.여기에는 명함을 인식하는 OCR 기능같은 것도 포함된다. 사용자는 입력하기 편하지만 인식 정확도가 낮으면 사용자 경험이 크게 영향받고 안좋게 될 수있어 사용자의 판단이 오류 없이 정확하게 입력될 수있도록 디자인 하는 것이 중요하다.

처리 후 입력에는 우리가 흔히 사용하는 키보드, 모바일에서의 숫자키,문자키 입력이 있다. 사용자 경험에 위해되지 않도록 이동성을 고려하거나, 사용자가 의도한 표현이 방해받지않고 나올 수 있도록 키보드 배열, 하드웨어 상태 등을 점검해야 한다.

위치 입력장치에는 간접 위치 입력장치 (예:마우스)가 있으며 그림그리는 태블릿도 있다.직접 위치 입력장치에는 태블릿PC에 탑재 되어있는 터치 스크린이 대표적이며 닌텐도wii와 같은 장비를 이용한 것도 3차원 입력장치로서 대표적인 예가 된다.

통합적으로 기술을 분석하는 방법은?

이제 통합적으로 기술을 분석하는 방법을 알아보자. 여기서부터가 진짜 기술분석을 어떻게 하면 좋을지 참고할만한 정보가 나온다. 자신이 어떤 목적으로 제품이나 서비스를 기획하고 어떤 기술을 적용할지 고민이라면 이 부분을 집중해서 보자!!!
HCI 입장에서는 각각의 플랫폼 기술이나 컴포넌트 기술이 사용자경험에 어떤 효과를 줄 것인지를 집중적으로 보게된다. 그렇다면 어떻게 제품이나 서비스에 들어갈 기술을 분석해야할지에 대한 3가지 방식을 보자.

경험 기반 분석

경험 기반 기술 분석은 HCI 관점에서 가장 중심이 되는 기술 분석 방법이다. 사용자는 자신이 처한 맥락에서 자신의 과업을 이루고자 하는데, 이 때 특정 기술이 사용자의 경험을 얼마나 충족시킬 수 있는지 총 4단계에 걸쳐 측정하는 것이 경험 기반 기술 분석이다.

1단계 : 특정 기술의 유용성에 대한 잠재력을 분석하기
특정 기술이 사용자가 해당 서비스를 통해 얻고자 하는 가치를 얼마나 효과적으로 구현해줄 수 있는지 파악한다.
유용성에는 기능적 가치, 유희적 가치, 사회적 가치, 개인적 가치 등으로 구성되어 있다. 이를 바탕으로 평가하게 된다.

이 과정에서는 먼저 과업 분석에서 파악된 사용자의 구체적인 의도가 해당 기술에 의해 얼마나 효과적으로 충족될 수 있는지 확인한다.
이를 수치화 하면 아래와 같다.

(1) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 지닌 사용자의 사용 가치를 실현할 수 있는 잠재력을 각 가치에 대해 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자의 해당 가치를 실현할 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자의 해당 가치를 실현할 가능성이 매우 높은 경우

(2) 그리고 두번쨰로 해당 기술 실현 가능성에 대해 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 실현 가능성이 거의 없는 경우 10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 실현 가능성이 매우 높은 경우

(3) 이후 사용자의 사용 가치 프로파일에 곱해 기술의 잠재력을 파악할 수 있다.

AI얼굴인식을 위한 각종 모델의 퍼포먼스 및 딜레이 시간 분석

기술의 사용가치 실현 잠재력을 분석하는 사례

이러한 분석을 통해 사용 가능한 디지털 플랫폼 가운데 어떤 플랫폼이 사용자가 원하는 것을 효과적으로 구현할 수 있는지 확인할 수 있으며 여러 디지털 컴포넌트
가운데 어떤 기술을 활용할 것인지 결정할 수 있다.

2단계 : 사용성 측면의 잠재력을 분석하기
특정 기술이 사용자가 중요하게 생각하고 있는 사용성의 핵심 속성을 얼마나 효과적으로 만족시켜 줄 수 있는지 파악한다.
사용성의 속성은 효율성, 정확성, 일관성, 유연성, 의미성으로 5가지 상위속성이 있다.

각 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자가 중요하게 생각하는 핵심 사용성의 속성을 얼마나 효과적으로 만족시켜줄 수 있는지 분석한다.

(1) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술을 사용성 측면에서 얼마나 사용자가 중요하게 생각하는지에 따라 사용 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자를 만족시킬 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자를 만족시킬 가능성이 매우 높은 경우

(2) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 지닌 사용성을 실현할 수 있는 잠재력을 각 가치에 대해 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용성의 속성을 만족시킬 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용성의 속성을 만족시킬 가능성이 매우 높은 경우

(3) 이후 사용자의 사용성 속성 프로파일과 각 기술에 대한 사용성 속성 잠재력을 곱하여 기술의 사용성 만족 잠재력을 파악한다.

3단계 : 감성 측면의 잠재력을 분석하기
특정 기술이 사용자가 중요하게 생각하고 있는 핵심 인상과 개성을 얼마나 효과적으로 표현할 수 있는지 파악한다.
감성의 속성은 정서, 인상 및 개성으로 나누어진다.

(1) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 감성측면에서 사용자가 중요하게 생각하는지에 따라 사용 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 감성측면에서 사용자를 만족시킬 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 감성측면에서 사용자를 만족시킬 가능성이 매우 높은 경우

(2) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 감성을 얼마나 표현할 수 있는지에 따라 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 인상이나 개성을 표현할 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 인상이나 개성을 표현할 가능성이 매우 높은 경우

(3) 이후 사용자의 감성 속성 프로파일과 각 기술에 대한 감성 속성 잠재력을 곱하여 기술의 감성 만족 잠재력을 파악한다.

4단계 : 맥락적 측면에서 잠재력을 분석하기
특정 기술이 해당 제품이나 서비스가 사용딜 맥락과 얼마나 부합하는지 파악하는 과정이다.
시간적 맥락, 위치적 맥락, 기타 환경적 맥락으로 나누어진다.

사용자가 처하게 될 다양한 맥락에서 각 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 얼마나 효과적일 수 있는지 분석한다. 예를들면 사용하는 맥락이 물리적으로 움직임과 동선이 중요하고 사회적으로 시간적 여유와 프라이버시 및 교류 가능성을 확보해야 하고 개인 지향적인 문화에서 사용할 예정인지아닌지 등을 보게 된다.

(1) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술을 각 맥락적 측면에서 얼마나 사용자가 중요하게 생각하는지에 따라 사용 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 각 맥락적 측면에서 사용자를 만족시킬 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 각 맥락적 측면에서 사용자를 만족시킬 가능성이 매우 높은 경우

(2) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 맥락적 속성 측면에서 얼마나 부합하는지 각 가치에 대해 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용성의 속성을 맥락적 속성 측면에서 부합할 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용성의 속성을 맥락적 속성 측면에서 부합할 가능성이 매우 높은 경우

(3) 이후 사용자의 사용성 속성 프로파일과 각 기술에 대한 사용성 속성 잠재력을 곱하여 기술의 사용성 만족 잠재력을 파악한다.

혁신성 기반 분석

이 방법은 ‘파괴적 혁신(Christensen, 2003)’ 을 기반으로 한 분석 체계이다. 새로운 기술을 기존 기술과 비교해 보고 상대적인 혁신성과 이점을 파악하는 것이다.
각 범주에 따라 HCI적인 관점에서 기술을 적요하는 과정에 중점을 두어야 한다.

1그룹 : 점진적인 혁신 기술(sustaining innovation technology)
기존 기술이 아직 사용자의 욕구를 충분히 만족시켜 주지 않은 상태에서 사용자의 욕구를 조금 더 만족시킬 수 있는 가능성을 지닌 기술이다.
이러한 기술은 사용자 가운데 새로운 기술을 수용할 자세가 되어 있는 사용자를 대상으로 하며 만약 전반적인 기술 수준이 핵심 사용성의 속성을 만족하지 못하는 단계라면 이 기술을 발전시키는데 주의를 기울인다.이 그룹은 주로 대기업을 중심으로 진행되는 경우가 많다. 이유는 아직까지 기술이 충분히 성숙되지 않았기 때문에 기술의 모든 요소를 최대한 효율적으로 결합해 최고의 성능을 짜내야 하기 때문이다.

예를들어 최근에 대두되고 있는 딥러닝을 포함한 AI기술은 점진적으로 성능이 올라가고 있는 기술이다. 하지만 시장에서 사용될만큼 상용화하려면 비용을 반드시 고려해야 하는 점에서 큰 비용이 든다는 단점이 있다.그나마 합리적인 가격으로 맞춰서 시장에 내놓는 일을 열심히 하고 있는게 기업이나 고객이 기대하는 성능을 내려면 더 무르익 기술의 발전이 필요한 상태이다.

이미 포화된 기술의 예 : 유전 알고리즘, 칼만필터

2그룹 : 가격 파괴적인 혁신 기술(low-end disruptions technology)
이미 기존의 기술들이 어느정도 사용자의 욕구를 만족시키는 상황에서 비록 기존의 기술처럼 높은 성능을 내는 것은 아니지만 대신에 상대적으로 저렴하게 사용자가 자신의 과업을 수행해내는 것이 가능하게 하는 기술을 의미한다. 여기서 핵심은 성능이나 기능 대신, 해당 기술이 자신이 수행하고자 하는 과업에 얼마나 맞아떨어지는지, 얼마나 저렴한 가격으로 해당 기술을 사용하는지, 얼마나 유연하고 편리하게 사용할 수 있는지 등이 중요 초점이다.

예를들면 GPS 위치센서 기기가 있다. 원래 GPS는 크기가 매우 크고 정확도가 올라갈 수록 비싸다. 하지만 성능을 좀 포기하고 부피를 줄이면 사용자들이 필요로하는 모바일폰, 노트북, 스마트워치 등에 작은 부피로 들어갈 수 있다. 물론 가격도 크고 정확한 GPS보다도 싸다. 비슷한 예로 랩탑, 태블릿 등이 있는데 데스크탑에서 좀더 성능 좋고 부피크게 가능한 상태를 휴대성과 편리성을 높이면서 성능을 낮춰 사용자들의 수요에 맞춰 개발된다.

이 그룹은 주로 특정 부분에 초점을 맞추는 전문 회사들에 의해 제공된다. 성능을 높이기 보다는 가격을 낮추고 유연성을 높이는 것이 더 중요하기 때문이다.

3그룹 : 시장 파괴적 혁신 기술(new-market distruptive technology)
자금이 부족하거나 능력이 부족해 디지털 제품이나 서비스를 사용할 수 없었던 사용자에게 기존의 기술과는 전혀 다른 측면에서 사용자의 필요를 충족시키는 기술이다.
특정 장소에 가야하거나 많은 돈을 지불해야 하거나 높은 지식을 쌓아야 하기 때문에 전에 사용하지 못했던 일반 다수의 사용자가 사용할 수 있게 만드는 기술이다. 이러한 기술은 과업을 수행하기 위해 필요하지만 기존의 기술이 너무 복잡하고 비싸서 사용할 엄두를 내지 못하던 사용자를 대상으로 한다.
이때 중요한 이슈는 어떤 속성을 포기하고 어떤 다른 속성을 높여줌으로써 일반 사용자가 사용할 수 있는 제품이나 서비스로 만들 수 있는지 결정해야 한다.
새롭게 제시된 기술이 어떤 범주에 속하는지 본후 가능한 쉽고 간단하게 서비스를 디자인하면서 사용자의 의도를 포함해야 한다.

예를들면 유투브나 개인방송 채널이 그렇다. 방송인만 방송을 진행할 수 있었던 예전과 다르게 일반인도 할 수 있도록 쉬운 스트리밍 기술을 구현하고 UI/UX를 구축하여 일반인도 개인방송을 할 수 있게 하였다.또한 금융 애플리케이션 Toss같은 경우도 주식투자나 부동산 투자를 초보자들도 손쉽게 할 수 있도록 기능을 제공하였다.

사업성 기반 분석

기술이 지닌 사업 성공 가능성에 초점을 맞추어 새로운 기술을 분석하는 방법이다. 사업적 측면에서 특정 기술이 얼마나 커다란 잠재력을 가졌는지 측정하는 기준은 6단계로 나눌 수 있다.

1단계 : 신규 사용자 집단의 확보 가능성 분석
이 단계에서는 특정 기술이 제품이나 서비스에 적용되었을 때 지금까지 공략하지 못한 사용자의 요구사항을 충족시킬 수 있는 가능성이 있는지 분석한다. 이 단계에서는 해당 기술이 얼마나 다양한 사용자에게 접근할 수 있는지 파악하는 것이다.
예를들면, 위치인식기술의 발전 덕분에 어디서든 사용자들끼리 게임을 할 수 있도록 하였다.

2단계 : 새로운 가치의 제공 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 디지털 제품이나 서비스에 적요되었을 때 지금까지 경험하지 못한 새로운 가치를 제공할 수있는지 분석한다.
예를들어, AI를 이용한 얼굴 감정인식 기술이 스마트폰에 적용되어 사용자들이 카메라에 얼굴을 찍으면 어떤 감정인지, 나이와 성별,인종과 같은 정보를 알 수 있는 것이다. 이는 유희적인 측면에서 사용될 수도 있으며 뉴로마케팅 측면에서 고객의 만족도, 감정트렌드를 통해 인사이트를 얻을 수 있다.

3단계 : 적정한 수익 모델 확보 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 디지털 제품이나 서비스에 적용되었을 때 회사의 입장에서 적정하고 안정적인 수익을 확보할 수 있는 잠재력이 있는지 분석한다.
예를들어, AI 데이터를 모으기 위한 플랫폼에서는 데이터 라벨링 작업을 통해 수익을 벌고자 하는 고객과 라벨링 작업을 의뢰하는 고객이라는 수요에 의해 안정적인 수익모델의 적용이 가능하다.

데이터플랫폼 크라우드웍스 사례

4단계 : 전략적 통제권의 확보 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 디지털 제품이나 서비스에 적용되었을 때 공급자,사용자,경쟁자에 대한 통제권을 확보할 수 있는 잠재력이 있는지 분석한다.
예를들어, 사용자와 강한 유대관계를 통해, 핵심 기술에 대한 전용 사용권 확보를 통한 제휴관계 구축, 독점적인 네트워크 접근할 수 있는 기회를 제공할 수 있는 경우이다.

5단계 : 사업 범위의 확대 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 디지털 제품이나 서비스에 적용되었을 떄 회사의 사업 범위를 변경하거나 확장할 수 있는 잠재력이 있는지 분석한다.
예를들어, 사용자의 요구사항에 따라 제품이나 서비스의 커스터마이징을 수월하게 한다든지 공급자의 수를 늘려 지역적인 범위를 확대할 수 있는지 분석한다.
대표적으로 오픈소스운동을 들 수 있다. AI 사례에서보자면 YOLO(You only look once)라는 object detection에 쓰이는 모델이 있다. 이는 오픈소스로 공개되어 있으며 이를 이용하여 사용자가 detection 하길 원하는 데이터를 이 모델에 학습시켜 커스터마이징된 결과물을 받아볼 수 있다.

커스터마이징 데이터 학습방법 : https://www.learnopencv.com/training-yolov3-deep-learning-based-custom-object-detector/

6단계 : 내부 조직의 성장 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 제품이나 서비스에 적용되었을 때 회사의 입장에서 조직 구성원들의 효율성이나 전문성이 높아질 가능성이 있는지 분석한다.
예를들어, 기업 내부에서 직접 개발을 하면 직원들의 전문성이 성장되나 SI업체에 외주를 맡기면 프로젝트가 끝난후 기업의 기술 전문성은 확보하지 못할 가능성이 크다.

어떤 사람들은 사업성 측면에서 기술 분석하는 것이 HCI 사용경험중심 패러다임과 거리가 멀다하지만 사실 HCI가 단순히 만들어진 제품을 평가하는 것이 아니라 사용자의 최적의 경험이 제공될 수 있도록 비즈니스 적인 전략기획과 분석 절차가 반드시 필요하다고 본다. 즉, 제품의 유형을 제대로 식별하고 사업성 관점의 기술 분석을 수행하는 절차도 HCI에서 중요하다.