Triplet RYME

박물관·문화시설 관람 흐름 분석

사람이 언제 몰입하고,
어디에서 오래 머무르며,
어떤 순간에 관심이 끊기는지는
전시 운영자가 가장 먼저 알아야 할 정보입니다.

Triplet RYME은 공간 안에서 일어나는 관람 흐름을 기준으로
운영자가 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있도록 돕습니다.

도입하기
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이 공간에서 반복되는 문제

관람객 수는 알지만, 어떤 전시물이 관람객의 발길을 붙잡는지 설명하기 어렵습니다.

  • 어떤 전시물이 인기있는지 수치로 설명할 수 없습니다.
  • 인기 작품은 알지만, 왜 인기인지 설명하기 어렵습니다.
  • 전시 개선이 감각에 의존해 다음 기획의 기준이 축적되지 않습니다.

공간을 이해하는
트리플렛 AI의 방식

Triplet RYME은 공간에서 일어나는 방문 흐름을 기록하고, 운영자가 바로 판단할 수 있는 형태로 정리합니다

복잡한 수치가 아니라, 지금 이 공간에서 무엇이 일어나고 있는지를 직관적으로 파악할 수 있도록 만듭니다.

  • 관람객의 움직임을 실시간 추적
  • 전시품별 체류·이동 흐름 누적
  • 움직임을 이해 가능한 패턴으로 정리
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실시간 상황 파악부터
전시품 분석, 누적 리포트까지

운영 판단에 필요한 기준을 제공합니다.

실시간 대시보드 _tab_01.png
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전시품 분석 _tab_02.png
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리포트 & 비교 분석 _tab_03.png
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전시 운영에 특화된
구조 분석

관람객의 전시품별 관심을 데이터로 읽습니다.

  • 관람객이 어디에서 오래 머물고, 재방문했는지 파악합니다.
  • 관람객의 관심도를 구역별로 시각화합니다.
  • 입·출입 흐름과 내부 이동 패턴을 분석해 혼잡함을 사전에 파악합니다.
전시 운영에 특화된<br>구조 분석 ryme_g_mid.png

운영 판단의 기준을 만듭니다

공간에서 일어나는 변화를 운영자가 이해하고 판단할 수 있게 합니다.

1. 공간에서 일어나는 움직임을 관찰합니다. ryme_g_card_01.png
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1. 공간에서 일어나는 움직임을 관찰합니다.

카메라 영상이 아닌, 평면 도면 위에 흐름을 추상화해 남깁니다.

2. 관찰한 움직임의 흐름을 기억합니다. ryme_g_card_02.png
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2. 관찰한 움직임의 흐름을 기억합니다.

하루의 흐름을 비교 가능한 경험으로 저장합니다. 일회성 통계가 아니라 요일·시간·회차·시즌 단위로 누적해, 다음 운영을 위한 기준을 만듭니다.

3. 변화의 이유를 패턴으로 해석합니다. ryme_g_card_03.png
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3. 변화의 이유를 패턴으로 해석합니다.

어디서 몰리고, 왜 정체가 생기며, 어떤 흐름이 성과로 공간의 리듬을 설명 가능한 패턴으로 정리합니다.

실제로 이렇게 활용되고 있습니다

현장의 고민 01

어떤 작품 앞에서 관람객이 오래 머무는지,
어떤 전시물은 그냥 지나치는지 알 수 없습니다.

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트리플렛의 Interpret

전시물별 체류 시간과 방문 빈도를 구간별로 기록합니다.

체류가 짧고 이동이 빠른 구간과, 체류가 길고 재방문이 발생하는 구간을 비교해 관심도의 차이를 구조적으로 식별합니다.

전시 기획자는 감이 아닌 데이터로 작품 배치와 동선을 조정할 수 있습니다.

도입 후 변화
  • 전시물별 체류 시간 평균·편차 가시화
  • 관심도 상위/하위 전시물 자동 분류
  • 전시 기획 검증 자료 준비 시간: 8시간 → 3.5시간
현장의 고민 02

재방문이 많은 구간이 있다면,
그 이유를 알고 다음 전시에 반영하고 싶습니다.

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트리플렛의 Interpret

구역별 재방문율과 동선 패턴을 요일·시간·회차 단위로 누적합니다.

재방문이 발생하는 구간의 공통 특성(위치·작품 유형·동선 구조)을 패턴으로 정리해 다음 전시 기획의 근거로 제공합니다.

도입 후 변화
  • 구역별 재방문율 추이 시각화
  • 재방문 상위 구간 공통 특성 자동 도출
  • 다음 전시 기획 시 배치 근거 활용률: 70% 이상

USE CASE

국립부산과학관 ryme_g_usecase_01.png

국립부산과학관

르스페이스 ryme_g_usecase_02.png

르스페이스

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부개도서관

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