요약
Nexus Fusion은 EPFL Blue Brain Project의 신경과학자들에게 수백만 개의 연구 리소스에 대한 접근을 제공했습니다. Product Design Lead 겸 프론트엔드 엔지니어로서, 엔지니어링 주도의 제품을 연구자들이 실제로 데이터를 찾고 사용하는 방식에 맞춰 다시 정비했습니다.
Nexus Fusion
프로젝트에서 맡은 역할
2014_2024
요약
Nexus Fusion은 EPFL Blue Brain Project의 신경과학자들에게 수백만 개의 연구 리소스에 대한 접근을 제공했습니다. Product Design Lead 겸 프론트엔드 엔지니어로서, 엔지니어링 주도의 제품을 연구자들이 실제로 데이터를 찾고 사용하는 방식에 맞춰 다시 정비했습니다.
과제
데이터 접근은 대부분 SDK와 SDK가 생성한 테이블을 통해 이루어졌고, 전체를 조망할 수 있는 화면이 없었습니다. 또한 터미널에 익숙한 연구자들에게 다른 인터페이스를 강요해서는 안 되었습니다.
리서치
신경과학 여러 분야 과학자와의 인터뷰, 시나리오 기반 사용자 테스트, 그리고 백엔드 엔지니어 3명에게 요청한 사용 통계. 데이터의 86%가 게시 후 한 번도 조회되지 않았습니다.
해결책
게시 관리, 3D 시각화, 문서를 하나로 모은 웹 애플리케이션, 그리고 Figma 프로토타입에서 승인된 D3.js 개념 증명까지 이끈 관계 모듈.
주요 수치
86%한 번도 조회되지 않은 데이터
측정 범위 내에서 온라인에 게시된 후 한 번도 열리지 않은 데이터의 비율. 성과가 아니라 제가 주도한 진단 결과입니다.
100실제 엔티티
관계 모듈의 독립된 샌드박스 프로토타입 제작을 위해 다운로드.
20뉴런
논란이 있던 제안을 승인된 개념 증명으로 바꾼 테스트 회로의 규모.
4설득한 팀 리드
제 매니저와 NISE, 계산 신경정보학, HPC 팀의 리드.
모든 화면은 임시 데이터 또는 데모 데이터를 사용했으며, 연구 데이터는 기밀로 유지됩니다.
역할과 맥락
- 역할
Product Design Lead 겸 프론트엔드 엔지니어. Nexus Fusion의 리서치와 프로덕트 디자인을 이끌었습니다.
- 프로덕트 디자인
- UX 리서치
- 프로덕트 전략
- 프론트엔드
- 기간
2022 – 2024 · Blue Brain Project, EPFL.
- 팀
Fusion을 담당한 NISE 팀, 백엔드 엔지니어 3명, 그리고 계산 신경정보학 팀과 HPC 팀.
- 방법
- 과학자 인터뷰
- 사용 통계
- 시나리오 기반 사용자 테스트
- 워크숍
- Figma 프로토타이핑
- 샌드박스 프로토타입
- 스택
- Figma
- D3.js
01
과제
수백만 개의 리소스, 그러나 찾을 방법은 거의 없음.
엔지니어링 주도의 플랫폼
Nexus Fusion은 연구자들에게 수백만 개의 신경과학 리소스에 대한 접근을 제공했습니다. 주로 엔지니어링 주도로 수년간 개발된 결과, 접근은 대부분 SDK와 SDK가 생성한 테이블을 통해 이루어졌고 전체를 조망할 수 있는 화면은 거의 없었습니다. 탐색과 내비게이션이 너무 무거워서, 연구자들은 각 엔티티 안에서 필요한 데이터 조각에 도달할 수 없었습니다. 한 가지 제약이 작업의 방향을 정했습니다. Fusion을 담당한 NISE 팀의 매니저는 터미널에 익숙한 연구자들이 다른 인터페이스를 강요받는 것을 원하지 않았습니다.
_05
진입점: 연결하고, 스튜디오를 둘러보고, 문서를 읽기.
리디자인 이전
SDK와 생성된 테이블을 통한 접근.
02
리서치
과학자들과 대화하고, 아무도 측정하지 않던 것을 측정하기.
진단을 구축한 방법
인터뷰
신경과학의 여러 분야 과학자들과 함께 실제 요구와 기존 버전의 문제를 파악했습니다.
사용 통계
백엔드 엔지니어 3명에게 아무도 추적하지 않던 데이터를 요청했습니다. 업로드된 데이터, 모델이나 시뮬레이션에 사용된 엔티티, 그리고 데이터 조회 빈도(조회 없음, 1–10명, 11–20명…)입니다.
시나리오 기반 테스트
테스트 세션과 워크숍에서 연구자들이 작성된 시나리오에 따라 실제와 같은 과제를 수행했습니다.
문서화된 발견 사항
각 이슈를 사용자의 과제, 원문 피드백, 녹화 영상, 디자인 제안과 함께 기록했습니다.
숫자로 본 리서치
162+인터뷰한 과학자
5신경과학 분야
생물학 실험, 시뮬레이션, 세포, 회로, 이온 채널.
400+테스트 세션
워크숍 34회 별도.
리서치 산출물
통계가 보여준 것
03
리서치가 바꾼 것
문제는 양이 아니라 가시성이었음.
인사이트 01 — 탐색
데이터의 86%는 게시 후 한 번도 열리지 않음
이전
리소스는 대규모로 업로드되었지만, 대부분 SDK가 생성한 테이블로만 접근할 수 있었습니다. 실제로 얼마나 사용되는지는 아무도 몰랐습니다.
리서치 결과
제가 요청한 통계에 따르면, 측정 범위 내에서 데이터의 86%가 온라인에 게시된 후 한 번도 조회되지 않았습니다. 또한 연구자들은 엔티티 안의 유용한 데이터 조각에 도달할 수 없었습니다. 내비게이션과 탐색이 지나치게 방대했기 때문입니다.
만든 것
기능들을 하나의 웹 애플리케이션으로 모았습니다. 스튜디오를 통한 게시 관리, 인터랙티브 3D 시각화, 문서, 그리고 간격을 넓힌 업데이트 전략입니다.
테이블을 읽는 두 가지 방법
테이블 뷰 구조: 기본 모드, 고급 모드, 필터링, 필요할 때 펼쳐지는 상세 패널.
04
프로덕트 의사결정
논란이 있던 제안을 승인된 실험으로 바꾸기.
관계 모듈, 단계별 과정
엔티티는 각각 따로 표시되었지만, 과학에서는 서로 연결되어 있습니다. 뉴런은 회로에 속하고, 그 회로는 더 큰 회로에 속합니다. 저는 이러한 관계를 따라 리소스를 탐색하는 모듈을 제안했습니다.
12Figma 프로토타입
아이디어의 첫 인터랙티브 버전.
100샌드박스 프로토타입
실제 데이터로 독립된 프로토타입을 만들기 위해 실제 엔티티를 다운로드.
4검토
제 매니저와 NISE, 계산 신경정보학, HPC 팀의 리드에게 발표.
20실현 가능성 테스트
HPC 팀 매니저가 제안한 20개 뉴런 회로로 아이디어를 작은 규모에서 테스트.
4개념 증명
승인 후, 계산 신경정보학 리드가 제공한 유효한 데이터로 D3.js를 사용해 구축.
Figma에서 개념 증명까지
반대 의견과 그에 대한 답
- 비용
리드들은 이만큼의 데이터를 추출하고, 연결하고, 실시간으로 표시하는 데 드는 개발 비용을 산정했습니다.
- 우선순위
NISE 팀 매니저는 실험 보고서 기능이 아직 개발 중인 상황에서 복잡한 도구를 추가하는 데 반대했습니다.
- 데이터 품질
계산 신경정보학 리드는 실현 가능성에 의문을 제기했습니다. 일부 회로에는 뉴런과 시냅스의 명확하고 완전한 목록이 없었기 때문입니다.
- 해결
HPC 팀 매니저가 20개 뉴런으로 된 작은 회로에서의 테스트를 제안했습니다. 테스트는 성능과 데이터 품질에 분명한 개선 여지가 있음과 함께 잠재력을 보여주었고, 저는 개념 증명을 구축할 수 있게 되었습니다.
05
디자인 엔지니어링
엔지니어가 판단할 수 있을 만큼 제안을 구체화하기.
직접 만든 것
- 프로토타입
Figma 프로토타입, 이어서 100개의 실제 엔티티로 구축한 독립된 샌드박스 프로토타입.
- 개념 증명
계산 신경정보학 팀의 유효한 데이터로 D3.js를 사용해 만든 관계 모듈.
- 스택
- Figma
- D3.js
06
결과
출시된 기능이 아닌, 승인된 실험.
누구에게 도움이 되었나
- 연구자
SDK 테이블 속에서 데이터를 잃어버리는 대신 찾아서 재사용합니다. 조회된 데이터는 14%에서 94%로 늘었고, 웹 앱의 월간 활성 연구자는 2,600명 이상입니다.
- 데이터 생산자
자신의 작업이 노출되고 재사용됩니다. 보고서 12,000건 이상, 실험 데이터 20,000건 이상, 스튜디오 150개 이상이 게시되었습니다.
- 엔지니어링 팀
논란이 있던 아이디어가 실제 데이터로 판단할 수 있는 개념 증명이 되었고, 4명의 팀 리드에게 승인받았습니다.
출시 후 달라진 것
14% → 94%조회된 데이터
온라인 게시 후 열린 데이터의 비율. 초기 86% 미조회와 같은 범위 기준.
2,600+월간 활성 연구자
Fusion 웹 애플리케이션 기준.
12,000+게시된 보고서
20,000+게시된 실험 데이터
150+게시된 스튜디오
현재 상황
- 확인된 것
이전에 아무도 하지 않았던 사용 진단, 그리고 논란이 있던 제안을 Figma에서 실제 데이터 기반의 승인된 개념 증명까지 이끈 것.
- 남은 과제
수백만 개 리소스 규모에서 관계 모듈의 실현 가능성, 그리고 프로덕션 출시.
