[Case Study] Generative AI & UX Design

학술대회 이야기에 대해 늦은감이 있지만 차차 올리려고 노력 중입니다 👀 

case study는 각 기업/대학에서 프로젝트나 사례를 설명하는 프로그램입니다. 

☀️생성AI를 활용한 UX/UI 디자인

🙆🏻‍♀️유훈식 교수님(SMIT) 🙆🏻‍♀️강수진 교수님(이화여대) 🙆🏻‍♀️정유리 연구원님(이화여대)

🏢240124, 소노캄 2F 다이아몬드홀, 13:30-14:50

 

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이화여대 김수진 교수님

• 더블 다이아몬드 디자인 프로세스: 진짜 문제 찾기→ 제대로 풀어나가기.
  1. 첫번째 다이아몬드: 인사이트 발견해내기. 의사결정권자들에게 잘 전달하기.이 떄 ux 시나리오가 가장 큰 역할을 한다. (ux 시나리오 종류: 텍스트, 표, 드로잉).
     • 같이 한다는 것은 좋지만 문제는 비용과 시간.
     • 미드저니로 그린 그림이 경연대회에서 1등을 함으로써 ai 에 대한 인기는 높아짐. 심봉사가 눈을 뜬 것 같은 모먼트. 빠르고 좋은 퀄리티를 내고 싶지만 시간과 비용이 많이 들 때. 그 프로세스를 굉장히 쉽고 효과적으로 만들 수 있다.
  2. 두번째 다이아몬드: 삼성 → TTT (think think think)(과학자분들이 많은 곳에서 UX 디자이너로써의 역할) → 성장

Step

1. 시나리오: 사람, 특징, 장소, 뷰 - 디테일하게 서술
2. 이미지 1차 생성 : 미드저니로
3. 디벨롭: 부분 재생성, 페이스스왑, 필요시 포토샵이나 제품 합성

tailor jet 시나리오

• 장거리 이코노미 탑승객들의 개인화 경험을 위한 기내 ai assistamt 서비스 제안 (이화여대 3학년)
• 비행기 탑승객 경험 개선 서비스
• 두명의 페르소나
  1. 3살 자녀와 탑승한 한국인
  2. 20대 외국인 무슬림 승객
• as-is 저니맵을 통해 승객이 비행기 탑승 시 겪는 일들을 나열. 유사한 카페고리끼리 묶어 5가지 상황 그룹을 만들었다.
• 상황 그룹과 다음 그룹 사이 ‘간극’에 주목. 심리스한 경험(a-z)는 일련의 경험이 아닌 생각하지 못한 티비 사이의 0.01초까지 디자인 하는것이 디자이너.
• key🔑: ai 승무원이 승객 파악, 문화적 배경을 고려한 응대
• 시나리오 1. 3살 자녀와 탑승한 한국인
  • nfc 태그를 통해 연결. 개인화된 경험을 느낄 수 있음
  • 탑승 후 비행기 이륙을 안하지만 ai assitant에 그 이유를 물어봄. 정보를 빠르고 정확하게 전달함. 승무원을 부른다던지(이코노미에서), 비즈니스는 말하지 않아도 승무원이 오지만..
  • 식사: 메뉴를 빠르게 파악해 이은경씨에게 전달함.
  • 휴식시간, 식사를 마치고 찡얼거리는 아이, 취침 등
• 시나리오 2. 20대 외국인 무슬림 승객
  • ai 어시스턴트가 터키어로 환경설정을 바꿈.
  • 그는 테일러(ai어시스턴트)에게 무슬림 기도시간을 체크 알람을 요청함.
  • 식사, 어느 방향으로 기도하는지 메카의 방향을 띄워줌.
• 힘들게 시나리오를 만들었던 과거에 비해 생성형 ai 를 통해 ‘설득력 있는 스토리’를 만드는데 정말 효과적인 것을 느낌.

 

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유훈식 교수님

• 서울미디어대학원대학교 미디어비즈니스학과 전임교수. 이화여대 객임교수
• 큰 틀에서 ux 디자이너들이 사용하는 방법론은 크게 바뀌지 않았다. 하지만 대중화된 툴을 통해 코딩, 법률, 디자인 전반에서 이루어지고 있다. 정성적인 사용자 조사, 분석, 통합을 하던 일들이 ai와 함께 다양한 시도를 할 수 있는 큰 획이 있었다. 이미지 생성 경우에도 과거엔 직접 그렸지만 지금은 프롬프트를 통해 인풋, 아웃풋을 만들 수 있다. ux는 이직률이 높다.(스타트업, 대기업, 등의 호기심 자극이 필요하기 때문). 그동안 해오던 ux process에서 중요한 방법론이 있다. 과거엔 인간의 힘으로 했지만 이번엔 생성형 ai를 통해 창의성 측면, 효율적, 자동화를 통한 빠른 처리가 가능해졌다.

인터뷰: 생성ai를 활용한 실제 인터뷰 데이터 분석사례: 혼밥🍚

• ux 방법론_인뎁스 인터뷰(in-depth interview),

✅6명의 녹음 파일 → 클로바노트ai를 통해 자동 스크립트 변환 → 챗지피티를 통해 카테고리별 분류 → 대안 선택

✅주제: 혼밥에 대한 것 - 주로 어떤 메뉴를 드시나요, 혼밥 선호 메뉴가 있나요, 어디에 앉나요, 등등

✅클로바로 스크립트 변환

✅스크립트 분석 및 대안: 배달 음식 쓰레기 방안 모색, 재료 나눔에 대한 의견 수립, 혼밥 인식 개선 방안 찾기, 1인 메뉴 다양화 요청

✅챗지피티: 주요 인사이트로 문제점 찾기 및 해결책 정리해줌.

✅다시 6개 통합해서 종합정 결론 요청

• 클로바의 추천
  • 1인 가구 식사 문화 개선을 위해 혼밥 노하우 공유
  • 혼밥에 대한 인식 개선 및 1인 가구의 식사 경험 더욱 풍요롭게 만들기
• 챗지피티의 추천
  • 소모임 참여(커뮤니티)
  • 식사 다양성 높이기 위한 도전
  • 만남과 소통의 기회를 제공하여, 소셜 플랫폼 활용 방법 안내
• 원랜 사람
  • 상황에 맞는 경험
  • 혼자 있는거 잊게 해주는 컨텐츠
  • 1인에 대한 단점을 줄여주는 제도

인터뷰 : 생성ai 를 활용한 가상의 사용자 조사 사례: 자율주행자동차🚗

• 챗지피티에게 역할을 부여함. 페르소나 부여하면 걔가 그에 맞는 답을 제공함

✅ 인터뷰 준비 및 사용자 선정(페르소나)

• 기술에 대해 일리있는 전문가. 30대 초반 윤현우
• 가족 중심의 안전운전 전문가. 40대 박지영
• 도시 생활자의 라이프 스타일 . 20대 후반 김성민

✅ 인터뷰 질문지 구성 구체화

✅ 인터뷰 수행 과정

• 너는 김성민이야. 도시에 살고 있고. 교통 관념에 대해 어떤 인식을 갖고 있니?
• 그럼 챗지피티가 답변을 줌.
• 그래도 꽤 보편화되고 ‘사람이라면 이정도 인식을 갖고 있겠다’ 수준으로 답변을 해줌

✅ 사용자 가상 시나리오: 답변 만족도

✅ 테스트 결과 분석: 기술적 만족도가 중요하다. 기술적 피드백을 중요하게 여긴다.(윤현우) 안전에 대한 만족도, 고민 (박지영), 환경 편의성, 친환경(김성민) 등의 답변을 받을 수 있었다.

✅문제 식별과 우선순위 결정

✅사용자의 피드백 & 개선사항

페르소나 실제 데이터와 생성 ai를 활용한 페르소나 개발 사례: OTT📺

• 페르소나 제작 하기
• ✅ 행동변수 도출 (실제 데이터) → 생성 ai → 행동 패턴 별로 20개 정도 요약해서 정리해줘. → 문서화 구조화를 참 잘함.
• ✅행동변수 도출 : 유저마다 패턴이 다르니 여러명의 행동변수를 통합하는 과정.
• 수치적 분류: 20가지를 강약을 줄 수 있게, 유형별로 행동 4가지 속 20개의 패턴 존재. (챗지피티)
• 행동변수와 인터뷰 참여자 매핑: 손수직접. 비주얼라이제이션.
• 핵심 행동패턴 도출: 위의 비주얼라이제이션
• 퍼소나 구성 요소 설정 및 제작 : 12가지 정도로 구성. 시나리오랑 퍼소나에게 필요한 결과 도출해달라고 함. 세부 내용 ai로 생성. 이미지 생성도 같이 함. (연예인 사진을 통한 편향 안함. → 애플 이모지를 사용함 → ai 로 하니 훨씬 나음. 배경와 이미지를 더 적합하게 만듦)
• 최종 퍼소나 : 시각화가 뛰어남. 인간의 힘으로 상당히 많은 부분 노동이 들어가는데 얘는 잘 정리해줌.

사용성평가: ai 도구를 활용한 unmoderated UT: 음식 app 화면 개선

• 모더레이트는 보통 다양한 사람이 하자. ai를 쓰면 사람 없이 ut 자동화가 되면 좋겠다.
• test 할 레퍼런스 사안 선택. 기존 시안 분석.
• 왜 우리는 uizard로 ui 디자인을 했을까?
• 작업 환경(인터페이스 소개)
• 작업 결과물: 스타일을 다르게 a,b,c 만들어서 테스트 후 사용성 평가. 뭐가 더 나은지.
• 소비소 소개 MAZE란? : 테스크에 대한 모바일의 평가를 알 수 있음.(?) 시작하면 ui 화면이 뜸 → 플로우에 따라 화면이 넘어감 → 테스터 화면 → 최종 보고서로써 종합을 해줌. 성공에 대한 %, 시간, 종합적인 결과물을 알려줌.
• 히트맵 등 시각화 해줌. 찾아가서 직접 하지 않아도 앱을 통해 정량적으로 체크하게 해줌. 시간과 비용을 들이지 않고 정량화된 것을 알 수 있다. ut시 인원제한이 있었다. (20명 내외 등) 이런것들은 모더레이터나 시간과 장소의 구애를 받지 않고 사용자를 구할 수 있기에 장점이 있다. 모더레이터 없이 사용성 평가를 진행해도 잘 수행이 가능하다.
• 테스트 사용자 피드백: 시안별 클릭 히트맵. 모더레이트가 없어도 툴을 이요해 맡기는게 가능함.

ai 를 활용한 ux writing - 키움 금융앱

• hyper write, chat GPT 등 자동화가 많아졌고, 유용해졌다.
• 청년이 금융에 대해 관심이 높아지는데 용어는 익숙하지 않아서 금융앱 쓰기 불편한 사람들이 생겼다.
• 금융 서비스, ux writing의 중요성 : 국민 은행 등 은 이미 팀이 있고 언어(단어)를 쉽게 함.
• 키움 증권 앱 영웅문 ux wrting 개선: 이유(평점이 젤 낮아서)
• 챗지피티를 통해 퍼소나 설정
  • 30-40대가 주로 사용하는 증권엡에서 사용할 라이팅에 사용할 보이스 톤을 정의해줘.
  • hyperwrite 도구 활용하기. 가이드라인이 있으면 모든 텍스트를 일관성 있게 할 수 있기에.
  • 예
    • 원톤: 등록 계좌가 아닙니다.
    • 전문적이면서 친근한 톤: 수정이 불가합니다.
    • 안정적이면서 친근한 톤

디자인 시스템 개발 사례 - ai를 활용한 디자인 시스템 개발 사례: 시니어 사용자

• pillyze : 건강관리 앱 디자인을 고령자 가이드라인을 통해 리디자인 하기
• 생성 텍스트 ai를 통해 사용자 조사 → 시각적 신경쓸 부분 구조화 요청 → 색, 폰트, 음성, 기술, ui 뽑아냄.
• 이들에게 보이기 좋은 색상을 코드로 ㅇ보이게 함. → 가이드를 만들어 냄 (맞을 수도, 안맞을 수도.. 환각효과)
• 폰트 추천: 버튼 크기, 폰트 크기, 아이콘 사이즈 요청
• 목표: 가시성 부분에서 눈에 더 잘띄도록 보여준다.

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