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- 작성자김민주
- 작성일2024-09-24
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LLM 서비스 내 헤비 유저 사용 행태 분석에 기반한 인터페이스 제안 Proposal of User Interface Based on Heavy User Usage Analysis in LLM Service - 진종현, 이소영, 박채린, 연명흠(2024) - 한국디자인학회 Archives of Design Research, vol.37. no.4 연구배경 및 목적 LLM(Large Language Model)은 논리적 추론, 질문 응답, 코드 생성 등의 다양한 산업 전반에서 활용이 확대되고 있다. 하지만 LLM 연구의 전반적인 방향성 및 분석 대상은 서비스 시스템을 통한 가용성 및 효율성에 치중되어 있으며, 서비스 내 사용자에 대한 행태 분석에 기반한 인터페이스 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 앞서 언급한 업무 맥락 중심의 사용자 경험 연구에 목적을 두어, LLM 서비스의 사용 능력과 기술 수용 주기 모델(TAM)을 통해 세분화된 3가지 사용자 집단 간의 사용 행태를 분석하고, 분석 과정에서 획득한 인사이트를 바탕으로 경험 개선을 위한 신규 인터페이스와 기능을 제안한 뒤 실효성을 검증하고자 한다. 연구방법 문헌 연구를 통해 ‘TAM(Technology Acceptance Model)’과 ‘서비스 사용 능력’을 LLM 서비스 사용자를 세분화하기 위한 두 가지 기준으로 수립하였다. 이를 바탕으로 7점 Likert 척도 기반의 사전 설문을 수행하여 인터뷰이들을 포지셔닝 맵 내에 정량적으로 배치하였다. 이후 사전 설문의 개괄적인 이용 행태 문항 중 ‘업무 및 학습 맥락 내 LLM 서비스 의존도’를 기준으로 인터뷰이들을 3가지 그룹으로 정의하였다. 세분화된 세 그룹의 이용 행태 및 목적을 분석하기 위해 사용자들의 서비스 이용 화면을 이미지로 취합하여 대화 중 프롬프트의 활용 및 대화 히스토리 개설 행태를 분석하였고 해당 분석을 통해 정의된 집단별 주요 행태 기저의 멘탈 모델을 이해하기 위해 총 20명을 대상으로 In-depth 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 인사이트를 기반으로 도출된 UX 전략을 인터페이스 레벨로 구체화한 뒤 영상으로 제작하였고 이후 정규성을 만족하는 33명의 테스트 대상자를 표집하여 전후 경험의 개선 정도를 정량적, 정성적으로 분석하기 위한 사용성 테스트를 진행하였다. 최종적으로 개선안의 유의성을 검증하기 위하여 통계검정을 수행하였다. 연구결과 조사를 통해 정의한 3집단 중 타깃 집단인 Heavy 유저 그룹의 경우 비교군인 Middle, Novice 유저에 비해 LLM 서비스를 통한 대화 품질의 기대 수준이 높다는 기저의 멘탈 모델을, 주요 행동인 프롬프트 사용 행태 및 신규 대화창 개설 행태 등을 통해 정의하였고 이를 바탕으로 3가지 개선 전략(1. 히스토리의 Hierarchy 제안 및 대화 정보 범위 선정, 2. 맥락 정보를 포함한 대화 저장하기 및 가공하기, 3. 프롬프트 가이드라인 제공 및 답변 수정 기능 제안)을 제안하였다. 개선 전략 2의 경우 TAM(Technology Acceptance Model)의 평가 척도인 PU(지각된 유용성)에서 유의함을 보였지만, PEU(지각된 사용 용이성)의 경우 유의함을 보이지 않았는데, 이는 테스트 진행 시 타깃 유저 표집의 한계와 개선 자극물의 구동 적극성이 떨어짐이 원인이 되었음을 사후 인터뷰를 통해 확인하였다. 반면 개선 전략 1과 3의 경우 PU와 PEU 모두에서 통계적 유의성을 보임과 동시에 사후 인터뷰를 통해 긍정적 피드백을 확인할 수 있었다.
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78
- 작성자김민주
- 작성일2024-09-24
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- 작성자김민주
- 작성일2024-09-24
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장소 정보 제공 서비스 플랫폼 개선 디자인 제안 - ‘네이버 마이플레이스’의 소셜 네트워크 서비스 특성 활용 및 개발 중심으로 - Design proposal for improving location information provision service platform - on leveraging and developing the social network service features to ‘Naver myplace’ - - 서민기, 연명흠(2023) - 디자인융복합학회 22권 6호 65-87(23pages) 연구배경 및 목적 본 연구는 네이버 마이플레이스가 인스타그램의 '피드 방식'을 참고하여 사용자 후기 작성 형식을 개선한 배경과 그 목적을 탐구한다. 사용자 분석 결과, 소비자들이 장소를 선택할 때 여러 플랫폼에서 정보를 습득하고 공유하는 경향이 있음을 확인했으며, 이를 바탕으로 서비스 개선이 이루어졌다. 소비자들은 장소 탐색 시 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)와 장소 정보 제공 플랫폼(네이버 지도, 카카오 지도)을 사용하며, 각각의 플랫폼에서 '피드'와 '이용 후기'가 중요한 의사결정 자료로 활용된다. 두 형식 모두 온라인 구전 정보로서 긍정적·부정적 의견을 포함하지만, 소셜 네트워크는 정보 교류와 자기 표현에 중점을 두고, 정보 제공 플랫폼은 경제적 인센티브나 부정적 감정 해소 등의 동기가 더 크게 작용한다. 이 연구는 두 매체의 차이점을 넘어서, 소셜 네트워크 서비스의 형식을 정보 제공 플랫폼에 적용함으로써 서비스 디자인을 개선할 수 있는 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법 본 연구는 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 장소 정보 제공 서비스 플랫폼, 특히 '네이버 마이플레이스'에서 인스타그램과 같은 피드 형식을 채택한 배경을 조사하는 데 중점을 둔다. 연구 방법은 크게 네 단계로 구성된다. 첫째, 설문 조사를 통해 사용자들이 소셜 네트워크와 장소 기반 서비스에서 정보를 공유하고 소비하는 방식 및 동기를 조사했다. 이는 기존의 선행 연구를 기반으로 설계되었다. 둘째, 사용자들을 소셜 네트워크 서비스와 장소 정보 제공 서비스 플랫폼을 이용한 경험에 따라 분류하여 두 플랫폼에서의 정보 활동 차이를 분석했다. 셋째, 이러한 분석 결과를 바탕으로 서비스 개선을 위한 프로토타입과 시나리오를 개발했다. 이는 주로 사용자 생성 콘텐츠와 상호작용을 개선하는 방향으로 설계되었다. 마지막으로, 사용자를 대상으로 새롭게 제안된 서비스 개념을 테스트하고 Kano 모델과 고객 만족 계수를 활용해 새로운 기능들의 가치를 평가했다. 연구결과 본 연구는 플랫폼 시장에서 정보 제공 서비스 플랫폼의 사용자 경험 개선을 목표로 이론적, 실무적 연구를 진행하였다. 문헌 고찰을 통해 소셜 네트워크 서비스와 정보 제공 서비스 플랫폼에서 구전 정보 활용 방식을 분석하고, 이를 바탕으로 설문 조사를 실시하여 두 매체 간 사용자 경험의 차이를 파악하였다. 이후 플랫폼 사용자 인터뷰를 통해 서비스 이용 과정에서의 주요 경험 요인을 도출하고, 이를 반영한 개선 서비스 설정, 프로토타입 개발, 사용자 테스트를 거쳤다. 또한 Kano 모델과 Timko 고객 만족 계수 분석을 통해 서비스 개발 방향을 제시하였다. 이 연구의 의의는 장소 정보 제공 서비스 플랫폼의 사용자 경험 개선을 디자인 방식으로 구체화했다는 점에 있다. 매체별 구전 정보 활용 경험의 차이를 이론적으로 규명하고, 사용자 조사 결과를 바탕으로 작성과 탐색 경험을 반영한 서비스 개선안을 제안하였다. Kano 모델과 Timko 고객 만족 계수 분석을 통해 검증된 이 연구는 플랫폼 서비스의 발전과 실질적 운영에 적용할 수 있는 서비스 디자인 원칙과 UI 프로토타입을 제시함으로써 실무적인 시사점을 제공한다. 향후 다양한 플랫폼에서 서비스 기획과 비즈니스 모델 전략 수립에 활용될 수 있다.
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74
- 작성자김민주
- 작성일2024-09-19
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제품-서비스시스템을 위한 아이디어 생성과정에서 ChatGPT를 활용한 탐색적 실험 An Exploratory Experiment Using ChatGPT in the Idea Generation Process for Product-Service System - 이영현, 연명흠 (2023) - 한국디자인학회 Archives of Design Research Vol.36 No.4 (Wn.148) 연구 배경 및 목적 본 연구는 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델의 'Develop' 단계에 초점을 맞춰 진행되었으며, 이 단계에서 창의적인 아이디어 발산이 이루어진다. 생성형 AI, 특히 ChatGPT-4를 중심으로 연구하였으며, Google Bard와 이미지 생성 AI인 Midjourney도 함께 활용해 AI의 가능성과 효율성을 파악하고자 했다. 연구는 전통적인 아이데이션 방법과 생성형 AI를 활용한 방법을 비교하기 위해 두 팀으로 나누어 실험을 진행했다. 이후 참가자들과의 심층 인터뷰(FGI, IDI)를 통해 두 방법의 차이점과 활용 방안을 분석했다. 또한 전문가 평가를 통해 아이디어의 창의성을 확인하고, 생성형 AI의 아이데이션 과정에서의 활용 가능성과 효과적인 방향성을 제시하였다. 연구방법 본 연구는 더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델의 'Develop' 단계에 초점을 맞추어 진행했다. 이 단계에서 창의적인 아이디어 발산이 이루어지고, 생성형 AI가 중요한 역할을 수행할 수 있다고 판단했다. 주로 ChatGPT-4를 중심으로 연구하였으며, Google Bard와 Midjourney도 활용하여 가능성과 효율성을 파악하고자 했다. 연구 방법은 크게 세 단계로 구성되었다. 첫째, 전통적인 아이데이션 방법과 생성형 AI를 활용한 방법을 비교하기 위해 피험자들을 두 팀으로 나누어 실험하고 관찰했다. 둘째, 실험 후 참가자들과의 FGI 및 IDI를 통해 두 방법의 차이점과 활용 방안에 대한 발견점을 파악했다. 셋째, 전문가 평가를 통해 실험 결과물의 창의성을 확인하고 다양한 인사이트를 도출했다. 이를 통해 아이디어 발산 단계에서 생성형 AI의 활용 가능성을 탐색하고, 보다 효과적이고 효율적인 아이데이션 방향 제시하였다. 연구결과 고도화된 인공지능의 발전으로 디자인 분야에서도 AI 도구의 활용이 확장되고 있으며, 특히 아이디어 발상과 전개 단계에서 많은 가능성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 전통적인 방법과 비교하여 ChatGPT를 효과적이고 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 탐색하였고, 생성형 AI의 역할과 방향성을 구체화하는 데 의의를 두었다. 결과적으로, 생성형 AI는 디자이너의 제한적 사고를 확장하고, 시간 단축에 있어 분명한 효율성을 보였다. 아이디어 개수와 질 평가에서 전통적인 방법과 유사한 수준의 결과를 도출하였으나, AI 활용 방법은 사용자의 역량에 따라 달라질 수 있다. 전문가의 검증과 수렴이 여전히 필수적이며, AI가 제시하는 아이디어를 효과적으로 평가하고 개선하기 위한 디자이너의 판별력과 통찰력, 의사결정 역량이 중요함을 인식하였다.
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72
- 작성자김민주
- 작성일2024-09-19
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- 유현석, 연명흠(2023) 연구 배경 및 목적 선구적으로 스마트 홈을 사용해온 헤비유저와 얼리어답터의 경험을 바탕으로 자동화 과정에서 스마트 홈의 장벽과 핵심 현상을 파악하고 이를 해결할 수 있는 스마트 홈 서비스 디자인 방향성을 제안하는 프레임워크와 인사이트를 제안하고자 하였다. 연구 방법 스마트 홈 통합 표준의 발전에 따라 근 미래 플랫폼의 경쟁이 예상되며, 이에 사용자의 스마트 홈 자동화 구축과 운용의 장벽 파악하여 시사점을 제공하고자 다음과 같은 절차로 진행되었다. 첫째, 문헌 조사와 선행 조사를 통하여 스마트 홈의 자동화 구 성, 현황, 문제점 등을 파악하고 스마트 홈의 전반적인 이해와 흐름을 살펴보았다. 둘째, 스마트 홈 시장이 초기 단계에 있으므로 다양한 경험을 가진 헤비유저 및 얼리어답터 성향의 사용자들을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였다. 셋째, 스트라우스와 코빈(Strauss,A. & Corbin, J.)의 근거이론(Grounded theory)을 활용하여 스마트 홈 구축 및 사용과정에서 부정적 영향을 미치는 장벽과 핵심 범주를 발견하였다. 넷째, 근거이론을 기반으로 고객 여정 지도(Customer Journey Map)를 작성하여 장벽과 핵심 범주가 사용자에게 언제, 어떻게 영향을 주는지 파악하였다. 다섯째, 근거이론과 고객 여정 지도를 기반으로 스마트 홈 구축 및 운용에 도움이 될 수 있는 서비스 디자인 방향성을 개념적인 프레임워크(Service Framework)와 인사이트로 제안하였다. 연구 결과 스마트 홈 플랫폼의 서비스 디자인 방향성을 제안하는 프레임워크와 여섯 가지의 인사이트를 발굴하고, 인공지능의 역할이 자동화를 조건문을 작성하는 것에 그치는 것이 아닌 스마트 홈을 구축하고 운용하는 데에 확장되어야 한다는 시사점을 논의하였다.
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- 작성자이다윤
- 작성일2023-08-03
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- 박준현, 연명흠(2023) - 디자인융복합연구, Vol.22, No 3. 연구 배경 및 목적 COVID-19을 겪으면서 다양한 산업에서 온라인 전환이 이루어졌지만, 대면 서비스 빈도가 잦고 공간 및 도구 사용이 필요한 서비스는 온라인 전환에 제약이 있는 것으로 나타났다. 이러한 한계를 극복하고자 메타버스 상호작용을 정의하고 활용방안을 제안하고자 하였다. 연구 방법 서비스 분류를 통해 부동산 서비스와 교육 서비스를 연구 대상 서비스로 선정하였으며, 플랫폼별 서비스 프로세스를 정의하였다. 기존 온・오프라인 플랫폼의 강점 및 한계점, 메타버스 플랫폼의 기회요인 및 한계점을 사용자 심층 인터뷰를 통해 도출하였고 서비스 인터랙션 모형을 작성하였다. 도출된 인사이트를 기반으로 부동산 메타버스 개선방향 8개와 교육 메타버스 개선방향 9개를 제안하였고, 카노모델과 고객만족・불만족계수 분석을 통해 개선방향을 검증하였다. 연구 결과 분석 결과, 부동산 서비스는 공간 정보 탐색을 위한 세부 인터랙션 기능에서 높은 만족도가 나타났으며, 교육 서비스에서는 강의 콘텐츠별 공간과 기능의 명확한 구분에서 높은 만족도가 나타났다. 정보 탐색을 위한 커뮤니티, 아바타 세부 상호작용, 관련 서비스 연동 기능은 공통적으로 만족도가 높게 나타났다. 이는 다양한 서비스에서도 메타버스 기술이 공통적으로 활용될 수 있는 가치를 발견하였다는 의의가 있다
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- 작성자김나연
- 작성일2023-07-30
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- 작성자김나연
- 작성일2023-07-30
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- 한향련, 연명흠(2023) - 한국디자인학회, Archives of Design Research, 36(2), (195-213) http://dx.doi.org/10.15187/adr.2023.05.36.2.195 연구배경 및 목적 국내외 메타버스 시장은 급속하게 성장하고 있다. 메타버스 시장은 무서운 속도로 바뀌고 있지만, 사용자 경험에 대한 연구는 아직 초기 단계에 머물고 있으며 메타버스의 사용성에 관한 연구에 머물고 있다. 본 연구의 목적은 메타버스 속 사용자 간 발생하는 상호작용 경험을 조사하여 메타버스의 소통 목적을 분류하고 각 목적에 따라 불확실성에 영향을 주는 요인의 차이와 불확실성을 조절하기 위해 어떤 정보를 탐색하는지 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 본 연구는 먼저 메타버스의 개념과 불확실성 이론을 고찰했다. 그리고 사전 FGI를 진행하여 메타버스의 소통 목적을 분류하고 불확실성에 영향을 주는 요인을 발굴하였다. 이어서 설문조사와 심층 인터뷰, 근거이론 분석을 통해 불확실성이 증가하는 원인과 불확실성을 감소시키기 위해 탐색하는 정보들을 도출하였다. 연구결과 메타버스의 소통 목적을 1)취미, 관심사 중심의 정보 교류 목적, 2)현실 세계의 정보 교류 목적, 3)사교 관계 형성 목적, 4)단발적이고 뚜렷한 거래 목적, 5)생산성 향상 목적으로 분류하였고, 불확실성에 영향을 주는 요인으로 1)사회적이고 외적인 요인과 2)개인적이고 심리적인 요인을 발굴했다. 정량조사에서 각 소통 목적에 따른 요인의 차이가 유의한다는 것을 발견하였고 심층 인터뷰와 근거이론 분석을 통해 불확실성이 증가하는 원인과 어떤 정보를 탐색하는지 도출하였다. 결론 메타버스는 물리적인 현실 세계에 비해 비언어적인 소통이 제한되기 때문에 관계 형성에 필요한 맥락적 정보의 교환이 충분하지 않고 따라서 상호작용하는 상대에 대한 불확실성이 증가할 수 있는 환경이다. 본 연구는 메타버스 속 소통 목적에 따라 상호작용을 촉진하기 위한 선행 연구로 상호작용 패러다임 모형을 제안한다.
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64
- 작성자김나연
- 작성일2023-07-10
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Bertão, R. A., Yeoun, M. H., & Joo, J. (2023). A blind spot in AI-powered logo makers: visual design principles. Visual Communication, 14703572231155593. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/14703572231155593 Artificial intelligence is already embedded in several digital tools used across design disciplines. Although it offers advantages in automating and facilitating design tasks, this technology has constraints to empowering practitioners. AI systems steadily incorporate machine learning to deliver meaningful designs but fail in critical dimensions such as creativity. Moreover, the intensive use of AI features to provide a design solution – so-called AI design – challenges the boundaries of the design field and designers’ roles. AI-powered logo makers exemplify a horizon where non-designers can access design tools to create a personal or business visual identity. However, in the current context, these online businesses are limited to randomize layout solutions lacking the visual properties a logo requires. This article reports mixed-method research focusing on AI-powered logo makers’ processes and outcomes. We investigated their capability to deliver consistent logo designs and to what extent their algorithms address logo design principles. Initially, our study identified representative visual principles in logo design-related literature. After probing AI-powered logo makers’ features that enable logo creation, we conducted an exploratory experiment to obtain solutions. Finally, we invited logo design experts to evaluate whether three visual principles (proportion, balance and unity) were incorporated into the layouts. The assessment’s results suggest that these AI design tools must calibrate the algorithms to provide solutions that meet expected logo design standards. Even focusing on a particular AI tool and a few visual principles, our research contributes to initial directions for developing algorithms that embody the complex aspects of visual design syntax.
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62
- 작성자김나연
- 작성일2023-07-10
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