본 논문에서는 최근 정보통신 분야에서 중요성이 강조되고 있는 사용자경험 디자인과 관련된 학습 경험을 제공하고, 정보통신 관련 미래 유망직업에 대한 진로를 체험할 수 있는 교재 개발과 수업방안 제시를 목적으로 한다. 3차시 분량의 교재는 초등학교 3~4학년을 대상으로 하며, 학생의 지적 발달 수준과 IT 관련 선행지식, 학습자의 흥미 등을 고려하여 페르소나 모델 분석을 통한 UX 디자인 STEAM 교육을 적용하여 개발하였다. 이를 통해 최신 정보통신 관련 이론의 습득은 물론 체험을 바탕으로 한 프로젝트 수행을 통해, IT 관련 직업 탐색, 소양 발달 등에 많은 효과 있을 것으로 기대된다.
UX (User Experience) Design was an interdisciplinary approach in humanities, engineering, science and design. We classified the roles of user experience; requirement analysis which are user research, constraints analysis and direction analysis, concept design, information architecture, physical UI, graphical UI, sound UI, Olfactory UI, prototype, evaluation, launch, localization, and knowledge management/UI DB. User research methods were classified by the relation of designer, user, and product/service. We reviewed three issues of UX design; complexity management, efficiency management, and mapping management.
최근 딥러닝을 사용하여 스케치이미지에 있는 GUI(Graphical User Interface) 요소를 인식하여 어플리케이션 구현에 필요한 코드를 자동 생성하는 연구 등이 있다. UI/UX 디자이너는 모바일 응용 프로그램 개발 시 스토리보드를 개발자와의 의사소통을 돕는 도구로 사용하나 모호한 위젯에 대해서는 UI/UX 디자이너의 의도와 다르게 구현되는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반의 GUI 요소 식별의 정확성을 높이기 위해 심볼마커를 사용하는 자동 GUI 요소 인식 기법을 제안한다. 심볼마커의 성능평가를 위해 심볼마커의 유무에 따라 실험을 진행하여 정확도를 평가하였고, 정확도 개선을 위해 원형과 괄호형으로 나누어 심볼마커 모양에 따른 결과를 분석하였다. 심볼마커를 사용한다면 개발자에게 정확한 의사 전달이 가능해져 피드백이 줄면서 시간과 비용이 감소하고 스케치이미지의 UI 요소 오탐률을 줄이고 정확성이 향상될 것으로 기대한다.
생성 AI의 시스템의 발전과 다양화로 인해 해당 기술의 결과물의 활용도가 높아질 것으로 예상된다. 이에 생성 AI를 활용하여 창작한 결과물을 어떻게 받아들여야 할지에 대한 사용자의 인식과 태도에 대한 이해가 중요하다. 본 연구는 생성 AI의 추후 활용도를 높이고 발생 가능한 논란에 대비하기 위해 사용자 조사를 진행하였다. 일반 사용자 집단과 디자인 관계자 집단이 참여하였으며, 사용자 관점에서 생성 AI에 대한 태도와 생성 AI를 활용한 창작물의 저작권 인식을 주제로 디자인 워크샵을 진행하였다. 정성 분석 결과, 일반인 집단은 전반적으로 생성 AI 사용에 대해 긍정적인 반면, 디자인 관계자 집단은 부정적인 인식을 갖는 것으로 나타났다. 사용자들은 생성 AI의 결과물의 표절과 도용, 저작권 보호 법제화의 현실 가능성에 대한 우려를 표출했다. 한편, 생성 AI 결과물을 활용할 가능성이 높은 그룹일수록 창작자의 저작권 소유를 주장하였으며, 직장인 그룹이 생성 AI의 실무 활용 가능성을 더 높게 평가하였다. 생성 AI 결과물의 개별 만족도와 체감 관여도는 저작권에 직결되는 영향을 주지 않았다.
본 논문은 가상현실 주거공간 콘텐츠를 대상으로 하는 사용자경험 평가 방법을 제안한다. 그리고 프로토타입으로 제작한 시뮬레이션에 제안한 사용자경험 평가 요인을 적용하여 사용자경험을 측정한다. 본 논문에서 제안한 사용자평가 방법론은 기존 사용자평가 방법론에 기반하되, 가상현실 주거공간의 특성에 맞도록 사용 경험과 평가 요인을 변경하여 수립하였다. 프로토타입으로 제작한 가상현실 주거공간 시뮬레이션은 실제 사용자가 현실감을 느낄 수 있도록 실제 공간과 유사하게 구성하였고, 사용자들이 현실에서 사용하는 오브젝트들을 각 공간에 배치하였다. 실험 대상자들은 주어진 시나리오대로 작업을 수행한 뒤, 시뮬레이션 평가를 수행하였다. 평가 결과 시뮬레이션의 주요 목표인 사용자에게 현실감을 느끼게 하는 항목이 예상보다 낮게 나타났다. 이는 추후 시뮬레이션은 현실감을 높이는 요소의 추가하거나 확장하는 방식으로 수정 방향을 설정해야 함을 의미한다. 이렇게 본 논문에서 제안한 UX평가 방법은 콘텐츠 개발자 또는 디자이너에게 가상현실 주거공간에서 사용자의 요구를 파악할 수 있는, 보다 객관적인 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 향후 디자이너의 업무 역량에 매우 중대한 역할을 하게 될 데이터 문해력 확보를 위하여 디자인 대학 교과과정에서의 데이터 문해력 관련 교육목표와 교과 구성, 교육 내용을 연구하였다. 연구의 방법은 먼저 비전공자를 위한 데이터 문해력 교육의 사례들과 디자인 실무 현장의 데이터 기술 활용 현황을 살펴보았고, 현장 직무 중심 디자인 역량에 대한 선행 연구와 디자인 프로세스 모델을 바탕으로 디자인 분야에서 요구되는 데이터 관련 전공 능력을 도출하였다. 그리고 NCS에 기반한 빅데이터 기획과 분석 분야의 교육 내용을 조사하여, 디자인 전공 능력에 필요한 데이터 기술 관련 교과 내용을 연계하여 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육 모듈을 3단계의 디자인-데이터 융합 교과 모델로 구성하였다. 개발된 융합 교과 모델을 바탕으로 필요한 단위 교과목과 강의 계획, 과목 간 연계 구조를 개발하였으며, 초, 중급 수준의 디자인-데이터 융합 교과목을 운영한 사례 연구를 통하여 교육모델의 교육 내용과 교육 성과를 검증하였다. 그리고 교과 운영 사례 연구의 발견 점들을 바탕으로 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육의 구체적 실천 방안을 제시하고, 사례 연구의 한계를 명시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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