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9주차
10주차
11주차
12주차
13주차
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중간 발표
3/3
3/10
3/17
3/24
3/31
4/7
4/14
4/21
4/28
5/5
5/12
5/19
5/26
6/2
6/9 최종 발표
주제 리서치
주제 확정, 관련 문제 데스크 리서치, 필드 리서치 계획
필드 리서치, 인사이트 도출, 문제 정의
솔루션 구체화, UX 전략, 컨셉 도출
IA 설계, 시나리오, 퍼소나
UI
그래픽 작업
그래픽 작업
프로토타이핑, 필요시 UT
모션
최종 PPT 준비
PROJECT PROCESS & SCHEDULE

1주차 주제 리서치
고령 운전자의 운전대 졸업을 위한 솔루션
시니어에 최적화된 UX의 대중 교통 이용 서비스 or 자율주행차
친밀한 사이끼리의 비대면 화상 툴
PC, Tablet 기반 GUI
학교폭력 - 사이버 불링
AI 활용 신고 도움, 정서적 지원 서비스
1
4
2
3
가족 간의 단절
메타버스 활용한 가상 여행 서비스

주제 리서치
1. 고령 운전자
증가하는 고령 운전자의 교통 사고
Background

면허 자진 반납 제도가 있음에도 참여율 미미
Problem
주제 리서치
1. 고령 운전자

이 밖에도 이들이 운전대를 못 놓는 이유로는
대중 교통을 이용하기에 불편한 몸 상태나 집의 위치 등
이동의 자율성이 제한된다는 이유 때문일 수도 있다
통계 및 필드 리서치 필요
Why
주제 리서치
1. 고령 운전자
가설

현재의 면허 자진 반납 제도는
노인들의 심리를 고려하지않은 솔루션
Why
주제 리서치
1. 고령 운전자
가설

현재의 면허 자진 반납 제도는
노인들의 심리를 고려하지않은 솔루션
Why
시니어에 최적화된 UX의 대중 교통 이용 서비스
시니어를 위한 자율 주행차
예상 솔루션
주제 리서치
1. 고령 운전자
가설

COVID-19 이후, 가족 간의 단절
Background
주제 리서치
2. 가족 간의 단절

물리적으로 만나지못하는 가족과 함께 시간을 보내고 싶어요
Needs
가족 간에 주로 하는 이야기 가족 간에 함께 하는 추억
과거 이야기
사소한 일상
여행
(통계 및 필드 리서치 필요)
노령층과 손자손녀
먼 지역에 사는 가족
Target User
주제 리서치

기술 리서치
메타버스 Mate+Universe
PC 시대에서 스마트폰으로 주도권이 넘어갔다. 스마트폰 다음의 주도권은 가상 현실(VR)/
증강˳ѫ��(AR)기기가 차세대 컴퓨팅 플랫폼이 될 것이라 예상한다.
Reality AR VR Virtual
현실의 어느 장면을 볼 때, 실제론 그 장면 속에
존재하지않으나 거기 관련된 이미지나 정보가
덧붙여 보이는 걸 말한다.
실제로 존재하진 않으나 꼭
실제로 존재하는 것 같은 현실
AV
증강가상현실
가상 현실 기법을 기반으로 컨텐츠를 만들되,
거기에 현실적 요소가 추가돼 상호작용되도록
하는 기술
MR
혼합 현실
증강˳ѫ�� 가상현실

MR을 활용하여
멀리 있는 가족이 함께
가상 여행을 할 수 있는 서비스
예상 솔루션
이전에 여행갔던 지역으로 가는 컨텐츠
함께 대화하면서 순간마다 기록을 저장하는 기능들
주제 리서치

주변에서 비일비재하게 볼 수 있는 학교 폭력
Background
주제 리서치
3. 학교 폭력

그 중에서도 최근 디지털화와 맞닿아서 발생되는 사이버 폭력
Background
주제 리서치
3. 학교 폭력

기술 리서치 1. AI
데이터를 이용해 예측을 만들어내는 모델
AI
AI 서비스의 목표
사용자가 해야 하는 노력을 대체한 다음 알아서 작동하고, 최적의 결과를 제공해주는 게
AI 서비스의 목표
AI 서비스의 특징
1. 데이터를 활용한다.
2. 수집한 데이터를 분석해서 결과를 예측하는 모델(알고리즘)이 있다.
3. 누군가 데이터를 모델에 학습시킨다. 이 과정은 초기는 물론, 운영 과정에도 필요하다.
4. 모델은 예측한 결과를 사용자에게 제공한다.
5. 사용자가 피드백을 보이면 AI 서비스는 그것을 데이터로 인식하여 모델에 반영한다.

1. 서비스 내/외부 데이터를 기반으로 한 실시간 예측
2. 사용자 행동, 감정, 맥락을 데이터화
3. 한사람, 한사람에 맞춤화된 서비스
4. 24/7 깨어 있음
5. 사용자 모르게 그들을 케어
서비스 결과 전달과 동시에 고려해야하는 UX 이슈
제공방식
사용자 상태, 감정, 맥락에 따라서 결과를 어떤 방식으로 제공할까?
예를 들어 똑같은 날씨 정보라고 하더라도 바쁠 때와 한가할 때, 목적이 있을 때와 없을
때에 따라서 같은 날씨 정보를 어떻게 다르게 제공할까?
상호작용
AI서비스는 일회성으로 제공되고 마는 결과가 아니다. 상호작용을 통해 조건을 변경할
수도, 멈출 수도 있어야 한다. AI 서비스 이용 과정이나 AI가 제공한 결과에 대해서. 사용
자가 어떻게 상호작용하게 할 것인가?
피드백 반영
기본적인 결과 제공에 대해서 사용자가 좋다/싫다는 의사 표명을 직접 드러내거나 무시,
빨리 감기, 조회/시청 중 이탈과 같은 암묵적인 의사를 드러냈을 때 AI는 이러한 피드백
을 서비스에 어떻게 반영할 것인가?
AI 에이전트의 특징
AI UX의 특징
1. UX는 사용자의 막연한 상상과 잠재적 니즈로부터 AI가 무엇을 해야 하는지 목표와 결과를 제시한다.
2. AI는 이러한 목표와 결과를 위해서 사용자를 이해하고, 보조하며, 때로는 사용자의 행동을 대체한다.
3. AI와 UX는 상호 보완함으로써 불가능하다고 생각했던 일들을 현실화할 수 있다.
AI UX
AI가 제공하는 결과가 실제 사용자 경험에 미치는 영향을 고려하여 어떤 데이터를 사용
할 것인지, 모델 설계 시 적절한 경험을 제공하기 위해 어떤 변수를 감안해야 하는지를
디자인하고, 실제 모델을 학습시키는 과정에도 참여한다. AI 서비스의 결과를 보여주기
위해 UI, 인터랙션, 이용흐름, 정보 디자인을 설계하는 일도 진행한다.
AI 에이전트
AI 기술 중에서도 사용자 곁에서 요청에 따라 결과를 제공하는 전방(Front-End) 서비스

예시. 길 안내 내비게이션 서비스
항상 빠른 길을 안내하는 것 (경로 효율성)이 사용자 경험에 부합할까?
날씨가 매우 나쁠 땐 안전을, 나쁠 땐 이동 시 쾌적성을, 보통시엔 빠른 길을 안내하는 것이 적합할 것처럼
일정, 계절, 차량 상태, 사용자의 운행 패턴에 따라서 길 안내 방법은 달라질 수 있을 것
UX는 AI 서비스에 단순히 길 안내 자체가 목표가 아니라, 어떤 방식으로 길 안내를 해야 한다는 목표를 제시
AI 에이전트에는 사용자가 서비스를 제공받을 때 고려하는 변수들이 반영돼야 한다. 변수가
여러 가지라면 각 변수가 서로 어떤 관계나 역학을 보이는지도 파악해야 한다.
사용자들이 길 안내 서비스
이용시 고려하는 것들은?
교통 상황, 현재 시간, 날씨,
선호 교통 수단, 경로상 이벤트
날씨라는 변수에서 길 찾기에
영향을 주는 데이터는?
날씨와 다른 변수들 간의
관계, 역학은?
강수량, 온도, 풍속, 미세먼지,
일출/일몰 시간
날씨는 교통 상황, 선호,
교통 수단에 영향을 미칠 수 있다
강수량과 적설량은 교통 상황 변화에
민감하게 작용한다
사용자에 따라 강수량, 온도, 미세먼지에
따라 선호 교통수단을 바꾸기도 한다
데이터 모델 학습
AI = 가능성
UX = 안내자 변수 변수 간 관계 변수 간 역학

사이버 불링 수집, 신고 도움
정서적인 도움
Opportunity
AI를 활용한 솔루션
예상 솔루션
주제 리서치
3. 학교 폭력
(통계 및 필드 리서치 필요)
Problem

COVID-19 이후로 영상 회의툴들이 다양한 상황에서 활용되고 있다.
Background
재택근무 온라인 학습
주제 리서치
4. 비대면 화상 툴 활용 트렌드

재택근무 온라인 학습
기존의 영상 회의툴은 사무적인 성격으로 기본적인 기능만을 제공
Problem
친구들끼리 랜선파티 가족간의 소통
주제 리서치

재택근무 온라인 학습 친구들끼리 랜선파티 가족간의 소통
친밀한 사이에서 함께 시간을 보내기 위해서 영상 통화 하는 상황
Trend
주제 리서치

친밀한 사이끼리 즐기는 영상 통화에 최적화된 툴에 대한 니즈
Opportunity
재택근무 온라인 학습 친구들끼리 랜선파티 가족간의 소통
주제 리서치

친밀한 사이끼리 즐기는 영상 통화에
최적화된 툴에 대한 니즈
Opportunity
PC, Tablet PC 기반의 GUI
기능 측면에서 재미 요소 부여
예상 솔루션
주제 리서치

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