2. 복습
/ 32
2
150년간, 디자인의 다양한 개념
-예술적, 기능적, 생태적, 문화적, 사회적 다양한 의미 내포
시대의 디자인, 여러 의미로 해석되고 변해왔다.
이는 기존 디자인 개념이 대체된 것 아니고
새로운 개념이 디자인에 추가된 것.
디자인, 확장된 개념으로 발전.
우리의 관심은 미래.
시대의 어려운 과제
과거, 첫 번째, 디지털, 새로운 세계 - 디지털 미디어 디자인 #사용자경험디자인
현재, 두 번째, 인공지능, 새로운 세계 - #AI디자인 #로봇디자인
3. 시장의 변화, 디자인의 숙제
AI를 위한 디자인
사례 조사
팀 미팅 준수사항
/ 32
3
4. 우리는 시장의 지도 어디 쯤에 있나
/ 32
4
Internet
First
?
First
Mobile
First
Digital Transformation
Web App, SNS, Media
?
?
디지털 전환 가속 중…
웹에서의
정보 검색
모바일에서의
유저 네트워크
5. #디지털트랜스포메이션 #DT란 무엇?
/ 32
5
①비즈니스 관점
오프라인 비즈니스 -> 온라인 비즈니스로 전환/확대
②기술 관점
Unix -> X86 Linux -> Cloud로 전환
DT 기업, 비즈니스 전략
#아웃사이드인전략 : 비즈니스 중심에 사용자를 자리매
김하여 접근하는 방법
#사용자여정 관점에서 비즈니스를 접근
6. / 32
6
고객과 접점
#채널을 넓혀
더 많은 #채널로
서비스의 진입 깔때기
를 넓힘
#드라이브스루
#모바일
#기프티콘
#충전카드
…
.
리테일 비즈니스
매장에서 커피 팔기
하나하나의
여정에 밀착
문제 발굴 & 해결
7. 핵심가치 집중 -> 디지털 기술 도입 -> 고객 경험 강화
#개인화 #지능화 #고객충성도강화
사례 : 스타벅스 디지털 플라이휠
/ 32
7
8. 우리는 시장의 지도 어디를 향해 걸어가고 있나
/ 32
8
Internet
First
?
First
Mobile
First
Digital Transformation
Web App, SNS, Media
디지털 전환 가속 중…
웹에서의
정보 검색
모바일에서의
유저 네트워크
?
?
9. 규제도 제약도 한계도 없는 비트의 세계
/ 32
9
물리 디지털
원 자 비 트
(ATOM ) (BIT)
10. 최근, 인류의 성과
/ 32
10
A I B O
& T
R O
‘신경망 네트워크’ 1950년 개념
왜, AI 이제서야 구현?
11. 독일에서 실험
/ 32
11
2003년식 컴퓨터
연산 1분
1982년식 컴퓨터
연산 82년
2개 컴퓨터의 차이
✓HW 1000배 성장
✓SW 43000배 성장
HW < SW 성장 속도
SW, 알고리듬의 발전
알고리듬의 결정체, AI
12. 왜, AI 이제서야 구현?
1. 하드웨어 발전 필요 - GPU - NDIVIA, AMD
2. 소프트웨어 발전 필요 - 알고리듬
3. 지식, 데이터 필요 - 빅 데이터
3가지가 충족될 때, AI가 만들어진다.
Q. 미국?
Q. 한국?
15. AI 주도 시대로 걸어가는 중
/ 32
15
Internet
First
AI
First
Mobile
First
Digital Transformation
Web App, SNS, Media AI 에이전트
웹에서의
정보 검색
모바일에서의
유저 네트워크
AI 에이전트와 함께하는
새로운 생활 방식 적응 시기
새로운 시대
기존 디자인의 한계 예상
새로운 공정 방법론,
새로운 디자인 프로세스
필요할 것
16. 새로운 시대, 새로운 공정이 필요하다
공장제 대량생산기술
계획과 제작을 분리
기능성, 경제성, 간결함
강조하는 디자인
표준화 원칙과 프로세스
#공장 #장기Iteration
정보통신기술
사용자가 복잡함 구조를
이해하고 조작할 수 있도
록 돕는 디자인
어포던스의 기표와 사용
자 중심 프로세스
#WaterFall #Lean
#Agile #단기Iteration
인공지능 기술
사람과 상호작용이 없는 제
품과 서비스를 디자인
형태 의미론 Semantic 중요
하지 않다
데이터의 생성, 변화, 분석 과
정을 거쳐 새로운 콘텐츠와
서비스 제안 프로세스 필요
기술
디자인
공정
17. #Data Driven, 용어의 등장
/ 32
17
AI 활용한
#Data Driven 디자인
#Data Driven UX
#Data Driven UX 디자인
AI 활용한
#Data Driven 서비스
#Data Driven AI
#Data Driven AI 서비스
18. #Data Driven 서비스란 무엇?
/ 32
18
• AI, 데이터 수집 -> 그 결과물로 사용자에게 직접적 영향을 미치
는 AI 서비스
• 사례 : 추천 엔진
• 유튜브, 넷플릭스, 스포티파이, …
• 사례 더 찾아보기
• Q. 페이스북? 인스타그램? 트위터?
•
…
19. 사례 : 유튜브 추천 엔진
경험 디자인 : 내가 관심 있어 하는 세상과의 연결
인터페이스 : 사용자가 흥미 가질 콘텐츠만 보여줌
#Data Driven 서비스란 = 결과 유용성 만족도 초점
/ 32
19
20. #Data Driven 디자인이란 무엇?
/ 32
20
• AI, 데이터 수집 = 디자인 도구로 이용 -> 사람이 데이터
를 가공, 분석, 해석해서 더 좋은 디자인을 제시
• User Journey / User Management 분석, 관리하는
하는 것
• User Segmentation / 코호트 Cohort 분석, 관리하
는 것
• Data Visualization Analytic 데이터 시각화하고 분
석하는 것
21. 사례 : 넷플릭스, 천문학적 예산 추천 엔진 개선
UX 팀, 시청 의사 결정과 집중력 82%가 썸네일에 달려
있음을 알아냈다.
-> 사용자의 선호 장르에 따라 보여주는 개인별 썸네일이
달라져서 추천 클릭률이 훨씬 높아졌다.
#Data Driven 디자인이란 무엇?
/ 32
21
22. #Data Driven 디자인이란 무엇?
사례 : 넷플릭스, 추천 콘텐츠 어떻게 제공할 것인가
"지나치게 빽빽한 UI”, “변경 불가능한 카테고리”, “중복
콘텐츠 제공” 등 UI 불만 많음.
담는 그릇인 UI 프레임워크, 콘텐츠 분류하는 카테고리,
추천 후 이용 흐름 설계가 필요.
23. 요약 : 인공지능 시대, #Data Driven의 시사점
#분석역량있는디자이너
• 사람의 좌뇌와 우뇌. 분석적 사고와 창의적 직관이 필
요한 시대.
• 데이터와 인공지능의 기본 개념을 갖추고
• 디자인의 창의성이 함께 필요.
/ 32
23
24. 요약 : AI 디자이너, 인터페이스 안과 밖 모두 알아야 한다
/ 32
24
AI 에이전트가 더 해진 기존 서비
스
AI 종속의 자연스러운 이관이 예
상
아침에 일어나 미세먼지 농도를
스마트폰을 본다.
모르는 곳에 갈 때는 스마트폰 내
비게이션을 본다.
서비스에 종속된 생활
25. ‘맥락’이라는 변수가 추가
• 일정, 계절, 차량, 사용자 운행 패
턴 등… 에 따라
디자인 : 상황에 맞는 길 경험 제공
• 평소 - 경로의 효율성 경험
• 폭우 - 돌아가도 이동 쾌적성 경험
• 태풍 - 안전성 경험
AI 에이전트 내비게이션 앱
요약 : AI 디자이너, 인터페이스 안과 밖 모두 알아야 한다
/ 32
25
내비게이션 앱
프런트엔드 서비스
정보가 제일 중요
• 시간, 킬로미터 정보
디자인 : 항상 빠른 길 경험 제공
무엇이 Missing 되었나?
사용자 생활의 ‘맥락’이 없음.
매번 빠른 길?
26. 요약 : AI 디자이너, 인터페이스 안과 밖 모두 알아야 한다
/ 32
26
AI 교통 앱
이 세계 교통법
+규제
+윤리
+사용자 생활의 맥락
멀티풀 디자이너 역량 요구
교통 앱
이 세계 교통법
27. Q.디자인하고 싶은데 무엇을 공부하면 되나 묻는다면
/ 32
27
AI를 공부하고 AI 디자인을 공부하라
1.DT, 디자이너 시장 크고, 채용 수요 높고
2.많은 기업 AI 사업으로 전환하고 있고
3.다 같이 시작하는 분야. 전망이 밝다.
4.AI 전문가(데이터 사이언티스트) 필요하고 AI 디자인 전문가가 필
요하다고 말한다.
5.다른 분야와 다르게 AI, 디자인 둘 다 알아야 한다.
6.반드시. #인공지능 시대, #디자인윤리를 공부해야 한다.
“지능이란 무엇인가? 윤리가 없는 지능은 지능이 아니다."
사람을 Data - Objective로 보는 컴퓨터.
왜 위험한지, 왜 규제가 필요한지 디자이너는 알아야 한다. 관련 사례
28. 시장의 변화, 디자인의 숙제
AI를 위한 디자인
사례 조사
팀 미팅 준수사항
/ 32
28
29. 키워드 정리
/ 32
29
#사용자경험디자인 #AI디자인
#디지털트랜스포메이션 Digital Transformation #DT
#아웃사이드인전략 #사용자여정 #스타벅스 디지털 플라이휠
#AI First
#WaterFall #Lean #Agile Process
#Data Driven
#Data Driven 서비스 #Data Driven AI
#추천엔진 #유튜브 #넷플릭스 #스포티파이
#타임라인알고리듬 #페이스북 #인스타그램
#그 외 사례 #Narrow AI 서비스에서 시작 추천
#메일스팸필터 #챗봇 #번역 #자율주행 #로봇
#Data Driven 디자인 #Data Driven UX
#넷플릭스썸네일 #그 외 사례
#인공지능기술 #디자인윤리 관한 내용 #남용
30. 팀 미팅 준수사항
다음 주 팀 미팅 :
연구 주제 2가지 아이디어와 각각 목차를 준비합니다.
✓같은 주제 2팀. 팀의 연구 주제 차별점 중요.
✓팀 연구 주제와 목차 X 2개
[중요] 이상 결과물로 준비 안 된 팀은 팀 미팅 하지 않습니다.
/ 41
30
31. 우리의 계획
/ 35
31
주차 수업 내용 비고
9
09성찰을위한디자인
OOO자본주의,사회양극화,디지털기술,새로운성찰,인간중심디자인방법론#메타디자인#사용자경험디자인#서비스디자인#유니버
셜디자인#그린디자인
사례조사
- PC 필요
10
10환경을위한디자인
진정인간세계를위한디자인,빅터파파넥,디자이너의역할과책임,평화/환경/여성/인권/사회제도#에코디자인#그린디자인#공공디자인
사례조사
- PC 필요
11
11사회를위한디자인
사회적난제,공동체,발견하기,커뮤니케이션#커뮤니티디자인#공공디자인#서비스디자인
사례조사
- PC 필요
12
124차산업혁명과디자인
범용화,빅테이터,애자일,데이터중심방법론,디자인시스템,새로운방법론#DT디자인#DATADRIVEN디자인#AI디자인
사례조사
- PC 필요
- 팀 디자인 주제 선정(랜덤)
- 주제 연구 아이디에이션 해오기
13
13팀미팅
팀디자인주제선정,내용구성,목차,내용준비등진행상황점검1
- PC 필요
14
14팀미팅
팀디자인주제선정,내용구성,목차,내용준비등진행상황점검2
- PC 필요
15 휴식
16
16기말발표:팀디자인주제에대한연구발표
주제이해,주제에대한팀만의관점(필수),다양하고많은사례조사, 시사점,’디자인이란무엇이어야하는가’팀생각(필수),궁금한점포함
중요 : 이 내용이 최종 강의 계획입니다.
32. 끝.
다음 주 과제 :
13강 개인별 사례 조사 업로드 완료(금일 5/31, 화)
kwonjeongeun@naver.com
/ 32
32
