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웹 기반 2D-to-3D Generative AI 툴의 UX/UI 분석 및 사용자 경험 향상 연구
Reviewed by 서단영 학부연구원
[학회 후기]
저는 학부 2학년을 마친 상태에서 처음으로 구두 발표를 진행했습니다. 처음 학회에 참가하는 것이었기 때문에 발표를 준비하는 과정에서 긴장과 기대가 교차했습니다. 첫째 날에 연구 내용을 발표하며, 2D-to-3D 변환 과정에서 발생하는 사용성 문제와 인터페이스 개선 방향에 대한 피드백을 받았습니다. 발표를 마친 후 연구자들과 직접 소통하고 피드백을 받으며, 학회가 단순히 연구 결과를 공유하는 자리가 아니라, 더 나은 방향을 함께 고민하고 논의하는 장이라는 것을 실감할 수 있었습니다.
박기철 교수님, 석박사님들과 함께 논문을 작성하고 구두 발표를 준비하면서 학부생 수준 이상의 배움을 얻을 수 있었습니다. 또한 첫 학술대회 발표를 통해 연구자로서의 역할과 방향에 대해 다시 생각해볼 수 있었습니다. 이번 발표를 통해 3D AI 툴의 발전 가능성과 개선 방향을 새롭게 모색할 수 있는 좋은 기회가 되었다고 생각합니다.
[발표 후기]
주제: 웹 기반 2D-to-3D Generative AI 툴의 UX/UI 분석 및 사용자 경험 향상 연구
이번 연구에서는 기존 3D 모델링 툴이 가진 높은 진입 장벽을 낮추기 위해, 네 가지 3D AI 툴을 분석하고, 다섯 가지 UX/UI 평가 기준을 적용하여 사용성을 평가하였습니다. 연구 결과, 명확한 인터페이스 구성과 직관적인 화면 설계가 사용성을 향상하는 핵심 요소로 작용함을 확인할 수 있었습니다.
Q1: 다른 웹사이트나 굳이 2D-to-3D 웹이 아니어도 사용성 평가가 중요한데, 2D-to-3D 웹에서 특히 어떤 기준을 중심으로 사용성 평가를 진행한 건가요? 일반적인 웹사이트의 사용성 연구와 차별점이 있나요?
A1: 일반적인 웹사이트의 사용성 연구에서는 레이아웃, 타이포그래피, 인터랙션 등의 요소가 중요한 평가 기준이 됩니다. 하지만 2D-to-3D 웹에서는 이러한 요소 이외에도, 3D 객체의 생성 과정과 시각적 피드백이 중요한 요소로 작용합니다. 특히, 3D 변환 과정에서 사용자가 직관적으로 작업 흐름을 이해할 수 있는지, 그리고 최소한의 조작으로 원하는 결과를 얻을 수 있는지를 중점적으로 분석했습니다.
Q2: 연구에서 다룬 3D AI 툴들이 비전공자에게 얼마나 직관적인지 궁금합니다. 실험 결과를 통해 초보자들도 쉽게 사용할 수 있다고 판단할 수 있나요?
A2: 연구 결과에 따르면, 일부 툴(CSM, Meshy)은 비교적 직관적인 인터페이스를 제공하며 초보자들도 쉽게 접근할 수 있었습니다. 하지만 Rodin과 Tripo3D의 경우, 명확한 안내 화면이 부족하고 사용 흐름이 직관적이지 않아 사용성 평가에서 낮은 점수를 받았습니다. 따라서 비전공자가 쉽게 접근할 수 있도록 개선이 필요한 부분이 있으며, 향후 연구에서는 온보딩 가이드나 인터랙션 디자인 개선을 통해 초보자 친화적인 UI를 설계하는 방안을 모색할 예정입니다.
Q3: 전공자의 입장에서, 블렌더 같은 툴에서 편집이 자유롭게 이루어질 수 있고 활용 가능성이 있는 기술인지 궁금합니다.
A3: 3D AI툴에서 최종적으로 많은 수의 메쉬가 형성되는데요, 아시다시피 블렌더와 같은 3D 툴에서 많은 메쉬를 편집하는 것은 쉽지 않습니다. 그에 따라 활용 가능성도 아직은 높지 않다고 생각합니다. 따라서 본 연구에서는 초보자 및 비전공자가 3D를 보다 쉽게 경험할 수 있도록 돕는 것에 초점을 맞추고자 하였습니다. 향후 연구에서는 생성된 3D 모델을 다른 3D 편집 툴과 원활하게 연계할 수 있는 방안을 탐색하고, 보다 유연한 워크플로우를 제공하는 방향으로 발전시키고 싶습니다.
이번 발표와 피드백을 통해 2D-to-3D Generative AI 툴의 사용성 평가와 인터랙션 디자인에 대한 다양한 시각을 얻을 수 있었으며, 향후 연구 방향을 더욱 명확히 설정할 수 있었습니다. 앞으로도 사용자의 경험을 고려한 3D AI 툴 개발과 UX/UI 개선 방안을 지속적으로 탐구해 나가고자 합니다.
[청취 후기]
LG전자 UX/GUI 디자이너의 AI활용사례, 유미전, 조인성, 황인수, 박세규
강연을 청취하며, 디자인의 역할에 대한 인사이트가 가장 흥미롭다고 느꼈습니다. 인공지능 기술 자체가 아니라, 이를 어떻게 디자인하느냐가 사용자 경험에 큰 영향을 미치며, 특히 사용자가 기술에 과몰입하지 않도록 돕는 ‘디자인 프릭션’ 개념이 중요한 해결책으로 제안되었습니다. 디자인 프릭션은 과속방지턱처럼 사용자의 행동을 의도적으로 조정하는 역할을 합니다. 챗봇의 대화 중간에 AI임을 상기시키거나, 사용자 몰입을 방지하는 방식으로 적용된다고 합니다. 테슬라에서도 이와 같은 디자인 프릭션을 활용하여 안전성을 높이는 전략을 적용한 사례가 소개되었습니다.
또한, 인공지능 서비스에서 다크 패턴의 문제도 인상깊었습니다. 일부 AI 서비스는 사용자가 해지를 어렵게 만들거나 특정 행동을 유도하는 다크 패턴을 설계하는데, 이러한 요소가 사용자 경험을 악화시키는 주요 원인으로 지적됨을 알게 되었습니다. 생성형 AI의 역할이 커지는 만큼, 윤리적이고 신뢰할 수 있는 디자인 원칙을 마련하는 것이 UX 디자이너의 중요한 과제가 될 것이라는 생각이 들었습니다.
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