Coint Design's viewpoints

• 증가하는 산업현장 로봇 도입에 대한 준비 이제 인간과 로봇이 같은 공간에서 함께 일하는 시대가 현실이 되었습니다.지금까지의 인간공학은 인간을 로봇과 안전하게 분리하고,산업용 로봇을 펜스 너머에서 볼 수 있도록 연구했다면, 이제는 작업자 곁에서 “협업 파트너”로 활약하고 있습니다. 인간공학 분야에서 "인간-로봇 협업(Human-Robot Collaboration)"은단순한 기술 혁신을 넘어, 작업자의 건강과 안전, 그리고 생산성까지함께 높이는 중요한 연구 주제로 자리 잡고 있습니다. 협동로봇: 인간의 새로운 작업 파트너기존의 산업용 로봇은 안전 펜스 안에서만 동작했지만,"협동로봇(Collaborative Robot, Cobot)"은 펜스 없이 인간과 같은 공간에서 함께 일할 수 있도록 설계되었습니다. 협동로봇이 진짜 “협업 파트너”가 되려면 세 .. 더보기
• 페르소나, 우리 팀에 진짜 도움이 되게 만들려면? 요즘 AI가 자동으로 페르소나를 생성해 주는 서비스가 속속 등장하고 있습니다.몇 가지 키워드나 간단한 정보만 입력하면, 금세 그럴듯한 사용자 페르소나를 뽑아주니바쁜 실무자 입장에서는 솔깃할 수밖에 없습니다. 하지만, 정말 우리 팀의 목적과 맥락에 꼭 맞는 페르소나가이렇게 손쉽게 만들어질 수 있을까요? 페르소나는 단순히 “빠르고 편하게” 만드는 것이 중요한 것이 아니라,생성 목적, 아이템의 충분한 정보, 그리고 실제 사용 맥락을 깊이 고려해야실제로 팀이 공감하고 의사결정에 쓸 수 있는 진짜’ 페르소나가 됩니다. UX 디자인과 프로덕트 개발에서 “사용자 중심”은 늘 강조되지만,실제로 수많은 사용자 개개인을 모두 깊이 이해하기란 쉽지 않습니다.이럴 때 팀이 공감대를 형성하고,사용자 입장에서 빠르게 의사결정을 .. 더보기
• UX 평가지표? 사용성 측정지표? 어떤 것을 쓰지? 현업에서는 아이템에 대한 사용자 경험을 직접 측정하고, 수집된 데이터를 기반으로 디자인을 개선하는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. 근데, 처음에는 무엇으로 측정할 수 있는지 (어떤 측정지표를 쓸지), 어떻게 측정할 수 있는지 (어떤 측정 방법론을 이용할지), 수집된 데이터는 어떻게 해석해야 하는지를 감이 안 잡힐 때 있습니다. 전문가라면 UX 평가지표와 사용성 평가지표는 구분할 수 있겠지만, 평가지표에 따라 점점 구분선이 모호해지기도 합니다.('평가지표'와 '측정지표'도 혼용하여 사용하지만, 개인적으로는 구분하는 것이 맞다고 생각합니다. 사용자경험이나 사용성에 대한 데이터를 수집하는 지표(metric)는 '측정지표'이고, 측정지표를 기반으로 사용자경험이나 사용성의 좋다/나쁘다를 판단하는 지표를 '평가.. 더보기
• 게이미피케이션(Gamification), 이제는 기본이 되다 이제 사용자경험 디자인 분야에서 '게이미피케이션(Gamification)'을 이야기하는 것은 진부한 단어가 되었다. 그만큼 웹과 앱 환경에서 '게이미피케이션'은 단순한 유행을 넘어, 사용자 몰입과 행동 변화를 이끄는 핵심 전략으로 자리매김하고 있습니다. 점수, 배지, 순위표, 도전 과제, 보상 등 게임적 요소가 사용자 경험 설계의 중요한 도구로 부상한 이유는 무엇일까요? 이번 글에서는 게이미피케이션의 개념, 시장 동향, 주요 트렌드를 정리해 보려고 합니다. 게이미피케이션이란 무엇인가?게이미피케이션은 게임 디자인 요소와 메커니즘을 비게임 환경에 적용해 사용자의 참여와 동기, 행동 변화를 유도하는 전략입니다.대표적으로 점수, 배지, 순위표, 도전 과제, 보상 등이 활용되며,경쟁심성취욕사회적 인정 욕구협력심.. 더보기
• AI, 사용자와 만나다 – 똑똑한 기능을 더 편리하게, AI 경험 디자인 AI가 일상에 들어온 지금, “기능”이 아닌 “경험”이 중요해진 시대 AI가 탑재된 제품과 서비스가 점점 많아지고 있습니다.이제 AI는 단순한 기술적 ‘기능’이 아니라, 사용자의 일상 속에서 자연스럽게 상호작용하는 ‘경험’의 일부가 되었습니다.하지만, AI가 아무리 똑똑해져도 사용자가 불편하거나 혼란을 느끼면 그 가치는 반감됩니다.이제 중요한 질문은 “AI가 무엇을 할 수 있나?”가 아니라,“사용자는 AI와 어떻게 상호작용하며, 그 경험이 얼마나 쉽고 신뢰할 만한가?”입니다. AI 시대, 새로운 인간공학적 도전 과제AI와 상호작용하는 UX 설계에는 기존 인터페이스와는 다른 고민이 필요합니다.인지 부하 관리: AI가 제공하는 정보나 옵션이 너무 많거나 복잡하면, 사용자는 오히려 혼란을 느낄 수 있습니다... 더보기
• AI, 미래를 그리다 – 더 빠르고 정확한 인체공학 설계 시뮬레이션 프로토타입, 테스트, 반복… 시간과 비용의 벽을 넘어서제품이나 서비스의 UX를 설계할 때, 우리는 늘 ‘실제 사용 환경에서의 경험’을 중요하게 생각합니다. 하지만 현실은 녹록지 않죠.실물 프로토타입을 만들고, 사용성 테스트를 반복하며, 문제를 발견할 때마다 설계를 수정하는 과정은 시간과 비용이 많이 듭니다.특히 다양한 사용자 그룹(연령, 신체 특성, 사용 맥락 등)을 대상으로 테스트를 진행하는 것은 사실상 불가능에 가깝습니다. 이제 AI가 이 한계를 뛰어넘을 수 있는 새로운 길을 제시하고 있습니다.AI 기반 설계 시뮬레이션은실제 사용자의 행동과 반응을 가상 환경에서 예측하고, 설계의 문제점을 빠르게 찾아내며, 반복적인 테스트를 진행합니다.AI가 어떻게 인체공학적 설계 시뮬레이션을 혁신하고, UX 리서처와.. 더보기
• AI, 인간을 읽다 – 데이터 기반 인체공학 설계의 시작 UX 리서처와 디자이너는 사용자를 깊이 이해하기 위해 노력합니다.인터뷰, 설문조사, 사용성 테스트를 통해 사용자의 니즈와 페인 포인트를 발견하려고 하고, 시간과 노력을 들여 퍼소나(Persona)와 사용자 여정(User Journey Map)을 만듭니다. 하지만 마음 한구석을 지키고 있는 질문이 있습니다."우리가 정의한 이 퍼소나가 정말 다양한 사용자를 대표한다고 할 수 있을까?""혹시 '평균'이라는 함정에 빠져 소수의 중요한 사용자 그룹을 놓치고 있지는 않을까?" 맞습니다. 인간은 놀라울 정도로 다양합니다. 신체 크기나 능력뿐만 아니라, 제품을 사용하는 방식, 정보를 인지하는 속도, 선호하는 인터페이스까지 천차만별이죠. 전통적인 방식으로는 이 모든 다양성을 설계에 완벽하게 반영하기란 현실적으로 불가능에.. 더보기