Kernkonzepte
전통적인 UX 개발 방법론은 "one size fits all" 솔루션에 초점을 맞추고 다양한 사용자 요구사항을 수용하는 데 한계가 있다. 이에 대응하여 더 동적인 UX 프레임워크 개발에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기존 접근법은 사용자 경험을 개인화하고 실시간으로 사용자 피드백에 적응하는 데 어려움이 있다. 따라서 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)과 페르소나를 결합하여 이러한 한계를 해결하는 새로운 접근법을 소개한다.
Zusammenfassung
이 연구는 AI 어시스턴트를 활용하여 사용자 경험을 개인화하고 적응시키는 방법을 탐구한다. 주요 내용은 다음과 같다:
- 기존 적응형 UX 실행 방식에 대한 비판적 검토와 자동화 가능성 조사
- 페르소나가 UX 적응성 향상에 미치는 역할과 효과 조사
- LLM 기능을 활용하여 더 동적이고 반응적인 UX 설계 및 지침을 제안하는 이론적 프레임워크 제안
기존 접근법의 한계는 사용자 피드백과 반복적 개선을 충분히 반영하지 못한다는 것이다. 이에 비해 AI 기반 접근법은 LLM의 강력한 기능을 활용할 수 있지만, 프롬프트 엔지니어링의 정확성과 관련성이 중요한 과제로 대두된다. 이 연구는 LLM과 페르소나를 결합하여 이러한 한계를 해결하고자 한다.
Statistiken
사용자 요구사항과 시스템 기능 간의 격차를 줄이는 것이 UI/UX의 핵심 목표이다.
적절한 UI/UX 설계는 사용자의 인지 부하를 줄이고 시스템 효율성, 사용자 만족도, 전반적인 성능을 향상시킨다.
사용자들은 맞춤형 옵션과 개인화된 경험을 요구하고 있어, 적응형 UX의 중요성이 강조되고 있다.
페르소나는 UX 설계에서 사용자 행동, 요구사항, 목표를 이해하는 데 도움을 주지만, 현재 모델에는 한계가 있다.
LLM은 문맥 이해, 사용자 의도 추론, 일관된 응답 생성 능력으로 적응형 UX 설계에 활용될 수 있다.
Zitate
"전통적인 UX 개발 방법론은 '한 가지 모든 사람에게 적합'한 솔루션에 초점을 맞추고 다양한 사용자 요구사항을 수용하는 데 한계가 있다."
"사용자들은 맞춤형 옵션과 개인화된 경험을 요구하고 있어, 적응형 UX의 중요성이 강조되고 있다."
"LLM은 문맥 이해, 사용자 의도 추론, 일관된 응답 생성 능력으로 적응형 UX 설계에 활용될 수 있다."