AI 기반 디자인 피드백이 실무에서 어떻게 수용될 수 있는지를 탐색하기 위해 현업 UI 디자이너 13명을 대상으로 인터뷰한 프로젝트입니다. 연구 결과, 실무에서의 디자인 판단은 단순 오류 수정이 아닌 사용자 경험, 기술 제약, 조직 맥락을 동시에 조율하는 복합적 과정으로 나타났습니다. AI 피드백은 빠른 1차 검토와 부담 없는 상호작용에서 강점을 갖는 것으로 인식되었지만, 프로젝트 고유의 맥락을 반영하는 데는 한계가 뚜렷하다는 인식이 강했습니다. 이를 바탕으로 맥락 이해, 양방향 상호작용, 투명한 판단 근거를 갖춘 AI 피드백 시스템의 설계 요건을 도출했습니다.

An interview study with 13 working UI designers exploring how AI-generated design feedback can be meaningfully adopted in professional practice. Findings revealed that real-world design judgment is not simply about fixing errors — it is a complex process of balancing user experience, technical constraints, and organizational context all at once. AI feedback was seen as effective for quick first-pass reviews and low-friction interaction, but clearly limited in its ability to reflect project-specific context. From these findings, the study derived design requirements for AI feedback systems built around contextual understanding, bidirectional interaction, and transparent reasoning.

Augmentiary는 LLM을 활용한 해석 제안을 통해 사용자가 일기 속 경험을 더 깊이 해석하고 의미를 찾을 수 있도록 돕는 저널링 시스템입니다. 여러 해석 후보를 비교하고, 개인적인 맥락 및 과거 기록과 연결하며, AI가 생성한 문장을 시각적으로 구분하고, 점차 자신의 글로 흡수해 가는 인터랙션을 통해 해석의 주도권과 자기 목소리를 사용자에게 남겨 두도록 설계했습니다. 이를 위해 형성 연구를 바탕으로 시스템을 구현하고, 4주간의 탐색적 배포 연구를 통해 이러한 AI 해석 지원이 실제 저널링과 자기성찰에 어떻게 기여하는지 탐구했습니다.

Augmentiary is a journaling system that uses LLM-based interpretive suggestions to help users more deeply interpret their diary experiences and make meaning from them. It preserves users’ interpretive agency and authentic voice by supporting comparison of multiple context-linked interpretations, visual distinction of AI-generated text, and gradual incorporation into their writing. We developed the system through formative research and examined its contribution to journaling and self-reflection in a four-week exploratory deployment study.

BBB Korea 앱 리디자인 이후, 자동 번역과 대화형 AI가 보편화되는 환경에서 사람 중심 통역 서비스의 역할을 탐색한 후속 컨셉 프로젝트입니다. AI는 즉시 번역과 화자 분리를 맡고, 사람은 문화적 맥락과 높은 신뢰가 필요한 순간에 개입하도록 서비스 구조를 설계했습니다. 다자간 대화와 수어 통역 UI를 담당했으며, 프로젝트는 2023 Red Dot Award: Brands & Communication Design의 Apps 부문 Winner로 선정되었습니다.

After redesigning the BBB Korea apps, we asked how a human-centered interpretation service could evolve as machine translation and conversational AI become common. The concept lets AI handle instant translation and distinguish speakers, while human interpreters step in when cultural context or trust matters. I designed the interfaces for multi-party conversations and sign language interpretation. The project received a 2023 Red Dot Award in the Apps category of Brands & Communication Design.

STT 연계 기반의 서비스 고도화 맥락에서 BBB Korea 통역 앱의 통역 사용자와 봉사자의 총체적 고객경험(CX)을 높이고자, 현행 앱의 과도한 Depth, 피드백 부족, 일관성 결여 등 핵심 사용성 문제를 해소하기 위해 UI/UX 리디자인을 진행한 프로젝트입니다. 요구사항 분석, 휴리스틱 기반 평가, 벤치마킹으로 개선 방향을 도출한 뒤 정보구조와 핵심 과업 동선을 재설계하고 사용자앱·봉사자앱 와이어프레임, 상세 UI, 스토리보드를 총 388장 규모로 제작하였습니다. 최종 디자인 결과물은 실제 서비스에 반영되었습니다.

This project focused on redesigning the UI/UX of the BBB Korea interpretation app to enhance the overall customer experience (CX) for both users and volunteer interpreters within the context of STT-integrated service advancement. Key usability issues, including excessive navigation depth, lack of feedback, and inconsistency, were identified and addressed. Based on requirement analysis, heuristic evaluation, and benchmarking, improvement directions were established. The information architecture and core task flows were restructured, and a total of 388 deliverables were produced, including wireframes, detailed UI designs, and storyboards for both user and volunteer apps. The final design outcomes were successfully implemented in the live service.