디자이너들을 위한 현재와 미래의 기술

현재 전 세계 스마트폰 사용자 수는 30억 명을 넘어, 2021년에 38억 명에 이를 것으로 예측된다. 세계인구가 약 75억 6,000만 명인 걸 고려하면, 절반 안되는 인구에게 스마트 기기가 보급된 것이다. 특히 우리나라는 스마트폰 사용량 비율이 가장 높은 나라이다. 이처럼 인구 절반이 스마트 기기를 소유하고 있음으로써, 이제 디자이너는 기존과 달리 다수가 소유하고 일상의 일부가 된 스마트폰에도 적용될 수 있는 디자인을 제공해야 한다는 새로운 과제가 생긴 것이다. 여기서 스마트 디바이스가 사용자의 행동에 반응한다는 특성을 고려하면, 우리는 결국 이에 반응하는, 사용자와 상호작용하는 “인터랙티브 디자인”을 해야 한다는 것이다.

 

그렇기에 현재를 살아가는 디자이너로서, 우리가 디자인하기 위해서는 지금 시점에 어떤 기술이 접목되어 사용되고 있는지, 또 어떤 기술을 개발하고 있는지 그리고 더 앞서 나가서, 미래에 어떤 새로운 기술이 나타나고 사용될지 알아야 할 의무가 있다. 디자이너가 단순히 보기에 “예쁜 것”을 만든다는 말은 이제 더는 통하지 않는다.

 

도널드 노먼이 말했듯이 디자이너는 점차 지능적인 기계와 함께 살아가게 될 것이며, 지금도 그렇지만 앞으로는 더욱더 이런 스마트 기기가 우리와 함께 어떻게 ‘살아갈’ 수 있을 것인가를 고민해야 한다.

 

다시 돌아와서, 현재와 미래의 디자이너는 결국 테크놀로지와 결합한 디자인을 해야 한다는 것이다. 여기서부터 융합적인 디자인이 요구된다. 기존 심미성과 실용성을 고려한 디자인과 새로운 테크놀로지를 사용자, 사람을 중심으로 만들어야 한다는 것이다. 그래서 오늘은 디자인과 접목해야 할 테크놀로지, 기술에 대해 알아보려고 한다.

 

  1. Artificial Intelligence

먼저, 요즘 가장 많이 언급되는 AI (Artificial Intelligence), 인공지능이 있다. 인공지능은 입력된 공식과 값을 학습하여 인간 지능과 연결된 인지 문제를 해결하는 인간처럼 생각, 행동하는 기계이다. 쉽게 말해서, 사람의 학습능력, 이해 능력, 지각능력 등을 프로그램을 통해 실현한 사람 같은 기술이다

  1. Machine learning / Deep learning

인공지능은 입력된 공식과 값에서 답을 찾아 준다면, 이에 더 나아가서 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 직접 생각하고 결과를 예측하는 기술이 바로 머신러닝과 딥러닝이다. 쉽게 말하면, 인공지능에서 한 단계 더 나아간 심층 기술인 것이다.

  1. 이미지 / 영상 인식

인공 지능이 이미지와 영상 속에서 해당 물체를 인식하고, 파악하는 능력을 말한다. 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용하여, 수많은 이미지와 영상을 학습하여 물체를 더 정확하게 인식한다. 예로, 인식 기능을 통해 이미지 속 물체가 고양이인지, 개인지 판단하는 것부터, 어느 종류 인지까지 파악 가능하다.

  1. 언어 인식 기술

음성 속에서 단어를 인식하고 파악하여, 사람 말의 뜻을 알아듣는 기술로, 단순히 뜻만 이해하는 것뿐만 아니라, 다양한 나라의 언어를 알아들을 수 있게 만들 수 있다.

  1. Natural Language Process

사람과 원활하게 소통하기 위해서는, 기계가 사람의 언어를 사용해야 한다. 그렇기 때문에, 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용하여, 기계에 사람의 언어를 학습시키고, 꾸준히 발전을 시키면서 언어를 습득시키고, 언어 속 사람의 감정, 친근함 정도를 파악한 후, 그에 맞춰 언어를 상황에 자연스럽게 사용하여 소통하게 만드는 기술이다.

  1. Big Data

스마트 기기 사용량이 많아짐에 따라, 인터넷에 연결되는 사람이 많아져, 사용자들이 만들어내는 컨텐츠의 양은 엄청난 속도로 증가하고 있다. 빅데이터는 이처럼 방대한 자료를 말한다. 그리고 이러한 걸러지지 않은 데이터에서 의미가 있는 데이터를 찾는 작업 데이터 분석이 필요하다. 딥러닝, 머신러닝을 학습시키는 데 필요한 것이 바로 방대한 양의 데이터, 빅데이터이다.

  1. Internet of Things (IoT)

사물인터넷은, 사물과 사물이 네트워크로 서로 연결이 되는 것으로, 사람의 개입 없이도 기기 끼리 네트워크를 통해 일을 수행하는 것을 말한다. 기기는 실시간으로 얻은 데이터를 바탕으로, 사용자의 만족도를 높일 수 있는 서비스를 제공한다.

  1. 클라우드

클라우드는 물리적인 서버 없이도 인터넷을 통해 IT 자원이 필요할 때 접속할 수 있는 데이터 센터 서버 네트워크이다. 클라우드에는 문서, 사진, 거의 모든 유형의 파일들을 다양한 운영체제의 기기에서 공유할 수 있게 해준다.

  1. 3D 프린팅

3D 프린팅은 적층 제조라고도 불린다. 프린터를 통해, 3차원 형상의 다양한 물체를 다양한 소재로 기능성 제품 제조를 할 수 있다. 이전처럼 단순한 3차원 형상을 제작하는 것이 아닌, 인쇄하고자 하는 대상 특유의 물성을 고려해 기능까지 갖춘 3차원의 형상을 인쇄케 해준다.

 

앞으로 다가올 미래를 위해, 현재를 살아가는 디자이너가 알아야 할 기술들을 간단하게 나열해보았다. 현재를 살아가는 디자이너들이 이러한 복잡해 보이는 기술이 다른 사람이 다룰 기술이라고 생각하지 않고, 우리가 배우고 접목해 이용해야 할 기술이라는 것을 알고자 하는 마음에서 간단하게 정리해보았다. 이 기술들은 모두 열려있는 우리의 기술이다.

Interaction Design Idea Maping

1. 집 인테리어 샘플 모델링 & 제안 서비스

국가통계포털, KOSIS의 2018년 세대 구성 별 가구 및 가구원 자료에 따르면, 2018년 1세대 가구원은 360만 명을 넘었습니다. 그리고 통계청이 2019년에 발표한 장래 가구 특별 추계 자료에서는 올해 1인 가구는 598만7천 가구로 한국 전체 가구에서 가장 큰 비중, 29.8%를 차지할 것으로 추정된다고 합니다. 이처럼 “개인”이라는 개념이 널리 통용되고 있는 현재, 온전히 개인의 영역인 휴식 공간, 집에 대한 중요성이 커지고 있는 추세입니다. 이에 따라 자신의 개인 주거 공간을 편안하게 자신만의 스타일로 잘 꾸미려는 니즈가 같이 늘고 있습니다. 또한, SNS를 통해 자신의 잘 꾸민 집을 공유하는 “랜선 집들이” 문화와 결합하여 폭발적으로 “셀프 인테리어”라는 유행이 떠오르고 있습니다.

이는 계속 증가하고 있는 오늘의 집과 같은 인테리어 어플의 사용량을 통해 알 수 있습니다. 2019년 기준 오늘의 집이라는 어플은 앱 다운로드 580만 회와 인테리어 사례 100만 건, 그리고 총 거래액이 1,000억 원을 돌파했다고 합니다.

하지만 시중에 있는 어플을 사용해 셀프인테리어를 한다고 해도, 여전히 한계는 있습니다. 이 어플이 다양한 인테리어 예시를 보여주고, 쉽게 사진 속 제품을 구매할 수 있게 구매처랑 연결해 준다고 한들, 다양한 사람이 다양한 구조, 크기의 집에 살고 있기에, 셀프인테리어 어플은 예시를 보여주는 것이지, 모든 사람의 구조에 맞춤형으로 추천해주기는 불가능합니다. 또한, 가구라는 건 종종 사이즈가 가늠이 어려워 실제로 받아 봤을 때 사진 속으로 보면서 생각한 것과 다른 경우가 종종 있습니다. 실제로도, 리뷰를 볼 경우 다양한 사람이 상상한 거랑 사이즈가 다르다, 색상이 다르다 등등을 남긴 것을 확인할 수 있었습니다.

그래서 이 문제를 해결해줄 아이디어가 바로 퍼스널 인테리어 컨설턴트 역할을 하는 어플입니다. 애플 기본 어플 중에 “측정”이라는 어플이 있습니다. 이 어플은 카메라에 찍힌 대상의 실제 사이즈를 측정해주는 어플입니다. 측정 어플을 AI와 접목해, 핸드폰 카메라로 방을 촬영하게 되면, 방의 구조와 실제 크기를 잡아내어, 이를 바탕으로 효율적이고 좋은 가구 배치도를 3D 샘플로 보여줍니다. 그리고 사용자가 원하는 인테리어 스타일, 컨셉에 맞춰 가구를 추천해주고, 구매처를 연결해주는 것입니다. 이렇게 된다면, 사용자는 각각의 가구를 따로 구매해서 실제로 배치해봤을 때 상상한 것과 실제 배치가 달라 실패할 확률을 줄일 수 있고, 또한 최선의 가구 배치도 샘플을 실제로 받기 때문에, 인테리어 비전문가도 쉽게 인테리어를 할 수 있게 도와주는 것입니다. 이 어플은 인테리어 비전문가가 겪을 수 있는 사소한 불편함과 문제점을 해소해주는 퍼스널 인테리어 컨설턴트 어플입니다.

2. 대학생을 위한 식당 추천 어플리케이션 – 1

많은 학생은 학교 앞 식당을 알고 있더라도, 당장 오늘 갈 식당은 머릿속에 선뜻 떠오르지 않아 어디서 밥을 먹어야 할지 꽤 오랫동안 고민한 경험이 많을 것입니다. 이는 정해진 시간 내에 빨리 자신이 원하는 것을 파악해서 근처 갈 만할 식당을 생각해내야 하기 때문입니다. 그래서 이러한 문제를 해결해주기 위한 맞춤형 식당 추천 어플 아이디어입니다.

언뜻 보면 식당과 뭔 상관이 있는지 모르겠을 질문의 간단한 심리 테스트로 오늘 갈 식당을 추천해주는 서비스를 제공해주는 것입니다. 대부분 주변에서 식당을 추천해주면 그다지 안 끌리는 기분을 느껴 본 적이 있을 것입니다. 그래서 식당과는 전혀 관련 없을 것 같은 질문을 통해 답을 예측할 수 없게 만드는 것입니다. 여기서 테스트 결과를 바탕으로 식당 추천, 식당의 영업시간, 브레이크 타임, 전화번호와 같은 기본 정보부터, 위치, 메뉴별 가격, 추천 메뉴 (인기가 가장 많은 메뉴, 리뷰가 좋은 메뉴) 등을 보여주는 것입니다. 또한 채식 여부와 사용자의 종교를 선택할 수 있게 만들어 사용자가 지금 먹을 수 있는 음식의 정확도를 높일 수 있을 것입니다. 여기서 중요한 것 중의 하나는 바로 시각적 요소입니다. 눈을 사로잡는 시각적 요소를 통해 시선을 끌고, 예측할 수 없는 식당 추천을 통해서 사용자의 흥미를 끄는 것입니다. 이는 최근에 인기를 얻었던, forest-mt 와 내 님을 찾아서를 레퍼런스로 사용 가능할 것입니다.

3. 대학생을 위한 식당 추천 어플리케이션 – 2

위치기반 데이팅 어플 중 틴더라는 어플은 2019년 한 해 동안 전 세계인이 가장 많은 돈을 쓴 어플로 순위에 올랐다고 한다. 그리고 현재 전 세계 190여 국에서 매일 프로필 조회가 20억 번씩 일어나고 있다고 밝혔다.

틴더는 상대방의 사진과 프로필을 보고 간단하게 마음에 들면 오른쪽으로 넘기고 (swipe), 마음에 들지 않으면 왼쪽으로 미는 간단하고 간편한 User Experience로 인기를 끌었다. 이는 현대인이 상대방을 볼 때 소위 “삘이 온다”라고 하는 것처럼, 첫인상 위주로 재빠르게 선택하고 결정 내리는 패턴에 잘 맞는다.

그래서, 틴더와 비슷한 시스템으로, 간편하게 왼쪽, 오른쪽으로 스와이프하면서 재빠르게 학교 앞 식당의 프로필과 대표 메뉴, 가격, 거리 등 간단한 프로필을 보여주고 이 중 마음에 드는 것을 선택해 갈 수 있는 시스템도 바쁘기 때문에 빨리 식당을 고르고 싶은 대학생에게 적합할 것 같다고 생각합니다. 학생들이 학교 앞 식당을 모르는 것은 아닙니다. 다만 당장 오늘 무엇을 먹어야 할지 생각이 나지 않는 것입니다. 그렇기 때문에 특히 자신이 뭘 원하는지 모르고 딱히 학교 근처 식당 떠오르는 게 없다면, 다양한 옵션을 나열하고 그 중 마음에 드는 걸 선택하게 해준다면, 사용자가 쉽게 다양한 선택권을 보고 마음에 드는 것을 선택하게 도움을 줄 것입니다.

 

Interaction Design

Interaction Design:

Interaction [ìntərǽkʃən]: 상호작용, 상호의 영향

Design [dɪˈzaɪn]: 1. 디자인(된 형태) 2. 디자인(술), 설계(법) 3. 설계, 도안 4. 무늬

출처: 네이버사전 (dict.naver.com)

 

위 제시된 뜻처럼, 인터랙션 디자인은 단순하게 직역하자면, 상호작용하는 디자인을 말합니다. 더 자세하게 설명해 보자면, 인터랙션 디자인은 사람의 행동을 바탕으로 복합적인 테크놀로지가 사람과 함께 상호작용할 수 있게 하는 사람 경험 중심 디자인 영역입니다. 다시 말해, 사람의 행동 특성에 맞춰 사람과 교류하는 대상이 상호 작용 할 수 있도록 도와주는 것입니다.

영국의 로열 컬리지 오브 아트 (RCA) 에서는 인터랙션 디자인을 세 가지 영역으로 구분 지었는데, 이는 인터랙티브 정보 디자인, 컴퓨팅 하드웨어 디자인, 인텔리젠트 환경 디자인으로 정의했습니다.

 

인간공학, 심리학, 디자인 연구의 석학이자 UI 디자인의 세계적인 권위자라고 불리는 도널드 노먼, Don Norman은 “좋은 디자인이란 인간의 지각 행동 특성을 생각하여 디자인되어야 한다.”라고 주장한 바 있습니다.

그래서 도널드 노먼은 인터랙션 디자인에 4가지 가이드라인을 제시합니다

  1. 사람들의 이해를 돕기 위해 노력하라
  2. 디자인은 사람을 도와야 한다
  3. 사용자의 모든 경험을 디자인하라
  4. 대기시간을 즐겁게 만들어라

 

간혹 사용자와의 원활한 상호작용을 위해 단순하고, 직관적으로 볼 수 있게 만든 “심플한 디자인”이 좋은 것이라는 생각을 하곤 합니다. 이는 새로운 기술이 점차 개발되면서, 여러 기능과 기술이 얽혀 복잡해지자 많은 사람이 머리 아픈 복잡함에서 벗어나고자 하고, 심플함을 추구하게 되었기 때문입니다. 하지만, 도널드 노먼은 사용자들이 단순함을 좋아하면서 동시에 많은 기능을 추구한다는 것을 발견합니다. 그래서, 복잡함 (complexity) 자체가 문제가 아닌, 혼란스러움(complicated)이 문제라는 것을 지적합니다. 복잡함을 줄이는 데에는 한계가 있고 이를 단순함만으로 해결할 수 없어서, 혼란스러움을 없애고, 이해하기 쉬운 것이 중요하다는 점을 지적합니다.

 

사람들은 상호작용의 과정이 납득 가능하고 혼란스럽지만 않다면, 복잡함을 수용하고 적응해 갑니다. 그렇기 때문에 우리는 디자이너가 필요합니다. 정보와 기술이 수용하기 힘들 정도로 넘치는 현재, 디자이너인 우리들은 이 모든 정보와 기술을 사람이 쓸 수 있게 연결을 시켜주고, 사람들의 행동 특성을 고려하여 제품, 기술에 사람이 맞춰지는 것이 아닌, 제품과 기술이 사람들과 함께 어우러질 수 있도록 맞춰 주는 역할을 해야 합니다.