실험 후 여러 바이오 기사를 검색하던 중 “한국도 바이오파운드리 만든다”는 기사를 확인했다.

국가에서 1,200억 원이 넘는 예산을 투자하여 공공 바이오파운드리를 구축한다는 내용이다. 올해인 2025년부터는 합성생물학 육성법이 본격 시행된다고 한다.

우리나라가 이런 사업을 추진하고 있다니 놀라웠다.

이제는 과학기술정보통신부 문서에도 “공용 바이오파운드리 구축” 같은 용어가 사용되고 있다. 미국·영국·호주 등은 이미 수년 전부터 글로벌 협력 센터를 운영해 왔다고 한다.

오늘도 실험실은 바쁘다

언제는 인서트 방향이 뒤집혔고, 콜로니가 생기지 않은적도 있었고 시퀀싱 결과가 맞지 않기도 했다.

하루 종일 실험한 후, 미니프렙 후 전기영동을 돌린 뒤 밴드가 보이지 않거나 시퀀싱 결과가 맞지 않으면 허탈하다.

다시 플라스미드 설계표를 열어보며 “무엇이 잘못 됐는지”를 곰곰이 되새긴다.

실험은 반복의 연속이다. 가끔은 감동적으로 성공하기도 한다. 그러나 대부분은 복붙과 삽질 사이 어딘가에 머문다.

바이오파운드리란?

결론부터 말하자면, 바이오파운드리는 매일 파이펫으로 수행하는 DBTL 사이클을 자동화해 주는 시스템이다.

DBTL = Design – Build – Test – Learn

출처: 서울공대 웹진

즉,

1. 설계(Design)
2. 유전자 회로 구축(Build)
3. 실험 수행(Test)
4. 결과 기반 설계 개선(Learn)

사람이 손으로 하던 것을 기계가 빠르고 정확하게, 대량으로 수행하게 만든 개념이다.

생명과학계의 ‘공장’에 비유

Foundry라는 용어는 반도체 업계에서 유래했다. 설계는 외부에서 받고 생산만 맡는 곳을 의미한다. 이 개념을 바이오 분야에 적용한 것이 바이오파운드리이다.

Biofoundry는 생물학적 부품(유전자, 회로, 균주 등)을 설계 파일로 전달하면 기계가 자동 제작해 주는 공장이다.

예를 들어 대사경로 최적화를 시도할 때,

• 전통적 방법: 클로닝 설계 → PCR → 벡터 삽입 → 형질전환 → 발현 테스트를 약 50회 반복한다.
• 바이오파운드리: 설계 파일 입력 → 로봇 자동 조립 → 자동 발현 테스트 → 데이터 추출 → AI 해석 → 설계 개선

사람은 커피를 마시며 결과를 모니터링하기만 하면 된다.ㅎㅎ

출처: 동아사이언스

장점

• 파이펫팅 실수 없음
• 로봇이 떨림 없이 작업한다
• 하루 10회 실험을 100회로 확장 가능하다
• 실험 결과가 자동으로 데이터베이스에 저장된다 → 엑셀 관리 불필요
• 재현성이 뛰어나다 → 실험자 컨디션에 의존하지 않는다
• 실패 데이터도 학습 자산으로 활용된다 → 머신러닝이 다음 설계를 개선한다

실험실 전체를 자동화된 시스템으로 업그레이드하는 셈이다.

실제 구성

바이오파운드리는 DBTL 각 단계에 핵심 장비와 소프트웨어를 통합하여 운영한다.

Design

유전자 회로 설계 도구 활용한다. 최근에는 AI가 최적 조합을 추천한다.

Build

Liquid handler가 DNA 시료를 혼합한다. PCR, 클로닝, 형질전환을 자동화하여 휴먼 에러를 최소화한다.

Test

Plate reader, FACS, LC-MS 등 고속 측정 장비와 연동하여 대량 발현을 확인한다.

Learn

실험 결과를 자동 저장한다. 머신러닝이 분석하여 “다음은 이 조건을 시도해 보라”고 제안한다. 자동 설계 루프가 실행된다.

현재 활용 기관

• Ginkgo Bioworks: 바이오파운드리 선도 기업
• Edinburgh Genome Foundry: 유럽 대표주자, 유전자 부품 제작·표준화 선도 기관
• Australian Genome Foundry: 호주 정부 투자 대형 설비
• MIT-Broad Foundry: 대규모 파운드리 시설

한국의 현황

아직 개인 연구자가 이용할 수준은 아니다. 장비가 고가이고 통합 운영 환경이 부족하다.

그러나 KAIST, POSTECH, 서울대, 한국생명공학연구원 등에서 일부 자동화 시도를 진행 중이다. 과기부는 2024년부터 2029년까지 1,263억 원을 투자하여 국가 바이오파운드리 구축 계획을 발표했다. “공공 바이오파운드리 플랫폼”을 마련하여 중소 연구자도 활용할 수 있게 할 예정이다.

머지않아 설계 파일만 전달하면 실험 결과를 자동으로 받아볼 수 있는 세상이 도래할지도 모른다. 물론 모든게 자동화 되는건 단계별로 진행 되야할 것이고 자동화 되더라도 연구자가 더블체킹을 해야할 것이다.

AI와 로보틱스를 전공한 나로서는 바이오파운드리에 관심이 갈 수 밖에 없다. 앞으로 이에 대해서 계속해서 글 올려보려고 한다.

바이오파운드리는 생명과학 실험 자동화의 정점이다. 반복 실험, 사람의 파이펫팅, 재현성 우려를 모두 기계가 해결한다. 아직은 꿈 같지만 한국도 빠르게 따라잡고 있다. 언젠가 우리 실험실에도 도입되기를 기대하면서 오늘도 파이펫을 든다.

참고논문&출처

Hillson, N. J., et al. (2019). Building a global alliance of biofoundries. Nature Communications, 10, 2040.

Chao, R., et al. (2017). Engineering biological systems using automated biofoundries. Metabolic Engineering, 42, 98–108.

Kitney, R., et al. (2019). Enabling the Advanced Bioeconomy through a Global Biofoundry Network. ACS Synthetic Biology, 8(7), 1564–1567.

https://www.hkn24.com/news/articleView.html?idxno=344159

https://m.dongascience.com/news.php?idx=71428

https://www.sedaily.com/NewsView/2GRH9UIC76

https://zdnet.co.kr/view/?no=20241223211743

https://www.igb.illinois.edu/article/nsf-invest-5m-reliable-and-scalable-biofoundries-biomanufacturing-and-global-bioeconomy

https://agilebiofoundry.org/agile-biofoundry-seqwell-partnership-announcement

https://www.nsf.gov/news/nsf-international-partners-invest-82m-six-2024-global

나는 합성생물학을 공부하는 박사과정 학생이다. 하지만 박사과정 이전에는 AI와 로보틱스를 전공하여 자동화 시스템에 지속적인 관심을 가지고 있다. 그래서 그런가 졸업 후에는 바이오파운드리 분야에서 일하며 연구와 현장을 배우고 싶다. 최근 바이오 파운드리 유투브를 보던 중, Stéphane Lemaire가 소개한 파리 바이오파운드리 이야기를 들었다.나는 취미삼아 프랑스어를 공부하고 있기도 하고, 원래부터 어느정도 바이오파운드리가 발전되어 있는 미국과는 다르게 프랑스도 한국처럼 이제 바이오파운드리에 박차를 가하는 중인 것으로 알고 있기에 참고할 만한 부분이 있을거라 생각해서 정리해 보았다.

1. 합성생물학 기반 바이오파운드리

합성생물학은 단순히 유전자를 재조합해 인공 생물 시스템을 만드는 것을 넘어선다. 장기간에 걸쳐 발전된 생물 기작을 빠르게 이해하고, 이를 바탕으로 새로운 물질을 합성하거나 시스템을 설계하는 분야다. Lemaire는 이 분야가 단지 실험실 도구에 그치지 않고, 석유 정제 시설을 대체할 바이오 정제 시설(bio-refinery)을 형성할 수 있다고 본다.

• 미세조류 기반 생산

  미세조류는 광합성을 통해 CO₂를 흡수하고 다양한 고부가가치 물질을 합성할 수 있다. 이를 자동화된 플랫폼 위에 올려두면, 마치 작은 공장처럼 대기 중 이산화탄소를 연료로 전환할 수 있다.

• 바이오 정제 시설의 잠재력

  기름을 원료로 쓰는 기존 석유 화학 산업 대신, 미생물을 활용해 동일한 분자를 얻으면 환경 부담이 크게 줄어든다. Lemaire의 비전은 이런 시설을 분산형 네트워크로 운영하는 것이다.

2. 파리 바이오파운드리의 분산형 인프라

파리 바이오파운드리는 단일 대형 시설이 아니라, 네 개의 전문 사이트가 유기적으로 연결된 분산형 구조다.

1. DNA 파운드리
   • 위치: 소르본 대학 인근
   • 특징: 완전 자동화된 플라스미드 조립
   • 성능: 하루 수백 종의 플라스미드를 만들며, 로봇이 시약을 배분하고 조립한다.
2. Mammalian 파운드리
   • 기능: DNA 파운드리 출력물인 플라스미드를 미세조류·대장균 등에 도입
   • 자동화: 배양·발현·스크리닝을 로봇이 처리
   • 데이터: 고속 plate reader·FACS·LC-MS로 수천 개 샘플의 표현형을 측정한다
3. Cell-free 파운드리
   • 개념: 살아 있는 세포 대신, 추출 단백질 합성 시스템을 이용
   • 장점: 세포 성장 제약 없이 단백질 대량 생산
   • 목표: 머신러닝 기반으로 단백질 수율을 극대화하고 비용을 줄인다
4. 산업 파운드리
   • 가동 시점: 2025년 예정(올해..!)
   • 역할: 실험실 규모를 넘어 산업용 공정 개발
   • 과정: 파일럿 테스트 → 스케일업 최적화 → 산업체 기술 이전

3. 자동화된 DBTL 사이클과 active learning

파리 바이오파운드리의 핵심은 DBTL(Design–Build–Test–Learn) 주기를 완전 자동화하는 것이다.

• Design: Galaxy in BioCAD 플랫폼에서 유전자 서열과 대사 경로를 설계한다.
• Build: 로봇 팔과 liquid handler가 수만 건의 샘플을 조립한다.
• Test: 자동 배양·고속 분석 장비로 표현형·대사체 데이터를 확보한다.
• Learn: 머신러닝 모델이 데이터를 학습해, 다음 실험 조건을 능동적으로 제안한다.

이 과정을 수백~수천 건 병렬로 실행하면, 사람이 수작업으로 할 때보다 10배 이상 빠르게 결과를 얻는다. 실제로 단백질 생산 수율을 34% 높이고, CO₂ 고정 효율을 6배 올린 사례가 있다.

4. 개발자 커뮤니티와 비슷한 오픈소스 기반, 그리고 협업

파리 바이오파운드리는 폐쇄적 공간이 아니다. 마치 개발자 커뮤니티와 비슷한 모습이다.Galaxy in BioCAD를 중심으로 여러 오픈 소스 앱과 툴킷(MLO 툴킷 등)을 연결해, 누구나 접근할 수 있는 인프라를 제공한다.

• MLO 툴킷: 처음에는 120개 부품으로 시작했으나, 현재 1,000개 이상의 유전자 부품을 표준화된 Golden Gate 클로닝 방식으로 조립 가능하다.
• 플랫폼 연계: 실험 계획부터 데이터 분석·시각화까지 한 번에 처리한다.
• 커뮤니티 참여: 연구소·산업체·스타트업이 공동 프로젝트를 수행하고, 신규 스타트업도 배출 중이다.

5. 그래서 내가 가고 싶은 길은..

AI와 로보틱스 경험을 바탕으로, 나는 DBTL 과정의 예측 모델과 자동화 워크플로우를 개선하는 데 기여하고 싶다.

• 설계 품질 향상: 머신러닝 기반 합성 경로 추천 알고리즘 개발
• 자동화 파이프라인: liquid handler와 분석 장비 간 인터페이스 최적화
• 데이터 관리: 대용량 실험 데이터 저장 및 빠른 검색 시스템 구축

이런 노력이 모이면, 연구실에서 매일 반복하는 파이펫팅과 수작업을 줄이고, 실험 결과에 더 집중할 수 있는 환경을 만들 수 있다. 그러니 자동화되서 바이오 일자리가 줄어들거라 단순히 생각하지 말고, AI와 로봇을 잘 활용할 생각을 하는게 더 맞을 것 같다. 우리는 앞으로 더더욱 AI를 잘 이용해야 한다.

P.S

파리 바이오파운드리가 보여준 미래 실험실의 모습은 꽤나 자극적이다. 조만간 설계 파일만 업로드하면 수일 내에 결과 보고서를 받아볼 수 있는 날이 올 것이다. 그날을 기다리며, 오늘도 실험실에서 한 걸음씩 나아가려고 한다.

자, 다시 PCR mix 준비하러..이만..

References

https://parisbiofoundry.org/ https://bioconvs.org/the-biofonderie-paris-bioconvergence/ https://academic.oup.com/synbio/article/6/1/ysaa026/6039187

기술분석은 사용자가 특정 맥락에서 특정 과업을 수행하는데 도움이 되는 기술이 무엇인지를 파악하는 것으로 사용자에게 제공할 제품이나 서비스를 구현하기 위해 어떤 기술을 활용해야 할지 파악하는 절차이다.

기술분석은 엔지니어인 필자가 매번 하는 일인데 이는 어떤 주제를 달성하기 위해 어떤 기술이 필요한지 먼저 research한 후에 이를 구현하고 개발하는 과정을 거친다.
그러다보니 HCI의 측면에서의 기술분석에서 나아가 구현체를 위한 심도있는 기획을 바탕으로 파이프라인 구축과 개발을 동시에 하고 있다.

이 단원에서는 HCI측면의 기술분석과 함께 요즘 뜨고있다못해 지겨워져버린 AI기술분석에 대한 얘기도 좀 하려고 한다.

최신 기술이면 무조건 좋은거 아닌가요?

그럴리가요. 무조건 이라는 것은 없다. 최신 기술을 사용했다해서 성공한 제품이 되는 것도 아니고 성공한 제품이 꼭 최신 기술을 사용하진 않는다.

사용자 흐름에 따른 사용자의 기대 수준과 기술의 발전 수준의 변화

이 그림은 사용자의 기대수준과 기술의 발전 수준에 대한 의견(KAIST 오준호 교수)으로 x축은 시간의 흐름을 의미하고 y축은 기술적인 수준을 의미한다.

• 도입기 : 기술이 처음 소개 되었을 때 사용자 기대수준은 높지만 실제 기술 수준은 낮다 -> 사용자가 거부할 확률 높음.
• 시장 형성기 : 기술수준과 사용자의 기대수준이 어느정도 맞다 -> 사용자가 해당 기술적용 제품 사용을 고려함. 이 때 가격 경쟁력도 중요.
• 시장 확대기 : 기술수준이 사용자 기대보다 높아져 시장이 확대된다 -> 사용자가 기꺼히 비용을 지불하고 해당 기술 적용제품 구매가 이뤄짐. 시장의 확대.

그럼 기술의 성능이 좋으면 되는거 아닌가요?

그렇다면 성능이 좋으면 사용자들이 해당 기술이 입혀진 제품을 찾을거라 생각할 수있는데 이도 반드시 그런 것은 아니다. AI에서 TPU 를 사용하여 딥러닝 모델 개발 및 학습을 진행하면 좀더 빠르고 효율적으로 만들 수 있다. 하지만 TPU가 성능은 좋지만 가격적으로 너무 비싸기도 하고 굳이 TPU정도의 성능이 아니어도 기존의 GPU 를 잘 활용하거나 분산학습이 되도록 잘 구현한다면 굳이 TPU처럼 높은 연산량을 가진 최고의 성능 하드웨어가 필요없는 상황인 것이다.

시간의 흐름에 따른 기술혁신과 사용자의 활용정도

x축은 시간의 흐름, y축은 기술의 성능이다. 시간의 흐름에 따라 기술의 발전은 사람들이 그 기술을 활용할 수 있는 범위를 넘어서서 더이상 새로운 기술의 좋은 성능이 사용자에게 크게 다가오지 않는 상황에 다다른다. 결론적으로 사람들은 최고 성능의 기술보다는 본인의 과업을 효과적으로 수행하는 것에 필요한 적당한 기술을 요구한다.

디지털 플랫폼과 디지털 컴포넌 기술

사용자 입장에서 디지털 기술은 크게 디지털 플랫폼(digital platform)과 디지털 컴포넌트 기술로 나눠진다.

디지털 플랫폼 : 여러 디지털 컴포넌트로 구성된 통합 시스템을 의미하며 손쉽게 교체할 수 있는 부품으로 이뤄져있다 (예:컴퓨터)
디지털 컴포넌트 : 쉽게 교체되지 않는 부품으로 보통의 디지털 플랫폼은 크게 5가지 컴포넌트로 구성되어 있다(입력,처리,저장,출력,네트워크 장치/예:마더보드,프로세서)

최근에는 디지털 제품이나 서비스가 플랫폼화되는 경향을 보여 한 서비스가 API를 제공하여 제 3자가 다른 애플리케이션을 만드는 경우도 있고 스마트폰에서의 애플리케이션도 같은 맥락으로 스마트폰이 플랫폼이 된 사례이다.
디지털 컴포넌트에서 HCI측면에서 가장 중요한 것은 사람으로부터 정보를 받아들이는 입력장치와 다시 정보를 제공하는 출력장치라고 볼 수있다.각 컴포넌트 자체에 대한 설명보다 이런 컴포넌트 기술이 사용자 경험에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 집중한다.

디지털 플랫폼은 어떻게 나눠지나?

HCI관점에서는 사용자경험을 중심으로 디지털 플랫폼을 분류할 수있다. 사용 목적, 행태, 맥락의 3개의 관점을 갖고 있다.

• 사용 목적 : 도구적(utilitarian) 디지털 플랫폼, 어떤 목적을 달성하기 위함 -> 외재적인 동기(extrinsic motivation)로 사용하는 플랫폼
  유희적인 (hedonistic) 디지털 플랫폼, 자체로 즐거움 느낌 -> 내재적인 동기(intrinsic motivation)로 사용하는 플랫폼
• 사용 행태 : 능동적 디지털 플랫폼(active digital platform), 사용자가 자발적으로 어떤 행동을 하도록 촉진 -> 몸을 앞으로 기울이는 플랫폼(lean forward)//게임
  수동적 디지털 플랫폼(passive digital platform), 제공하는 정보를 사용자가 수동적으로 받게하는 플랫폼 -> 몸을 뒤로 젖히는 플랫폼(lean back)//TV
• 맥락 측면 : 개인 전용의 정도에 따라 플랫폼 디자인이 바뀜 (예: 개인적일 수록 크기가 작고 플랫폼과 사용자 거리가 가깝다<->공동은 제품크기가 크고 거리가 멀다)

디지털 플랫폼의 변화 트렌드

디지털 플랫폼의 변화 트렌드는 크게 세가지 이다.

• 편재화(ubiquitous) : 일반 대중이 일상생활에서 사용하는 기계로 바뀌면서 사용자보단 고객이라는 이름으로 제품사용자를 부르게 되었다. 이럴 땐 사전 지식이 없는 사용자를 위한 시스템을 개발할 때는 사용자가 사용하기에 편리하고 직관적이여야 한다. 동시에 사용성과 감성이 더 중요하게 된다.

• 디지털 융합(digital convergence) : 하나의 플랫폼 안에 여러 기능과 정보를 한꺼번에 포함시켜 그 원천을 알수없게 섞는 것을 의미한다.여기에는 기기의 융합, 네트워크의 융합, 소프트웨어의 융합이 있다. 융합에서는 시너지 효과가 관건이며 융합으로 인한 복잡성과 상대적으로 비싼 가격을 보정할 수 있어야 한다.

• 연동(divergence) : 다른 플랫폼 간의 연결을 통해 사용자가 필요로 하는 경험을 제공하는 방식이다. 이는 디지털 플랫폼의 연결성을 전제로 한다.가장 대표적인 예로 클라우드 서비스 이다. 요즘은 웬만한 것들이 모두 클라우드 서비스여서 온라인에서 모든 로그가 연동이 되어 기록에 남고 연결해서 사용할 수 있다. 보통은 위에 말한 융합이 너무 복잡성을 보이는 것에 대한 대응으로 각 플랫폼을 단순화하고 플랫폼 간의 연동을 통해 가격을 낮추고 효율성을 높이는 것에 활용된다.

주요 컴포넌트 중 입력장치에 대한 설명

문자 입력(언어 인력), 위치 입력(특정 지역 선택 및 이동하거나 표시)가 있다.

문자 입력에는 ‘처리 전 (pre-recognition)’과 ‘처리 후(post-recognition)’ 입력으로 나누어 진다.

처리 전 입력에는 음성인식, 스캐닝 입력처럼 컴퓨터가 우선 입력을 받은 후 입력된 글자의 의미를 판단하는 것을 말한다.여기에는 명함을 인식하는 OCR 기능같은 것도 포함된다. 사용자는 입력하기 편하지만 인식 정확도가 낮으면 사용자 경험이 크게 영향받고 안좋게 될 수있어 사용자의 판단이 오류 없이 정확하게 입력될 수있도록 디자인 하는 것이 중요하다.

처리 후 입력에는 우리가 흔히 사용하는 키보드, 모바일에서의 숫자키,문자키 입력이 있다. 사용자 경험에 위해되지 않도록 이동성을 고려하거나, 사용자가 의도한 표현이 방해받지않고 나올 수 있도록 키보드 배열, 하드웨어 상태 등을 점검해야 한다.

위치 입력장치에는 간접 위치 입력장치 (예:마우스)가 있으며 그림그리는 태블릿도 있다.직접 위치 입력장치에는 태블릿PC에 탑재 되어있는 터치 스크린이 대표적이며 닌텐도wii와 같은 장비를 이용한 것도 3차원 입력장치로서 대표적인 예가 된다.

통합적으로 기술을 분석하는 방법은?

이제 통합적으로 기술을 분석하는 방법을 알아보자. 여기서부터가 진짜 기술분석을 어떻게 하면 좋을지 참고할만한 정보가 나온다. 자신이 어떤 목적으로 제품이나 서비스를 기획하고 어떤 기술을 적용할지 고민이라면 이 부분을 집중해서 보자!!!
HCI 입장에서는 각각의 플랫폼 기술이나 컴포넌트 기술이 사용자경험에 어떤 효과를 줄 것인지를 집중적으로 보게된다. 그렇다면 어떻게 제품이나 서비스에 들어갈 기술을 분석해야할지에 대한 3가지 방식을 보자.

경험 기반 분석

경험 기반 기술 분석은 HCI 관점에서 가장 중심이 되는 기술 분석 방법이다. 사용자는 자신이 처한 맥락에서 자신의 과업을 이루고자 하는데, 이 때 특정 기술이 사용자의 경험을 얼마나 충족시킬 수 있는지 총 4단계에 걸쳐 측정하는 것이 경험 기반 기술 분석이다.

1단계 : 특정 기술의 유용성에 대한 잠재력을 분석하기
특정 기술이 사용자가 해당 서비스를 통해 얻고자 하는 가치를 얼마나 효과적으로 구현해줄 수 있는지 파악한다.
유용성에는 기능적 가치, 유희적 가치, 사회적 가치, 개인적 가치 등으로 구성되어 있다. 이를 바탕으로 평가하게 된다.

이 과정에서는 먼저 과업 분석에서 파악된 사용자의 구체적인 의도가 해당 기술에 의해 얼마나 효과적으로 충족될 수 있는지 확인한다.
이를 수치화 하면 아래와 같다.

(1) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 지닌 사용자의 사용 가치를 실현할 수 있는 잠재력을 각 가치에 대해 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자의 해당 가치를 실현할 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자의 해당 가치를 실현할 가능성이 매우 높은 경우

(2) 그리고 두번쨰로 해당 기술 실현 가능성에 대해 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 실현 가능성이 거의 없는 경우 10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 실현 가능성이 매우 높은 경우

(3) 이후 사용자의 사용 가치 프로파일에 곱해 기술의 잠재력을 파악할 수 있다.

AI얼굴인식을 위한 각종 모델의 퍼포먼스 및 딜레이 시간 분석

기술의 사용가치 실현 잠재력을 분석하는 사례

이러한 분석을 통해 사용 가능한 디지털 플랫폼 가운데 어떤 플랫폼이 사용자가 원하는 것을 효과적으로 구현할 수 있는지 확인할 수 있으며 여러 디지털 컴포넌트
가운데 어떤 기술을 활용할 것인지 결정할 수 있다.

2단계 : 사용성 측면의 잠재력을 분석하기
특정 기술이 사용자가 중요하게 생각하고 있는 사용성의 핵심 속성을 얼마나 효과적으로 만족시켜 줄 수 있는지 파악한다.
사용성의 속성은 효율성, 정확성, 일관성, 유연성, 의미성으로 5가지 상위속성이 있다.

각 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자가 중요하게 생각하는 핵심 사용성의 속성을 얼마나 효과적으로 만족시켜줄 수 있는지 분석한다.

(1) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술을 사용성 측면에서 얼마나 사용자가 중요하게 생각하는지에 따라 사용 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자를 만족시킬 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용자를 만족시킬 가능성이 매우 높은 경우

(2) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 지닌 사용성을 실현할 수 있는 잠재력을 각 가치에 대해 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용성의 속성을 만족시킬 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용성의 속성을 만족시킬 가능성이 매우 높은 경우

(3) 이후 사용자의 사용성 속성 프로파일과 각 기술에 대한 사용성 속성 잠재력을 곱하여 기술의 사용성 만족 잠재력을 파악한다.

3단계 : 감성 측면의 잠재력을 분석하기
특정 기술이 사용자가 중요하게 생각하고 있는 핵심 인상과 개성을 얼마나 효과적으로 표현할 수 있는지 파악한다.
감성의 속성은 정서, 인상 및 개성으로 나누어진다.

(1) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 감성측면에서 사용자가 중요하게 생각하는지에 따라 사용 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 감성측면에서 사용자를 만족시킬 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 감성측면에서 사용자를 만족시킬 가능성이 매우 높은 경우

(2) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 감성을 얼마나 표현할 수 있는지에 따라 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 인상이나 개성을 표현할 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 인상이나 개성을 표현할 가능성이 매우 높은 경우

(3) 이후 사용자의 감성 속성 프로파일과 각 기술에 대한 감성 속성 잠재력을 곱하여 기술의 감성 만족 잠재력을 파악한다.

4단계 : 맥락적 측면에서 잠재력을 분석하기
특정 기술이 해당 제품이나 서비스가 사용딜 맥락과 얼마나 부합하는지 파악하는 과정이다.
시간적 맥락, 위치적 맥락, 기타 환경적 맥락으로 나누어진다.

사용자가 처하게 될 다양한 맥락에서 각 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 얼마나 효과적일 수 있는지 분석한다. 예를들면 사용하는 맥락이 물리적으로 움직임과 동선이 중요하고 사회적으로 시간적 여유와 프라이버시 및 교류 가능성을 확보해야 하고 개인 지향적인 문화에서 사용할 예정인지아닌지 등을 보게 된다.

(1) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술을 각 맥락적 측면에서 얼마나 사용자가 중요하게 생각하는지에 따라 사용 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 각 맥락적 측면에서 사용자를 만족시킬 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 각 맥락적 측면에서 사용자를 만족시킬 가능성이 매우 높은 경우

(2) 현재 분석의 대상이 되고 있는 기술이 맥락적 속성 측면에서 얼마나 부합하는지 각 가치에 대해 1점부터 10점 사이로 평가한다.
1점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용성의 속성을 맥락적 속성 측면에서 부합할 가능성이 거의 없는 경우
10점 - 해당 디지털 플랫폼이나 컴포넌트가 사용성의 속성을 맥락적 속성 측면에서 부합할 가능성이 매우 높은 경우

(3) 이후 사용자의 사용성 속성 프로파일과 각 기술에 대한 사용성 속성 잠재력을 곱하여 기술의 사용성 만족 잠재력을 파악한다.

혁신성 기반 분석

이 방법은 ‘파괴적 혁신(Christensen, 2003)’ 을 기반으로 한 분석 체계이다. 새로운 기술을 기존 기술과 비교해 보고 상대적인 혁신성과 이점을 파악하는 것이다.
각 범주에 따라 HCI적인 관점에서 기술을 적요하는 과정에 중점을 두어야 한다.

1그룹 : 점진적인 혁신 기술(sustaining innovation technology)
기존 기술이 아직 사용자의 욕구를 충분히 만족시켜 주지 않은 상태에서 사용자의 욕구를 조금 더 만족시킬 수 있는 가능성을 지닌 기술이다.
이러한 기술은 사용자 가운데 새로운 기술을 수용할 자세가 되어 있는 사용자를 대상으로 하며 만약 전반적인 기술 수준이 핵심 사용성의 속성을 만족하지 못하는 단계라면 이 기술을 발전시키는데 주의를 기울인다.이 그룹은 주로 대기업을 중심으로 진행되는 경우가 많다. 이유는 아직까지 기술이 충분히 성숙되지 않았기 때문에 기술의 모든 요소를 최대한 효율적으로 결합해 최고의 성능을 짜내야 하기 때문이다.

예를들어 최근에 대두되고 있는 딥러닝을 포함한 AI기술은 점진적으로 성능이 올라가고 있는 기술이다. 하지만 시장에서 사용될만큼 상용화하려면 비용을 반드시 고려해야 하는 점에서 큰 비용이 든다는 단점이 있다.그나마 합리적인 가격으로 맞춰서 시장에 내놓는 일을 열심히 하고 있는게 기업이나 고객이 기대하는 성능을 내려면 더 무르익 기술의 발전이 필요한 상태이다.

이미 포화된 기술의 예 : 유전 알고리즘, 칼만필터

2그룹 : 가격 파괴적인 혁신 기술(low-end disruptions technology)
이미 기존의 기술들이 어느정도 사용자의 욕구를 만족시키는 상황에서 비록 기존의 기술처럼 높은 성능을 내는 것은 아니지만 대신에 상대적으로 저렴하게 사용자가 자신의 과업을 수행해내는 것이 가능하게 하는 기술을 의미한다. 여기서 핵심은 성능이나 기능 대신, 해당 기술이 자신이 수행하고자 하는 과업에 얼마나 맞아떨어지는지, 얼마나 저렴한 가격으로 해당 기술을 사용하는지, 얼마나 유연하고 편리하게 사용할 수 있는지 등이 중요 초점이다.

예를들면 GPS 위치센서 기기가 있다. 원래 GPS는 크기가 매우 크고 정확도가 올라갈 수록 비싸다. 하지만 성능을 좀 포기하고 부피를 줄이면 사용자들이 필요로하는 모바일폰, 노트북, 스마트워치 등에 작은 부피로 들어갈 수 있다. 물론 가격도 크고 정확한 GPS보다도 싸다. 비슷한 예로 랩탑, 태블릿 등이 있는데 데스크탑에서 좀더 성능 좋고 부피크게 가능한 상태를 휴대성과 편리성을 높이면서 성능을 낮춰 사용자들의 수요에 맞춰 개발된다.

이 그룹은 주로 특정 부분에 초점을 맞추는 전문 회사들에 의해 제공된다. 성능을 높이기 보다는 가격을 낮추고 유연성을 높이는 것이 더 중요하기 때문이다.

3그룹 : 시장 파괴적 혁신 기술(new-market distruptive technology)
자금이 부족하거나 능력이 부족해 디지털 제품이나 서비스를 사용할 수 없었던 사용자에게 기존의 기술과는 전혀 다른 측면에서 사용자의 필요를 충족시키는 기술이다.
특정 장소에 가야하거나 많은 돈을 지불해야 하거나 높은 지식을 쌓아야 하기 때문에 전에 사용하지 못했던 일반 다수의 사용자가 사용할 수 있게 만드는 기술이다. 이러한 기술은 과업을 수행하기 위해 필요하지만 기존의 기술이 너무 복잡하고 비싸서 사용할 엄두를 내지 못하던 사용자를 대상으로 한다.
이때 중요한 이슈는 어떤 속성을 포기하고 어떤 다른 속성을 높여줌으로써 일반 사용자가 사용할 수 있는 제품이나 서비스로 만들 수 있는지 결정해야 한다.
새롭게 제시된 기술이 어떤 범주에 속하는지 본후 가능한 쉽고 간단하게 서비스를 디자인하면서 사용자의 의도를 포함해야 한다.

예를들면 유투브나 개인방송 채널이 그렇다. 방송인만 방송을 진행할 수 있었던 예전과 다르게 일반인도 할 수 있도록 쉬운 스트리밍 기술을 구현하고 UI/UX를 구축하여 일반인도 개인방송을 할 수 있게 하였다.또한 금융 애플리케이션 Toss같은 경우도 주식투자나 부동산 투자를 초보자들도 손쉽게 할 수 있도록 기능을 제공하였다.

사업성 기반 분석

기술이 지닌 사업 성공 가능성에 초점을 맞추어 새로운 기술을 분석하는 방법이다. 사업적 측면에서 특정 기술이 얼마나 커다란 잠재력을 가졌는지 측정하는 기준은 6단계로 나눌 수 있다.

1단계 : 신규 사용자 집단의 확보 가능성 분석
이 단계에서는 특정 기술이 제품이나 서비스에 적용되었을 때 지금까지 공략하지 못한 사용자의 요구사항을 충족시킬 수 있는 가능성이 있는지 분석한다. 이 단계에서는 해당 기술이 얼마나 다양한 사용자에게 접근할 수 있는지 파악하는 것이다.
예를들면, 위치인식기술의 발전 덕분에 어디서든 사용자들끼리 게임을 할 수 있도록 하였다.

2단계 : 새로운 가치의 제공 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 디지털 제품이나 서비스에 적요되었을 때 지금까지 경험하지 못한 새로운 가치를 제공할 수있는지 분석한다.
예를들어, AI를 이용한 얼굴 감정인식 기술이 스마트폰에 적용되어 사용자들이 카메라에 얼굴을 찍으면 어떤 감정인지, 나이와 성별,인종과 같은 정보를 알 수 있는 것이다. 이는 유희적인 측면에서 사용될 수도 있으며 뉴로마케팅 측면에서 고객의 만족도, 감정트렌드를 통해 인사이트를 얻을 수 있다.

3단계 : 적정한 수익 모델 확보 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 디지털 제품이나 서비스에 적용되었을 때 회사의 입장에서 적정하고 안정적인 수익을 확보할 수 있는 잠재력이 있는지 분석한다.
예를들어, AI 데이터를 모으기 위한 플랫폼에서는 데이터 라벨링 작업을 통해 수익을 벌고자 하는 고객과 라벨링 작업을 의뢰하는 고객이라는 수요에 의해 안정적인 수익모델의 적용이 가능하다.

데이터플랫폼 크라우드웍스 사례

4단계 : 전략적 통제권의 확보 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 디지털 제품이나 서비스에 적용되었을 때 공급자,사용자,경쟁자에 대한 통제권을 확보할 수 있는 잠재력이 있는지 분석한다.
예를들어, 사용자와 강한 유대관계를 통해, 핵심 기술에 대한 전용 사용권 확보를 통한 제휴관계 구축, 독점적인 네트워크 접근할 수 있는 기회를 제공할 수 있는 경우이다.

5단계 : 사업 범위의 확대 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 디지털 제품이나 서비스에 적용되었을 떄 회사의 사업 범위를 변경하거나 확장할 수 있는 잠재력이 있는지 분석한다.
예를들어, 사용자의 요구사항에 따라 제품이나 서비스의 커스터마이징을 수월하게 한다든지 공급자의 수를 늘려 지역적인 범위를 확대할 수 있는지 분석한다.
대표적으로 오픈소스운동을 들 수 있다. AI 사례에서보자면 YOLO(You only look once)라는 object detection에 쓰이는 모델이 있다. 이는 오픈소스로 공개되어 있으며 이를 이용하여 사용자가 detection 하길 원하는 데이터를 이 모델에 학습시켜 커스터마이징된 결과물을 받아볼 수 있다.

커스터마이징 데이터 학습방법 : https://www.learnopencv.com/training-yolov3-deep-learning-based-custom-object-detector/

6단계 : 내부 조직의 성장 가능성 분석
이 단계에서는 새로운 기술이 제품이나 서비스에 적용되었을 때 회사의 입장에서 조직 구성원들의 효율성이나 전문성이 높아질 가능성이 있는지 분석한다.
예를들어, 기업 내부에서 직접 개발을 하면 직원들의 전문성이 성장되나 SI업체에 외주를 맡기면 프로젝트가 끝난후 기업의 기술 전문성은 확보하지 못할 가능성이 크다.

어떤 사람들은 사업성 측면에서 기술 분석하는 것이 HCI 사용경험중심 패러다임과 거리가 멀다하지만 사실 HCI가 단순히 만들어진 제품을 평가하는 것이 아니라 사용자의 최적의 경험이 제공될 수 있도록 비즈니스 적인 전략기획과 분석 절차가 반드시 필요하다고 본다. 즉, 제품의 유형을 제대로 식별하고 사업성 관점의 기술 분석을 수행하는 절차도 HCI에서 중요하다.

우리는 앞에서 사용자 분석, 과업 분석을 진행했다. 제품을 사용하는 서비스가 중요하고 이 사용자가 어떤 일을 하는지 제품 설계시 당연히 중요한건 알겠지만… 이젠 무슨 맥락까지 분석하는가? 참 할 것도 많다..싶을 것이다. 하지만 여러분은 단순히 보기 좋고 예쁘고 기능만 좋은 것을 만드는 사람이 아니다. HCI를 적용하겠다면 눈에 보이지 않는 환경과 맥락에 대한 전체적인 이해를 통해 제품과 서비스의 모든 면을 바라보는 것이 필요하다. 결국 제품과 서비스는 사람이 쓰는 것이기에 어떤 환경에서 어떻게 쓰여지는 것이 중요한 것은 당연한 것이다.

병맛만화,맥락없음의 대표적인..

맥락이란?

• 좁은의미 : 어떤 상황을 표현하는 설명,정보로 한정적이고 안정되어 있는 사람의 행동과 분리된 개념(표현적 관점, representative persepective)
• 넓은의미 : 사용자가 시스템을 사용하면서 동적으로 만들어지는 원자료와 해석된 모든 결과, 시스템과 사용자가 분리되지 않음(상호작용적인 관점, interactive perspective)

표현적인 관점이 환경을 중심으로 한 맥락을 설명하는 것이라면, 상호적인 관점은 사람들의 행동과 그에 따라 변화하는 환경에 대한 관점이다.

카페의 맥락분석 예시

그래서 왜 맥락분석이 중요한가?

사용자가 시스템을 이용하는 포괄적인 환경을 맥락이라고 하기에 사용자에게 의미나 영향을 주는 모든 요소라고 정의가 된다. 이러한 맥락이 중요해진 이유는.. 스마트폰 같은 모바일 제품이 확산되고 성능이 좋아지면서 시간과 장소 구애없이 디지털 제품을 사용할 수 있게 되서이다. 예를들어 특정 환경에서 사용자 맥락을 파악하면 사용자의 수고를 줄여주거나 사용자가 경험하는 혼란을 덜어줌으로써 사용성을 향상시킬 수 있다는 것이다.
동시에 시스템 사용환경이 다양하니 되도록이면 최대한 일관성 있는 사용자 경험을 갖고 싶어하기에 맥락분석이 중요한 것이다. 또한 최근 사용자 맥락을 정확하게 인식하는 기술이 개발되면서 맥락 정보를 통한 가치창출이 용이해졌음이다. 마지막으로 디지털 서비스가 한 나라를 벗어나 다양하게 문화권마다 서로 다른 다양한 사용 맥락 분석의 필요성이 증가했다. 이렇기에 맥락분석이 HCI에서 필수적으로 들어가는 것이다.

맥락을 고려하지 않은 예

언중위 분석에 따르면 미국의 미투 보도는 피해자가 폭로한 사실을 고발하는 한편 이를 다수 증언에 근거해 확인했다. 또한 포드자동차 생산 공장의 성추행 문화 보도 등을 통해 조직 내 성범죄가 일어날 수밖에 없는 구조적 원인을 분석하고, 직장 내 성희롱 경험 등에 관한 설문을 남성을 대상으로 실시해 성범죄 해결을 위한 새로운 통계를 확보하는 등 고발과 분석이 조화를 이뤘다. 우리나라 미투 보도 역시 서지현 검사의 인터뷰를 기점으로 미투 운동을 공론장으로 끌어낸 점은 평가받을 만했으나 피해자 증언에만 의존해 사실확인을 제대로 하지 않은 점, 미투 운동의 사회적 맥락에 대한 분석이 고발 내용과 유기적으로 연결되지 못한 점 등이 지적됐다.

출처 : SBS 뉴스
원본 링크 : https://news.sbs.co.kr/news/endPage.do?news_id=N1004833688&plink=COPYPASTE&cooper=SBSNEWSEND

맥락 분석의 종류와 의미 구성요소

맥락분석의 종류는 다양하게 다양하게 나눠볼 수 있으나 대표적으로 개인/사회/문화 이렇게 또는 물리/개인/사회/문화 이렇게 나눈다. 내가 참고한 연세대학교 HCI lab의 책에서는 물리/사회/문화로 나눠보았기에 이를 중점적으로 설명하려고 한다.
개인에 대한 분석이 참고된 영상은 아래 영상을 참고하면 된다.

물리적 맥락, 사회적 맥락, 문화적 맥락으로 나누어 볼 수 있다. 각각의 맥락 안에는 시간, 장소, 기타요소 가 있다.

맥락분석의 종류 3가지 by 연세 HCI lab

• 물리적 맥락 : 사회 문화적인 가치가 반영되지 않은 정보 그 자체, 실제 객관적으로 측정할 수 있는 물리적 환경 (예: 메타 데이터/ 조명밝기, 소음의 정도)
  자동적으로 수집되고 자동적으로 분석될 가능성이 높다는 측면에서 활용도가 높음.

• 사회적 맥락 : 다른 사람과 및 그 상황과 관련된 다양한 가치 등 사회적인 관계를 통해 만들어지는 상황(예: 직장 내 위계 구조 및 다른 사람과의 의사소통)
  여기 시간인지, 일하는 시간인지에 따라 사용행태가 많이 다르며 시스템을 사용하는 장소 또는 사용자의 사회적 위치, 사람들이 알고 있는 정보원천과의 심리적 거리 등이 해당된다. 프라이버시도 느끼는 정도에 따라 시스템의 사용행태가 변화한다.

• 문화적 맥락 : 한 집단의 구성원이 다른 집단과 구별될 수 있는 심리적 가치 특성으로 특정 집단의 사람들이 공유하는 가치나 신념 (예: 인종주의, 평등사상 등)
  ‘다중지향(polychronic)’,’단일지향(monochromic)’문화에서 네트워크 지연에 대한 인내심에 차이가 있다.
  시간적 편중성에 따라 기존에 사용하던 제품을 선호할 수도있다. 냉장고는 권력 거리가 좁지만 자동차는 부와 사회적 지위를 나타내는 측면에서 권력 거리가 크다.
  또한 ‘불확실성 회피성향(uncertainty avoidance)’는 불명확한 상황에 대해 사람들이 위협을 느끼는 정도를 의미한다. 냉장고는 가족의 건강을 책임지기에 불확실성 회피성향이 높고 휴대폰은 낮았다. 불확실성 회피성향이 높은 경우에는 모든 제품의 배색이 깔끔하고 명확한 느낌을 주도록 하며 미리보기나 무료 시험 버전을 제안한다. 그리고 휴대폰은 냉장고에 비해 더 강한 지배 성향에 있어 사용자에게 유연성을 제공하고 다양한 입출력을 지원해 사용자가 자신의 의도대로 마음대로 제어하게 한다.

• 사회적 맥락과 문화적 맥락의 차이 : 사회적 맥락은 다른 사람과의 관계에서 발생, 문화적 맥락은 특정 집단 자체에서 발생하는 맥락이라는 것에서 구분됨.

이제 맥락 분석의 정의와 종류를 알았으니 맥락을 알기 위한 자료를 수집 해야한다. 맥락에 대한 자료는 어떻게 알 수 있을까? 뭔가 하루종일 쫓아 다니면서 그 대상이 되는 사용자에 대한 여러가지 측면에서의 데이터를 열심히 모으면 되긴 하는데..그게 현실적으로 힘드니 말이다. 그래서 다양한 방법을 사용하는데 대표적인 3가지가 있다.

맥락 분석방법 3가지

위의 표는 실제 사용자의 환경에 얼마나 가까이 접근하는지에 따라 구분하는 방법으로 나누어 본 것이다. 사용자의 환경에 가장 근접하게 접근하는 방법은 거의 모든 분석이 사용자 환경에서 이루어지고 개발자는 최소한의 간섭을 통해 사용자의 실제 모습이 최대한 드러나도록 한다는 것이다.

앞으로 설명한 것들처럼 다양한 방법의 맥락 정보 수집 및 분석 방법이 있는데 각각 장단점을 가지고 있기 때문에 어느것이 무엇이 딱 좋다고는 말하기 힘들다. 그래서 적절하게 섞어서 쓰는 것을 추천하는데 보통은 자가 모니터링 기법을 많이 사용하는 추세이다. 하나씩 설명해보도록 하자.

인류학적 방법론 (ethnographic approach)

사용자의 환경에 가장 밀접하게 접근한 방법론으로 실제 사용환경에 대한 매우 자세한 설명 자료를 얻을 수 있다는 장점이 있으며, 4가지 기본원칙이 있다.

• 실제로 시스템을 사용하는 자연스러운 환경 (natural settings)에서 이루어진다.
• 부분의 합보다 전체가 더 크다는 가정하(holistic)에 시간적 또는 공간적으로 관련된 모든 맥락을 동시에 분석한다.
• 새로운 것을 제안(prescriptive)하거나 현재의 것을 평가(evaluate)하기 보다는 현재의 상황을 제대로 이해(descriptive)하는 것에 초점을 맞춘다.
• 관찰자나 개발자가 사용자와 구분되어 바라보는 것이 아니라 직접 사용자 집단에 동화되어 사용자의 관점에서 사용 맥락을 분석해야 하는 내부자 관점(member’s view)를 가져야 한다.

다만 단점으로는 인류학적 방법론은 맥락 분석에 많은 시간과 노력이 들어가서 한계를 가지고 있다.

인류학적 방법론 예

자가 모니터링 기법 (self monitering technique)

인류학적 방법보다 분석자와 사용자 간의 거리가 멀어진 방법이다. 분석자가 사용자의 환경을 조사하는 것이 아니라 사용자가 자신의 사용환경을 조사한 후에 그 맥락 정보를 분석자에게 보고한다. 즉 분석자가 사용 환경에 직접 가서 조사하는 것이 아니라 사용자가 스스로 조사한 내용을 접수받기만 한다는 점에서 인류학적 방법과 다르다.

장점으로는 언제 어디서나 사용자의 맥락이 어떻게 되었는지를 분석할 수 있다는 점이다. 하지만 사용자가 자발적으로 자신의 사용 맥락을 정확하게 보고할 수 있게 하는지가 이 기법의 성공 실패 영향을 미치는 중요한 요소이다.

자가 모니터링 방법 중 하나로 ‘문화적 탐사(culutural probe, Gaver et al.,2004)’라는 방법이 있다. 이는 관찰자가 직접 관찰하기 힘든 환경에 접근하기 위해 만들어진 방법으로 사용자에게 탐사도구를 제공하여 사용자가 스스로 탐사하도록 한다. 사용자에게 1-2주에 걸쳐 할 수 있는 과업을 지시하며 이 과업을 의도적으로 모호하게 만들어 사용자가 처한 환경을 보다 잘 알 수 있게 다양한 정보를 수집할 수 있도록 유도한다.

문화적 탐사 예시

핵심 맥락 요인 선정

맥락 요인은 사용자를 둘러싸고 있는 모든 환경적 요인들을 포함한다. 되도록 많은 맥락 요인을 선정하고 이 중 핵심 맥락 요인을 집중적으로 파악하는게 효과적이다.
핵심 맥락 요인을 정할 때는 두 가지를 주의해야 한다.

• 현재 개발 중인 서비스의 사용과 밀접하게 관련된 맥락 요인을 추출하는 것이 중요하다.
• 사용자에게 되도록이면 적은 부담을 주면서 자료를 얻을 수 있는 맥락 요인을 선정한다.

보고 문항의 작성

핵심 맥락 요인을 사용자가 어떻게 보고할 것인지를 결정하는데 이를 정할 때는 가급적 사용자가 간편!하고 편리!하게 보고할 수 있도록 하는 것이 중요하다.
맥락을 보고하는 방법은 크게 개방형 문항과 폐쇄형 문항으로 나눌 수 있다. 개방형 문항은 말 그대로 주관식,서술식의 열린 다양한 응답을 받을 수 있어 자세한 설명을 받을 수 있으나 사용자가 맥락을 보고 하는 과정에서 시간이 너무 오래 걸린 다는 것이다.
!! 결론적으로는 주로 폐쇄형 문항을 사용하되, 사용자의 다양한 의견이 꼭 필요한 문항에 한해서 개방형 문항을 사용하도록 한다.!!

자가 모니터링 요원의 선발

모니터링 연구의 성공 실패의 가장 중요한 요소. 바로바로 자가 모니터링 요원을 선발하는 것이다. 사용자 분석 절차와 마찬가지로 선발지(screening questionnair)를 작성하여 모니터링 요원을 선발하도록 한다. 이떄 주의할 것은 분석 목표로 하는 사용자 그룹에 속하는 사람들이 골고루 다양하게 들어가는 것이 좋다. 그리고 중도탈락의 위험이 있으니 뽑을 때 넉넉하게 뽑도록 한다. 또한 가장 의욕적인 사람을 뽑도록 한다. 뭐 이러려면 명예회원?멤버쉽 같은 제도를 활용해도 좋다고 한다.

1차 예비 모임

사용자에 대한 교육 및 사전 설문을 실시하기 위한 모임이 1차 예비 모임이다. 모니터링 연구는 많은 부분 사용자의 자발적인 참여에 의존하기 때문에 사용자에게 정확한 조사 방법을 숙지시키는 것이 중요하다. 이를 위해 오프라인에서 피험자들을 초청하여 가상 시나리오와 가상 상황을 설정하고 사용 맥락을 보고하는 방법을 직접 실습해 보도록 한다.
1차 예비 모임의 목적으로 참가자들에 대한 인구통계학적 자료 및 문화적 성향을 알아보는 것도 중요하다. 인구 통계학적 자료는 주로 연령 및 성별, 직업, 소속, 지위 등의 정보이다. 그리고 동일하거나 비슷한 정보 기기 사용해본 경험 등을 측정한다. 그리고 이러한 과거 경험은 주로 언제부터 사용하기 시작했고 일주일에 얼마나 자주 사용하고 얼마나 오랫동안 사용하는지를 측정한다. 이와 동시에 문화적 성향을 측정하기 위해 설문지를 제시하여 측정해보도록 한다.

예비 테스트

모니터 요원들에 대한 훈련과 함께 처음에 모집한 사람들 중에서 실제로 모니터링을 제대로 할 수 있는 사람을 가려내는 목적으로 활용한다.
예비 테스트 기간을 3-4일정도로 정해서 진행해보며 실제로 맥락 보고를 잘 수행하는지 지켜본다. 만약 사용 맥락을 잘 보고하지 못한다면 본 조사에서 제외시킨다.

2차 예비 모임

예비 테스트를 통과한 사람들을 대상으로 추가 교육을 목표로 한다. 이 떄는 개별저긍로 만나서 모임을 갖고 한시간정도 진행한다. 예비 테스트 기간 동안 모니터링 방법에 대해 점검하고 수정할 부분이 있다면 수정하여 수정된 방법을 재교육 시키도록 한다.

본 모니터링

2주에서 한 달 정도 소요되며, 본 조사기간이다. 모니터링 기간에는 시간과 예산이 허락하는 범위 내에서 맥락 정보의 정확성을 높이도록 한다.

[사용 맥락을 파악하기 위한 효과적인 방법 3가지]

• 이벤트 기반 보고
  특정 이벤트가 발생했을 때 보고하는 방식으로 모니터링 요원이 해당 디지털 제품이나 서비스를 사용하고 나서 되도록 빠른 시간 내에 그 사용 맥락을 보고하는 방식이다.
  맥락을 보고할 때는 하나 이상의 방법을 통해 보고하도록 하는데 예를 들면 상시 보고용 사이트를 구축하여 보고를 받거나, sns를 활용하거나 등이 있다.

• 로그 데이터 수집
  사용자가 시스템을 사용하는 동안 자동적으로 시스템에 남는 사용기록에 대한 자료이다. 로그 데이터를 받는 방법으로는 모니터 요원들에게 사전 동의를 받고 모니터링 기간 동안에 요원들의 시스템 사용 로그 데이터를 수집하는 것이 있다. 수집된 로그 자료는 상시 보고를 통해 요원이 제공한 사용 맥락 정보와 대조해서 누락된 사용 맥락을 파악할 수도 있고, 하나의 사용 상황에 대한 좀 더 종합적인 맥락 자료를 구축할 수 있다.

• 시간 기반 보고
  일정 시간에 보고하는 방식으로 진행자가 하루에 한 번 정도 모니터링 요원에게 전화를 해서 받을 당시의 사용 맥락에 대해 직접 물어보는 방식이다. 보고를 받기 위해서는 요일별, 시간별로 균형있게 설정한다. 이러한 시간 기반 보고는 전날 보고한 내용과 현재 보고한 내용의 차이점이 있을 경우 차이점의 원인에 대해 규명해볼 수 있는 것에 장점이 있다. 또한 진행자와 모니터 요원 간의 유대감을 높이기 위한 목적도 갖고 있다.

사후 미팅

모니터링 기간이 지나고 나면 최종적으로 일대 일 미팅을 갖는다. 이 때 모니터링 기간동안 서비스를 사용하면서 경험했던 것에 대한 전반적인 인상을 질문할 수 있고, 바꾸었음 좋겠는 것, 어떤 어려운점이 있었는가 등도 알아볼 수 있다. 그리고 모니터링 기간 동안 모인 자료를 기초로 중요한 맥락 요인을 선택하고 이 맥락 요인에 대한 유사 실험실 실험을 진행할 수 있다. 이는 한정된 수의 맥락 요인을 실험실 상황에서 재현하는 것이기에 한 시간 내외로 한정하여 필요할 때만 실시한다.
마지막으로.. 모니터링 요원에게 금전적인 사례와 정성이 깃든 선물을 주며 사후 미팅을 통해 참가자들에게 좋은 인상을 주고 향후 연구를 위해 모니터링 요원의 pool을 관리하는 것이 중요하다.

유사 실험실 기법 (simulated lab context)

사용자나 분석자가 둘 다 실제 사용 환경에서는 떨어져서 별도의 실험실 상황에서 조사를 진행하도록 한다. 사용자의 맥락에서 가장 멀리 떨어진 기법이라고 할 수 있다. 유사 실험실 기법에서는 사용자의 환경과 비슷한 시설을 갖추어 놓고 이러한 환경에서 사용자가 어떤 행동을 보이는지 조사한다. 특히 사용 환경 자체를 조절함으로써 맥락 요소가 사용자의 행동에 어떤 영향을 미치는지 분석할 수 있다.

유사 실험실 기법의 강점은 중요한 역할을 할 맥락 요소가 무엇인지 개발자가 미리 알 수 있고, 그 요소에 대한 정밀한 인과관계 분석을 필요로 하는 경우에 적합한 방법이다.
하지만 사용자의 맥락을 실험실 내에서 충실하게 재현하는 것이 불가능하고 실제 사용 맥락과 비교해서 큰 차이를 느낄 수 있기에 한계가 있다.
따라서 실험 환경이 실제 사용 환경과 유사해야 하고, 이를 통해 실험 결과를 그 상황 이외에도 다른 일반적인 상황에 적용할 수 있어야 하는 것이다.

맥락 자료의 분석 절차

이제 모니터링 조사를 통해 맥락 자료를 얻었다면 분석을 해야한다. 하지만 이 양이 어마어마하지 않은가..그래서 정형화된 모형으로 분석해야 한다.
일단은 개별 사용자에서 파악된 맥락자료를 모형으로 정리하는 개별모형(individual model)이 있으며 개별모형을 취합해 전체적인 모형으로 만드는 통합모형(consolidated model)이 있다. 결론적으로 이 두가지 모형에 각각 물리적 맥락, 사회적 맥락, 문화적 맥락이 있기 떄문에 총 6종류의 맥락 모형이 존재한다.

맥락적 측면에서 제품의 특성을 비교하고 드러내기 위해서는 두 가지 이상의 제품이나 서비스의 맥락모형을 동시에 비교하는 것이 효과적이다. 이런 비교를 통해 나온 결과는 ‘맥락비교표’로 정리하며 Holtzblatt, Wendell, Wood (2005)의 맥락 설계 기초법을 기반으로 연세 HCI lab에서는 한국상황에 맞게 물리적 맥락, 사회적맥락, 문화적 맥락의 순서로 살펴본다고 한다(자세한 내용은 책 참고)

물리적 맥락모형 분석 단계 (physical context model)

현재 대상이 되고 있는 시스템과 관련된 물리적 맥락을 정리해 놓은 모형이다. 파악하는 것엔 어렵지 않지만 어떤 것이 중요한 맥락인지 짚어 내는 것이 어려워 잘 살펴봐야한다. 보통 절대적인 위치나 시간보다는 상대적인 위치나 시간이 더 중요한 경우가 많다.
먼저 개별 물리적 맥락모형을 만든 후 이것이 여러개 모이면 이를 하나의 통합된 물리적 맥락모형으로 구축한다. 통합모형으로 구축할 때는..

• 개인의 물리적 모형을 장소 유형별로 분류(예:사무실,침실,공부방)
• 그 모형 내에서 빈번하게 발생하는 지역을 찾고 이름을 정하기 (예: 사무실에서는 전화,달력이 있는 곳은 의사소통 영역으로 표시)
• 각 장소마다 어떤 구조로 도구나 기기들이 배치되어 있는지 파악하기 (예: 사무실 의사소통 영역에 주로 전화기와 포스트잇,달력이 있음)
• 각 모형에서 일반적으로 발생하는 동선을 파악하기
• 파악된 사항들을 하나의 통합모형으로 만들기 (사용자의 의도나 애로사항을 명시적으로 기술하여)

사회적 맥락모형 분석 단계

사회적 맥락모형에서의 개별모형은 개인 또는 집단 사용자가 해당 제품을 사용하는 구체적인 사용적 맥락을 표시하는 것이고, 통합모형은 여러 개의 개별 모형을 합쳐서 일반적이고 포괄적인 사회적 맥락을 표시한다. 사회적 맥락 모형은 크게 4가지 요소로 구성되어 있다.

• 영향 요소 (influencer) : 사용자의 행태에 영향을 미치는 모든 사회적 요인을 의미
• 영향도 (extent) : 해당 영향 요소가 사용자의 사용 행태에 미치는 영향이 얼마나 큰지를 의미
• 파급 효과 (influence) : 영향 요소가 사용자에게 어떤 효과를 미칠 수 있는지
• 장애요인 (breakdown) : 영향 요소들 간에 발생할 수 있는 문제점을 의미하며 그 의미를 명확하게 전달하기 위해 화살표 모양으로 표시한다.

개별모형에서 통합모형으로 구축하는 과정은 처음에는 개별 모형에 나타나는 다양한 영향 요소를 취합해 유사도 순으로 정리하고 사용자의 행태에 비슷한 영향을 미치는 영향 요소를 하나의 범주로 묶고 개별모형에 나타나는 다양한 파급 효과를 취합한다. 그리고 영향 요소별로 독특한 파급 효과를 표시하고 모든 장애 요인을 앞서 파악된 영향 요소와 파급 효과별로 분류하여 비슷한 장애요인끼리는 하나의 장애요인으로 범주화 한다.

문화적 맥락모형 분석 단계

문화와 관련된 설문 문항을 분석함으로써 작성되며 일단 8가지 문화적 맥락 요소 가운데 연관성이 높을 것으로 예상되는 요소를 선정하는 것으로 시작한다. (8가지 문화적 맥락 요소 : 시간 지각, 시간적 편중성, 권력거리, 개인주의/집단주의, 남성/여성주의, 불확실성 회피성향, 명시적/묵시적 성향, 지배적 성향) 선정한 요소로 설문 문항을 만들고 결과값을 평균을 내서 개인의 문화적 맥락을 표현한다.

<img src=https://github.com/Kyuye/kyuye.github.io/blob/master/assets/img/paper_culutural.png?raw=true" width="450px" height="300px">

문화성향 분석 예시

출처 : Kim, J.-H. (2014). 개인 문화성향에 따른 정보 인식과 태도 차이에 대한 연구. 한국비블리아학회지:한국비블리아, 25(3), 59–76. https://doi.org/10.14699/KBIBLIA.2014.25.3.059

앞에서 사용자에 대해 분석해봤으니 이제 분석되고 정의된 사용자가 제품을 어떻게 사용하는지를 분석해보려고 한다.

과업분석(task analysis) : 사용자가 디지털 제품을 이용해 어떤 일을 어떻게 수행하는지 분석하는 과정

우리가 제품을 기획하고 개발하고나면 우리가 목표로하고 정의한 사용자가 이걸 직접 쓰는걸 굳이 볼 필요가 있나? 라고 생각하기 쉽상인데, 우리의 예상과는 다르게 사용자가 다르게 사용하는지 어떻게 사용하는지 꼭 확인하고 넘어가야한다. 솔직히 우리 제품 이렇게 잘 만들어놨는데 사용자가 실제로 어떻게 사용하는지 보고싶지 않은가? (만약 그래도 사용자의진짜 사용하는 모습을 보고 싶지 않다면 사실 우리 제품에 흥미가 없거나 우리 의도와는 다르게 사용할까봐 두려운 것일지도 모른다!)

과업분석이 진짜 중요한 이유는 사용자에게 최적의 경험을 제공하기 위해서는 기본적으로 유용해야 하는데, 이 유용함을 확인하기 위해서는 과업분석이 효과적이기 때문이다.
메뉴얼이나 작업규정같은 ‘명시적 지식(explicit knowledg)’대로 사용자는 따르지 않을 확률이 높으며 사람들이 실제로 사용하는 정보와 같은 비정형의 지식을 ‘묵시적 지식(tacit knowledge)’ 을 따르기에 과업분석이 필요한 것이다.
아래 사진의 예처럼 원래 화장용 미스트로 출시된 기기가 아토피와 안구건조증에 이용되고 있거나, 블랙박스가 포켓형 캠코더로 이용되고 있는 것처럼 사용자들인 메뉴얼에 나온 명시적 지식보다는 자신의 경험과 무의식,수요에 따른 묵시적 지식을 기반으로 제품을 사용하고 있다는 것을 알 수 있다.

아토피와 안구건조증에 이용하는 ffoggy

캠코더 블랙박스

과업분석의 종류에는 무엇이 있나?

사용자의 행동을 분석하는 방법에는 수준에 따라 구체적인 방법 <-> 추상적인 방법 으로 구분할 수 있다.

사용자 행동의 구체적인 방법부터 소개~

하나씩 소개하는 방법들은 가면 갈수록 구체적 -> 추상적 인 방법이다.

• 계층적 과업 분석법 (hierachical task analysis, HTA)
  자세한 과업 분석에 사용되는 방법으로 하나의 일(job)을 여러 개의 과업(task)으로 나누고 각 과업을 다시 세부 과업(subtask)로 나누어 해당 일에 대한 계층적인 구조를 파악하는 것이다. 여기서 중요한 것은 어느 수준까지 행동을 세분화할 것인지 정하는 것인데 이는 사용자의 머릿속에서 진행되는 추상화 수준에서 적당히 끊도록 한다.

HTA로 표현한 과업분석 예시

• 지식 기반 분석법 (knowledge based analysis, KBA)
  전문가 시스템처럼 전통적으로 많은 지식을 필요로 하는 시스템을 개발하는 과정에서 주로 사용하는 분석법이다. 과업을 수행하기 위해 필요한 도구와 행위를 파악하여 이들 간의 분류 체계를 만드는 단계로 나눌 수 있다. KBA는 시스템이 사용될 분야에 대한 체계적인 지식을 정리하여 보통 교육적인 목적으로 많이 사용한다. 다만 작업의 흐름을 명확하게 표현할 수 없어 전체 숲을 못보고 나무만 분석할 수 있다는 문제를 가지고 있다.

HTA로 표현한 과업분석 예시

(IF~THEN 조건문, AND 는 두가지 이상의 범주에 동시에 적용되는 경우, OR은 어느 한곳에만 속할 수도 있고 여러 곳에 속할수도 있는 경우, XOR은 여러 가지 범주 중에 딱 한군데만 해당되는 경우를 표현)

사용자 행동의 조금 더 추상적인 분석방법 순으로 소개~

• 시나리오 분석법 (sceneario)
  시나리오는 시스템을 이용하는 사용자의 구체적인 경험을 순차적으로 기술하여 사용자가 어떤 일을 했는지, 어떤 것을 보고 느꼈는지 구체적으로 표현한 것을 분석한다. 시나리오 분석법을 이용하면 사용자의 생생한 경험을 통해 개발 초기 단계에서 개발 전체에 대한 윤곽을 그릴 수 있으며 쉽게 수정할 수 있기 떄문에 시스템의 점진적인 개선에 대해 언급 가능하다. 동시에 함께 일하는 동료, 사용자와 함께 의사소통할 수 있는 도구로 사용될 수 있어 다양한 측면에서 분석하는 기회가 가능하다.

scenario 예시

하지만 사용자의 개인경험이다보니 일반적인 사항인지 특수사항인지 구분하기 어려워 어떤 시나리오가 핵심 시나리오인지 결정하기 힘들다. 이러한 단점을 보완하기 위해 시나리오를 추상시킨 방법이 시퀀스모형 이다.

• 시퀀스모형 분석법 (sequence model analysis)
  사용자가 일을 하는데 필요한 세부적인 과업들을 실행해 나가는 과정을 순차적으로 기술하는 과업 분석법이다.

시퀀스란? 하나의 과업을 완성하기 위해 사용자가 행하는 순차적인 행동의 단계들

시나리오가 구체적인 실제 사용 절차를 서술적으로 기술하고 있다면, 시퀀스모형은 일반적인 과업수행 과정을 추상화해 도형으로 표현한다. 시퀀스모형의 궁극적인 목적은 사용자의 의도를 밝혀내어 제품이 사용자의 의도를 지원할 수 있도록 디자인하기 위함이다. 시퀀스모형은 사용자가 실제로 한 행동과 그러한 행동을 하게 되는 상황, 계기, 과업을 수행해 나가면서 일어나는 행동 등을 실제적으로 볼수있다는 장점이 있어 수행절차를 포괄적으로 볼 수 있다.

하지만 추상적인 표현으로 이루어져 사람에 따라 다르게 해석할 수 있어 구체적인 정보를 제공해주는 시나리오와 병행하는 것이 필요하다.

시퀀스모형의 구성 요소!!
(1) 단계(step) : 하나의 행동이 하나의 단계
(2) 촉발원인(trigger) : 사용자가 새로운 과업이나 특정한 단계를 시작하도록 자극하는 상황이나 사건
(3) 사용의도 (use intention) : 사용자가 과업을 하고자 하는 전반적인 이유, 과업의 활동과 단계들에 대한 이유
(4) 고장 (breakdowns) : 제품이나 서비스를 사용하면서 사용자의 의도와 충돌되는 사건

시퀀스모형의 종류
‘개인 시퀀스모형’(individual sequence mdoeL)과 개인 시퀀스모형을 합한 ‘결합 시퀀스모형(consolidated sequence model)’이 있다.

개인 시퀀스모형은 한 명의 사용자가 디지털 제품을 사용하는 과정에서 발생한 촉발원인, 행동을 실행한 의도, 구체적으로 실행한 행동의 단계, 그리고 사용자의 사용의도를 방해하는 고장 등을 일어난 순서대로 나열한 것이다. 사용자의 행동 단계에는 그 행동의 의도가 하나씩 포함될 수 있다.

개인 시퀀스모형 예시

결합 시퀀스모형은 다수의 개인 시퀀스모형에서 나타난 사용자의 단계, 촉발원인, 의도, 고장 등을 추상화하고 결합함으로써 다수의 사용자가 포함된 사용자 집단의 과업 달성을 위한 행동 단계를 보여 준다. 결합 문화모형(consolidated culutral model)을 기반으로 만들어진 결합 시퀀스모형

결합문화모형 예시

사용자 행동의 추상적인 방법 소개~~

• 직업 분석법 (job analysis)
  사용자가 특정 과업을 진행하는 과정에만 초점을 맞추는 것이 아니라 하루 종일, 또는 한 달 내내 어떤 일들을 하는지 분석한다. 기간을 두고 분석하는 것을 의미한다. 또한 분석 대상으로 행동이 일어나는 장소가 직장뿐만 아니라 가정, 야외를 모두 포함한다. 그러다보니 범위가 더 넓고 추상화의 정도가 더 높다. 이런 장점을 바탕으로 전혀 생각하지 못했던 새로운 제품을 개발하거나 아이디어를 제공받을 수 있다. 그리고 동시에 사람들이 어떤 부담 속에서 작업하는지 알 수 있고, 어떤 측면을 중요하게 여기는지 알 수 있기에 가치, 감성과 같은 추상적인 부분들도 파악하기에 좋다.

직업 분석법의 캘린더 표시예시

• 작업흐름 분석법 또는 비즈니스 프로세스 분석법 (workflow analysis, business process analysis)
  전체 작업을 진행하는 과정에서 누가 어떤 일을 하고, 그 일을 수행하는 과정에 어떤 정보와 어떤 기능을 필요로 하는지 분석하여 여러 사람들 간의 협업으로 진행될 때 많이 사용된다.앞에서 직업 분석법이 한 사람이 하는 일을 시간이라는 축으로 종적(시간순)으로 분석했다면, 작업흐름 분석법은 하나의 일을 중심으로 횡적으로 여러 사람이 하는 일의 과정을 분석한다. 그래서 직업 분석법과 작업 분석법은 상호보완적이다.

작업 분석법의 예시, cell culture 프로세스

전체를 물리적 공간에서 본 작업 분석법

결론, 뭘 써야할지 모르겠다면 결론을 보자.

지금까지 사용자 행동 분석의 추상 수준에 따라 과업 분석 방법론들을 알아보았다. 참 여러가지인데 어떤 것을 적절하게 사용할 것인지 감이 안잡힐 것이다. 시간이 부족하여 일부분만 한다는 등, 급한대로 제품개발 상황에 맞게 언급한 방법들을 적절하게 골라 사용하면 되지만 그러려면 장단점은 알아야하므로 정리해본다.

• 정형화되고 세밀한 주의를 요구하는 작업 : 계층적 과업 분석법(HTA), 지식 기반 분석법(KBA)
• 여러 사람의 협업 또는 하나의 작업이 오랜 시간 동안 지속적으로 진행될 때 : 작업흐름 분석법, 직업 분석법
• 개인적으로 사용하고 사용기간도 짧고 서비스 사용과정이 비정형스러울 때 : 맥락질문법을 이용하여 자료수집하기 -> 시나리오 분석하기 -> 시퀀스모형 작성하기

즉, 웬만한 디지털 기기나 제품은 제일 마지막에 언급한 것과 같은 특징을 가질 것이므로,, 다음 페이지에서는 맥락질문법, 시나리오 분석하기, 시퀀스모형 작성하기 에 대해 자세히 다뤄보겠다.

앞의 게시물에서 우리가 일반적으로 접하는 제품과 서비스는 맥락질문법을 이용한 자료 수집하기, 시나리오 분석하기, 시퀀스모형 작성하기 라는 3가지 과정을 통해 과업분석을 할 수 있다는 것으로 끝을 맺었다. 그래서 이번 게시물에서는 이 3가지 중 맥락질문법에 대해 자세히 언급해보려고 한다.

맥락질문법이란? 사람들이 일하는 장소에 가서 그들이 하는 것을 관찰하고 왜 그렇게 사용하는지 물어보는 인터뷰 방식

맥락질문법은 말 그대로 ‘맥락(context)’을 알기 위해 중요하다. 실제 환경에서 사용자가 구체적인 행동을 하는 것에 대핸 행동 자료를 수집하여 사용자의 요구를 사용자의 행동 분석에서 찾기 위함이다.

• 맥락질문법을 제대로 하기 위한 법칙

(1) 사용자와 조사자가 협력관계(partnership)이 되어야 한다
인터뷰 대상자와 인터뷰 하는 조사자가 동등한 위치로 진행하며 전체 인터뷰에서 사용자가 말하는 부분을 90%로 두고, 조사자가 끼어드는 부분을 10% 미만으로 유지해야한다는 가이드라인도 있다.

(2) 수집된 자료를 사용자의 관점에서 해석(interpretation)하는 과정이 포함되야 한다
우리가 필요한 것은 제품을 사용하는 사용자가 그 행동을 한 의도와 목적인데, 이를 사용자에게 직접적으로 물어보면 답변을 듣기 어렵다. 왜냐면 사용자들도 자신이 왜 그런 행동을 하는지 모를 때가 많기 떄문이다. 그래서 조사자는 관찰한 사용자의 행동에 대해 먼저 생각을 정리해서 사용자에게 보여주고,만약 사용자의 생각과 다르다면 수정하도록 제안한다.

(3) 조사자가 의도했던 목표에 맞게 초점을 맞추는 것이 필요하다
정확한 목표를 먼저 잡아놓고 사용자의 말과 행동을 보며 조사자의 생각이 맞는지를 계속 확인해가며 프로젝트의 초점을 흐리지 않도록 한다.

맥락질문법을 순차적으로 진행해보쟈

맥락질문법을 진행하기 위해 정의와 제대로 하기 위한 법칙을 숙지했다면 이제 어떤 순서대로 진행해봐야하는지 알아본다.

1. 자료 수집 계획 단계

실증적인 자료를 수집하는 계획을 세우는 단계이다. 이 첫단계는 자료 수집의 목표를 명확하게 하고, 조사대상자를 확정하고, 인터뷰 유형을 결정하고, 조사 상황을 이해하고, 조사팀을 구성하는 5단계로 나누어진다. 차근차근히 살펴보도록 하겠다.

(1) 자료 수집의 목표를 명확하게 하기
많은 정보의 양에 방황하지 않도록 어떤 자료를 수집할지 목표를 명확하게 한다. 왜 사용자를 관찰하고자 하는가? 실제 관찰을 통해 얻고자 하는 성과는 무엇인가? 당면 과제는 무엇인가? 최종적으로 도출하고자하는 조사 보고서 항목은 어떤 것이 될 것인가?

(2) 조사 대상자를 확정하기
사용 역할에 따라 선정하고 과업과 관련된 역할이 무엇인지 파악해서 해당하는 역할을 가진 사람을 인터뷰 대상자로 선정한다. 또한 사용 현장에서 조사 대상이 되는 사용자의 수나 대상을 실제 현장에 가기 전에 미리 정한다. 이를 정할 때 참고할 가이드라인이 있다.

• 2~3명 정도의 최소한의 사용자만을 대상으로 조사를 한다.
• 사용자가 시간이 지나면서 비슷한 패턴을 보이기 시작하는 시점까지만 조사를 진행한다.
• 성별,나이별,직업별로 다양한 사람들을 조사 대상자로 포함시킨다. 각기 다른 사용자를 대상으로 하는 것이 더 좋다.
• 접촉이 용이한 사람보다는 정말로 필요한 사람을 대상으로 한다.
• 조사 대상자에게 접근할 때 적절한 채널을 이용한다.
• 조사 대상자를 모집하는 과정에서 적어도 서너번의 전화나 이메일 발송을 하고 조사 대사장 선발에 넉넉한 일정을 둔다.

(3) 인터뷰 유형을 결정하기
맥락질문법은 과업이 진행되는 중간에 질문을 해야 하므로 과업 진행 과정 중 조사자의 개입 정도에 따라 다양한 유형으로 나누어 각 경우에 따라 적절한 방식으로 인터뷰를 진행한다.

• 과업 중간에 요청할 수 있는 경우 : 문서읽기,주문하기,자료찾기 등이 해당되며 조사자가 현장에 있는 동안 사용자에게 과업을 저장해 달라고 요청하거나 사용자에게 과업에 대해 생각해달라고 요청한다.
• 과업 중간에 방해할 수 없는 경우 : 화학 처리 공정 등과 같은 경우 과업이 진행되는 상황에 대해 설명해줄 수 있는 사람이 같이 있도록 요청하여 함께 그 과정을 지켜보고 후에 회의를 열어 관찰한 것에 대해 확인한다.
• 과업에 집중해야 하는 경우 : 자주 방해할 수 없기 때문에 조사자가 오랫동안 작업을 관찰한 뒤에 사용자와 의견을 나눈다.
• 과업이 매우 오래걸리는 경우 : 십 수년이 걸리는 과업인 경우 전체 과정의 각기 다른 단계에 있는 다른 사용자를 골라 비슷한 시기에 인터뷰 한다.
• 과업이 이동 중에 이뤄지는 경우 : 조사자가 함께 이동하고 조사자의 초점과 관련있는 정보만 수집한다.
• 과업이 환경 중심적인 경우 : 박물관, 식료품점, 쇼핑몰 등에서의 상호작용을 분석하는 경우 그 장소에 가서 그곳에 있는 사람을 관찰하고 인터뷰 한다.

(4) 조사 상황 결정하기
가급적 다양한 곳에 있는 사용자를 대상으로 사용 과정을 관찰한다. 만약 직접 관찰하는 것이 어려운 경우 비슷한 필요성을 가진 다른 그룹간의 협업을 통해 데이터를 얻는다.

(5) 조사팀을 구성하기
세 명이상의 팀을 구성하는 것은 바람직하지 않으며 두 명 정도가 딱 적당하다. 실제 개발자나 디자이너가 조사팀 구성원으로 참가하는 것은 바람직하지 않은데 자신이 만든 것을 변호하려는 경향이 클 가능성이 높기 때문이다.

• 팀 리더는 맥락질문법을 수행해본 경험이 있는 사람으로서 관찰 대상자와의 상호작용을 담당
• 다른 한 사람은 가능한 사용자의 행동 및 인터뷰에 방해되지 않도록 인터뷰 내용을 수집

2. 자료 준비 단계

성공적인 맥락질문법 인터뷰를 진행하기 위해서는 철저한 준비가 필요한 것이다! 무엇이 필요한지 살펴보자.

• 선정 기준표 (screening questionnaire)
  현장 방문 시 특정 사용자가 현재 조사에서 실증적인 데이터 수집 대상에 포함하는 지를 결정하는 기준 양식이다. 사용자의 자격요건을 개조식으로 정리해놓거나 좀더 자세한 선정 기준표는 피험자 선발 시 실제로 물어볼 질문을 제시하고 그 질문에 따라 해당 사용자를 조사대상에 포함시킬 것인지 아닌지를 결정하는 기준을 제시한다.

• 소개글 작성하기
  맥락질문법을 수행하기 위한 결제, 구성원의 동의를 구하기 위해 정식 소개글이 필요한 경우가 많다. 보통 조사의 목적, 현장에서 만나고자하는 사용자의 종류, 과업의 종류, 현장에서 머무르는 시간, 조사로부터 기대되는 최종 결과물, 사용자에게 제공될 조사 결과, 자료 수집을 위해 현장에서 사용할 장비, 사용자로부터 필요한 도움 등이 있다.

• 참가 동의서 작성하기
  경우에 따라서 정식적인 참가 동의서를 조사 대상자로부터 받아야할 경우가 있다. 일반적으로 소개글 마지막에 첨부하는 경우가 많고 간단하고 명료하게 적는다.

• 사전 및 사후설문서 작성하기
  사전 설문조사는 조사 대상자에 대한 인구 통계학적 정보와 프로젝트와 관련된 사전 경험에 대해 물어본다. 사후 설문조사는 조사와 관련해 전체적으로 하고 싶은 이야기와 개인적인 소견 등을 물어볼 수 있다. 실제로 사용하는 과정에 대한 ‘만족/불만족’과 같은 주관적인 측정 도구를 사용할 수 있다.

• 비밀 보장 각서 작성하기
  아직 시장에 나오지 않은 새로운 제품인 경우 비밀 보장이 되어야한다. 이럴 때 비밀 보장 각서를 작성한다.

• 답례품 준비하기
  회사 내의 직원을 대상으로할 때는 보통 생략하지만 외부인인 경우 답례품을 준비하며 보통 현금으로 많이 지급한다. 아니면 기프트콘이나 상품권, 회사의 제품 등을 감사의 의미로 지급하기도 한다.

3. 인터뷰 준비 단계

• 인터뷰 역할 분담하기
  팀원은 두세명으로 하며 주로 대화할 사람 한명, 맥락과 사용자를 관찰하고 인터뷰 내용을 기록할 사람 한명으로 역할 분담. 인터뷰를 시작하기 전에 인터뷰 대상자의 산업군, 회사, 직함, 작업 역할, 직무, 작업 환경, 그 밖의 객관적인 정보들을 정리해 팀원들과 공유.

• 인터뷰 일정 확정하기
  인터뷰를 진행하기 전날에 대상자에게 전화 혹은 이메일로 연락. 작업 환경을 정돈하거나 청소하지 말라고 부탁하며 실제로 일하는 것을 보고 인터뷰하는 것임을 확실히 인지시켜준다. 그리고 비밀 유지를 약속하면서 인터뷰 내용 녹취에 대해 프로젝트가 끝난 후 녹음한 테이프를 파기할 것을 알림.

• 인터뷰 준비물 확인하기
  인터뷰를 진행할 장소로 이동하기 전에 가져갈 것을 확인한다(폰카메라 또는 비디오 레코더, 충분한 메모리 용량 확보, 충분한 배터리, 노트, 필기도구, 답례품)

4. 인터뷰 진행 단계

• 소개하기 (10~15분 소요)
  먼저 장소에 도착하면 관계자들에게 인터뷰의 목적과 진행방식에 대해 소개한다.
  그 후 대상자를 만나면 자신에 대해 소개하고, 인터뷰에 대해 간단히 소개한다. 그리고 대상자가 작업에 집중할 것을 알리고 인터뷰 길이를 알려 필요한 시간을 확보한다.
  프로젝트 목적 이외에는 사용하지 않는 다는 사실을 알리고 녹취 승낙을 받는다.

• 변환하기
  사용자에게 작업의 중요한 부분을 직접 보는 앞에서 실행해 달라고 요청하는 것이다. 이것이 일반 인터뷰와 맥락질문법의 차이를 만드는 부분이다! 조사자가 인터뷰 대상자가 하던 일 중 관심 있는 부분이 발견되면 그 일을 실제로 하는 것처럼 그 자리에서 실행해 달라고 요청한다.

• 현장 인터뷰를 진행하기 (1시간 30분 현장인터뷰 + 30분 그외)
  인터뷰 대상자를 관찰하면서 새롭게 발견한 점에 대해 대화를 나누고 그렇게 행동하는 이유에 대해 물어본다. 자세하게 질문하는 것은 인터뷰 대상자를 더 잘 이해할 수 있다. 인터뷰를 나누는 동안 필기하며 순서가 바뀌지않도록 한다. 손글씨로 쓰는 것이 더 추천!! 노트북은 대상자와 거리가 생기기 때문이다.그리고 새로운 아이디어가 떠오르면 직접 대상자와 이 나누는 동안 필기하며 순서가 바뀌지않도록 한다. 손글씨로 쓰는 것이 더 추천!! 노트북은 대상자와 거리가 생기기 때문이다.그리고 새로운 아이디어가 떠오르면 직접 대상자와 그 아이디어에 대해 이야기하는 것도 좋다. 이를 통해 아이디어에 대한 피드백과 조사자가 대상자의 작업을 얼마나 이해했는지 알 수 있기 떄문이다. 또한 중요한 작업을 수행하지 않는 경우 중요한 작업을 할 때를 회상해 달라고 요청하거나 직접 재연해달라고 요청할 수 있다.

인터뷰 중 필기해야할 것들
일하는 공간 그려두기(사진찍기, 물론 허락받고) 초점을 두어야할 주제를 노트 맨 위에 크게 적어두기
대상자가 수행하는 역할
대상자가 맡고있는 책임과 의무
대상자가 타인과 의사소통 하는 방식
대상자가 그의 공간을 사용하는 방식
대상자가 사용하거나 참고하는 물건
대상자의 중요한 과업이나 일하는 전략 그리고 의도
대상자가 일을 할 때 사용하는 기능과 사용하지 않는 기능

효과적인 인터뷰를 위해 알아둘 것들
사용자가 하는 일의 과정에서 발견되는 패턴을 찾아내고 이를 대상자와 공유
조사자가 생각하고 있는 가설을 대상자에게 제공하여 대상자가 해당 개념을 구체화할 수 있도록 함
비유적인 설명을 활용하여 이해하기 쉽게 함
듣고싶은 순서가 아닌 구체적인 진행 단계를 따라 질문하기
인터뷰가 끝날 때 통합적인 결론을 제시

인터뷰 시 주의사항!!
대화를 구체적인 수준으로 분명하게, 대상자가 자신의 행동을 요약하지 않고 구체적으로 말하도록, 사용자에게 도구를 사용하는 요령을 알려주지말고 있는 그대로를 관찰할 것, 사용자에게 다음에 무엇을 할지 물어봐서는 안된다. 또한 대상자가 초점을 벗어난 것을 소개하면 예의바르지만 단호하게 무시하고 목표에 맞게 환기시킨다.

5. 내용 해석 단계

현장 방문 조사를 마친 다음에는 가급적이면 빠른 시간 내에 방문보고서 (trip reports)를 작성하는 것이 좋다. 약 48시간 내에 적는 것이 잊어버리지 않고 좋다.방문보고서는 특정한 양식은 없으나 관찰 또는 나눈 대화에 대해 가능한한 자세하게 기술하는 것이 좋고, 녹취된 자료가 있다면 함꼐 첨부하고 그래프와 같은 정량적인 데이터가 있다면 그 자료도 함께 정리한다.

앞의 맥락질문법에서 수집된 데이터는 사용자의 이용행태를 직관적으로 볼 수 있는 시나리오로 정리 및 분석될 수있다. 우리가 보통 시나리오하면 생각하는 것이 시스템이 내부적으로 어떻게 작동하는지를 보는 것을 의미하는 것이라 생각하는데, 여기서 말하는 사용 시나리오 분석법은 사용자가 어떤 방식으로 직접 시스템을 사용하는지에 초점 을 맞춘 것을 말한다.

관련 자료를 준비하는 단계

여러 가지 자료를 이용하여 가능한 모든 시나리오를 도출하고 그중에서 적절한 시나리오를 취사선택하도록 한다.
여기서 사용자(인터뷰에서는 대상자)를 실제 시나리오 작성 과정에 포함시키는 것도 직접적인 정보를 얻을 수 있는 방법이다 (예: 브레인스토밍)
하지만 이렇게 하기 비용적으로 힘든 경우는 이전 사례 및 참고문헌을 통해 이전에 만들어진 시나리오를 참고한다.

시나리오 구성 요소를 확정하는 단계

• 기본 무대 설정 (setting) : 공간, 환경이 미리 정해져 있다는 것을 의미
• 등장인물 (actors & agents) : 한 명일수도 있고 여러일 수도 있음. 배우들은 각자가 적어도 하나 이상의 목적을 가지고 있음. 주 사용자와 부사용자가 등장.
• 플롯 (plot) : 좋은 시나리오는 등장인물의 소개, 배경의 제시, 인물 성격의 변화와 발전, 복선, 암시 등이 있으며 위기에는 갈등과 분쟁이 격렬하게 상승하며 절정에서는 작품의 전체적인 의미를 암시하며 극적 반전이 이뤄진다. 결말에서는 갈등과 분쟁의 해결이 있으며 약간의 여운을 남기기도 한다. (by Fretag)아무리 평범한 일이어도 사용자가 흥미롭게 생각할 수 있는 플롯을 제공하는 것은 좋은 경험을 제공할 수 있는 효과적인 방법이다.

시나리오의 종류를 결정하는 단계

시간이 없으면 기본 시나리오만 작성하지만 아래 2개(세부는 3개) 모두 작성하는 것을 추천한다. 그러면 현재의 제품이 사용자 경험이 영향을 미치는 중대한 요인들을 더 명확하게 파악할 수 있기 떄문이다.

• 기본 시나리오(normal scenario)
  서로 비교가 가능한 비슷한 유형의 제품을 두개 이상 선택해 각 시나리오를 작성하여 비교 분석
• 극단적인 시나리오 (exceptional scenario)
  긍정적 시나리오는 최적의 경험을 하는 사용자의 시나리오를 가상적으로 기술하는 것, 부정적 시나리오는 사용자가 의도하지 않은 어려움을 많이 겪는 경우를 가상적으로 기술하는 것이다.

기본 시나리오를 작성하는 단계

기본 시나리오는 글을 이용하는 방식, 정형화된 양식을 이용하는 방식, 실제 화면을 이용하는 방식이 있다.

• 글을 이용하는 방식
  대부분의 시나리오는 글로 표기가 되며, 처음 시나리오를 작성할 때는 평소에 글을 쓰는 방식으로 써 나간다.

시나리오 예시,출처 : https://www.slideserve.com/candace-gentry/1-7037377

• 정형화된 양식을 이용하는 방식
  앞서말한 HTA와 같은 방식을 차용해서 쓰는데 HTA와 다른점은 시나리오는 구체적인 한 사건을 중심으로 하는 것이지만, HTA는 일반적인 시스템의 기능을 중심으로 정리한다.

• 실제 화면을 이용하는 방식
  이미 시스템이 완성되어 작동하고 있다면 각 시나리오의 절차를 화면상에 보여준다.

극단적인 시나리오로 확장하는 단계

긍정적인 시나리오와 부정적인 시나리오를 작성한다. 보통 글을 이용해서 쓴다.

긍정시나리오 예시, 출처 https://m.blog.naver.com/james_parku/110177502426

부정시나리오 예시 ,출처 https://m.blog.naver.com/james_parku/110177502426

영향도를 분석하는 단계

영향도 분석이란? 각 시나리오에서 파악된 시스템의 기능을 사용자의 행위에 영향을 미칠 요소를 파악하고, 이들이 각각 어떤 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 주는지 분석하는 것이다.

유용성, 사용성, 감성 중 어디에 영향을 미칠 것인지를 파악해 영향도 앞에 적는다. 이후 추상화된 개념으로 맨 왼쪽에 한마디로 표현하도록 한다.
영향도 분석은 특정 기능이나 정보가 사용자에게 어떤 영향을 미치는지 파악하고 균형잡힌 시각으로 제품 디자인에 많은 시사점을 제시할 수 있다.

출처 : https://m.blog.naver.com/james_parku/110177502426

맥락질문법으로 수집된 자료와 구체적으로 기술된 시나리오를 기반으로 개인 시퀀스모형을 만들고 이 개인 시퀀스모형을 통합시킨 결합 시퀀스 모형을 만드는 과정으로 이뤄진다.
그리고 시나리오 분서겡서와 마찬가지로 유사한 제품이나 서비스를 2개 정도 함께 분석하여 제품의 어떤 특징이 사용자경험에 큰 영향을 미치는지 보도록 한다.

개인 시퀀스모형 작성 단계

시퀀스모형에는 실제로 사용자가 어떤 행동을 했고, 그에 따라 무슨 일이 일어났는지가 분명하게 나타나야 한다. 개인 시퀀스모형을 이용하면 사용자가 제품을 사용할 때 어떤 의도를 가지고 어떤 행동을 하는지 구체적으로 알 수 있다.

개인시퀀스모형 예시

개인 시퀀스 모형을 작성하는 절차

• 각각의 새로운 시퀀스는 새로운 플립차트에 시작한다(플립차트 : 큰 종이를 여러 장 묶어서 받침대 위에 세워 놓은 것)
• 촉발원인을 찾아내어 시퀀스 고유번호 아래에 적는다.
• 일을 완성하기 위한 행동 단계들을 적어 내려간다.
• 각 행동 단계에 관련된 의도들을 찾아낸다.
• 빨간폰트나 선으로 고장을 표시한다. 그리고 어떤 점이 불편했는지 주석을 단다.
• 시퀀스를 다시 한번 훑어보고 전체적인 시퀀스에 대한 전반적인 의도를 파악한다.

개인 시퀀스모형 작성 시 유의사항

• 과업과 관련된 모든 도구와 과정을 파악한다.
• 자세한 사항을 파악해야 한다.
• 촉발원인을 최초의 외적인 촉발원인뿐만 아니라 부수적인 과업을 일으키는 내적인 촉발원인도 잡아내야 한다.

결합 시퀀스모형 작성단계

결합 시퀀스모형은 사용자의 행동의 중요한 구조를 추상화해 보여 준다. 목적은 사용자의 개별 과업을 포괄적으로 설명하기 위함이다.

결합시퀀스모형 예시

결합 시퀀스 선택하기
시퀀스에서 다루고 있는 과업이 사용자의 과업에서 얼마나 중요한지를 기준으로 선택한다.

결합 준비하기
프로그램보다 종이로 하는 것이 좋으며 차트용 종이, 마스킹테잎, 포스트잇 등이 필요하다.

초기 버전의 결합 만들어내기
선택한 세 개 이상의 개인 시퀀스 모형을 벽에 나란히 붙인다. 가로로 긴 차트용 종이를 시퀀스들 옆에 붙인다. 차트용 종이에 결합을 만들어 나간다.

촉발원인 확인하기
각 개별 시퀀스는 시작 단계에서 하나의 촉발원인을 가진다. 각 시퀀스의 촉발원인을 확인해서 다양한 촉발원인을 찾는다. 찾은 촉발원인들이 비슷하면 하나의 추상적인 촉발원인으로 결합하여 포스트잇에 새롭게 쓰고 만약 너무 다 다르면 각각을 따로 적는다.

활동의 덩어리 찾기
하나의 활동은 특정한 일이나 의도를 이루기 위해 수행되는 단계들으 모음이다. 개인 시퀀스에서 하나의 활동에 포함되는 단계들을 찾아서 묶는다. 활동의 이름을 초록색 포스트잇에 적어 그 활동이 시작되는 단계 옆에 붙인다. 각각의 개인 시퀀스모형에 대해 동일한 절차를 반복한다. 자세히보지말고 추상적으로 접근하는 것이 중요하다.

추상적인 단계 만들기
각 활동 안에서 개인 시퀀스모형 안에 있는 단계들을 결합해 추상적인 일련의 단계들을 만들어낸다. 이는 사용자가 할 수 있는 모든 활동이 포함되는 집합이며 단계들을 묶어서 추상화하고 간단하게 표현하면 사용자가 할 수 있는 행동의 많은 부분을 포함할 수 있어야 한다.
(순서 : 활동단계들을 추상화해서 적고 차트용 종이의 왼쪽에 일렬로 붙인후 고장들을 추가한다. 그 다음으로 대안적인 전략을 적어 추상화된 단계 옆에 붙인다. 시퀀스 안에서 반복되는 행동의 고리가 있는 경우 ‘고리’를 표시해서 알아보기 쉽게 한다)

의도 확인하기
결합 시퀀스모형 전체를 자세히 검토해 사용자들이 이 과업을 하게 된 전체적인 의도를 찾는다. 그리고 전체적인 의도를 포스트이셍 적어 전체적인 촉발원인 옆에 붙인다.

앞에서는 사용자의 특성을 파악해보았다. 그렇다면 이제 실제 제품과 서비스 개발에 사용할 형태로 사용자를 체계적으로 정리하는 작업이 필요하다. 이를 위해서는 중요한건 더 중요하게, 필요없는 것은 삭제하여 만들고자하는 제품과 서비스에 부함하는 사용자 모형을 제작해야 한다.

사용자 모형이란? 사용자의 여러 가지 특성을 특정 목적에 따라 체계적으로 정리한 모형

인지모형 (cognitive model)

개인사용자가 제품과 서비스를 사용하면서
자기 머릿 속에서 시스템을 어떻게 이해하고 있는지(understanding), 이를 사용하는 과정을 어떻게 배울지(knowledge), 왜 사용하는지 (intentions), 실제로 어떻게 사용하는 지(processing)에 대한 모형이다. 즉 사용자가 생각하는 구조에 대한 모형이라고 볼 수 있다. 하지만 인지모형은 오직 사용자 개인 내부의 사고,생각,인지적인 부분만 다루기 때문에 외적인 것은 볼 수가 없어 인지모형 하나만으로는 사용자 분석에서 한계가 있다.

크게는 목표와 업무체계에 따른 분류, 언어적 분류, 물리적 기구에 따른 분류, 구조적 분류로 볼 수 있다.

• MHP(model human processor by Card, Moran and Newell,1983) 모형
  MHP는 사람들이 컴퓨터 시스템을 사용하는 과정을 이해하고 새로운 시스템 성과를 예측하는 데 필요한 사용자의 인지 과정에 대한 지식들을 정리해 하나의 모형으로 만들어 놓은 것이다. 여기에는 ‘입력 시스템, 출력 시스템, 인지 시스템’으로 이루어져 있다. 사용자를 컴퓨터처럼 나타낸 것이 특징이다. 참고로 인지과학에서는 완전히 컴퓨터 처럼은 아니지만 이와 비슷하게 사람의 인지체계를 나눈다. 재밌는 부분이다.

model human processor

model human processor 도식도

• GOMS (Goal, operator,methods, selection of rules by Kieras, 1997) 모형
  MHP를 바탕으로 사람들이 어떤 목적을 가지고 시스템을 사용하는지와 관련하여 사용자가 취하는 행동 절차를 예측하는 사용자 모형이다. 사용자가 제품을 이용하는 것을 문제 해결의 과정이라 보고 아래 네 가지 요소를 적용해 시스템 이용에 대한 사용자 사용자 지식과 인지 과정을 모형화 한다.더 나아가 CPM-GOMS (cognitive-perceptual-motor GOMS) 모형도 있다.

  -> 목표(goal) : 먼저 사용자가 제품을 이용해 달성하고자 하는 목적
  -> 조작자(operator) : 사용자가 목표를 달성하기 위해 제품에 직접적으로 취하는 가장 작은 단위
  -> 방법(methods) : 사용자가 목표 달성을 위해 수행해야 하는 실행 단계의 순차적인 차례
  -> 선택규칙(selection of rules) : 특정 환경에서 목표 달성을 위한 방법이 여러 개 존재하는 경우 그중 적합한 방법을 선택하는 규칙, 유용성의 문제공간과 같은 맥락

• CCT (cognitive complexity theory) 모형
  사용자는 ‘조건에 따라 반응하는’(=if condition, then action) 제품의 규칙을 따르며 태스크 변환시 dialogue model 기반으로 진행한다. 여기서 사용자의 long term memory 에는 원래 알고있는 제품의 규칙이며 working memory에는 최종 목표를 진행하기 위한 것이다. 예를 들어, vim 이라는 코드 편집창을 예로 보겠다.

  **최종 목적,목표 : vim 편집창에서 46번째 줄에 있는 factor_mean이라는 단어를 찾아라.** 
  

vim에서는 특정 단어를 검색하기 위해서 ‘/’라는 명령어를 사용한다. / 뒤에 검색을 원하는 단어를 적으면 해당 단어들이 하이라이트 되어 보여지는데 여러개가 있는 경우 키보드 자판 n 을 누르면 다음 하이라이트 단어로 넘어간다. 이 일련의 제품의 규칙을 기반으로 최종 목적을 달성해보자.

(1) / 를 누르고 factor_mean을 검색한다.

(2) 해당 검색어에 대해 하이라이트 되어 보여진다.

(3) 자판 n 을 눌러 46번쨰 줄의 factor_mean을 찾는다.

여기서 long term memory는 /를 누르고 검색어를 치고 자판 n 을 쳐서 다음으로 넘어가는 것과 같이 원래 가지고 있던 vim의 규칙에 대한 기억이다.working memory(=short term memory)는 최종 목표, 하고자 하는 것에 필요한 단기 기억 저장소 이다.

역할모형 (role model)

사용자와 제품 간의 관계에 초점을 맞춘다. 앞에 인지모형에서는 사용자 개인의 머릿속 특성에 초점을 맞춘 거에 비하면 좀더 범위가 확장되었다 볼 수 있다.
여기서의 역할이라함은 사용자와 제품 간의 관계를 특징 짓는 사용자의 사용 행태에 초점을 맞춘 ‘집합’을 의미한다. 이러한 역할모형은 특정 목적을 달성하기 위해 개인적인 사용이 많은 시스템에서 적당한 사용자 분석모형이라 할 수 있다. 보통 금융서비스, 의료정보 서비스 등이 해당한다. 하지만 역할모형은 단지 사용자의 행태에 초점을 맞추다보니 사용자의 감성, 가치, 라이프스타일 같은 질적인 정보를 얻을 수가 없어 한계점이 있다.

예를 들어, 모바일 게임의 초보 사용자라는 역할은 무엇인가 라고 했을 때 이 사용자의 역할이 그저 시간을 때우기 위한 것인지, 무엇을 배우려는 것인지, 전반적으로 모바일 유희에 익숙해서 자연스럽게 시도하는 것인지 에 대한 특성의 집합을 의미하는 것으로 볼 수 있다.
이 집합은 2가지 특징을 가진다.

• 역할모형에 속하는 역할은 제품 개발에 중요한 의미가 있는 것들로만 한정한다.
• 역할모형에 속하는 역할은 다른 역할들과 확연한 차이가 있어야 한다.

페르소나모형 (persona model)

페르소나모형은 제품 서비스를 사용할만한 다양한 사용자를 대표할 수 있도록 창조된 전형적이고 가상적인 인물을 말한다. 페르소나의 목적은 핵심 사용자층에 속하는 전형적인 사용자의 사고방식과 행동양식을 알아내기 위한 것이다.

페르소나 기법을 최초로 체계화한 쿠퍼(Cooper)에 따르면..

페르소나는 디자인 프로젝트 상에서 실제 사용자를 대표하는 가상의 인물이다. -Cooper, Remann,, Cronin, 2007

페르소나가 만들어 지려면 실제 사용자에게서 수집된 자료를 바탕으로 가상의 인물에게 성격과 개성을 부여하여 실제 사용자를 대표하게끔 만들어져야 한다.따라서 가공인물이어도 마치 진짜 인물처럼 상세하게 정의가 되어야 한다.

• 페르소나의 특징
  구체적으로 정의된 딱 한사람!!의 사용자만을 고려해야 하는 것이다 (design for only one person)
  앞에서도 말한 적 있었지만..모든 사람들의 요구를 다 받아들여 반영한 제품이 결코 좋은 제품이라 할 수 없는 것처럼(=feature creep) 현재 기획하고 있는 특정 제품이나 서비스를 가장 잘 사용할 전형적인 한 사람의 페르소나를 파악할 필요가 있다.
  실제 사용자를 기반으로 하되,실존 인물을 그대로 묘사하면 안된다
  실제 인물은 전형적인 사용자라기보단 그 사람의 개인적인 특성이 강조될 위험이 있기 때문이다.
  얼마나 많은 사람들이 사용할지에만 초점을 맞추고 평균값을 내는 마케팅에서의 target segment와는 다르게 (집단에 가까움) HCI에서의 페르소나는 사용자가 해당 제품이나 서비스를 ‘어떻게’ 사용할 것인지에 초점을 맞추고 있다. (개인에 가까움)

장점 : 정말 인간처럼 느껴져서 실제 사용자가 필요하다고 느낄만한 것을 쉽게 이해할 수 있다. 쉽게 이용할 수 있는만큼 빠르게 최소한의 자원으로 사용자 분석이 가능하여 실제 사용할만한 사람에 대한 일반적인 아이디어가 있을 때 유용하다. 또한 사용자 중심의 설계를 자연스럽게 할 수 있다. 페르소나를 이용하면 제품이 사용자의 삶에 어떤 영향을 끼칠지 자연스럽게 생각할 수 있기 떄문이다. 그리고 중요한 것! 페르소나는 부서간의 커뮤니케이션 기준이 될 수있다. 팀 내와 외에서 사용자 이해를 위한 상호소통의 도구로서 활용가능하다. 이를 통해 결국은 페르소나가 사용자의 요구사항을 체계화한 것을 기반으로 개발 과정 및 최종 개발 후에서의 평가지표로 사용될 수 있다. 즉, 가이드라인 으로서 역할을 할 수있다. 제품이 페르소나가 가지는 요구를 얼마나 만족하는지에 따라 개발 우선순위가 매겨질 수 있다는 것이다.

단점 : 페르소나는 개인 사용자에게 초점을 맞추고 있다보니 사회적 관계나 조직적인 관점에서는 부족한 부분이 있다. 그래서 이러한 부분을 채워주기 위해 다음 설명에 나오는 ‘사회기술모형’이라는 사용자 분석 모형을 활용한다. 또한 개인의 질적인 묘사에 집중하다보니 객관적인 지표는 부족하여 정성적인 페르소나 자료에서 정량적이고 객관적인 프로파일 자료를 도출하여 함께 준비해 두어야 한다. 동시에 페르소나 선정 부분에서도 객관적인 방법이 함께 필요하다.

사회기술모형 (socio-technical model)

제품이 개발되고 사용되는 조직의 특성에 초점을 맞춰 사회적인 요소와 기술적인 요소를 함께 고려하는 모델이다. 인지모형은 한 개인의 측면, 역할모형은 제품과 개인의 관계 측면, 페르소나는 좀 더 확장된 제품과 개인의 관계 측면이었다면 사회기술모형은 더 큰 조직 환경에서 제품과 서비스가 만들어지는 측면에서 바라보고 있다. 사회기술모형은 특히 조직 내에서 일반적으로 사용하는 시스템을 개발하는 과정에서 유용하게 사용될 수 있다는 장점을 가지고 있다. 예를 들면 집단 의사 결정 시스템, 공동 저작 시스템 등 조직의 특징이 사용 행태에 중대한 영향을 미치는 경우 유용하다. (스마트 시티, 사내 인트라넷 등)
반면에 범주가 너무 넓다보니 실제 시스템 개발에 필요한 구체적인 자료는 제공 받기 힘들다.

socio-technical system design

여기에는 USTM(user skills and task match) 모형, CUSTOM모형, OSTA(open system task analysis)모형, ETTHICS(effective techincal and human implementation of computer system)모형, SSM(soft system methodology)모형이 있다. 이 중 가장 범위가 넓은 SSM 모형은 조직을 하나의 시스템으로 간주하고 그 속에 기술과 사람을 하나하나의 요소로 간주하여 시스템 개발의 환경적인 맥락 이해를 기본 목표로 한다. 작동 방식은 이와 같다.

• 시스템이 사용자 집단의 어떤 문제점을 해결해 줄 수 있는지에 대해 자세히 정성적 조사를 진행
• 이러한 자료 기반으로 시스템에 대한 기본 정의(가장 직접적인 혜택 누가 받나, 그 사람에게 어떤 변화 주는가, 어떤 환경에서 주로 사용되는가)를 작성
• 위의 기본 정의를 달성하기 위해 시스템이 어떤 일을 해야하는지를 정의한 개념모형을 작성
• 실제 시스템과 개념모형을 비교하여 어떤 문제점이 있었는지를 파악