[카테고리:] UX Design

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위의 이미지는 디자이너로서 무서워질 수도 있는 영상이다. 이것은 GPT-3*를 통해 만든 FIGMA에 플러그인을 통해 모바일 UI화면을 만들어내는 영상이다. 영상 내용을 살펴보면 자연어(우리가 사용하는 언어)를 통해 화면을 만들어내는 것을 확인할 수 있다. 그럼 여기서 2가지의 큰 질문이 생긴다. UI 디자이너의 미래는 없어지는 것인가? 그리고 이 플러그인은 어떻게 동작하는 것인가?

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1. UI 디자이너의 미래

UI 디자이너의 수요는 줄어들 수 있지만, 인사이트가 있는 UI 디자이너는 걱정 말자.

나는 Photoshop으로 UI를 친 마지막 세대의 디자이너가 될 것이다. 그때는 Pixel 베이스로 화면을 쳤고, Adobe CS6는 가혹하리 만치 현재의 기본적인 기능이라고 할 수 있는 간격을 재주는 기능이 없어 가이드 플러그인을 새로써야 했다. 그리고 가이드 PSD를 만들어야 했다. 그래서 메인 디자이너들은 화면을 치고 가이드를 치는 디자이너가 있었다. 하지만 Sketch의 등장으로 가이드를 치는 작업자는 없어졌다. 그 역할을 Sketch가 했고, 더 나아가 Zeplin이 그 역할을 대체했다. 지금은 가이드를 쳐야 하는 이유는 거의 없어진 상황이다.

Sketch는 Mac OS 전용 프로그램이라 지금은 Web을 기반으로 한 FIGMA로 지각변동이 일어나고 있는 중이다. 물론 XD도 있지만 Sketch를 대응하고자 나온 것이며, 큰 틀에서 봤을 때, Adobe 프로그램과의 호환을 제외하면 차이가 없다. 근데 이렇게 툴의 상황이 변할 때 주변의 변화는 무엇이 있었나. 그것을 살펴보면 주변에 디자이너가 적어도 프로젝트를 진행하는데 무리가 없었다는 것이다.

위의 영상은 그를 시사하는 바이다. 요소를 얹어 놓으면 그 다음 화면의 규칙과 요소를 조작하는 것은 디자이너의 일이 되는 것이다. 툴이 변화되어도 콘텐츠를 올려놓고 전체적인 균형을 보고 결정하는 것은 결국 디자이너의 몫이다. 아니 디자인적 안목이 있는 사람의 것이다. 그래서 내가 기획자로 이직한 첫 번째 이유이다. 툴이 발달할수록 그에 상응해 디자이너는 줄어든다. 하지만 A.I. 가 아무리 발전한다고 해도, 기능을 정의하고 전략적 결정을 내리는 것은 사람이 될 것이라는 확신에서 기획자로 전향하게 되었다. 물론 디자인이 지치기도 해서 포기했다.

디자이너는 역사적으로 봤을 때, 기술의 발전을 주도하기 보다는 주어진 기술을 활용해 사람과의 커뮤니케이션을 원활하게 만드는 역할을 했다. 지금 절체절명의 위기이자 기회가 될 수 있다. A.I. 는 툴이다. 이 툴을 활용해 어떻게 효율적인 결과물을 낼 것인가? 그리고 그 이후에 결과물에 핵심적인 것은 무엇인가? 그리고 시각적 인사이트를 통해 사람과 소통하는데 어떤 역할을 할 것인가? 다가올 시대에 디자이너에게 물어야 할 질문이다.

답은 스스로 내길 바란다.

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2. 해당 GPT-3 의 만들어 내는 방식

모든 웹 상에 있는 UI디자인 데이터 혹은 UI 디자인 잘하는 법 그리고 가이드라인을 통해 학습하고 있다.

대학원 수업에서 배운 내용을 인용한 것이라 약간의 오차는 있을 수 있습니다.

디자이너는 사람마다 차이가 있을 수 있으나, 능력이 가장 신장되는 기간은 학교에서 이고 대리 혹은 선임의 기간에 디자이너로서의 발전을 많이 하는 것 같다. 그것을 경험을 축적하는 방식으로 좋고, 나쁨, 옳고, 그름을 판단할 수 있게 된다. 그리고 디자인을 함에 있어 숙련도도 올라간다. 하지만 디자이너는 사람의 한계를 뛰어넘을 수 없다. 물론 타고난 사람은 학습이 없어도 대단한 성과를 낸다. 하지만 본인이 평범하다고 판단된다면, 경험이 절대적인 지표이다.

하지만 사람들이 블로그나 인터넷에 올라온 결과물 혹은 100가지 요령 등 경험을 정재해 올리는 모든 글 혹은 콘텐츠를 학습할 수 있다면 얼마나 큰 도움이 될까? 생각해본 적이 있는가? 그런 관점에서 봤을 때, 사람은 한계가 명확하다. 읽을 수 있는 글의 양과 조직할 수 있는 지식의 양 그리고 속도가 한계가 명확하다. 그리고 망각. 인간의 장점이자 단점인 망각이다. 하지만 A.I. 는 한번 학습을 하게 되면 망각하지 않는다는 장점이 있고, 이를 100% 활용할 수 있다. 이에서 사람보다 강점을 가지고 있다. 그리고 처음에 이야기한 정제된 정보를 활용해 디자인 툴을 만들기 시작한다.

그 과정에 있는 것이 GPT-3 FIGMA 플러그 인 이며 앞으로의 발전을 기대한다.

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GPT-3

OpenAI사에서 만든 3세대 언어 예측 모델

Generative Pre-trained Transformer 3(GPT-3)은 딥러닝을 이용해 인간다운 텍스트를 만들어내는 자기 회귀 언어 모델이다. openAI사가 만든 GPT-n 시리즈의 3세대 언어 예측 모델이다. GPT-3의 전체 버전은 1,750억 개의 매개변수를 가지고 있어, 2020년 5월 도입된 이전 버전 GPT-2보다 2배 이상 크다. 2020년 7월 현재 베타 테스트 중에 있으며, 사전 훈련된 언어의 자연어 처리(NLP) 시스템의 일환이다. GPT-3 출시 전 가장 큰 언어 모델은 2020년 2월에 선보인 마이크로소프트의 튜링 NLG로 GPT-3보다 용량이 10배 적었다.

GPT-3가 수행가능한 작업으로는 각종 언어 관련 문제풀이, 랜덤 글짓기, 간단한 사칙연산, 번역, 주어진 문장에 따른 간단한 웹 코딩이 가능하다.

GPT-3에서 생성되는 본문의 질은 매우 높아 유익성과 위해성을 동시에 지닌 인간이 작성한 본문과 구별하기 어렵다. 31개 오픈 AI 연구진과 엔지니어들은 GPT-3을 소개하는 2020년 5월 28일 논문 원본을 발표하면서 GPT-3의 잠재적 위험을 경고하고 위험 완화를 위한 연구를 요구했다. 호주 철학자 데이비드 찰머스는 GPT-3을 “지금까지 생산한 AI 시스템 중 가장 흥미롭고 중요한 시스템 중 하나”라고 설명했다.

2020년 10월부터 openAI는 GPT-3를 마이크로소프트 애저를 통해서 독점 공급할 것이라고 밝혔다. 지금까지 openAI가 추구해왔던 비영리, 오픈소스와 반대되는 행동이라 비판이 나오고 있는데, 한 편에선 이 정도 성능의 언어 모델을 만드는데 들어간 비용을 생각해보면 어쩔 수 없었다는 의견이 나오기도 한다.

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출처

https://prototypr.io/post/gpt-3-design-hype

https://namu.wiki/w/GPT-3

유전자 알고리즘(그네 타기)

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머신러닝의 세 가지 타입

Supervised Learning

• 정답이 주어진다.
• 비교적 문제풀이가 쉽다.

Unsupervised Learning

• 부정 방정식 (x-1)(y-1) = 1
• 좋은 조건이 주어지거나 잘 찍는 수밖에 없다.
• 특정 조건이 있을 때만 정답이 주어질 수 있다.
• 기본적으로 문제풀이가 어렵다.
• 내 안에 정답이 있다.(문제에 정답이 있다)

Reinforcement Learning

• 정답이 아닌 Reward 가 주어진다.

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머신러닝을 하기 위한 데이터

Paired data

• 숫자 손글씨 인식기(정답이 주어진다, 문제풀이가 쉽다, 쉬운이유는 짝을 이루는 데이터이기 때문이다.)
• Object Detection
• Image Segmentation
• Pose Estimation
• Machine Translation
• 인공지능 기술을 적용하는 것은 어떤 Paired Data를 가지고 있는지 생각해보는 것에서 출발

Unpaired Data

• 말과 얼룩말이 있을 때
• 정답은 없지만, 정답 그룹의 데이터는 있다. 할 때 Unpaired Data
• Deep Fake
• 얼굴 특징 바꾸기
• Universal Music Translation
• tictoc의 코믹필터

Data 가 없다면(강화학습)

• 모르는 상황에서 사용하는 전략
• 깨지면서 배우는 전략이다.
• 개발자가 똑똑하면 똑똑한 AI가 나온다.
• State, Action, Reward
• 차량

내 안에 Paired Data가 있다.

• 그냥 데이터일 때
• generated photo
• 소설을 추리할 수 있다.→랭귀지 모델
• Everybody Dance Now(소스오브젝트를 타겟 오브젝트로 치환하는 것, 타겟 영상에서 같은 오브젝트 x 값을 치환한다면)

A.I. 적용 확대가 가져온 이슈들

A.I. 가 사람을 대체할 것 인가?

Stereotypes in Search Engine Results

검색 엔진 역시 사람의 편견에 기반해 검색 결과를 노출하게 된다.

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디자이너가 A.I. 를 사용하게 된다면

• 디자이너가 주도권을 쥐고 있는 디자인
• 사용자의 목표를 성취하게 하는 디자인
• 윤리학(목표로하는목표로 하는 사용자를 목표로 하는 윤리, 인류를 위한 윤리)

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A.I.가 가져온 편견은?

신뢰를 위한 투명성을 만들기 위해서

• 누가 데이터를 만들어내는 것인가?
• 누가 시스템을 프로그램 혹은 훈련시킬 것인가?
• 왜 시스템에 해당 데이터를 제공해야 하는 것인가?

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인공지능 윤리

윤리라는 것은 항상 타자와 공존하기 위한 규칙이다. 인공지능이 무섭지만 유용한 도구로서 개발됨으로써 우리는 윤리에 대한 문제를 생각해야 된다.

• A.I. 는 사람과 인류를 위해 존재해야 한다.
• A.I. 는 인간이 중심이 되어 인간의 명령에 의해 작동되어야 한다.
• A.I. 는 공평하고 특정 젠더, 인종, 연령 등에 대한 편향성이 없어야 한다.
• 인류를 위해 활용되는 A.I. 의 이점은 전 세계적으로 공유되어야 한다.
• 인류를 위해 활용되는 A.I.의 전 세계적으로 공유되어야 한다.
• A.I. 시스템 내에는 윤리적 블랙박스(Ethical Black Box)가 장착되어야 한다.
• A.I. 가 윤리적으로 활용되는지에 대한 글로벌 거버넌스 조직이 필요하다.
• 로봇은 법률과 사회적 규범을 준수하고 로봇에 책임을 전가하는 것을 금지해야 한다.
• A.I. 를 활용한 무기 개발은 금지되어야 한다.
• A.I. 는 투명해야 하며 근로자는 A.I. 에 의한 의사 결정에 대해 설명을 요구할 권리가 있다.
• A.I.로 인한 일자리 변화에 대해 근로자가 원활하게 적응할 수 있도록 해야 한다.

출처: 삼정 KPMG 경제연구원 재구성

인공지능이란

관점1: 인간의 지각, 추론, 학습 능력 등 인간의 사고 프로세스를 모방하여 컴퓨터 기술로 구현한 것

관점2: 입력이 주어지면 출력을 한다. 공학에서 이야기하는 System

관점3: 수학적으로 표현할 수 없었던 복잡한 인간의 두뇌를 데이터를 기반으로 흉내내는 것

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알고리즘이란

입력(Input) 자료를 미리 정해둔 명백한 규칙, 일련의 절차, 명령에 따라 처리하고 결과를 출력(Output)해내는 것

입력

외부에서 제공되는 자료가 있을 수 있음

출력

적어도 한 가지 결과가 생김

정확성

각 명령은 정확하고 명백해야 함

유한성

알고리즘 명령대로 수행하면 한정된 단계를 처리한 후 종료됨

효과성

모든 명령은 명백하고 실행 가능해야 함

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인공지능의 개념과 범위

Deep Learning 의 핵심 요소

A.I.(Artificial Intelligence)

• 인간의 사고 프로세스를 모방한 알고리즘

Machine Learning

• 데이터를 바탕으로 학습으로 학습하는 알고리즘

Deep Learning

• 심층신경망(DNN) 알고리즘 활용

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A.I. 의 대표적 활용 예

• 분류(Classification)
• 회기 분석(Regression)
• 추천(Recommendation)
• 군집 분류(Clustering)
• 이상 감지(Anormaly Detection)
• 연관성 분석(Association Rule)

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A.I. 가 잘하는 것

빠르게 계산한다. 쉬지 않는다. 한 번 배운 것은 잊지 않는다. Automating Repetitive Work

영상 인식/처리

• 숫자/문자 인식
• 얼굴 인식
• 사물 인식

영상 재생성

• 사진 해상도 증가
• 영상 리터칭: 컬러링, 워터마크 제거

영상 생성/처리

• 예제 기반 영상 생성
• 영상 분리
• 영상 복원 등
• 가짜 배우 얼굴 생성 및 제어

예제

• Breeding tables
• New Design Idea
• Identifying Fake
• Automated Design Using Deep Learning
• Recipe to Dishes
• Buying Experience
• Sketch to Code
• Protecting IP

ai기술이 디자인에 적용된다면 어떤 미래가 기다리고 있을까?

ai를 처음 들었을 때가 언제였을까? 분명 일본 애니메이션 K-캅스에서 말하는 데커드가 지금 생각하면 ai라고 이야기할 수 있을 것 같은데, 그런 변신하는 로봇으로 세계를 구하는 것이 어릴 때의 꿈이었다. 정확하게 AI를 인지한 것은 중학교 1학년 도덕 시간에 스티븐 스필버스의 영화 AI 영화였다. 이때는 인공지능이 감정을 가지고 사람이 되고 싶어 한다는 정도의 느낌을 받았던 거 같다.

우리의 삶에 들어올 수 있다라는 생각을 하게 된 것은, Alpha Go의 등장이었다. 이때까지만 해도 나는 바둑만은 인간의 직관이 지배한다고 생각했다. 많은 경우의 수를 생각해야 하고 그중 결단과 상대를 읽는 능력이 필요하다고 생각했었지만, Alpha Go는 바둑도 결국 경우의 수라는 것을 가르쳐주었다. 그리고 많은 학습을 한 인공지능은 정직한 인간을 이길 수 있다는 것을 알게 해 준 순간이었다.

이런 과정을 격으면서 인공지능을 공부하지 않으면 안 되겠다는 생각이 들었다. 사실 Adobe에서 서비스하는 Photoshop둘의 배경 인식 기능이 좋아진 것을 보고 감탄하고 있다. 그리고 더 발전해서 디자인할 때 시간을 좀 더 빨라지기를 바랄 뿐 더 이상 바라는 게 없어졌다. 기술이 디자이너를 자유롭게 만들기를 바라면서 좀 더 내용과 생각 그리고 사람을 위해 디자인하기를 바란다. 그런 과정에서 AI는 반드시 필요한 요소이며 대학원에서 공부를 시작하고자 한다.

우리의 생명이 유한하니까, 아직 우리에게는 시간이 너무나 소중한 자원이기에… 불필요한 작업은 기계에게 맡기며 사람이 좀 더 중요한 일을 할 수 있기를 바라면서 이 글을 마무리하고자 합니다.

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width / height

뷰포트의 너비와 높이. 뷰포트의 크기는 HTML body 콘텐츠를 표시하는 영역으로 실제 스크린의 크기와는 다르다. 반응형 웹 구현시 가장 일반적으로 사용하는 조건이 된다.

Value:

Applies to: visual and tactile media types

Accepts min/max prefixes: yes

@media all and (min-width:768px) and (max-width:1024px) { … } // 뷰포트 너비가 768px 이상 ‘그리고’ 1024px 이하이면 실행

@media all and (width:768px), (width:1024px) { … } // 뷰포트 너비가 768px 이거나 ‘또는’ 1024px 이면 실행

@media not all and (min-width:768px) and (max-width:1024px) { … } // 뷰포트 너비가 768px 이상 ‘그리고’ 1024px 이하가 ‘아니면’ 실행

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device-width / device-height

스크린의 너비와 높이. 스크린은 출력 장치가 픽셀을 표시할 수 있는 모든 영역으로 일반적으로 HTML body 콘텐츠를 표시하는 뷰포트 보다 크다.

Value:

Applies to: visual and tactile media types

Accepts min/max prefixes: yes

@media all and (device-width:320px) and (device-height:480px) { … } // 스크린 너비가 320px ‘그리고’ 높이가 480px 이면 실행

@media all and (min-device-width:320px) and (min-device-height:480px) { … } // 스크린 너비가 최소 320px 이상 ‘그리고’ 높이가 최소 480px 이상이면 실행

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orientation

뷰포트의 너비와 높이 비율을 이용하여 세로 모드인지 가로 모드인지를 판단한다.

Value: portrait | landscape

Applies to: bitmap media types

Accepts min/max prefixes: no

@media all and (orientation:portrait) { … } // 세로 모드. 뷰포트의 높이가 너비에 비해 상대적으로 크면 실행

@media all and (orientation:landscape) { … } // 가로 모드. 뷰포트의 너비가 높이에 비해 상대적으로 크면 실행

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aspect-ratio

뷰포트의 너비와 높이에 대한 비율. ‘너비/높이’ 순으로 조건을 작성한다. min/max 접두사를 사용하면 너비 값의 최소/최대 비율을 정할 수 있다.

Value:

Applies to: bitmat media types

Accepts min/max prefixes: yes

@media all and (aspect-ratio:5/4) { … } // 뷰포트 너비가 5, 높이가 4 비율이면 실행

@media all and (min-aspect-ratio:5/4) { … } // 뷰포트 너비가 5/4 비율 이상이면 실행

@media all and (max-aspect-ratio:5/4) { … } // 뷰포트 너비가 5/4 비율 이하면 실행

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device-aspect-ratio

스크린의 너비와 높이에 대한 비율. ‘너비/높이’ 순으로 조건을 작성한다. min/max 접두사를 사용하면 너비 값의 최소/대최 비율을 정할 수 있다.

Value:

Applies to: bitmap media types

Accepts min/max prefixes: yes

@media all and (device-aspect-ratio:5/4) { … } // 스크린 너비가 5, 높이가 4 비율이면 실행

@media all and (min-device-aspect-ratio:5/4) { … } // 스크린 너비가 5/4 비율 이상이면 실행

@media all and (max-device-aspect-ratio:5/4) { … } // 스크린 너비가 5/4 비율 이하면 실행

color

출력 장치의 색상에 대한 비트 수. 출력 장치가 컬러가 아닌 경우 0의 값에 대응한다.

Value:

Applies to: visual media types

Accepts min/max prefixes: yes

@media all and (color) { … } // 출력 장치가 컬러를 지원하면 실행

@media all and (color:0) { … } // 출력 장치가 컬러가 아니면 실행

@media all and (color:8) { … } // 출력 장치가 8비트 색상이면 실행

@media all and (min-color:8) { … } // 출력 장치가 8비트 이상 색상이면 실행

@media all and (max-color:8) { … } // 출력 장치가 8비트 이하 색상이면 실행

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color-index

출력 장치가 색상 색인 테이블을 사용하는 경우 표현할 수 있는 색의 수. 출력 장치가 색상 색인 테이블을 사용하지 않으면 0의 값에 대응한다. 현재 제대로 지원하는 브라우저가 없다.

Value:

Applies to: visual media types

Accepts min/max prefixes: yes

@media all and (color-index) { … } // 출력 장치가 색상 색인 테이블을 사용하면 실행

@media all and (color-index:0) { … } // 출력 장치가 색상 색인 테이블을 사용하지 않으면 실행

@media all and (color-index:256) { … } // 출력 장치가 256 색을 지원하면 실행

@media all and (min-color-index:256) { … } // 출력 장치가 256 이상 색을 지원하면 실행

@media all and (max-color-index:256) { … } // 출력 장치가 256 이하 색을 지원하면 실행

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monochrome

출력 장치가 흑백인 경우 픽셀당 비트 수. 출력 장치가 흑백이 아니라면 0의 값에 대응한다.

Value:

Applies to: visual media types

Accepts min/max prefixes: yes

@media all and (monochrome) { … } // 출력 장치가 흑백이면 실행

@media all and (monochrome:0) { … } // 출력 장치가 흑백이 아니면 실행

@media all and (min-monochrome:2) { … } // 출력 장치가 흑백이고 2비트 이상이면 실행

@media all and (max-monochrome:2) { … } // 출력 장치가 흑백이고 2비트 이하이면 실행

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resolution

출력 장치의 해상력에 대응한다. min/max 접두사는 사각형 아닌 픽셀(인쇄 장치)에도 대응하지만 접두사 없는 resolution 조건은 사각형 픽셀에만 대응한다. 조건의 값으로 dpi와 dpcm 단위를 사용할 수 있다.

Value:

Applies to: bitmap media types

Accepts min/max prefixes: yes

@media all and (resolution:96dpi) { … } // 1인치당 96개의 사각형 화소를 제공하면 실행

@media all and (min-resolution:96dpi) { … } // 1인치당 96개 이상의 화소를 제공하면 실행

@media all and (max-resolution:96dpi) { … } // 1인치당 96개 이하의 화소를 제공하면 실행

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scan

TV의 스캔 방식에 따라 대응한다. progressive 값은 초당 60회 수준의 고화질 스캔에 대응하고 interlace 값은 초당 30회 수준의 일반 스캔에 대응한다. 대부분의 HDTV는 progressive와 interlace 방식을 모두 지원하고 있다.

Value: progressive | interlace

Applies to: “tv” media types

Accepts min/max prefixes: no

@media tv and (scan:progressive) { … } // 초당 60회 수준의 고화질 스캔 방식 TV에 대응한다

@media tv and (scan:interlace) { … } // 초당 30회 수준의 일반 스캔 방식 TV에 대응한다

grid

출력 장치가 그리드 방식이면 대응한다. 그리드 방식은 타자기와 같이 고정된 글꼴만 사용하는 장치이다. 통상 출력 장치는 비트맵이 아니면 그리드 방식이다. 값은 정수 0과 1 뿐이고 0의 값은 비트맵 방식에 대응한다.

Value: 0 | 1

Applies to: visual and tactile media types

Accepts min/max prefixes: no

@media all and (grid) { … } // 출력 장치가 그리드 방식이면 실행

@media all and (grid:0) { … } // 출력 장치가 그리드 방식이 아니면 실행

@media all and (grid:1) { … } // 출력 장치가 그리드 방식이면 실행

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출처: https://naradesign.github.io/article/media-query.html

디자인 사고 모든 무엇을 과 모든 어떻게를 의심하고 관찰한다. 그리고 결론을 도출한다. 다른 표현으로 하면 무엇을 어떻게가 고정되어 있는 것이 아무것도 없다는 생각. 마치 유체역학처럼.

그리고 선택과 포기를 통해 배우는 것 그것이 디자이너가 사용하는 사고의 수단이다.

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예술가와 디자이너의 생각과 소통

생각의 방법들

• 연역: 수학공식으로 문제 풀기
• 귀납: 실험과 관찰로 수학공식 만들기
• 귀추: 가설과 추론으로 적절한 판단과 선택

가설

예술과 디자인의 개념이 다르다면 예술과 디자인의 사고 구조도 다르다.

도식

정보 그래픽 디자이너로서 도식화에 의한 접근. 도식으로 단순화되어 개념이 좁아지는 상황을 양해.

개념

현실에서 예술과 디자인은 각기 삶과 문화 전반을 포함. 하지만 둘이 대비될 경우 개념적 구분은 불가피.

1966년 사이버네틱스에 관한 학회에서 발표한 글에서 아렌트는 사이버네틱스의 도래로 인하여 인간의 정신적 활동에 대한 재평가가 이루어져야 한다고 말한다.

“사이버 네이션은 새로운 현상이다. 그것은 과거의 산업혁명과 구별되어야만 한다. 산업혁명은 뇌력이 아니라 근력을 대체한 것으로 이루어졌다. 오늘날 기계들은 우리가 언제나 인간 정신의 활동과 동일시해왔던 인간 활동의 일정한 양을 인수할 수 있다…. 이는 정신 활동의 재평가를 요청한다…. 지성적 활동 그 자체는 무엇인가?”

인간의 정신적 활동에 대한 재평가는 <정신의 삶> 제1권에서 지성과 이성의 구분을 통해 이루어진다. 아렌트는 그 구분을 철학자 칸트에게서 발견한다. 그리고 이 구분을 생각하기와 인식하기의 구분으로 재해석한다. “이성과 지성이라는 두 능력을 구별하는 것은 전적으로 다른 두 정신적 활동인 생각하기와 인식하기의 구분과 일치한다.” 그리고 “이성의 필요는 진리에 대한 추구가 아니라 의미에 대한 추구에 의해 고무된다. 그리고 진리와 의미는 같은 것이 아니다.”

디자인을 인간 “지능”의 최고 형태 중 하나로 보았을 때, 크로스 역시 생각하기와 인식하기를 혼동하는 오랜 관행을 따르고 있는 셈이다. 디자이너에게 어떤 지식이 필요하다는 데는 아무런 특별할 것도 없다. 최근 인공지능의 도래 이후에도 사라지지 않은 직업으로 디자이너가 꼽혔다. 왜일까? 아마 디자이너에게 특별한 것은 지능이 아니기 때문일 것이다. 오늘날 우리는 디자이너를 디자이너로 만드는 그것을 “디자인 사고”라고 부른다.

앎 = 지성 인식 이론

삶 = 이성 생각 실천

여기서부터 나는 도저히 이해가 되지 않는다. 인간은 감각 기관과 육체를 통해 세상과 교감하고 느낀다. 그러고 나서 생각이 발생한다. 이런 관점에서 봤을 때, 삶과 이성이 연결된다는 도식에는 나는 동의할 수 없다. 삶은 선택과 직관 그리고 더 나아가 타자와의 관계에서 발현된다고 생각한다. 이성이 우리의 삶에 미치는 영향은 극히 드물다. 하루에 우리는 이성적인 판단을 얼마나 하는가? 이성적인 판단으로 점철된 세상을 사는 사람이 있다면 그 사람의 내적 세계와 외적 세계의 통일성이 해쳐지는 과정이 얼마나 괴로울지를 판단할 수 있다면 이 소리가 얼마나 허왕되고 헛은 개념 혹은 말 놀인지를 알 수 있을 것이다.

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이성에 있어 연역과 귀납

귀납은 과학의 절차를 뒤바꿈으로써 그것의 공허한 합리주의를 뜯어고치고, 새롭게 출발할 것이다. 베이컨에 따르면 스콜라 학파의 학문은 원리에서 출발하여 결론을 연역한다. 베이컨은 개별 사실에서 출발하여 모든 관련 사실들을 망라해서 차츰차츰 일반적인 원리로 높여 간다.

객관성의 칼란, 찰스 길리스피

이제 가추법(귀추 법)은 연구의 방법을 고안하는 기술로서 ‘방법에 대한 방법’이 되었다. 말하자면 ;무엇을 생각하는가(What to think)’가 아리 날 ‘어떻게 생각하는가(How to think)’에 관련된 방법이 된 것이다. 가추법이 추리의 개념에서 방법론적 과정으로 바뀌면서 일어난 가장 큰 변화는 가추적 가설이 귀납적 추리에서 독립하게된 것이다. 말하자면 가추법은 섬광과 같은 능적 측면만이 아니라 현상에 대한 지각 판단을 토앻 가설을 선택하고 그 가설을 설명하는 논리적 측면도 동시에 가지고 있다고 판단한 것이다. 가추법이 결과에서 원인을 추론하는 것이라면, 귀납법은 샘플에서 전체를 추론하는 과정이다.

이윤희, 찰스 샌더스 퍼스

연역

• 주석과 해석 – 번역
• 무엇을 + 어떻게 = [ ]

귀추

• 가설과 추론
• [] + 어떻게 = 결과(귀추)
• [] + [ ] = 결과(디자인 귀추)

미래가 불확실한 이성의 시대, 예술은 문제를 제기하고 디자인은 문제를 해결한다.

귀납

실험과 관찰 – 검증

무엇을 + [ ] = 결과

시각(아이콘, 색상, 텍스트)

• 한 화면에 앱 아이콘이 많을 때 인터페이스를 구성할 수 있도록 그룹화 설계 주체 적용
• 대형 화면, 텍스트, 단추에 대한 욕구
• 밑줄 친 링크 유지
• 시력의 차이로 인해 사용자가 필요에 따라 글꼴 크기를 조정할 수 있어야 함
• 노인들은 더 강한 색 대비를 필요로 하고, 따뜻한 색 대 시원한 색에 대한 색 차별을 더 잘해야 한다.
• 주변 장치의 저 대조도, 밝은 색상, 회색조 및 물체를 식별하는 데 문제가 있음
• 가독성을 위한 산세리프 글꼴, 검은색 텍스트 색상의 밝은 회색 배경
• 최소 48 px/ 9mm 폭의 아이콘
• 의도한 버튼/작동을 터치할 수 있도록 아이콘과 버튼을 충분히 간격을 두고, 인터페이스 요소 간 최소 44픽셀 간격 유지
• 모든 아이콘과 버튼에 라벨 텍스트를 추가하십시오. (기호보다는 단어가 이해에 더 좋고, “뒤로”처럼 단순한 기호는 인식되지 않을 수 있음) 노인들의 의미 분야에 맞는 단어를 반드시 사용해야 한다.

UX 구조

• 노인들은 사용하기 쉬운 애플리케이션 시스템을 선호한다
• 시스템의 주요 기능 개요
• 여러 기능 또는 하위 레벨이 있는 메뉴는 너무 복잡함
• 보조 기능을 표시하지 않고 현재 사용자 작업에 대한 시스템 집중 유지
• 필터 및 자동 완료와 같은 새로운 상호 작용에 따라 변화하는 즉각적인 기능 방지

내비게이션

• 인터페이스와 각 작동에서 요소의 위치를 동일하게 유지
• 홈 스크린 메뉴를 안전한 반환 지점으로 사용
• 명백한 “반환” 기능 유지(인터페이스에서 문제를 어떻게 해결해야 할지 확실하지 않을 때 노인들에게 보호장치인 뒤로 가기 버튼)

제스처

• 노인들은 만지거나 문지르기 등을 위한 신체적인 이동성을 가지고 있지만 시간이 더 필요하다.
• 노인들은 필적과 같이 한 손으로 타이핑을 한다.
• 제스처를 단순하게 유지하여 시스템의 기본 명령 수행; 노인들은 제스처를 구분하는 데 어려움을 겪는다.
• 허용 가능한 동작은 수평 문지르기입니다. 이것은 자연스러운 동작이고 육체적으로 쉽다. 상대적으로 수직 스위퍼는 이미 정지해 있는 손의 위치를 조정해야 함
• 빠른 움직임, 복잡한 위치 설정 또는 두 개 이상의 손가락을 결합하여 양손의 사용이 필요한 여러 가지 제스처 또는 긴 태핑과 스위핑과 같은 고급 모터 컨트롤이 필요한 제스처가 태핑에 고착되지 않도록 하십시오.
• 사용자가 터치 구성을 할 때 시각적, 청각적 또는 촉각적 피드백 표시
• 확대/축소 인터페이스에 표준 양손가락 줌 터치 인터페이스 제스처가 아닌 돋보기 기능 또는 화면 확대/축소 버튼이 포함되도록 권장
• 10.1″ 화면은 확대/축소, 끌기 또는 크기 조정 작업에 적합하지 않음
• 드래그 작업의 경우, 노인 그룹은 주로 오른쪽 집게손가락을 사용했다.
• 스크롤 작업을 수행하는 방법을 모르는 사용자는 더 많은 컨텐츠가 있다는 것을 상기한 후 이 작업을 수행할 수 있었다. 보아라. 그 몸짓은 나이 든 어른들이 그것이 선택사항이라는 것을 깨닫기 위해 보일 필요가 있다.

지원

• 시스템의 주요 기능 개요
• 홈 스크린 메뉴를 안전한 반환 지점으로 사용
• 기부에 관한 문제를 해결하는 방법을 잘 모를 경우, 뒤로 버튼을 사용하여 노인을 보호하십시오.
• 첫 번째 사용자 액세스에 포함된 기능에 대한 도움말 패널 및 팁 표시
• 이해하기 쉬운 아이콘 제공 후 캡션 또는 설명
• 노인들의 의미 분야에 맞는 단어 사용
• 노약자 참여자가 모든 지침을 읽은 후 두드리십시오.
• 프롬프트 박스는 정말 도움이 된다/ 큰 차이를 만들 수 있다
• 명확하고 객관적이며 교육적인 언어로 메시지 전달
• 노인들이 일시적 통지를 놓칠 수 있으며, 또한 화면 주변부에 위치한 통지를 놓칠 수 있다.

동기

• 노인들은 비상시에만 휴대폰과 같은 기술을 사용하는 경향이 있음
• 모바일 및 터치 기반 인터페이스가 선호되는 경우. 연구 연령대인 55세에서 75세 사이.
• 동기는 노인 사용자에게 필수적이며, 이는 태블릿을 이상적으로 만든다. 터치 기반 인터페이스는 컴퓨터 사용능력을 거의 요구하지 않으며 제스처가 가장 직관적이다.
• 노인들은 학습할 수 있는 인지 능력이 낮으며, 새로운 기술에 대한 참여를 장려하고 처리 노력을 최소화하는 접근 방식을 사용해야 한다.
• 참가자가 채팅 기능에서 발신자 식별에 대한 욕구를 표시함
• 주의하여 켜거나 끄는 옵션: 사용자가 시스템에 주의를 기울이고 있는지 추적하는 모듈을 개발했다. 마이크로소프트의 Face Tracking SDK를 사용하여 사용자가 화면을 보고 있을 때 감지하는 알고리즘을 개발하여 이를 가능하게 했다. 사용자가 주의를 기울이고 있는지 인지한 후 그에 따라 행동하는 시스템 이를 통해 사용자가 얼굴을 돌려 누군가와 대화할 때 미디어 재생을 일시 중지하고, 사용자가 화면을 다시 볼 때 재생을 하는 등의 상호작용 시나리오가 가능하다.(개발 노인을 위한 다중 모달 인터페이스)

65세 이상의 사용자는 웹사이트와 앱을 사용할 때 고유한 문제에 직면한다. 전반적으로 디지털 사용 능력은 증가하고 있지만, 고령화된 사용자에게 접근 가능한 디자인이 필요하다.

나이가 들수록 시간이 많이 걸린다. 나이가 들수록 청각, 시각, 손 기술의 능률이 줄어든다. 인터페이스는 작은 텍스트, 낮은 색 대비, 작은 대상 등 다용한 요구 사항을 고려하지 않은 디지털 제품이 많습니다. 접근할 수 없는 디자인 선택은 모든 연령대의 사용자들에게 짜증을 유발한다. 우리는 최근 작은 유형이 문제를 일으키고 심지어 10대 사용자들 사이에서도 불만을 유발한다고 보았다. 젊은 사용자를 짜증 나게 하는 설계 선택은 나이 든 사용자를 위한 접근에 상당한 장벽을 만든다.

작은 글꼴 크기 및 작은 대상

젊은 사용자가 설계한 사이트와 앱은 노인 사용자가 액세스 할 수 없는 경우가 많습니다. 한 연구 참가자가 관찰한 바와 같이, “인터넷은 시력이 나쁜 사람들에게 불친절하다.” 수년 간 우리의 모든 연구를 통해 노인들에게 읽을 수 있는 능력이 문제로 남아 있었다. 작은 유형의 웹 사이트와 앱이 일반적이다. 버튼, 드롭다운 및 링크와 같은 대화형 요소는 종종 노인 사용자가 누르거나 누르기 어려운 작은 크기로 표시됩니다. 노인들은 모바일 애플리케이션이 편리하다는 것을 알았지만 이러한 기기의 가독성 문제는 상당히 컸다. 모바일 앱의 인터페이스 텍스트는 노인들이 편하게 읽기에는 너무 작고 색이 옅은 경우가 많았다.

유연하지 않고 방해받지 않는 인터페이스

웹 사이트와 앱의 인터페이스는 종종 융통성이 없고 오류를 허용하지 않습니다. 많은 사이트와 앱들이 한가지 형태로만 사용자 입력을 받아들이고 있으며, 노인들은 이러한 좁은 범위의 상호 작용으로 인해 좌절했다. 한 노인이 자신의 아이패드에서 까다로운 날짜와 시간 선택기를 조작하자, 그녀는 이렇게 말했어요. “정말 짜증 나요! 시간을 입력하거나 말할 수 있게 해주지 않는 이유는 무엇일까요?” 나이 든 사용자들은 젊은 사용자들보다 더 많은 실수를 한다. 연구 참가자들은 종종 오류에 대해 “나는 그중 하나를 직접 발견했다” 또는 “내가 철자만 쓸 수 있다면”(사용 적합성 연구에서 사용자 자신을 탓하는 것은 고전적인 발견이지만 실제 인간의 행동을 충분히 수용하지 못하는 잘못된 설계에 책임을 전가하는 것이 더 적절하다.) 우리의 연구에서 우리는 종종 노인들이 단순한 질의 오자로 인해 소란을 피우고 전화나 신용 카드 번호에 하이픈이나 괄호를 입력하는 것에 대해 벌을 받는 것을 보았다. 또한, 노인들은 자주 오류 메시지를 읽는 데 어려움을 겪었는데, 그 이유는 단어가 모호하거나 부정확하기 떄문이거나, 메시지의 화면 배치가 많은 다른 디자인 요소들 사이에서 쉽게 간과되었기 때문이다. 노인들이 오류 처리에 직면할 때, 단순함은 보통 때보다 훨씬 더 중요하다. 오류에 집중하고, 명확하게 설명하고, 최대한 쉽게 수정할 수 있도록 합니다.

온라인 콘텐츠에서 제외

노인들은 종종 웹사이트와 앱이 그들의 필요와 관심을 고려하여 설계되지 않았다고 정확하게 느꼇다. 한 노인은 “나와는 매우 다른 누군가를 염두에 두고 만들어진 온라인 세상에서 소외된 느낌”이라고 말했다. 또 다른 노인은 다음과 같이 말했다. “여러분은 인터넷에 있는 것들을 보고 그것은 제가 속한 인구 분포가 아닌 곳에 기울어져 있습니다. 젊은 사람들은, 이것이 그들의 매개체입니다. 내 나이 또래의 사람들은 그것과 함께 자라지 않았으며, 내 나이 또래의 사람들은 그것을 만들지도 않는다. 온라인에서는 멋진 사람이 되고자 하는 목표가 있으며, 나이 든 사람이 반드시 멋진 것은 아닙니다.” 우리의 최근 연구는 디지털 제품이 여전히 노인들은 차별한다는 것을 보여준다. 노인들을 위해 또는 노인들에 의해 쓰여진 콘텐츠를 찾기가 어렵다. 이 콘텐츠가 이용 가능할 때, 그것은 종종 노인들을 다양하고 성장하는 인구 통계학적인 것이 아니라 틈새 이익 집단으로 취급한다. 온라인 기업은 액세스 가능한 디자인과 포괄적인 콘텐츠 전략을 모두 수용함으로써 이러한 인구로부터 창출되는 비즈니스의 양을 크게 확장할 수 있습니다.

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출처: Nielsen Norman Group

사용자를 불편하게 만들지 마라

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사용자 중심 디자인

디자인 원칙

• 어떤 때라도 그 시점에서 어떤 행동이 가능한지를 결정하기 쉽게 하라(약들을 이용하라).
• 시스템의 개념적 모형, 대안적 행동들, 그리고 행동의 결과를 포함하여, 일(things 사항／사태)이 가시적이게 하라.
• 시스템의 현재 상태를 평가하기 쉽게 하라.
• 하고자 하는 것(의도)과 이를 실현하기 위해 필요한 행동 간의, 행동과 그 결과 간의, 그리고 가시적인 정보와 시스템 상태의 해석 간에 자연스러운 대응을 따르라.

간단한 원칙

1. 사용자가 무엇을 해야 할지
2. 무슨 일이 일어나는지를 잘 알 수 있게 하라

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어려운 과제를 쉽게 만드는 일곱 가지 원칙

디자인의 원칙

1. 머리 속의머릿속의 지식과 세상 속의 지식을 모두 이용하라.
2. 과제의 구조를 단순하게 하라.
3. 일이 가시적이게 만들어라. 실행의 간격과 평가의 간격을 좁혀라.
4. 대응관계가 올바르게 만들어라.
5. 자연스러운 제약 및 인공적 제약의 위력을 활용하라.
6. 이 모든 것이 잘 되지 않으면, 표준화하라.
7. 만일의 오류에 대비한 디자인을 하라.

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1. 머리 속의 지식과 세상 속의 지식을 모두 이용하라

사용자가, 필요한 지식을 내재화하고 있으면－즉, 머릿속에 지식이 있으면 수행은 더 빠르고 더 효율적임을 알아야 한다. 그러므로 디자인은 사용자의 이러한 행동을 방해해서는 안 된다.

세 개의 개념모형

심성 모형에는 세 가지 다른 측면이 있고 이는 구별되어야 한다. 즉, 디자인 모형, 사용자 모형, 그리고 시스템 이미지이다(Image A). 여기에서 디자인 모형은 디자이너가 마음속에 갖고 있는 시스템에 대한 개념화이다. 사용자 모형은 사용자가 그 시스템의 작동을 설명하기 위해 발달시킨 모형이다. 이상적으로는, 사용자의 모형과 디자인 모형이 같아야 된다. 그러나 사용자와 디자이너는 단지 시스템 그 자체를 통해서만 의사소통을 한다. 시스템 그 자체란 그것의 물리적 외관. 그것의 작동, 그것이 반응하는 방식, 그리고 그것에 딸린 사용설명서와 지시들을 말한다. 그래서 시스템 이미지가 중요하다. 디자이너는 제품에 관한 모든 것이 적절한 개념 모형과 일치하고 개념 모형의 작용을 보여줄 수 있도록 신경을 써야 한다.

사용설명서의 역할

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2. 과제의 구조를 단순하게 하라

과제의 구조를 단순화하면 필요로 하는 계획이나 문제 해결의 양이 최소화된다. 불필요하게 복잡한 과제는 대개는 기술적인 혁신을 통해 재구조화될 수 있다. 새 기술의 중요한 역할은 과제를 더 간단하게 만드는 것이어야 한다. 과제는 기술을 통해 재구조화될 수 있으며, 또는 기술이 사용자의 심리적 부담을 줄일 수 있도록 도와줄 수도 있다. 기술적인 보조를 통해 어떤 행동 외의 다른 방법도 있을 수 있음을 알릴 수 있고, 작업에 어떤 의미가 있는지, 또 어떤 결과가 나올는지를 더욱 완전하고 더욱 해석하기 쉽게 나타내 줄 수도 있다. 이러한 보조를 통해 대응들은 잘 가시화될 수 있고, 혹은 더 좋고 더 자연스럽게 대응될 수 있다.

접근방법

• 과제가 거의 똑같게 하라, 그러나 심리적인 보조물을 제공하라: 간단한 심리적 보조물(mental aid)이라 하더라도 이것이 아주 유효하고 중요하다는 것을 과소평가하지 말아라.
• 기술을 써서 지금까지 드러나지 않았던 것을 가시적이게 만들며 그럼으로써 피드백이나 대상을 통제하는 능력을 높이도록 하라.
• 자동화하라, 그러나 과제가 거의 비슷해지게 하라.
• 과제의 성질 자체를 바꾸어라.
• 통제를 없애지 말라.

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3. 일을 가시적이게 만들어라: 실행의 간격과 평가의 간격을 좁혀라

어떤 일을 수행하는 사람의 입장에서, 일(things 사항／사태)을 가시적이게 만들면 현재 무엇이 가능하고 무슨 행동을 해야 하는지를 알 수 있다. 평가하는 사람의 입장에서 일이 가시적이면 행동의 결과를 알 수 있기 때문이다. 더 이상의 것이 있다. 시스템은 사용자의 의도와 일치하는 실행 가능한 행동들을 제공해야 한다. 시스템의 상태는 사용자가 즉각적으로 지각할 수 있고 해석할 수 있고 동시에 사용자의 의도나 기대에 부합하도록 표시되어 야 한다. 물론 시스템 상태 자체가 가시적(혹은 가청적) 일뿐만 아니라 즉각적으로 해석될 수 있어야 한다. 행동의 결과가 명백해야 한다.

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4. 대응관계가 올바르게 만들어라

• 의도와 가능한 행동들 간의 관계
• 행동과 그것이 시스템에 끼치는 영향 간의 관계
• 시스템의 실제 내부 상태와 시각, 소리, 혹은 촉감에 의해 지각 가능한 것의 관계
• 지각된 시스템 상태와 사용자의 필요, 의도, 그리고 기대 간의 관계

통제 스위치를 대상 그 자체에 붙이거나 혹은 그것과 유비적인 관계성을 갖게끔 배치해야 한다는 것이다. 마찬가지로, 통제 스위치의 움직임은 시스템에서 기대되는 움직임과 비슷하거나 유비적이어야 한다. 통제 스위치의 배치나 움직임이 통제되는 대상과의 사이에 엄격한 근접성, 모사성 혹은 유사성이 적어질수록 조작은 곤란해진다.

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5. 자연스러운 제약과 인공적 제약의 위력을 활용하라

사용자에게 단 한 가지 -물론 옳은- 일만이 가능한 것처럼 제약들을 활용하라.

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6. 만일의 오류에 대비한 디자인을 하라

가능한 오류는 무엇이든 일어날 수 있다고 생각하라. 그것에 대비해서 계획하라. 사용자가 하는 모든 행동은 올바르게 하려는 시도로 생각할 수 있다. 따라서 오류는 할 일을 불완전하게 혹은 부적절하게 명시해서 생긴 일일 뿐이다. 사용자의 행동은 사용자와 시스템 간의 자연스럽고 건설적인 대화의 한 부분이라고 생각하라. 이때 사용자의 행동을 도울 것이지 싸우려고 하지 말아라. 사용자가 오류에서 벗어나는 것, 무슨 일로 해서 무슨 일이 일어났는지 알게 하는 것, 그리고 어떤 원하지 않는 결과가 생기면 이것을 본래 상태로 되돌리는 것을 가능하게 하라. 비가역적인 행동은 하기 어렵게 하라. 시스템을 탐색할 수 있게 디자인하라. 강제적 기능을 활용하라.

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7. 이 모든 것이 잘되지 않으면 표준화하라

사용자의 행동이나 그 결과를, 또는 시스템의 배치나 표시판을 표준화하라. 관련된 행동들은 같은 방식으로 기능하도록 하라. 시스템을, 문제를 표준화하라. 국제적인 표준을 만들어라. 표준화가 좋은 점은 표준화된 기제가 아무리 임의적일지라도, 일단 한 번만 배우면 된다는 것이다. 사람들은 일단 배우면 효과적으로 사용할 수 있다.

• 표준화와 기술
• 표준화의 시기

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일부러 쓰기 어렵게 만들기

• 핵심적인 부분을 숨기고, 일이 비가시적이게 만든다.
• 행동 주기의 실행면에 자연스럽지 않은 대응을 사용하도록 한다. 그러면 통제하는 측면과 통제되는 측면의 대응관계가 부적절하고 엉망이 된다.
• 행동을 물리적으로 하기 어렵게 한다.
• 작업을 정확한 시간에 하고 물리적 조작도 정확하기를 요구한다.
• 피드백을 전혀 주지 않는다.
• 행동 주기의 평가면에서도 자연스럽지 않은 대응관계를 사용하여, 시스템 상태를 해석하기 어렵게 한다.

동굴과 용 게임의 디자인

과제를 이해하기 쉽고 사용하기 쉽게 만드는 데 적용되는 원칙이 일을 더 어렵게 만들고 도전적으로 만드는 데도 역시 적용될 수 있다. 어느 부분에서 어려움을 추가시켜야 하는지 알기 위해서도 그 원칙이 적용될 수 있다. 여기에서 말하는 어려움이나 도전이란 개념은 좌절이나 오류와 혼동되어서는 안 된다. 이러한 원칙은, 사용의 용이함을 위해서든 또는 반대로 어려웅을 증가시키기 위해서든, 현명하게 적용되어야 한다.

쉬워 보이는 것은 반드시 쓰기 쉬운 것은 아니다.

우리는 통제 스위치의 수를 기능의 수와 일치시키고 조작판을 기능별로 구조화시키면 사용하기가 쉬워 친다는 것을 발견했다. 언뜻 보기에 쉽게 하기 위해서는, 통제 스위치의 수를 최소화하면 된다. 그런데 이와 같이 상반적인 요구조건들을 어떻게 동시에 충족할 수 있을까？ 그러기 위해서 어느 시점에서 쓰이지 않는 통제 스위치들을 숨겨두면 된다. 그 시점에서 쓰일 가능성이 있는 통제 스위치들만을 가시적으로 하는 조작판을 사용함으로써 외관상의 복잡성을 최소화할 수 있다. 그리고 각 기능에 따라 별도의 통제 스위치를 둠으로써 사용할 때의 복잡성도 최소화할 수 있다. 즉, 일석이조의 효과를 노릴 수 있다.

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디자인과 사회

글을 쓰는 방법이 문장 스타일에 어떻게 영향을 주는가

미래의 가정: 안식처인가 아니면 새로운 좌절 처인가

생활용품의 디자인

일상적인 일이 어려운 것은 그것에 내재된 복잡성 때문인 것이 아니다. 임의적으로 된 관계와 임의적으로 된 대웅을 학습해야 되기 때문에 그리고 때때로 그것들은 아주 정확히 수행되어야 하기 때문에 어렵다. 오류는 일상생활에서 피할 수 없는 것이다. 적절한 디자인을 해서 오류의 원인을 최소화하거나 제거함으로써 오류의 발생이나 피해의 심각성을 줄일 수 있고, 또 오류가 생겼다 하더라도 이를 쉽게 발견할 수 있게 되는 것이다. 당신이 디자이너라면 사용 용이성을 위해서 싸워라. 당신이 사용자라면, 사용이 용이한 제품을 요구하는 사람들과 목소리를 같이 하라. 제작자에게 편지를 써라. 사용이 어려운 디자인올 거부하라. 좋은 디자인이라면 비록 그것이 당신의 방식과는 다르고 돈을 좀 더 들이는 것일지라도, 그것을 구입함으로써 지지하라. 그리고 그러한 제품을 파는 가게에 당신의 의견을 말하라. 제작자들은 고객의 소리를 듣는다.

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출처: 「디자인과 인간 심리」 도널드 노먼