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.

20대의 정신 건강 문제를 수면과 저녁 시간 경험의 관점에서 접근한 학부 졸업 프로젝트입니다. 리서치와 문제 재정의 과정을 통해 핵심 문제를 저녁 시간대의 정서 및 자극 조절 어려움으로 재정의하였습니다. 최종적으로 자기 인식, 저녁 시간 계획, 환경 단서, 수면 준비를 지원하는 앱과 스마트 조명 기반의 제품-서비스 시스템 evniin을 설계하고 프로토타입을 구현하였습니다.

A graduation design project addressing mental health challenges among young adults through the lens of sleep and evening experience. Through research and iterative problem reframing, the core issue was redefined as difficulty regulating emotions and stimulation during evening hours. The outcome is evniin, a product-service system combining a mobile app and smart lighting that supports self-awareness, evening planning, environmental cueing, and sleep preparation.

This provocation defines Group Experience (GX) and argues for Group-centered AI to evaluate and mediate collective dynamics beyond individual UX.

This poster reports an LLM-powered devil’s advocate agent that reduces social influence in group decision-making and improves psychological safety and satisfaction.

This poster presents an AI-mediated devil’s advocate system that amplifies minority viewpoints anonymously to improve inclusivity in power-imbalanced group decisions.

This workshop paper proposes LLM-based conversational agents that counter design fixation and groupthink by delivering clear, well-timed counterarguments in group design.

Based on studies with cheerleading troupes, this paper expands the design space for multi-user, vision-based dance practice systems that support feedback and group communication.

The paper presents an interactive media artwork using speech-to-text and generative visuals to prompt reflection on social media relationships and superficiality.

디지털 사회관계망 속에서 연결과 단절을 성찰하도록 파티클과 음성 인터랙션을 활용한 미디어아트 작품을 제안한다.