23‘ 9월 3주 🔖 UXUI 해외 주간 아티클 TOP3

🔖 2023년 9월 3주 TOP3

1️⃣ Depth 스크롤링을 준비하세요

2️⃣ 피츠의 법칙: 인터랙션 디자인의 과학

3️⃣ 인공지능(AI)이 직원 생산성을 66% 향상시킨다

1️⃣ Depth 스크롤링을 준비하세요

애플의 최신 제품인 VisionPro에 대해 많은 이야기가 나와있습니다. VisionPro는 공간 디자인의 도전을 이전에는 대부분 2차원에 집중되던 저와 같은 디자이너들을 포함한 더 넓은 디자이너들에게 제공합니다. Gabriel Valdivia가 예측한 대로, 모든 디자이너들에게는 이제 게임이나 가상 혹은 증강 현실 경험에 특화된 디자이너 뿐만 아니라 Immersive Design 전문가가 되는 것이 필수적일 것으로 보입니다.

VisionPro에서 나올 새로운 제품, 앱 및 경험들은 거의 무한합니다만, 저는 이미 하고 있는 작업에 어떤 영향을 미칠지에도 크게 흥분하고 있습니다. 특히 웹사이트 디자인을 어떻게 진행할지와 UI 요소를 Z-index나 HTML/CSS/JS와 같은 기능과 함께 어떻게 적층할지에 대해 기대합니다.

웹 디자인은 지금까지 2차원으로 한정되어 왔습니다. 위로 & 아래로/높이(Y) 또는 좌우로/너비(X)로 스크롤하는 것이었습니다. 우리는 몇 년간 멋진 웹사이트들을 볼 수 있었습니다 (특히 애플 제품 페이지들) - 사용자가 경험 속으로 "들어가는" 느낌을 줄 수 있도록 하여, 풍경을 확대하거나 제품의 내부를 폭발시키는 등 - 하지만 여전히 마우스, 트랙패드 또는 손가락으로 위로 아래로 또는 좌우로 스크롤하는 동일한 스크롤링 동작을 가정하고 있으며, 화면의 두 차원으로 제한됩니다.

저는 웹을 위해 제 3차원인 깊이 (Z)에 대해 완전히 새로운 방식으로 디자인하는 방법에 대해 탐구하고 싶어합니다. 우리는 어떻게 사이트를 디자인할 것인가요, 제 3차원으로 "스크롤링"이 가능한 웹사이트를 만들 수 있을까요?

 💡 이와 같은 웹 디자인 접근 방식은 완전히 새롭지는 않습니다. Leeroy Agency의 재미있는 예제가 있으며, 이는 "depth scrolling"의 좋은 데모라고 할 수 있습니다.

흥미롭게도, 애플의 디자인 요소들은 온라인으로도 (때로는 세련되게) 그리고 프레젠테이션에서도 이 아이디어를 시사해왔으며, 마치 이 날을 준비해온 것처럼 보입니다.

사이트 디자인 언어의 이 측면에 대해 책임있게 준비하기 위해 일부 질문들이 떠오르고 있습니다. 이 질문들은 애플이나 디자인 커뮤니티에서 대중에게 헤드셋이 제공될 때 매우 빠르게 다루어질 것입니다. 이미 애플에서 핵심 공간 디자인 원칙을 배우기 위한 여러 비디오와 가이드라인이 제공되고 있습니다.

. .👇 더 자세한 내용은 아래 원문에서 확인해주세요.

2️⃣ 피츠의 법칙: 인터랙션 디자인의 과학

인터랙션 디자인은 무언가를 클릭하도록 유도하지만, 피츠의 법칙은 그것을 클릭하게 해줍니다.

피츠의 법칙

이메일 주소를 구독 해지하려고 할 때 버튼을 찾을 수 없어 얼마나 많이 시도해도 극도로 짜증나게 느껴진 적이 있을까요? 디자이너들은 이 기교를 광범위하게 활용합니다. 비밀은 바람직한 결과를 제공하는 크고 눈에 띄는 버튼을 만드는 것이며, 그렇지 않은 작고 간단한 버튼을 만드는 것입니다. 이것이 가장 간단한 피츠의 법칙입니다.

이 글은 "30일간의 UX 원칙과 법칙" 시리즈의 두 번째 날입니다. 만약 여러분이 힉스의 법칙과 의사 결정 심리학에 관한 첫 번째 장을 놓치셨다면, 계속 진행하기 전에 확인해보세요. 이 글에서는 피츠의 법칙과 상호작용 디자인의 과학, 그리고 UX 디자인에 대한 적용을 다룰 것입니다.

우리는 다음에 초점을 맞출 것입니다:

피츠의 법칙 분해

TV 리모컨의 예를 고려해봅시다. 리모컨에 두 개의 버튼이 있다고 상상해보세요: 가장자리에 가까운 큰 볼륨 버튼과 리모컨 중앙에 위치한 작은 설정 버튼이 있습니다.

피츠의 법칙에 따르면, 큰 볼륨 버튼을 작은 설정 버튼보다 더 빨리 쉽게 누를 수 있을 것입니다. 이는 더 큰 버튼이 더 넓은 대상을 제공하며 가장자리에 위치하여 손가락 움직임에 덜 정확성이 요구되기 때문입니다. 이런 방식으로 피츠의 법칙은 대상의 크기와 위치가 선택하는 데 필요한 시간과 노력에 어떤 영향을 미치는지를 이해하는 데 도움을 줍니다.

피츠의 법칙은 대상의 크기와 거리에 따라 손을 대상으로 움직이는 데 걸리는 시간을 예측하는 수학적인 규칙입니다. 1954년, 폴 피츠가 사람들의 움직임을 연구하는 도중에 이를 제시했습니다. 이 법칙은 손을 대상으로 움직이는 데 걸리는 시간은 두 가지에 의존한다고 말합니다: 손을 움직여야 하는 거리와 대상의 크기입니다.

🗣️ "피츠의 법칙은 인간-컴퓨터 상호작용에 직접 적용되는 몇 가지 물리 법칙 중 하나입니다." — 에드워드 튜프트, 데이터 시각화 전문가

다시 말해, 더 멀리 떨어진 작은 목표를 달성하는 데 더 많은 시간이 걸릴 것입니다. 이 규칙은 인간-컴퓨터 상호작용 및 인체공학과 같은 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

피츠의 법칙은 터치스크린과 컴퓨터 마우스와 같은 도구를 대상의 크기와 배치를 고려하여 효율적이고 사용하기 쉽게 만드는 데 사용되었습니다. 이 법칙은 또한 공장과 병원과 같은 장소를 인체공학적으로 더 안전하고 다치지 않도록 만들기 위해 사용되었습니다.

피츠의 법칙은 사람들의 움직임을 이해하고 더 나은 시스템을 만드는 데 유용한 도구로 입증되었습니다.

피츠의 법칙과 UX 디자인

자신이 최대한 빠르게 목표물에 총을 쏘아야 하는 컴퓨터 게임을 상상해보세요. 목표물은 다양한 크기로, 캐릭터로부터 다른 거리에 위치해 있습니다. 피츠의 법칙에 따르면, 멀리 떨어진 작은 목표물을 맞히는 데는 가까이 있는 큰 목표물을 맞히는 것보다 더 많은 시간이 걸릴 것입니다.

이제 게임의 인터페이스가 피츠의 법칙을 염두에 두고 만들어졌다고 상상해보세요. 그들은 더 큰 목표물을 더 멀리 놓았고, 더 작은 목표물을 캐릭터에 더 가깝게 이동시켰습니다. 이렇게 함으로써 여러분은 목표물을 빠르고 정확하게 맞힐 수 있도록 용이해집니다. 이로 인해 게임의 과업을 더 빠르게 수행하고 더 적은 좌절감과 함께 완료할 수 있습니다.

반면, 인터페이스 디자이너가 피츠의 법칙을 고려하지 않았다면, 더 작은 목표물이 멀리 위치해 있을 수도 있어 맞히기 어려워질 수 있었습니다. 이로 인해 게임이 더 어려워지고 플레이어에게 불쾌한 경험이 될 수 있었으며, 게임을 더 재미있게 플레이하는 데 어려움을 줄 수 있었습니다.

. .   👇 더 자세한 내용은 아래 원문에서 확인해주세요.

3️⃣ 인공지능(AI)이 직원 생산성을 66% 향상시킨다

💡요약: 비즈니스에서 ChatGPT와 같은 생성적 AI를 사용하면 3가지 사례 연구를 기준으로 사용자의 성능이 평균 66% 향상됩니다. 더 복잡한 작업일수록 큰 향상이 나타나며, 능숙하지 않은 노동자들이 AI 사용에서 가장 큰 이점을 누립니다.드디어 우리에게는 ChatGPT와 같은 생성적 AI 시스템의 실제 비즈니스 작업에 대한 사용성에 관한 양적인 데이터가 있습니다. 세 가지 새로운 연구는 매우 다른 유형의 사용자들을 다양한 분야에서 테스트했지만 결론은 동일했습니다.

생산성이 크게 향상되었으며, 가장 능숙하지 않은 사용자들이 가장 큰 이점을 얻었습니다. 일부 연구에서는 작업물의 품질도 개선되었습니다.

최근 몇 달간 AI에 대한 끊임없는 토론이 있었지만 거의 모든 것이 가설적이며, 저자들의 개인적인 의견을 반영합니다. 이런 가설들은 쓸모없다는 것을 닷컴 버블이 우리에게 교훈으로 남겼습니다. 이러한 추측은 비즈니스 사용을 평가하는 데 쓸모 없으며 종종 잘못되어 실제 사용자들에게 맞지 않는 제품을 출시하게 됩니다. 그래서 사용자들이 실제 작업을 수행하는 동안(시연을 보는 것이 아닌) 직접적인 경험을 통한 경험적인 데이터가 그렇게 귀중한 것입니다.

여기서는 세 가지 연구 결과를 논의하겠습니다. 이 세 가지 연구는 별도의 기사에서 자세하게 설명되어 있습니다:

세 가지 경우 모두 사용자들이 작업을 수행하는 동안 측정되었습니다. 작업 시간은 항상 측정되었으며 때로는 작업 품질도 측정되었습니다. 약 절반의 사용자들은 AI 도구 없이 기존 방식으로 작업을 수행했고, 다른 절반은 AI 도구의 도움을 받았습니다.

. .   👇 더 자세한 내용은 아래 원문에서 확인해주세요.

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