HCI 3.0의 개념

HCI 1.0에서 3.0까지

HCI(Human–Computer Interaction, 인간–컴퓨터 상호작용)는 사람이 디지털 시스템을 사용하면서 좋은 경험을 얻도록 원리와 방법을 연구하는 분야입니다. 화면의 모양뿐 아니라, 사람의 목적과 행동, 기술이 사용되는 상황을 함께 살핍니다.

왜 AI 시대에는 새로운 질문이 필요한가?

대화형 AI에서는 음성 변환이나 이미지 처리 같은 개별 기능을 넘어, 사용자가 목적을 설명하고 제안을 수정하며 작업에 참여할 수 있습니다. 인공지능(AI)은 데이터를 바탕으로 인식·예측·판단 등의 작업을 수행하는 기술입니다.

따라서 “버튼을 찾기 쉬운가?”에 더해 “AI가 내 의도를 제대로 이해했는가?”, “결과가 적절한지 판단할 수 있는가?”, “잘못된 행동을 멈추거나 수정할 수 있는가?”를 물어야 합니다. 이런 설계는 자동차, 금융, 게임, 디지털 헬스처럼 도메인, 즉 기술이 적용되는 분야에 따라 달라집니다.

AI의 지각·추론·실행

AI 기반 시스템의 작업은 지각·추론·실행으로 나누어 설명할 수 있습니다. HCI 3.0은 각 단계에서 사람이 무엇을 제공하고, 무엇을 이해하고, 언제 개입하는지를 설계합니다.

규칙에 따른 처리와 학습된 판단의 차이

규칙 기반 시스템은 입력을 미리 정한 규칙으로 처리합니다. AI 기반 시스템은 데이터에서 학습한 패턴으로 새 입력을 해석합니다. 예를 들어 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 많은 언어 데이터로 학습해 문맥에 맞는 텍스트를 생성하는 모델입니다. 실제 서비스에서는 규칙 기반 처리와 AI를 함께 사용할 수도 있습니다.

사람의 참여를 설계한다는 것

상호작용형 머신러닝(IML, Interactive Machine Learning)은 사용자가 예시나 수정 의견을 제공하면서 기계학습 과정에 참여하는 방식입니다. 기계학습은 데이터를 이용해 패턴을 배우는 기술입니다. 예를 들어 사진 분류 결과가 잘못되었을 때 사용자가 올바른 범주를 알려 주어 모델 개선을 도울 수 있습니다.

Human-in-the-loop는 시스템의 판단이나 실행 과정에 사람의 검토·수정·승인 단계를 포함하는 구조입니다. 누가 어떤 정보를 보고, 언제, 어떤 권한으로 개입할지 정해야 합니다.

디지털 헬스의 구성

디지털 헬스(Digital Health)는 디지털 기술로 질병의 예방·진단·치료·건강관리를 개선하는 분야입니다. 디지털 바이오마커로 측정한 데이터를 AI가 분석하고, 이를 치료나 건강관리에 활용하는 구조가 한 예입니다.

건강 서비스에는 환자뿐 아니라 의료진, 보호자, 보험회사, 공공기관 등 여러 관계자가 참여합니다. 의료기관 밖에서 얻은 일상 데이터를 활용하면 서비스의 접근성, 효율성, 개인화를 높일 수 있습니다. 여기서 개인화란 사람마다 다른 상태와 필요에 맞추어 서비스 내용을 조정하는 것입니다.

측정·분석·관리의 순환

데이터를 수집·분석해 맞춤형 관리나 치료에 활용하고, 이후의 변화를 다시 측정합니다. 치료 과정에서 얻은 데이터도 다음 분석에 쓰입니다. HCI는 측정 안내, 결과 설명, 실천 방법, 피드백을 연결해 사용자가 이 과정을 반복할 수 있게 합니다.

디지털 바이오마커의 역할

바이오마커(Biomarker)는 생물학적 상태, 질병의 진행, 치료 반응 등을 객관적으로 측정·평가하는 지표입니다. 디지털 바이오마커(DBM)는 스마트폰·웨어러블·센서로 얻은 생리적·행동적 데이터를 건강 상태의 지표로 활용합니다.

기존 바이오마커에는 혈액·소변 같은 생체 시료에서 얻는 지표뿐 아니라 혈압처럼 직접 측정하는 지표도 있습니다. 디지털 방식의 장점은 일상에서 반복적으로 측정하고 미세한 변화를 장기간 추적할 수 있다는 점입니다. 웨어러블(Wearable)은 스마트워치처럼 몸에 착용하는 기기이고, 센서(Sensor)는 움직임·빛·온도 같은 물리적 신호를 감지하는 장치입니다.

AI는 어떤 역할을 할까?

일상 데이터에는 움직임에 의한 측정 오차, 누락, 사람별 생활환경 차이가 섞여 있습니다. AI는 데이터를 정제하고 패턴을 분석해 건강 상태와 관련된 지표를 찾는 데 활용될 수 있습니다. 정제는 데이터의 오류나 불필요한 요소를 정리하는 작업입니다. 예를 들어 심박변이도(HRV), 즉 심장 박동 사이 시간 간격의 변화를 분석할 수 있습니다.

원본에는 행동 데이터를 활용한 ADHD·파킨슨병·치매 관련 분석, 보행을 통한 헌팅턴병 모니터링, AR·VR을 활용한 평가 사례도 등장합니다. ADHD는 주의력결핍 과잉행동장애, 파킨슨병은 운동 조절 등에 영향을 주는 신경계 질환, 치매는 인지 기능 저하로 일상생활에 어려움이 생기는 상태입니다. 헌팅턴병은 운동·인지·행동에 영향을 주는 유전성 신경퇴행성 질환입니다. AR은 현실에 디지털 정보를 겹치는 증강현실, VR은 가상 환경을 경험하는 가상현실입니다.

디지털 치료기기의 역할

디지털 치료기기(DTx, Digital Therapeutics)는 질병의 예방·관리·치료를 위해 근거 기반의 치료적 중재를 제공하는 소프트웨어입니다. 건강 정보를 보여 주는 기능과 실제 치료를 제공하는 기능은 구분해야 합니다.

강의에서는 디지털 치료기기를 소프트웨어 의료기기(SaMD, Software as a Medical Device)의 한 종류로 설명합니다. SaMD는 하드웨어 의료기기의 일부가 아니면서 소프트웨어 자체로 의료 목적을 수행하는 소프트웨어를 뜻합니다. 예를 들어 의료영상에서 이상을 찾도록 돕는 소프트웨어와 치료를 제공하는 소프트웨어는 모두 의료 목적을 가질 수 있지만, 전자는 치료기기와 역할이 다릅니다. FDA의 SaMD 설명 ↗

AI와 HCI가 함께 맡는 역할

AI는 치료 반응 가능성을 분석하고, 개인별 중재를 조정하거나 효과를 모니터링하는 데 활용될 수 있습니다. HCI는 사용자가 데이터를 정확히 제공하고, 제시된 내용을 이해하고, 정해진 사용 방법을 실천하게 돕습니다. 맞춤형 치료나 비용 절감은 이런 기술이 기대하는 가능성이며, 개별 제품의 효과는 따로 검증해야 합니다.

사용자 경험과 세 가지 원리

사용자 경험은 화면을 보는 순간에만 생기지 않습니다. 사용 전의 기대, 사용 중의 이해와 감정, 사용 후의 결과와 기억까지 연결됩니다. 강의의 진정한 사용자 경험(RUX, Real User Experience)은 이 전체 과정에서 의미 있고 좋은 경험을 얻는 것을 강조합니다.

지속적인 사용과 치료 순응도

치료 순응도는 정해진 치료 계획이나 사용 방법을 얼마나 충실히 따르는지를 뜻합니다. 강의는 디지털 치료기기의 장기간 사용을 강조합니다. 사용 시간과 빈도를 지켜야 하는 제품은 안내를 쉽게 이해하고 부담 없이 사용할 수 있도록 설계해야 합니다. 오래 사용하거나 자주 접속하는 것만으로 치료 효과가 입증되지는 않습니다. HCI 설계는 사용자가 정해진 방법에 따라 치료기기를 꾸준히 사용하도록 돕습니다.

분석·기획·설계·평가

HCI 3.0의 개발 과정은 분석→기획→설계→평가로 이어집니다. 평가에서 문제를 발견하면 관련된 이전 단계로 돌아가 보완하고 다시 평가합니다.

기획과 설계에 쓰는 도구

HCI와 사회적 가치

사용자가 만족하고 기업이 수익을 내는 제품이라도 사회에 해를 줄 수 있습니다. HCI 3.0은 개인의 경험과 함께 지역사회, 환경, 여러 관계자에게 미치는 영향을 고려합니다.

HCI가 고려하는 가치는 기업의 생산성과 이익에서 소비자의 요구와 만족, 사회적 가치로 넓어집니다. 여기서 ESG는 환경(Environmental), 사회(Social), 지배구조(Governance)를 뜻합니다. 지배구조는 조직이 의사결정을 내리고 책임을 지며 운영되는 체계입니다.

수면 기록 서비스에 개념 적용하기

가상의 “수면 기록과 생활 습관 점검 서비스”의 HCI를 설계하는 연습입니다.

생각해 볼 문제

확인 문제와 해설

개념 확인 · 6문항

답을 선택한 뒤 채점하면 각 문항의 이유를 확인할 수 있습니다.

핵심 용어 찾아보기

HCIHuman–Computer Interaction

사람과 디지털 시스템의 상호작용 및 좋은 사용자 경험을 위한 원리와 방법을 연구하는 분야.

디지털 프로덕트Digital Product

디지털 기술로 사용자의 목적 달성을 돕는 제품이나 서비스. 웹, 앱, AI 서비스 등이 포함됩니다.

인공지능 · AIArtificial Intelligence

데이터를 바탕으로 인식·예측·판단 등의 작업을 수행하는 기술.

도메인Domain

기술이나 서비스가 적용되는 분야. 자동차, 금융, 디지털 헬스 등이 예입니다.

지각Sensing / Perception

환경이나 사용자 상태에서 정보를 감지하고 인식하는 과정.

추론Reasoning / Inference

정보를 해석하여 결과나 판단을 도출하는 과정. 기계학습에서의 inference는 학습된 모델로 새 입력의 결과를 계산하는 것을 뜻합니다.

실행Actuating

판단 결과를 알림·추천·기기 제어 같은 행동으로 연결하는 과정.

기계학습 · 머신러닝Machine Learning

데이터를 이용해 패턴을 학습하고, 이를 새로운 데이터에 적용하는 기술.

상호작용형 머신러닝 · IMLInteractive Machine Learning

사람이 예시나 수정 의견을 제공하면서 모델의 학습·개선에 참여하는 방식.

사람이 참여하는 구조Human-in-the-loop

시스템의 판단이나 실행 과정에 사람의 검토·수정·승인을 포함하는 구조.

디지털 헬스Digital Health

디지털 기술로 예방·진단·치료·건강관리를 개선하는 분야.

바이오마커 · 디지털 바이오마커Biomarker / DBM

건강·질병·치료 반응을 나타내는 객관적 지표. DBM은 디지털 기기로 얻는 생리적·행동적 데이터를 활용합니다.

생리적 데이터 · 행동적 데이터Physiological / Behavioral Data

생리적 데이터는 심박수처럼 몸의 기능을, 행동적 데이터는 보행·음성처럼 활동 양상을 나타냅니다.

웨어러블 · 센서Wearable / Sensor

웨어러블은 몸에 착용하는 기기, 센서는 움직임·온도 등 물리적 신호를 감지하는 장치입니다.

광용적맥파 · PPGPhotoplethysmography

빛을 이용해 피부 속 혈액량의 변화를 감지하여 맥박 등의 정보를 얻는 기술.

심박변이도 · HRVHeart Rate Variability

연속된 심장 박동 사이의 시간 간격이 달라지는 정도.

모니터링 · 예후Monitoring / Prognosis

모니터링은 상태 변화를 지속 관찰하는 것, 예후는 질병이나 상태의 앞으로의 경과를 뜻합니다.

디지털 치료기기 · DTxDigital Therapeutics

질병의 예방·관리·치료를 위해 근거 기반의 치료적 중재를 제공하는 소프트웨어.

소프트웨어 의료기기 · SaMDSoftware as a Medical Device

하드웨어 의료기기의 일부가 아니면서 소프트웨어 자체로 의료 목적을 수행하는 소프트웨어.

인지행동치료 · CBTCognitive Behavioral Therapy

생각과 행동의 패턴을 바꾸도록 돕는 치료 접근.

중재 · 개인화Intervention / Personalization

중재는 상태 개선을 위한 계획적 개입, 개인화는 사람별 상태와 필요에 맞춘 조정입니다.

FDA · De NovoFood and Drug Administration / De Novo

FDA는 미국 식품의약국입니다. De Novo는 새로운 유형의 의료기기를 분류하고 시판을 허용하는 규제 경로입니다.

외상 후 스트레스 장애 · PTSDPost-Traumatic Stress Disorder

외상 경험과 관련해 지속적인 심리적·신체적 어려움이 나타나는 장애.

사용자 경험 · 진정한 사용자 경험UX / RUX

UX는 사용 전·중·후의 전체 경험입니다. RUX는 이 강의에서 의미 있고 좋게 기억되는 경험을 강조하는 표현입니다.

유용성 · 사용성 · 신뢰성Usefulness / Usability / Reliability

각각 목적에 도움이 되는가, 쉽고 효율적으로 사용할 수 있는가, 기능과 결과를 믿을 수 있는가를 묻는 원리.

치료 순응도Adherence

정해진 치료 계획이나 사용 방법을 충실히 따르는 정도.

과업 · 맥락 · 관계자Task / Context / Stakeholder

과업은 목표를 위한 작업, 맥락은 사용에 영향을 주는 상황과 환경, 관계자는 제품에 영향을 주거나 받는 사람·조직입니다.

콘셉트 모형 · 메타포Concept Model / Metaphor

콘셉트 모형은 제품의 핵심 개념·구조·기능을 정리한 것. 메타포는 “폴더”처럼 익숙한 개념으로 기능을 이해시키는 은유입니다.

비즈니스 모델 · BMBusiness Model

사용자에게 가치를 제공하고 자원·협력·비용·수익을 연결해 운영을 지속하는 방식.

아키텍처Architecture

시스템의 전체 구조와 구성 요소 사이의 관계.

인터랙션 · 인터페이스Interaction / User Interface, UI

인터랙션은 행동과 반응을 주고받는 과정, 인터페이스는 화면·버튼·음성 등 그 과정을 연결하는 입출력 접점입니다.

서비스 사파리 · 페르소나Service Safari / Persona

서비스 사파리는 직접 체험하며 관찰하는 활동, 페르소나는 조사에 기반해 대표 사용자 유형을 정리한 가상 인물입니다.

스토리보드 · 프로토타입Storyboard / Prototype

스토리보드는 사용 과정을 장면으로 표현한 것, 프로토타입은 아이디어를 시험하는 초기 모형입니다.

사용성 테스트 · A/B 테스트Usability Testing / A/B Testing

사용성 테스트는 과업 수행을 관찰해 문제를 찾는 평가, A/B 테스트는 두 설계안의 결과 차이를 비교하는 평가입니다.

접근성 · 편향Accessibility / Bias

접근성은 다양한 능력·조건의 사람이 이용할 수 있는 특성, 편향은 데이터나 판단이 특정 집단에 치우치는 현상입니다.

ESGEnvironmental / Social / Governance

환경·사회·지배구조를 함께 고려하는 관점. 지배구조는 조직의 의사결정·운영·책임 체계입니다.

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서비스의 상호작용 관찰하기

이해 보완 · 관찰 내용과 답안을 종이나 메모장에 기록하세요.

상황과 준비

자주 쓰는 학습 서비스에서 ‘과제 마감일 찾기’를 한 번 수행합니다. 사용할 수 있는 서비스가 없으면 다음 가상 상황을 사용하세요. 학생이 과목을 선택하고 ‘과제’를 누르면 목록이 나타납니다. 과제를 선택하면 마감일과 제출 상태가 표시됩니다.

1. 분석: 사용자, 과업, 사용 맥락을 각각 한 문장으로 적습니다. 예: 이동 중 휴대전화로 오늘 제출할 과제를 확인하는 학생.
2. 행동과 반응: ‘무엇을 눌렀는가 → 무엇이 달라졌는가’를 세 줄로 적습니다. 화면의 버튼은 인터페이스이고, 조작에 따른 상태 변화는 인터랙션입니다.
3. 평가: 마감일을 찾을 수 있는지(유용성), 찾는 과정이 쉬운지(사용성), 표시가 믿을 만한지(신뢰성)를 각각 근거와 함께 적습니다.
4. 개선: 문제 하나를 골라 화면을 종이에 다시 그리고 같은 과업으로 점검합니다. 분석 → 기획 → 설계 → 평가가 반복되는 이유를 설명해 보세요.

완료 기준: 사용자·과업·맥락, 행동과 반응 세 쌍, 세 평가 기준의 근거, 개선안 하나를 기록했는지 확인합니다.

출처와 보충 설명

출처는 최일준 교수의 「1장. HCI 3.0의 개념」 강의자료 58쪽이며, 페이지 표시는 PDF의 실제 순서입니다. 강조 요약은 PDF의 색·굵게·밑줄을 기준으로 하며 실제 출제 여부를 뜻하지 않습니다. 추가 예시와 보충 설명은 원문과 구분해 표시합니다.

1. 원본 강의자료: 1장 HCI 3.0의 개념 · 58쪽
   강의자료의 참고문헌: 김진우 교수의 HCI 3.0·HCI 1.0 교재 및 HCI개론 인터넷 자료.
2. FDA · NightWare De Novo 결정 기록(DEN200033) — 결정일: 2020년 11월 6일.
3. FDA · NightWare 심사 요약 — 사용 대상·목적, 작동 원리, PTSD 단독 치료의 제한.
4. FDA · Digital Health Frequently Asked Questions — SaMD의 정의와 제품별 규제 절차.
5. FDA · Human Factors Considerations — 사용자·환경·인터페이스와 안전하고 효과적인 사용의 관계.