인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기 S01

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📌 개요

🔊 장진규 의장이 여러분에게 직접 설명하는 원데이 페이퍼 프로그램

“밤에 자기 전 쿠팡으로 주문하고, 다음 날 아침 일어나 주문한 물건을 받아 아침을 먹는다. 카카오맵으로 지하철이 오는 시간을 확인하며 대중교통을 타러 이동하고, 유튜브로 라이브 뉴스를 보면서 회사로 향한다. 점심 때 미팅이 있어 캐치테이블로 미리 예약해두고, 결제는 현장에서 하지 않아도 저장된 카드 정보로 식사 후 나가면 자동 결제가 된다. 저녁에 빨래를 맡기기 위해 런드리고에 예약하고, 집에 가서 빨래를 런드리고 케이스에 넣어둔다. 친구들과 카카오톡으로 다음주 모임 계획을 논의하고, 디스코드에서 관심사가 같은 유저들과 관심사를 교류하며 시간 가는 줄 모르고 대화한다. 자기 전, 삼성헬스를 통해 내 수면 습관을 체크하며 추천하는 시간에 맞춰 잠을 자려고 눕고, 착용했던 스마트 워치로 취침 모드를 설정한다.”

누군가는 이러한 일상으로 하루를 살아간다. 각자 이렇게 하루를 스마트폰 중심으로 조망해보면, 대부분의 삶이 이미 스마트폰 없이는 살아지지가 않을 것이다. 우리는 깜빡하고 스마트폰을 집에 두고 나오는 하루를 상상하기가 이미 어렵다.

이것은 바로 컴패니언 경험, 우리나라 말로 동반자 경험을 대표하는 한 예시이다. 스마트폰은 이미 우리 일상에서 삶의 동반자이다. 일상 생활에서 우리는 끊임 없이 스마트폰을 손에 쥐고, 어쩌면 내 몸의 하나인 것 마냥 스마트폰을 통해 우리가 살고 있는 세계를 계속해서 넓혀가는 경험을 하고 있는지도 모른다. 현실에서는 대한민국 서울에서 점심을 먹으면서, 동시에 지구 반대편에 있는 사람들의 소식과 실시간으로 올라오는 이야기들을 X, Facebook, Instagram 등을 통해 접한다. 심지어 사람들과의 만남 속에서도 이따금씩 울리는 알림에 다른 곳의 사람들이 쓰는 이야기에 좋아요 버튼을 누르거나 간단한 댓글을 달기도 한다.

그러나 본 원데이 페이퍼(ODP) 프로그램 내용을 읽고 있는 여러분이 동반자 경험이라고 표현하기에 약간의 비약이 있다고 느껴진다면, UX에 대해 어느 정도 본능적인 이해가 있는 사람이다. 왜냐하면 위에서 언급한 모든 경험은 사용자의 의지로 이루어지기 때문이다. 그 어떤 좋은 디지털 제품이나 서비스를 누릴 수 있더라도 사용자가 능동적으로 행동하지 않으면 아무 일도 일어나지 않는다. 진정한 삶의 동반자가 되려면, 실제 인간 동반자가 제공하는 경험과 유사한 UX를 전달해야 할 것이다.

<인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기>는 일주일 1시간, 스낵처럼 가볍게 하나의 논문을 읽고 소화하는 프로그램이다. 논문 하나가 UX의 미래를 대변하지는 않지만, 쌓여 가는 논문들에 대한 인사이트를 소화하다보면 누군가는 UX에 대한 깊이 있는 공부를 위해 HCI 분야를 학업하고 싶어질수도, 어쩌면 HCI 칼리지를 수강하고 싶을지도, 또 누군가에겐 UX 분야로 진로를 정하거나 업에 대한 보다 깊이 있는 고민을 할 수도 있다. 또한, 창업자로서 UX를 바라보는 안목이 향상될 수도 있을 것이다. 이는 결국 이제 우리는 어떤 제품과 서비스를 창조하더라도 AI 기술을 이해해야 하고, 그것과 공존하는 미래의 프로덕트를 만드는데 필요한 새로운 UX 지식이 필요하기 때문이다.

점심 시간으로 정한 것은 논문을 읽고 소화하는 일련의 공부 습관은 마치 헬스와 같기 때문이다. 점심 시간에 밥 먹으면서 귀로만 들어도 되고, 이동하면서 들어도 된다. 그 어떤 개입을 요구하지 않으며, 마치 라디오처럼 항상 12시에서 1시 사이에 진행하므로 몇 명이 참여하더라도 진행된다. 단, 그 어떤 궁금함이나 질문 사항도 환영한다. 매주 논문의 개요를 읽고 이 주제에 대해 할 말이 있다 하는 사람이 있다면 언제든 질문을 남기면 해당 주차에 라디오 사연처럼 답해줄 것이다.

인간과 AI가 공존하는 미래로 가는 지금, 프로덕트를 만드는 모든 사람들에게 UX를 바라보는 관점을 전달하는 시간에 함께 하기를 기대한다.

😊 모더레이터 소개

장진규 의장은 인지과학자, 인간-컴퓨터 상호작용 연구자, 스타트업 투자자로서 사용자 중심의 혁신을 주도해왔다. AI Agent의 상호작용에 따른 사용자 행동 변화와 동반자 경험을 주제로 박사 학위를 받은 뒤, 서울대학교 차세대융합기술연구원과 연세대학교에서 각각 연구실장과 교수로 일했다. 박사 학위를 하던 2011년 첫 스타트업 투자를 시작으로 2024년 말까지 100여개의 스타트업에 투자했고 미국 나스닥과 국내 코스닥 상장, M&A 등 다양한 투자 성과를 내었다.

2021년 3월, 국내 최초의 UX 혁신 특화형 컴퍼니 빌더인 컴패노이드 랩스를 설립하고 다음 세대를 위한 기업을 만드는 일을 해 8개의 스타트업을 설립했다. 2024년 9월부로 UX 혁신 지주회사로 전환하여 지능 경험을 설계하는 AI 스타트업들을 직접 사업화 하고 있으며, 특히 AI 인터페이스 기술 회사인 Companion AI와 HCI 연구 회사인 CIT 부문을 대표로서 주도하고 있다. 그는 이미 닷컴 열풍이 불던 2000년대 초, 스타트업인 이즈네이션 네트웍스를 창립해 3년 만에 M&A를 통해 엑싯 했으며, 컴패노이드 랩스 이외에 실리콘 밸리 VC인 Asia2G Capital의 Operating Partner 이자 스타트업 투자사인 DHP의 파트너로서도 일하고 있다. 삼성전자 DMC 연구소 미래기술 고문, 차세대융합기술연구원 HCI 연구실장을 지냈으며, 2020년 보건복지부, 2024년 중소벤처기업부로부터 산업에 기여한 공로로 장관 표창을 수여 받았다.

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💡 날짜별 주제

💬 S01. AI는 동료가 될 수 있을까? HCI 관점에서 본 인간-AI 협업의 민낯과 도전과제

👉 본 논문은 HCI 분야의 탑 저널 중 하나인 International Journal of Human-Computer Interaction에서 2023년 발표된 논문으로, HCI 분야에서 AI 시스템과의 상호작용이 가져오는 새로운 도전과제들을 포괄적으로 언급해주고 있다.

👉 본 논문을 읽을 때 다음 세 가지에 주목해보길 바란다. 첫 번째, AI 시스템만이 가진 고유한 특성에 주목할 필요가 있다는 점이다. 기존의 컴퓨팅 시스템과는 달리, AI는 스스로 판단하고 행동하는 자율성(Autonomy)이 있다는 측면에서 기존 HCI 연구에서 다뤄보지 않은 새로운 도전이라는 것이 주는 시사점이 있다. 두 번째, 인간과 AI의 관계가 새로운 패러다임으로 변화하고 있다는 점이다. 이른바 'Human-Machine Teaming'이라는 새로운 개념이 갖는 가능성과 한계에 대해 생각해볼 수 있을 것이다. 세 번째, 기술적이고 윤리적 도전 과제가 있다는 점이다. AI가 왜 그러한 판단과 행동을 하는지 설명할 수 있어야 한다는 '설명가능성(Explainability)'의 요구가 커지고 있다는 점에서 인간 중심의 통제 메커니즘이 어떻게 설계되어야 하는지에 대해 생각해볼 수 있다.

👉 UX를 다루는 모든 사람들은 프로덕트가 더이상 전통적인 PC, 모바일 환경의 상호작용 디자인 방법이 통하지 않고 AI를 중심으로 새로이 생각해야 한다는 점에서 본 논문이 <인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기>의 첫 논문으로 적절하다고 생각한다.

📖 미래 읽기 주제

• Xu, W., Dainoff, M. J., Ge, L., & Gao, Z. (2023). Transitioning to human interaction with AI systems: New challenges and opportunities for HCI professionals to enable human-centered AI. International Journal of Human–Computer Interaction, 39(3), 494-518.

💬 S02. 당신의 일상에 스며든 AI: 일러스트레이션으로 그려본 인간-AI 상호작용의 미래

👉 본 논문은 HCI 분야의 국제 저널인 International Journal of Human-Computer Interaction에서 2023년 발표된 논문으로, 높은 수준의 일러스트레이션을 통해 AI가 완전히 일상화된 미래의 인간-AI 상호작용을 탐색했다. 연구진은 HCI 디자이너와 일러스트레이터가 협업하여 제작한 네 개의 일러스트레이션을 통해 미래의 사용자 경험을 시각화하고, 이에 대한 잠재적 사용자들의 반응을 분석했다.

👉 본 논문에서 주목할 만한 세 가지 발견이 있다. 첫째, 미래의 AI는 개인화된 외형과 기능을 통해 사용자와 상호작용할 것이라는 점이다. 사용자들은 AI의 외형이 기능과 자연스럽게 연결되고 개인의 특성을 반영할 때 더 긍정적으로 받아들였다. 둘째, AI와의 상호작용은 상황에 따라 유동적인 멀티모달 방식으로 이루어질 것이라는 점이다. 음성, 제스처, 촉각 등 다양한 상호작용 방식이 상황에 맞게 자연스럽게 조합되어 사용될 것으로 예상되었다. 셋째, AI는 더 이상 특정 기기나 공간에 국한되지 않고 일상 전반에 편재할 것이라는 점이다. 이는 긍정적 기대와 함께 프라이버시나 기술 의존도에 대한 우려도 동반했다.

👉 <인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기>의 두 번째 논문으로서, 인간과 AI 간 상호작용이 실제 어떤 모습으로 구현될 수 있는지를 높은 수준의 일러스트레이션을 통해 생생하게 보여주었다. 특히 예술가와의 협업을 통해 기술적 가능성과 인문학적 상상력을 결합함으로써, AI 시대의 UX가 지향해야 할 새로운 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

📖 미래 읽기 주제

• Lee, S., Lee, M., & Lee, S. (2023). What if artificial intelligence become completely ambient in our daily lives? exploring future human-ai interaction through high fidelity illustrations. International Journal of Human–Computer Interaction, 39(7), 1371-1389.

💬 S03. "AI야 도와줘!" - XAI를 통한 인간-AI 상호작용의 새로운 가능성

👉 본 논문은 HCI 분야의 대표 학회인 CHI 2023에서 발표된 논문으로, 실제 AI 애플리케이션 사용자들의 설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI) 니즈를 심층적으로 탐구했다. 연구진은 AI 기반 새 식별 앱인 Merlin의 사용자 20명을 대상으로 XAI 요구사항, 용도, 인식을 조사했다.

👉 본 논문에서 주목할 만한 세 가지 발견이 있다. 첫째, 사용자들은 AI 시스템의 기술적 세부사항보다 '실용적인 정보'를 원했다. 특히 AI와의 협업을 개선하는 데 도움이 되는 정보에 대한 요구가 높았다. 둘째, XAI의 용도가 예상보다 다양했다. 사용자들은 AI의 출력을 이해하는 것을 넘어 신뢰도 판단, 개인 역량 향상, AI에 더 나은 입력 제공, 개발자에게 피드백 제공 등 다양한 목적으로 XAI를 활용하고자 했다. 셋째, 기존 XAI 접근법 중에서는 인간의 추론 방식과 유사한 '부분 기반 설명(part-based explanation)'이 선호되었다. 이는 사람들이 AI의 설명을 인간의 사고방식과 유사할 때 더 잘 받아들인다는 것을 시사한다.

👉 <인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기>의 세 번째 논문으로서, 본 연구는 AI와 인간의 상호작용에서 '설명'이 갖는 중요성을 잘 보여준다. 특히, 상호 이해를 실현하는 구체적인 방법으로서 XAI의 역할과 가능성을 탐구했다는 점에서 의미가 있다. 특히 XAI가 단순히 AI의 판단을 설명하는 도구가 아니라, 인간-AI 협업을 촉진하는 매개체가 될 수 있다는 발견은 AI 시대의 UX 설계에 중요한 시사점을 제공한다.

📖 미래 읽기 주제

• Kim, S. S., Watkins, E. A., Russakovsky, O., Fong, R., & Monroy-Hernández, A. (2023, April). " Help Me Help the AI": Understanding How Explainability Can Support Human-AI Interaction. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-17).

💬 S04. 말로 할까? 그림으로 할까? - AI 팀원과의 소통 방식이 인간-AI 협업에 미치는 영향

👉 본 논문은 HCI 분야의 주요 학술지인 CSCW 2024에서 발표한 논문으로, AI와의 팀 작업에서 의사소통 방식(언어적/시각적)이 미치는 영향을 실험을 통해 분석했다. 연구진은 100명의 참가자들을 대상으로 자율주행 게임인 Rocket League를 활용한 실험과 인터뷰를 진행했다.

👉 본 논문에서 주목할 만한 세 가지 발견이 있다. 첫째, AI의 시각적 소통은 인간의 인지적 부담을 줄이고 특히 인간 2명 - AI 1명으로 구성된 팀에서 수행 성과를 높였다. 그러나 흥미롭게도 참가자들은 이러한 이점을 인식하지 못했다. 둘째, AI의 소통 방식은 신뢰도나 팀 지속가능성에는 유의미한 영향을 미치지 않았다. 셋째, 인간은 AI가 자신들의 의사소통에 반응하고 의사결정 과정을 보여줄 때 더 큰 신뢰를 형성했다.

👉 <인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기>의 네 번째 논문으로서, 본 연구는 매우 구체적이고 실증적인 방식으로 인간-AI 협업의 핵심 요소인 '소통'의 문제를 다루고 있다. 앞선 논문들이 다룬 이론적 프레임워크나 설계 원칙들이 실제 협업 상황에서 어떻게 구현되어야 하는지, 특히 소통 방식의 선택이 협업 성과에 어떤 영향을 미치는지를 보여준다는 점에서 의의가 있다. 또한 AI의 소통 방식 설계에 있어 효율성과 인간의 선호도 사이의 균형을 고려해야 한다는 새로운 통찰을 제공한다.

📖 미래 읽기 주제

• Zhang, R., Duan, W., Flathmann, C., McNeese, N., Knijnenburg, B., & Freeman, G. (2024). Verbal vs. Visual: How Humans Perceive and Collaborate with AI Teammates Using Different Communication Modalities in Various Human-AI Team Compositions. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 8(CSCW2), 1-34.

💬 S05. 부드럽게 말할까, 딱딱하게 말할까? - 코칭 챗봇의 생성형 AI와 규칙 기반 대화 방식 비교 연구

👉 본 논문은 HCI 분야의 주요 학술지인 IJHCI(International Journal of Human-Computer Interaction) 2024년에 발표될 예정인 논문으로, 생성형 AI를 활용한 코칭 챗봇(GenBot)과 규칙 기반 코칭 챗봇(ScriptBot)의 효과성을 비교했다. 연구진은 242명의 참가자를 대상으로 두 유형의 챗봇을 활용한 실험을 진행했다.

👉 본 논문에서 주목할 만한 세 가지 발견이 있다. 첫째, 기술 수용도 측면에서 생성형 AI 챗봇이 모든 영역(성능 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 즐거움, 태도, 행동 의도)에서 더 높은 평가를 받았다. 특히 '즐거움' 요소에서 가장 큰 차이를 보였다. 둘째, 자기결정성 이론 측면에서 생성형 AI 챗봇은 사용자의 유능감과 관계성을 더 잘 지원했다. 그러나 셋째, 목표 달성이라는 실질적 성과 측면에서는 두 유형의 챗봇 간 유의미한 차이가 없었다. 이는 명확한 구조를 가진 코칭 과정에서는 규칙 기반 시스템도 충분히 효과적일 수 있음을 시사한다.

👉 <인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기>의 다섯 번째 논문으로서, 본 연구는 AI와의 소통에서 '생성형'과 '규칙 기반'이라는 두 가지 접근법의 장단점을 실증적으로 분석했다. 앞선 논문들이 제시한 다양한 이론적 통찰과 설계 원칙들이 실제 구현 과정에서 어떤 trade-off를 수반하는지를 보여준다는 점에서 의의가 있다. 특히 AI의 인간다움이 반드시 더 나은 성과로 이어지지는 않는다는 발견은, AI 설계에 있어 효율성과 매력도 사이의 균형을 고려해야 한다는 중요한 시사점을 제공한다.

📖 미래 읽기 주제

• Terblanche, N. H. (2024). Smooth Talking: Generative Versus Scripted Coaching Chatbot Adoption and Efficacy Comparison. International Journal of Human–Computer Interaction, 1-14.

💬 S06. "저희가 AI로 디자인 영감을 드립니다" - 디자이너를 위한 생성형 AI 활용 연구: 언어로 할까? 이미지로 할까?

👉 본 논문은 HCI 분야의 주요 학회인 DIS(Designing Interactive Systems) 2024년에 발표된 논문으로, 디자이너들이 생성형 AI를 활용할 때 텍스트 기반 프롬프트와 멀티모달 프롬프트의 효과성을 비교했다. 연구진은 디자인 실무 경험이 있는 12명의 참가자를 대상으로 DesignPrompt라는 도구를 개발하여 실험을 진행했다.

👉 본 논문에서 주목할 만한 세 가지 발견이 있다. 첫째, 멀티모달 입력 방식은 디자이너들의 아이디어 탐색과 표현을 더 자유롭게 만들었다. 특히 색상, 이미지, 의미론적 레이블 등을 조합하여 입력할 수 있는 기능은 창의적 사고를 촉진했다. 둘째, "통제감"에 대한 인식은 디자이너마다 달랐다. 일부는 텍스트 기반의 단순한 입력을, 다른 이들은 멀티모달 방식의 세밀한 조정을 선호했다. 셋째, AI 결과물의 유용성 인식은 디자인 과정의 발산적/수렴적 단계에 따라 달라졌다. 발산적 단계에서는 예측 불가능한 결과도 영감으로 받아들였지만, 수렴적 단계에서는 정확한 결과를 기대했다.

👉 <인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기>의 여섯 번째 논문으로서, 본 연구는 디자인 실무에서 생성형 AI를 어떻게 더 자연스럽게 통합할 수 있는지에 대한 실마리를 제공한다. 특히 디자이너들의 직관적인 작업 방식에 맞춘 멀티모달 인터페이스의 가능성을 보여주었다는 점에서 의의가 있다. AI가 창의 작업을 대체하는 것이 아니라, 디자이너의 사고 과정과 작업 흐름에 자연스럽게 녹아들어 보조할 수 있다는 희망적인 시사점을 제공한다.

📖 미래 읽기 주제

• Peng, X., Koch, J., & Mackay, W. E. (2024). DesignPrompt: Using Multimodal Interaction for Design Exploration with Generative AI. In Proceedings of the 2024 Designing Interactive Systems Conference (DIS '24).

💬 S07. AI가 이미지를 '해석'하는 방법: 의료영상 진단에서의 해석가능한 AI와 인간-컴퓨터 상호작용

👉 본 논문은 의료 영상 분석 분야에서 인공지능의 '해석가능성(Interpretability)'을 향상시키기 위한 연구를 담고 있다. 2024년 Journal of Artificial Intelligence and Systems에 발표된 이 논문은 특히 의료 진단 정확도 향상을 위해 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 관점에서 AI의 의사결정 과정을 어떻게 해석가능하게 만들 수 있는지 탐구했다.

👉 본 논문에서 주목할 만한 세 가지 발견이 있다. 첫째, 의료 AI의 문제는 단순히 알고리즘의 성능이 아니라 인간-AI 팀의 협업 성과가 중요하다는 점이다. AI가 아무리 정확해도 의료진이 그 판단 과정을 이해하고 신뢰할 수 없다면 실제 진료 현장에서 제대로 활용될 수 없다. 둘째, AI의 투명성(Transparency)은 알고리즘 자체의 속성이 아니라 사용자와의 관계 속에서 형성되는 특성이라는 점이다. 같은 설명 방식이라도 사용자 그룹에 따라 효과가 다를 수 있다. 셋째, AI 시스템 개발 시 사용자 연구가 선행되어야 한다는 점이다. 논문은 'INTRPRT 가이드라인'을 통해 의료진의 요구사항 파악부터 지속적인 개선 메커니즘 구축까지 인간 중심의 설계 방법론을 제시했다.

👉 <인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기>의 일곱 번째 논문으로서, 본 연구는 매우 구체적인 응용 분야에서 앞선 논문들의 논의가 어떻게 실현될 수 있는지 보여준다. 특히 본 논문은 일상적 상호작용 시나리오가 의료 영상이라는 전문 분야에서 어떻게 구현되어야 하는지 구체적인 지침을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

📖 미래 읽기 주제

• Mishra, R., Satpathy, R., & Pati, B. (2024). Interpretable AI in Medical Imaging: Enhancing Diagnostic Accuracy through Human-Computer Interaction. Journal of Artificial Intelligence and Systems, 6(1), 96-111.

💬 S08. "운전자는 있지만 운전하지 않는다": AI 자율주행차의 숨은 조종사들

👉 본 논문은 HCI 분야의 주요 학회인 CHI 2023에서 발표된 논문으로, 자율주행차 안전운전원(Safety Driver)들의 실제 업무 경험을 통해 인간-AI 협업의 현실을 살펴보았다. 연구진은 26명의 안전운전원을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하여, 이들이 AI와 함께 일하면서 겪는 도전과제와 경험을 분석했다.

👉 본 논문에서 주목할 만한 세 가지 발견이 있다. 첫째, 안전운전원들은 AI 시스템과 협업하는 과정에서 자신만의 이해와 신뢰를 형성해나간다는 점이다. 이들은 실제 도로 상황에서의 시행착오를 통해 AI의 능력과 한계를 파악하고, 이를 바탕으로 개입 여부를 판단한다. 둘째, 위험 상황에서의 의사결정 특성이 실험실 연구 결과와 다르다는 점이다. 기존 연구에서는 사람들이 AI의 판단을 수용하는 경향을 보였지만, 실제 현장에서는 본능적으로 직접 제어권을 가져오는 경향이 강했다. 셋째, AI 산업의 최전선에서 일하는 노동자들의 웰빙 문제가 있다는 점이다. 이들은 AI 개발 과정에서 발생하는 위험을 실제로 감수해야 하며, 책임소재가 모호한 상황에서 일해야 하는 등 여러 어려움을 겪고 있다.

👉 <인간과 AI가 공존하는 UX의 미래 읽기>의 여덟 번째 논문으로서, 본 연구는 매우 현실적인 관점에서 인간-AI 협업의 과제를 보여준다. 앞선 논문들이 제시한 이론적 프레임워크나 기술적 방법론이 실제 현장에서 어떤 한계에 부딪히는지, 그리고 이를 극복하기 위해 어떤 노력이 필요한지를 생생하게 보여준다는 점에서 의의가 있다. 특히 AI 시대의 새로운 직업이 직면한 도전과제를 통해, 기술 발전이 인간의 삶과 노동에 미치는 영향을 깊이 있게 성찰할 수 있게 한다.

📖 미래 읽기 주제

• Chu, M., Zong, K., Shu, X., Gong, J., Lu, Z., Guo, K., ... & Zhou, G. (2023, April). Work with AI and Work for AI: Autonomous Vehicle Safety Drivers' Lived Experiences. In Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-16).

✏️ 운영 방식

🕒 일정 및 시간

• 2024년 12월 13일(금)부터 매주 금요일 오후 12시 ~ 1시(각 회당 1시간)

• 세션8 이후의 일정은 최소 시작 한 달 전에 공지됩니다.

📝 운영 방식 및 규정

• 모임 방식: Google Meet Online

• 모임 인원: 제한 없음.

• 운영 세부사항

  • 각 세션은 모두 장진규 의장이 라이브 스트리밍 형태로 자유 진행합니다.

  • 경우에 따라 특별 게스트가 출연하거나, 참여자 중 발언 혹은 생각 공유를 하는 세션이 생길 수 있습니다.

• 매 세션은 녹화(REC ●)되며, 향후 편집을 통해 VOD 형태로 서비스 됩니다.

• 읽으실 페이퍼는 각 세션별로 결제 후 제공되는 별도 링크를 통해 다운 받으실 수 있습니다.

💡 특징

• 일주일 1시간, 라디오처럼 가볍게 들어도 지식이 쌓이는 것을 컨셉으로 하는 ODP이며 참가자들이 스스로 학습하고 그 내용에 대한 장진규 의장의 인사이트를 듣는 형태로 구성됩니다.

🔥 금액

• 세션 당 3만원(VAT 포함), 매 세션 결제해 원하는 세션에만 들으실 수 있습니다.

• 원데이 칼리지는 운영상의 불확실성을 줄이고 원데이 칼리지 멤버들의 쾌적한 프로그램 경험을 제공하기 위해 CIT의 환불 정책을 따르고 있습니다.