Task
AI기반의 미래 자동차 경험
이 Task는 현재 상용중인 AI Driven Car Functionality의 사용자 경험을 분석하고 User의 Pain point를 도출하여 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위한 가설과 핵심경험을 형상화하기 위한 Task.
User Research를 통해 개선할 수 있는 기회 영역을 User Journey맵을 통해 찾아보고 여기서 찾은 인사이트로 가설을 세우고 그 내용을 Design함.
본 Case Study는 데스크탑 환경에 최적화되어 있습니다.
User Research
당신의 경험을 얘기해 주세요!
리서치 참가자들이 경험 했던 AI기반 차량 기능들에 대한 그들의 의견을 정성 분석하여 기능별 사용자 경험에서 비롯된 Pain Point를 분석함.
리서치 대상 AI기반 차량 기능들
아래는 자동차 회사들이 탑재한 AI기반의 기능들의 리스트이며 순수 AI로만 구현되는 것이 아닌, 센서 하드웨어, 통신 기술, 지도 데이터베이스 등 다양한 기술이 융합된 기능들 이다. 자동차회사들은 아래의 기능들을 AI와 함께 개발하고 있다.
어댑티브 크루즈 컨트롤 (ACC)
앞 차량과의 속도 및 거리를 유지.
차선 유지 보조 (LKA)
차량이 차선을 유지하도록 함.
자동 긴급 제동 시스템 (AEB)
충돌 위험이 감지되면 자동으로 브레이크를 작동.
교통 표지 인식 (TSR)
도로 표지판을 인식하고 운전자에게 알림.
개인 맞춤형 운전자 지원 시스템
AI가 운전자의 습관을 학습하여 맞춤형 지원을 제공.
예측 유지보수 및 서비스 일정관리
차량 데이터를 분석하여 유지보수 필요성을 예측, 서비스 일정 조정.
개인 맞춤형 음악 및 경로 제안
AI가 운전자의 선호도를 학습하여 맞춤형 음악과 경로를 제안.
실시간 교통, 날씨, 도로 폐쇄 분석
데이터를 분석하여 최적의 경로를 제공.
졸음 감지 및 경고
운전자의 졸음 상태를 감지하고 경고를 제공.
Research 정보
Research 방법 (Unmoderated Survey)
Lyssna Platform을 통해 참가자들을 리크루팅 하고 Survey질문을 제공한 뒤 취합/분석 (정성 조사).
사용 중인 기능을 선택하게 하고 선택한 기능을 대상으로만 설문하게 함.
미래 AI기반 자동차 경험에 대한 기대사항 파악.
Research 참가자 정보
총 25명 (남자 14, 여자 11)
미국 : 자율주행 자동차 구매가 가장 많은 나라 / Lyssna에서 빠른 리크루팅이 가능함.
위 AI기반 차량 기능들중 하나라도 경험해 본 유저들.
Research 결과
기능별 사용 비율
가장 많이 사용하는 AI기반 차량 기능들을 조사 / 전체 25명 유저중 사용 비율
기능별 유저들의 생각
기능별 선호도와 참가자들이 얘기하는 각 기능의 장/단점, 개선희망 내용 데이터로 이 후 각 기능에서 유저가 경험했던 Pain Point를 도출하려함.
각 기능을 사용한다고 체크 했던 각 참가자 별로 기능의 전반적인 선호도를 1~5점 척도로 표기하게 함.
점수에 대한 이유 (긍정/부정)를 표기하게함
각 기능에 대한 개선 포인트를 기입하게 함.
AI기술과 자동차 경험에 대한 기대 사항
현재 사용하고 있는 기능에 대한 유저의 생각에서 그들이 상상하는 AI기술 기반의 진일보한 자동차 경험에 대한 의견들.
“기능들, 편리하죠! 헌데 좀 더 정확하고 안정적이였으면 좋겠어요!”
참가자들은 대부분의 기능들에 대해 안전과 유용함의 이유로 기능들을 선호함.
긴급 제동, 차선인식 오류, 어댑티브 크루즈 컨트롤등 자동 기능에 대해서는 편리하지만 민감도, 정확도에 대한 개선이 필요함을 강조.
어댑티브 크루즈 컨트롤 (ACC)
평균선호도 : 4.5
타 차량과의 안전거리유지, 자동이라 편리함.
너무 느리게 작동하여 앞차가 급감속시 불안함
차간 거리 유지 후, 속도 회복이 너무 늦다. 인위적으로 속도를 올려야 함.
민감도 개선 필요.
유지 후 빠른 속도 회복 필요.
속도에 관한 개인 설정 옵션필요.
차선유지 보조 (LKA)
평균선호도 : 3.9
차선을 효율적으로 유지.
주의 분산 시 안전 유지.
차선인식 오류시 차량을 강제로 바꿈. 당황
곡선도로에서 주행 궤적을 정확히 예측하지 못하고 과도하게 개입.
인식기능이 좀더 섬세해지고 반응성있게 개선되어야함.
자동 긴급 제동 시스템 (AEB)
평균선호도 : 4.13
안전하고 유용함, 운전자에게 마음의 안정.
오작동. 이유 없이 제동됨.
급작스럽고 거칠게 작동.
운전자가 대처할 수 있음에도 급제동
민감도를 세밀하게 개선할 필요
예측 유지보수 및 서비스 일정 관리
평균선호도 : 4
적시에 추천을 제공.
자동알림 기능 유용.
차량에 더 큰 문제가 생기기 전에 상기 시켜줌.
서비스센터 일정 잡기가 어렵고 번거로움.
실시간 교통, 날씨, 도로 폐쇄 분석
평균선호도 : 4
도착시간을 더 빠르게 해줌.
유용하다
정확치 않을때가 많음.
좀더 정확한 정보를 제공할 수 있어야 함.
졸음 감지 및 경고기능
평균선호도 : 3.8
졸릴 경우 경고하여 올바르게 운전할 수 있도록 함.
때때로 졸음과 관련 없는 잘못된 경고가 발생.
개인화에 대한 적극적인 니즈
“보다 나에게 맞고 정확한 개인 맞춤형 서비스를 원해요!”
운전 경험의 확장
“전적으로 나를 위해 운전해 주었으면 좋겠어요! 예를 들어 어딘가로 이동하는 동안 업무를 처리하고 싶어요.”
좀더 스마트하고 진일보한 경험
“An AI that makes conservation”
“좀더 안전하고 믿을 수 있고 정확한 AI였으면 좋겠어요!”
미래의 자동차 경험 : 개인화, 스마트
유저들이 생각했던 미래 자동차 경험은 AI기술의 발전으로 운전 경험이 스마트하게 확장되는 것.
개인화, 좀더 가치있는 차량 내 시간 보내기 그리고 안전하고 믿을 수 있을만큼의 정확함을 기대하는 것으로 이해함.
Persona
안전과 편안함을 중시하는 40대 운전자
Nick
40세, IT 회사 팀 리더, 매일 출퇴근 차량 이용, 주말에는 도심에서 활동
Goal
• 운전 중 안전과 편리함을 동시에 추구.
• 교통 체증이나 돌발 상황에서도 효율적이고 안전한 주행.
• 차량 유지보수를 적시에 수행하여 차량의 성능을 최상으로 유지.
• 불안하지 않는 믿을 수 있는 자율주행으로 차량내에 머무는 동안 다른 일을 할 수 있음.
Pain Points
• 어댑티브 크루즈 컨트롤 (ACC)와 차선유지 보조 (LKA)의
민감도가 너무 높아 불편함을 느낄 때가 있음.
• 자동 긴급 제동 시스템 (AEB)이 이유 없이 제동을 걸어 불안함
을 유발.
• 예측 유지보수 시스템의 진단과 타이밍 추천이 일관되지 않음.
• 개인 맞춤형 음악 및 경로 제안이 100% 정확하지 않음.
• 실시간 교통, 날씨, 도로 폐쇄 분석 정보가 때때로 부정확함.
User Journey / Insights
Nick과 자동차의 경험
차와 함께 하는 Nick의 Journey를 통해 Pain Point를 개선할 수 있는 기회 영역을 식별.
Nick, 40
40세, IT 회사 팀 리더, 매일 출퇴근 차량 이용, 주말에는 도심에서 활동
STAGES
Exploration
Setup
주행 초반 단계
주행 중반 단계
주행 후반 단계
도착, 피드백 단계
STEPS
Nick은 아침 출근 준비를 마치고 집을 나선다. 차량에 탑승하여 스마트폰 앱과 차량 내 네비게이션 시스템을 통해 오늘의 도로 상황과 날씨를 확인한다. 오늘 도로 상황이 원활하다는 정보를 받아 출근길이 순조로울 것이라는 기대감을 갖는다.
Nick은 회사로 목적지를 정하고 터치스크린에서 제공하는 실시간 계산되는 최적의 경로를 따르기로 한다. ACC와 LKA가 이미 설정된 상태에서 운전을 시작하면서 오늘 운전이 편안하고 안전할 것이라는 기대를 해본다.
개인 맞춤형 음악이 재생되며, 경로 추천 시스템이 원활한 주행을 지원한다.
Nick은 완전 자율 주행 모드로 차량을 운전하길 원하며 차량은 부드럽게 출발하며, ACC가 자동으로 다른 차량과 안전 거리를 유지해 준다. 출근길 초반 교통 상황이 원활해 보이며, ACC 덕분에 안정감을 느낀다. 그러나, 앞 차량이 갑자기 속도를 줄이면서 ACC가 차량 간격을 유지하기 위해 속도를 줄였지만, 이후 앞 차량과의 거리가 많이 벌어졌는데도 속도가 여전히 느린 것을 불편해한다.
Nick은 교통 체증 없이 도로를 달리며 편리함을 느끼지만, 갑자기 원하지 않았는데 차가 차선을 바꾸어 불안감을 느낀다. Nick은 기계 이상일 것 같다고 생각한다.
도로 상황이 복잡해지며, 차량이 밀리기 시작한다. Nick은 AEB가 자동으로 작동하여 예상치 못한 돌발 상황에서도 안전하게 운전할 수 있도록 도움을 받지만, 때때로 이유 없이 급제동이 걸려 긴장감을 느낀다.
Nick은 목적지에 도착하여 오늘의 주행이 전반적으로 안전하고 편리했다는 만족감을 느낀다. 그러나 ACC와 LKA의 민감도 조절이 필요하다고 생각하며, 경로 제안 기능의 정확성 개선이 필요함을 느낀다. 차량 시스템이 차량 상태를 점검한 결과, 몇몇 부품의 상태가 좋지 않아 서비스 센터 방문을 권장받는다. 하지만 서비스센터를 예약하려 하니 원하는 날짜에 예약이 꽉 차 있어 일주일 뒤에나 점검을 받을 수 있다는 소식을 듣고 불만을 느낀다.
opportunity
• 실시간으로 도로 상황과 날씨 정보를 제공하여 불확실성을 줄임.
•앱과 차량 시스템 간의 원활한 정보 연동을 통해 사용자의 신뢰도 향상.
• 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 쉽게 기능을 설정할 수 있도록 함.
• 경로 설정 시 개인 맞춤형 경로 추천 기능을 강화하여 효율적인 주행을 지원.
•주행 초기의 안정감을 유지하기 위해 시스템의 신뢰성을 높임.
•ACC로 앞차와의 간격이 줄고 다시 늘어났을때 차량의 속도를 쉽고 빠르게 조정할 수있도록 해줌.
•LKA의 민감도를 조절하여 불필요한 차선 변경을 줄임.
•음악과 경로 추천의 정확성을 높여 사용자 경험을 극대화.
•AEB의 이유 없는 급제동 문제를 해결하여 사용자의 불안감을 완화시킨다.
•사용자가 느낀 불편함을 피드백할 수 있는 채널을 제공하여 기능 개선에 반영.
•서비스센터의 예약 시스템을 개선하여 긴급한 점검이 필요한 고객에게 빠른 서비스를 제공할 수 있도록 함.
EMOTIONS
😶
Not Satisfied
☺
Relieved
😐
Tensed
TOUCHPOINTS
Smart Phone App
차량 내 터치스크린
차량 내 네비게이션 시스템, ACC 및 LKA 설정 인터페이스
주행 중 ACC, 실시간 교통 정보 시스템
개인 맞춤형 음악 및 경로 제안 시스템,
LKA
AEB, ACC, LKA
차량 상태 점검 시스템, 예측 유지보수 및 서비스 일정 관리 시스템
운전 중 안전과 편리함을 동시에 추구
교통 체증이나 돌발 상황에서도 효율적이고 안전한 주행
차량 유지보수를 적시에 수행하여 차량의 성능을 최상으로 유지
불안하지 않는 믿을 수 있는 자율주행으로 차량내에 머무는 동안 다른 일을 할 수 있음.
😊
Relieved
🤓
Focused
😡
Frustrated
🙂
Satisfied
🤔
Curious
🤔
Considerate
Journey Map
User Insight 2
안정감과 신뢰
사용자는 예측 가능하고 안정적인 자율 주행으로 AI에 의한 자율주행 시 두려움 없이 안정감과 신뢰감을 느낄 수 있는 경험을 원한다.
User Insight 3
스마트 유지보수
사용자는 별도의 노력없이 자연스럽게 유지보수가 필요한 내용을 알게 되고, 간편하게 예약을 관리할 수 있는 편리함을 원한다.
이를 통해 차량 관리의 번거로움을 줄이기를 기대한다.
User Insight 1
개인화
사용자는 자신의 주행 패턴과 차량 내 개인 행동 패턴이 자동으로 반영되는 고도화된 개인화된 주행 경험을 원한다.
이는 더 높은 편안함과 효율성을 통해 스트레스를 줄이고, 운전 경험을 향상시키기 때문이다.
Hypothesis 1
예측 불가능한 상황에 대한 친절한 설명이 신뢰와 안정감을 제공한다
사용자가 자율 주행 기능으로 예측 불가능한 급제동이나 급차선 변경이 발생했을 때, 시스템이 그 이유를 납득이 되게 설명한다면, 사용자는 그 상황들을 상세하게 이해하게 됨으로 이 상황이 위험하지 않다는 것을 인식하게 되고 시스템을 신뢰하며 안정감을 느낄 것이다.
ℹ️ 급제동과 급차선변경과 관련된 센서들의 민감도는 자동차 제조사에서 지속적으로 개선을 하고 있다. 위 가설의 시각화는 급제동과 급차선변경과 같은 상황에서 유저로 하여금 불안감을 최소화하는 사용자 경험에 그 자체에 중점을 두었다.
Hypothesis 2
↓
Hypothesis 2
영상 속 부가 아이디어
영상은 위에서 도출한 유저 인사이트 관련 내용 이외에도 차 속에 있는 시간이 더욱 가치 있어지기 위한 여러가지 아이디어도 포함했다.
Voice Command Control
미래, 지금 보다 대중화 될 자율 주행.
→ 운전 처럼, 차 기능 제어도 핸즈 프리.
AI 자연어 처리 능력이 지속적으로 진화될거라 기대.
개인화
AI가 더욱 진화된다는 가정하에 운전자의 주행패턴을 학습하고 그에 맞는 루틴제안
3rd Pary앱 - 현재도 폰과 차 사이에 앱이 연동되지만 AI발전에 따라 더 가치있고 유용한 사용 Scene이 만들어질거라 기대
Hypothesis 2
고도화된 개인화 경험은 주행의 편안함과 효율성을 증대시킨다
사용자가 자신의 주행 패턴과 차량 내 개인 행동 패턴이 자동으로 반영되는 고도화된 개인화된 주행 경험을 제공받으면, 더 높은 편안함과 효율성을 통해 스트레스를 줄이고 운전 경험을 향상시킬 수 있을 것이다.
Hypothesis 3
간편한 유지보수 알림과 예약 관리
사용자가 별도의 노력 없이 자연스럽게 유지보수가 필요한 내용을 알게 되고, 간편하게 예약을 관리할 수 있는 시스템을 제공받으면, 차량 관리의 번거로움을 줄이고 더 높은 편리함을 경험할 수 있을 것이다.
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과제 후기
“가설 검증의 아쉬움”
시각화한 가설이 얼마나 유저에게 Value가 있을 지 시간을 더 쪼개어 적절한 방식으로 검증할 수 있었다면 유익했을텐데 이 부분이 조금 아쉽습니다.
“유저 리서치 방식의 회고”
빠른 리크루팅과 결과 및 예산의 제약으로 서베이 형식으로 사용자 조사를 진행했지만, 인뎁스 인터뷰 방식으로 진행했다면 조금 더 깊이 있는 사용자 인사이트를 얻을 수 있었을거라 가정합니다.
“AI와 자동차 경험에 대한 유익한 스터디”
다양한 자동차 기능과 관련 기사를 찾아보면서 짧은 시간 많은 정보를 습득할 수 있었습니다.
특히 많은 자동차의 기능들이 AI와 함께 진화되고 있는 과정을 알 수 있었고 여러 자동차 회사와 자율 주행 기술 기반 스타트업들이 다양한 기술과 정확도에 많은 시간을 투자하고 있다는 것을 알게 되었습니다. 상대적으로 AI 기반 기술 자동차의 UX 자료는 많이 검색이 안되는 것을 보아 사용자 경험에 대한 연구는 상대적으로 부족하다는 점을짐작해 볼 수 있었습니다.
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