퍼소나 제작에서 Human Made 제작 방식과 LLM Made 제작 방식 비교
Comparing Human Made and LLM Made Methods in Persona Creation
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초록
본 연구는 UX 프로세스 중 퍼소나 제작 과정에 초점을 맞춰 대규모 언어 모델(LLM)의 활용 가능성을 탐색하였다. 사람이 제작한 방식(Human Made, HM)과 LLM을 활용하여 제작한 방식(LLM Made, LM)의 퍼소나 결과물을 비교하여 새로운 퍼소나 제작 프로세스를 제시하고자 하였다. 연 구 방법으로는 이론적 고찰, 퍼소나 제작 워크숍, 고객 여정 지도(CJM) 제 작을 통한 퍼소나의 유용성 확인, 그리고 FGI 및 사후평가를 통한 각 방식 의 장단점과 효과성을 평가하였다. 연구 결과, LLM을 활용한 제작 방식은 효율성 측면에서 큰 장점을 보였으 나, 구체성, 공감성과 신뢰성, 맥락적 이해 등 다양한 측면에서는 사람이 직 접 제작하는 방식이 더 효과적이었다. 결론적으로, LLM의 데이터 처리 능력과 인간의 분석적 사고와 이해 능력 을결합하여보다효율적이고높은품질의퍼소나를제작할수있을것으로 판단된다. 본 연구는 UX 프로세스에서 AI와 인간의 협력이 가져올 수 있 는 시너지의 가능성을 제시하는 기초 연구로서 의의가 있다. 본 연구의 한계점으로는 데이터의 한정성, 평가의 객관성, 융합적 사용 방 식 미반영이 있다. 후속 연구에서는 HM과 LM 방식을 결합한 퍼소나를 제작하여, 기존 방식과 비교 평가하여 효과성을 입증하고자 한다.
Abstract
This study explores the potential of incorporating large language models (LLM) in persona creation and suggests a new process for persona creation, focusing on behavioral variable extraction. The study compared human-made and LLM-assisted methods through theoretical analysis, experiments, customer journey mapping, and evaluations. Results showed that LLM excelled in efficiency, while human-made personas were superior in empathy and contextual understanding. Both methods required iterative refinement. The study concludes that combining LLM data processing capabilities with human creativity could produce more efficient, high-quality personas. Ultimately, this study suggests the potential synergy between AI and humans in UX design processes and serves as a foundation for future AI applications in various design fields.
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