(AX방법론) 더 알아보기

AX방법론의 ‘더 알아보기’에 소개된 참고 사이트와 출처 목록

Hugging Face
오픈소스 모델과 데이터셋 중심의 대표적인 AI 실무 플랫폼
https://huggingface.co

Papers with Code
최신 AI 논문과 함께 성능 벤치마크, 코드 링크를 제공
https://paperswithcode.com

Arxiv Sanity Lite
AI 연구자들이 자주 사용하는 arXiv 논문 필터링/검색 서비스
https://arxiv-sanity-lite.com

OpenAI Cookbook
GPT, Codex, Embedding 활용법과 실전 코드 예제를 제공
https://github.com/openai/openai-cookbook

LangChain
에이전트, RAG, 툴 호출 등을 위한 LLM 기반 파이프라인 프레임워크
https://www.langchain.com

LlamaIndex
문서 기반 LLM 응답 시스템을 구성하는 핵심 도구
https://www.llamaindex.ai

Weights & Biases
모델 학습 추적, 실험 비교, MLOps 실무 구성에 특화된 플랫폼
https://wandb.ai

LangSmith
LLM 응답 품질과 프롬프트 추적에 최적화된 모니터링 도구
https://smith.langchain.com

MLflow
머신러닝 생명주기 관리와 모델 실험 추적을 위한 통합 플랫폼
https://mlflow.org

PyTorch
Facebook이 개발한 대표적인 딥러닝 프레임워크
https://pytorch.org

TensorFlow
Google이 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크
https://www.tensorflow.org

GitHub Copilot
코딩 자동화를 지원하는 AI 기반 코드 제안 도구
https://github.com/features/copilot

Fast.ai
모두를 위한 딥러닝을 지향하며 실습 중심으로 구성된 AI 학습 과정
https://www.fast.ai

Stanford CS224n
자연어처리 대표 강의와 실습 자료
https://web.stanford.edu/class/cs224n/

AI Hub
국내 공공 AI 데이터셋과 튜토리얼 제공 사이트
https://www.aihub.or.kr

Google AI Blog
Google의 최신 AI 연구와 적용 사례를 소개
https://ai.googleblog.com

AWS Machine Learning Blog
AI/ML 인프라, 운영 자동화, 모델 배포에 관한 실전 예제 다수
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/

Microsoft Semantic Kernel
Microsoft의 LLM 기반 워크플로우 프레임워크
https://github.com/microsoft/semantic-kernel

AI Alignment Forum
AI 의사결정, 안전성, 윤리 문제를 다루는 고급 포럼
https://www.alignmentforum.org

Distill
딥러닝 개념을 시각적으로 설명하는 인터랙티브 저널
https://distill.pub

Pinecone
벡터 DB 기반 검색 시스템과 RAG 구조를 쉽게 테스트할 수 있는 벡터 데이터베이스 플랫폼
https://www.pinecone.io

Apache Airflow
데이터 및 모델 흐름을 DAG 방식으로 자동화하는 워크플로우 프레임워크
https://airflow.apache.org

Prefect
Python 기반 데이터 자동화 워크플로우 엔진으로, 태스크 종속성과 실패 복구에 강점
https://www.prefect.io

Haystack
문서 검색, RAG 응답 생성에 특화된 LLM 파이프라인 프레임워크
https://haystack.deepset.ai

OpenAI Agents SDK
OpenAI 모델과 MCP 연결을 통해 멀티 에이전트 시스템을 간편하게 구성할 수 있는 프레임워크
https://openai.com/index/new-tools-for-building-agents/

LangGraph
LangChain 생태계 내에서 에이전트 간 그래프 기반 워크플로우를 구성하는 도구
https://docs.langchain.com/langgraph/

Semantic Kernel
프롬프트와 함수 호출을 결합한 통합 워크플로우 구성 도구
https://github.com/microsoft/semantic-kernel

Redis
AI 캐싱 처리 및 데이터 공유에 널리 사용되는 고성능 인메모리 데이터베이스
https://redis.io

Resilience4j
장애 대응과 회복을 위한 서킷브레이커, 재시도, 속도 제한 라이브러리
https://resilience4j.readme.io

Pingdom
API와 시스템 가용성을 실시간으로 모니터링하는 성능 점검 도구
https://www.pingdom.com

Label Studio
다양한 형식의 데이터에 대해 수동 라벨링과 검토 기능을 제공하는 오픈소스 플랫폼
https://labelstud.io

LG AI Research
초거대 AI ‘EXAONE’ 중심으로 연구 논문, 데모, 비즈니스 적용 사례 소개
https://www.lgresearch.ai/ourwork/research

Databricks (MosaicML)
MPT 시리즈와 학습 최적화를 포함하는 통합 AI 플랫폼
https://www.databricks.com/blog/category/generative-ai/mosaic-research

Replicate
이미지, 텍스트 생성 등 다양한 AI 모델을 간단한 API로 실행할 수 있는 플랫폼
https://replicate.com

Modal
서버리스 환경에서 머신러닝 워크로드를 간편하게 실행할 수 있는 MLOps 플랫폼
https://modal.com

BentoML
모델 서빙과 배포를 위한 고성능 MLOps 프레임워크
https://www.bentoml.com

ClearML
태스크 관리, 실험 추적, 모델 배포를 통합 지원하는 오픈소스 플랫폼
https://clear.ml

Clova
NAVER Clova의 생성형 AI와 API 기반 자동화 서비스 개발을 지원하는 플랫폼
https://clova.ai/ai-research

Samsung Research AI
삼성의 AI 기술 개발 현황, 논문, 글로벌 연구소 정보 제공
https://research.samsung.com/artificial-intelligence

Ray
대규모 분산 AI 작업을 위한 Python 기반 실행 프레임워크
https://www.ray.io/

Kaggle
데이터셋, 코드, 커뮤니티가 결합된 대표적인 실습 중심 AI 학습 플랫폼
https://www.kaggle.com

Streamlit
데이터 애플리케이션을 빠르게 구성할 수 있는 Python 기반 프레임워크
https://streamlit.io

DeepEval
LLM 기반 응답의 품질을 자동으로 평가할 수 있는 오픈소스 도구
https://www.deepeval.com

Scale AI
고정밀 데이터 라벨링과 모델 평가를 위한 API 기반 도구
https://scale.com

Zeno
모델의 편향성, 성능 불균형, 실패 케이스를 분석하는 평가 시각화 도구
https://zenoml.com

Upstage
OCR 서비스, KoLLIE, Eval 프레임워크, 논문·코드 공개 활발
https://www.upstage.ai/blog

웹사이트의 불편한 진실 에필로그

(source) 웹사이트 평가의 불편한 진실

마치면서

지금까지 평가 항목에 관한 이슈와 문제점을 살펴보았다. 실제로는 언급할 가치가 없는 평가 항목도 많았다. 웹사이트에 대해서 객관적으로 평가할 수 있는 부분은 10%가 될까 말까 할 거다. 그런데 억지로 웹사이트 전체를 평가하다 보니 오류와 부실투성이 웹사이트 평가가 돼 버렸다.

앞에서 살펴본 이슈와 문제점을 종합해 보면 크게 네 가지로 정리할 수 있다. 만드는 사람의 의도를 파악하지 않고 겉만 보고 평가하는 것, 사람마다 다르게 판단할 수 있는 주관적 요소를 함부로 평가하는 것, 특정 웹사이트에 대해서만 적용될 수 있는 평가 항목을 모든 웹사이트에 적용하여 평가하는 것, 웹사이트 구성 요소 사이의 복합적인 상호 관계를 고려하지 않고 단편적으로 평가하는 것이다.

객관적으로 평가할 수 있는 대상 위주로 평가 범위를 제한하고, 숨은 의도와 다양한 요인을 고려하여 꼼꼼하고 성의 있게 평가한다면 웹사이트 평가의 질은 크게 나아질 수 있다. 그렇다고 해도 순위나 등급을 매기는 웹사이트 평가는 있을 수 없다. 사람이 저마다 다른 것처럼 웹사이트도 저마다 다르고, 같은 기준으로 사람을 평가할 수 없듯이 웹사이트도 평가할 수 없기 때문이다.

순위나 등급을 매기는 웹사이트 평가는 돈 되는 비즈니스다. 이것이 ‘웹사이트 평가의 불편한 진실’이다. 자본주의 사회라도 돈으로 살 수 없는 순수 영역이 엄연히 존재한다. 그중 하나가 바로 ‘상’이다. 돈으로 사고파는 상이 마치 공정하고 투명한 절차에 따라 주고받는 것처럼 포장하는 것은 일종의 사기다. 이 책에서 평가 항목이 얼마나 말도 안 되는지 반론을 제기했으므로 다음 차례는 공공이든 민간이든 간에 웹사이트 평가가 공정하고 투명한 절차에 따라 진행되는지를 따졌으면 한다. 그리고 그다음에는 웹사이트 평가 주체의 회계장부를 들여다봤으면 한다.

시험이 어려워 지면 참고서가 많이 팔린다. 웹사이트 평가도 마찬가지다. 그래서인지 말도 안 되는 평가 항목이 해마다 늘어나더니, 이제는 “현실 세계를 그대로 반영해야 한다”, “화면 요소를 몇 %로 제한해야 한다”식의 황당한 평가 항목까지 등장하게 되었다. 이런 평가 항목으로 어떻게 평가했는지 정말 궁금하다. 그래서 웹사이트 평가 결과는 낱낱이 공개해야 하며, 이의 제기에 성실하게 답변해야 한다. 평가 결과를 있는 그대로 공개하지 않는 것은 구린 구석이 있다고 볼 수밖에 없으며, 이의 제기에 대해서 당당하게 응하지 않는다면 웹사이트 평가의 저의를 의심할 수밖에 없다.

같은 기준으로 서로 다른 웹사이트를 평가할 수 없다는 사실은 평가자도 알고 있다. 그럼에도 웹사이트 평가에 참여하는 것은 그럴 만한 이유가 있을 거라고 본다. 사회적 책임이나 전문직 명예라는 명분이 가장 큰 이유일 테지만, 자의반 타의 반 비즈니스라는 이유도 한몫을 하고 있다. 전문 분야는 좁아서 평가자와 피평가자의 관계도 그만큼 가까울 수 있다. 피평가자가 평가자를 알고 있다면 계획적으로 비즈니스 관계를 만들어서 좋은 평가를 받으려는 편법이 판칠 수 있다. 그래서 피평가자는 평가자를 알 수 없어야 하지만, 실제로는 이름, 사진, 소속까지 자랑스럽게 공개하고 있다.

수많은 사람이 이용하는 웹사이트를 만든다는 것은 절대 쉬운 일이 아니다. 그저 노력만으로 그저 감각만으로 좋은 웹사이트를 만들 수 없다. 인문과 기술 영역을 넘나들며 폭넓고 깊이 있는 지식과 경험이 뒷받침되어야 한다. 그런 다음 더 나은 웹사이트를 만들기 위한 노력과 진심을 담아야 한다. 이렇게 만든 만든 웹사이트는 이 세상 누구도 함부로 평가할 수 없을 것이다.

물론 세상일이 지식과 경험, 노력과 진심만으로 돌아가는 것은 아니다. 수상 조건을 공공연하게 제안요청서에서 강요하는 환경에서는 돈을 주고 상을 받는 관습과 관행은 사라지지 않는다. 적어도 상업적인 웹사이트 평가에서 받은 수상 경력을 인정하지 않아야 한다. 오히려 쓸데없이 시간과 비용을 낭비했다고 질책해야 한다. 지금까지 주고받은 상. 다 의미 없는 것이다. 뭔가 과시하고 싶다면 그대로 두고, 그렇지 않다면 쓰레기통에 버려도 된다.

돈이면 다 되는 세상에 살고 있다 보니, 이 책을 읽고 나서도 “뭐 그럴 수도 있는 것 아닌가”라는 반응도 있을 것 같다. 이미 비상식의 시대에 살고 있어서 그깟 객관성이 어떻고 일관성이 어떻고 하는 얘기는 이슈조차 되지 않을 수 있다. 그래도 잘못된 것은 잘못되었다고 말하고 싶었다.

이 책의 내용에 대해서 웹사이트 평가에 종사하거나 참여하는 사람이 어떤 생각을 할지 궁금하다. 아마 이런저런 변명·해명과 함께 필자의 의견과 주장에 대해서 오류를 지적하고 반론을 내고 싶을 것이다. 만약 필자가 어떤 지적도 반론도 받아들이지 않는다면 어떤 심정일까? 억울하고 답답할 것이다. 이런 심정을 피평가자가 갖고 있다는 사실을 알아 두었으면 좋겠다.

인터뷰를 하면서 건전한 웹사이트 평가(‘모바일앱 어워드’)도 있다는 것을 알았다. 지금은 소정의 등록심사비가 있지만, 처음에는 어떤 비용도 없이 출품하고 수상자에게는 오히려 상금을 줬다고 한다. 물론 이 평가 역시 서열과 등급, 획일성과 객관성 이슈에서 벗어날 수 없다는 문제를 안고 있지만, 상업성을 스스로 조절했다는 점에서 칭찬하고 싶다.

누구나 부족하다고 생각한다. 완벽한 사람이 얼마나 있겠는가? 부족하면 채우면 된다고 생각한다. 스스로 지난날을 돌이켜 보면 너무 부족한 능력 탓에 쥐구멍에 숨고 싶을 정도로 부끄러웠던 적이 한두 번이 아니다. 부끄러움을 알면 달라지고 나아지지 않겠는가? 웹사이트 평가도 달라지고 나아지기를 바란다.

웹 표준 (Web Standards)

(source) 웹의 기본 Basics of the Web

웹 표준(Web Standards)은“ 월드 와이드 웹 컨소시엄(W3C)1에서 제시한 표준기술을 지키자”는 기술 가이드(technical guidance)이자 실천 캠페인(practical campaign)이다. 웹의 창시자인 팀 버너스리(Tim Berners-Lee)가 꿈꾸던 웹은 사람들이 함께 일하고 즐기고 교류하기 위해 정보를 서로 나누는 모든 사람의 공간(common space)이었다. 웹은 누구도 상상하지 못할 정도로 폭발적으로 성장해 왔다. 이러한 성장은 정부나 기관이 주도한 것이 아니라 오로지 필요에 의해 이루어졌기 때문에 자유롭고 개방적이다. 그래서 웹은 더 빨리 확산될 수 있었고 더 다양하게 응용할 수 있었다. 한편으로는 그늘도 있었다. 웹이 상용적으로 발전하면서 웹을 이용하기 위한 필수 도구인 브라우저도 상용적으로 발전하게 되었다.

표준기술에 충실한 브라우저보다는 기업 표준에 충실한 브라우저가 시장 논리에 따라 시장을 지배하면서 크고 작은 문제들이 생겨나기 시작하였다. 기업 표준에 충실했던 브라우저는 표준기술에 따라 만든 HTML 문서를 올바르게 처리하지 못했기 때문에 하나의 HTML 문서가 브라우저마다 서로 다르게 처리되는 문제가 발생하였다. 이런 문제 탓에 개발자들은 여러 버전의 HTML 문서를 만들어 브라우저 차이를 극복하거나 표준기술과 상관없이 시장 점유율이 높은 브라우저만을 위한 HTML 문서를 만들기 시작했다.

전자는 비효율적 개발이었고 후자는 비표준적 개발이었다. 대부분의 개발은 후자를 따랐다. 이러한 상황이 널리 퍼지면서 웹이 지니고 있는 보편적 가치가 점점 퇴색되었고 보편적 가치를 지녀야 할 웹이 오히려 특정 기기, 특정 운영체제, 특정 브라우저에 종속되는 문제가 생기게 되었다. 이런 문제를 극복하고자 웹 표준이 등장하였다. 웹 표준은 말 그대로 “웹을 위한 표준” , 즉“ 월드 와이드 웹에서 제시한 표준기술”을 지키는 것이다. 이표준기술은 웹을 효율/효과적으로 만들고 이용할 수 있도록 콘텐츠의 구조/표현/동작을 위한 기술로 구분되어 있다(아래 표 참조). 표준기술은 보편적 가치를 추구하는 열린 표준(Open Standard)이므로 브라우저 벤더(Web browser vendor)1,웹 개발자(Web developer), 저작자(Web author, content provider), 기관 및 기업 등 웹에 참여하는 모든 구성원이 지켜야 하는 표준이다.

모든 구성원이 표준기술을 따른다면 웹은 기기, 운영체제, 브라우저에 얽매이지 않고 표준화된 콘텐츠를 자유롭게 만들고 이용할 수 있는 환경이 될 수 있다. 이렇게 되면 팀 버너스리가 바라던“ 모든 사람의 정보 공간”(Common Information Space)이 실현될 수 있으며, 이것이 웹 표준을 추구해야 할 이유다.

웹 표준

경험(Experience)

Source. UX Design

경험은 일상에서 자주 사용하는 말이지만, 막상 무슨 의미일까 생각해보면 참으로 모호하고 어렵다는 생각이 든다. 실제로 경험은 추상적이고 철학적인 개념이다. 경험의 사전적 의미는‘실제로 보고 듣고겪는 일’ 또는‘인간이 감각이나 내성을 통해서 얻는 것 및 그것을 획득하는 과정’이다. 전자의 의미에서 경험은

  • 대상과의 직접적인 접촉을 필요로 하며,
  • 허구가 아닌 사실에 의거하여 형성된다는 점을 알 수 있다.

후자의 의미에서 경험은

  • 지각과 인지 과정(perception & cognition)을 통해 얻어지는 결과적 측면을포함하며,
  • 경험을 형성하는 과정 그 자체도 의미가 있다는 사실을 알 수 있다.

‘경험은 대상과의 직접적인 접촉을 필요로 한다’라는 점에서 경험은 저절로 또는 스스로 생기는 것이 아니라 대상이 있어야만 생긴다는 것을 알 수 있다. 그런데 대상의 존재만으로 경험이 생기는 것은 아니다. 대상과 사람이 직접 맞닿지 않으면 경험은 생기지 않는다. 맞닿기 위해서 사람이 대상에 대해 관심을 갖거나 또는 대상을 필요로 해야 하며, 대상은 사람의 관심을 끌 수 있는 자극 요소와 필요에 부응할 수 있는 내용 요소를 갖고 있어야 한다. 대상이 갖고 있는 자극과 내용요소에 끌려 사람은 대상과의 관계를 맺는다. 이 관계는 직접적이다. 그래서 직접 보지 않고, 직접 느끼지 않고, 직접 겪지 않는다면 경험은 생기지 않는다.

‘경험은 허구가 아닌 사실에 의거하여 형성된다’는 점에서 다른 사람의 경험이 자신의 경험이 될 수 없다는 것을 알 수 있다. 경험은 대체될 수 없고 본인이 아니면 알 수 없는 아주 개인적인 영역이다. 만약 사실이 아닌 것에 의해 경험이 형성되고, 다른 사람의 경험이 내 경험이 된다면 우리가 사는 세상은 아주 혼란스러워질 것이다. 경험이 사실에 의해 형성되지만, 그렇다고 사실이 곧 경험이 되는 것은 아닐 것이다. 어떤 사실은 고유의 배경을 가진 개인의 지각과 인지 과정을 거쳐 유일무이한 경험(unique experience)으로 발전하게 된다. 사실은 객관적인 것이고 경험은 주관적인 것이다. 사실과 경험 사이에 사람이 매개되어 있다. 이것은 경험 형성에 영향을 주는 가장 중요한 요인이 바로 사람이라는 점을 일러준다.

‘경험은 지각과 인지 과정을 통해 얻어지는 결과적 측면을 포함한다’는 점에서 경험은 스스로 받아들이거나 깨닫지 않으면 얻을 수 없다는 사실을 알 수 있다. 제 아무리 자극이 강하더라도 이를 수용하지않으면 그만이다. 대상을 통해 어떤 결과를 얻으려는 능동적인 태도가 있어야만 자극을 받아들이고 이를 처리하는 과정이 발생한다. 그리고 이러한 부분적 과정이 전체적으로 구성되어야만 하나의 경험을 형성한다. 숲길을 거니는 것, 음식을 먹는 것, 친구와 대화하는 것, 라디오를 듣는 것. 이런 일들은 반드시 의지, 시간, 노력을 필요로 하며, 사람에게 느낌, 지식, 기억을 남긴다. 이처럼 대상과 사람이 서로 관계를 맺게 되면 남다른 일(personal event)이 발생하며, 그 일로 인한 결과, 즉 경험이 형성된다.

‘경험은 경험을 형성하는 과정 그 자체도 의미가 있다’는 점에서 경험은 결과뿐만 아니라 과정도 중요하다는 사실을 알 수 있다. 전통적인 제품은 결과 지향적이지만 인터랙티브 제품은 과정 지향적이다. 그래서 인적 서비스에 비유되기도 한다. 제 아무리 맛있는 음식을 내더라도 서비스가 불친절하면 그 식당에 대한 경험은 부정적이다. 이런 법칙은 인터랙티브 제품에 그대로 적용된다. 즉, 결과가 긍정적이더라도 과정이 부정적이면 전체적인 만족도는 부정적으로 나타난다.
그 만큼 결과를 내기 위한 과정이 중요하므로 인터랙티브 제품에 대한 만족도는 과정 지향적으로 바뀌어야 한다.

사용자 경험(User Experience)

Source. UX Design

경험은 저절로 생기는 것이 아니라 어떤 대상과의 상호작용에 의해 생기며, 이 대상의 범위는 넓고 다양하다. 우리의 일상은 수 많은 대상과 맞닿아 있다. 만나는 여러 사람들, 현재 살고 있는 지역 사회와 집, 여러 가지 기계와 그것을 사용하기 위한 방법, 수 많은 인적·물적 서비스, 회사에서 일하는 방법 및 절차, 컴퓨터나 휴대폰에서 읽는 콘텐츠 등 우리 일상은 경험의 연속이다. 이 중 제품과 의 상호작용을 통해 얻게 된 경험을‘사용자 경험’이라고 부른다. 따라서 사용자 경험은 제품을 사용하면서 내재화되는 모든 것을 의미하며, 여기에는 경험을 비롯하여 느낌, 기억, 만족감 등도 포함된다.

사용자 경험에 대한 기준은 절대적이고 일반적인 것이 아니라 상대적이며 개인적인 것이다. 즉, 단순히‘좋은 것’이 아니라‘어느 개인에게 특별히 더 좋은 것’. 이 점이 중요하다. 다른 사람에게 좋은 경험을 주는 제품이 내게도 좋은 경험을 주는 것은 아니며, 좋은 경험에 대한 판단은 제품이 아니라 사용자가 내리는 것이다. 제 아무리 좋은 제품이더라도 사용자가 아니라면 아닌 것이다. 그만큼 경험은 개인적인 영역이다. 사물이나 환경은 보편적이지만, 이와 상호작용하는 사람은 제각각 다른 신념, 가치관, 지식 수준을 갖고 있다. 이러한 개인적 배경으로 인해 같은 제품을 사용하더라도 경험은 사람마다 다르게 형성된다. 여기에서 사용자 경험은 고유하고 독자적이며, 똑 같은 사용자 경험은 어디에도 존재하지 않는다는 사실을 알 수 있다. 사용자 경험을 다루고자 한다면 사용자의 개인적인 영역으로 들어가야 한다. 개개인의 요구, 필요 그리고 사고 및 행동 양식을 알지 못하면 좋은 사용자 경험을 제공할 수 없다.

‘좋은 사용자 경험’(good user experience)은 긍정적이고(positive), 풍부하며(rich), 의미 있어야 한다(meaningful). 어렵고 힘든 것은 피하려는 것이 본능이다. 이것을 받아들이게 하려면 상호작용이 올바른 방향으로 진행되거나 즐거운 과정이 될 수 있도록 긍정적인 경험(positive experience)을 제공해야 한다. 이를 위해서는 사용자 과업에 최적화된 제품이 필요하다. 주고 받는 것이 없으면 경험이 생길 수 없다. 상호작용이 원활하게 이루어질 수 있도록 풍부한 경험(rich experience)을 제공할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 선택의 폭이 넓고 능동적인 참여를 이끌 수 있는 제품이 필요하다. 요구와 상관 없는 결과는 소용없다. 의미 있는 경험meaningful experience)을 제공할 수 있도록 사용자 가치에 초점을 두어야 한다. 이를 위해서는 사용자의 요구와 필요를 충분히 반영해야 한다.

사용자 경험 디자인 (User Experience Design)

Source. UX Design

살펴본 바와 같이, 경험은 다양한 대상으로부터 얻게 되며, 보다 나은 경험을 얻도록 경험 요소를 계획하고 구성하는 일련의 활동을‘경험 디자인’(experience design)이라고 한다. 이 중 제품과 관련된 활동을‘사용자 경험 디자인’(user experience design)이라고 부른다. 따라서 사용자 경험 디자인은 경험 디자인의 하위 개념으로써 사용자가 제품을 통해 좋은 경험(good experience)을 얻도록 디자인 요소를 계획하고 구성하는 일련의 활동 또는 방법이라고 볼 수 있다. 여기에서 ‘제품’(product)은‘사용’(use)의 개념을 갖고 있는 소프트웨어, 웹 사이트, 기계, 시스템, 컴퓨터 등을 포함한 인터랙티브 제품(interactive product)을 의미한다.

인터랙티브 제품은 과정 지향적이어야 한다. 이것은 디자인 영역에서 해결할 수 있다. 비즈니스 차원에서 무엇what을 제공할 것인지를 결정한다면, 디자인 차원에서는 어떻게how 제공할 것인지를 결정한다. 같은 내용이더라도 좋은 디자인에 의해 전달되면 더 나은 효과를 기대할 수 있다. 사실 사용자와 제품 사이의 상호작용은 대부분 셀프서비스에 의해 진행된다. 셀프서비스는 사용자의 노력과 시간을 필요로 한다. 상호작용의 과정이 즐거우면 셀프서비스는 즐거운 경험이라고 생각하지만, 그 반대라면 셀프서비스는 일방적인 희생일 뿐이다. 그 만큼 경험에 있어 과정이 중요하다. 이러한 과정을 주먹구구식으로
디자인한다면 결코 좋은 제품을 만들 수 없다. 이것이 바로 사용자 경험 디자인을 필요로 하는 이유다.

사용자 경험 디자인은 단순히 제품의 품질 수준을 평가하기 위한 척도가 아니라 좋은 제품을 만들기 위한 방법이자 활동이다. 여기에는 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 철학, 이론, 절차, 지침 그리고 지혜를 담고 있다. 그래서 사용자 경험 디자인에 의해 만들어진 제품은 뭐가 달라도 다르다. 문제는 실행이다. 사용자 경험 디자인은 기존의 디자인 방법론보다 더 넓은 영역을 커버해야 하고 더 깊은 지점까지 파악해야 하는 어려움이 있다. 특히, 사용자가 제품을 통해 얻는 경험은 총체적이기 때문에 제품의 전반적인품질 수준을 높이려는 노력이 필요하다. 이를 위해서는 다양한 분야의 이론적·실무적 배경이 필요하다(interdisciplinary & multidisciplinary). 우선 사람에 대한 깊은 이해가 필요하지만, 그 밖에도 사람과 맞닿아 있는 대상도 이해해야 한다. 거의 모든 분야를 섭렵해야 하며, 동원되는 기법도 매우 다양하다. 그래서 사용자 경험 디자인은 혼자 수행하기 어려운 분야이며, 다양한 배경을 가진 사람들이 서로 어우러져야만 좋은 결과를 얻을 수 있다. 관건은 균형과 통합이다. 우선 균형을 맞추는 것이 중요하다. 사용자 경험 디자인 조직을 구성하는 데 있어, 소프트웨어 개발 업체는 기술과 설계, 서비스 제공 업체는 조사와 기획, SI나 디자인 개발 업체는 기획과 디자인에 중점을 두는 경향이 있다. 이렇게 하려면 굳이 새로운 조직을 구성할 필요가 있을까? 사용자 경험 디자인은 어느 것 하나라도 놓치지 않으려는 디자인 측면의 노력이자 방법이다.

따라서 사용자 경험 디자인 조직은 좀더 다양한 배경의 인력으로 구성되어야 하고, 이들의 결과물이 골고루 반영될 수 있는 업무 체계가 필요하다. 그 다음 통합을 이루는 것이 중요하다. 다양한 배경을 가진 사람들이 참여하는 만큼 서로 다른 의견에 직면하게 되는데, 이것을 통합적 관점에서 해결해야 한다. 그리고 사용자 경험 디자인은 단순하지 않다. 이해해야 할 것들을 면밀하게 관찰하고, 제공해야 할 요소를 적절하게 구성하고, 해결해야 할 문제를 지혜롭게 제안하는 활동 등 다양한 디자인 활동이 필요하며, 이러한 활동이 개별적으로 이루어지는 것이 아니라 사용자 경험 관점에 의해 통합되어야만비로소 사용자 경험 디자인이라고 부를 수 있다.