앱 디자인... 누구나 쉽고 빠르게 ‘인공지능 선생님’이 도와준다
앱 디자인... 누구나 쉽고 빠르게 ‘인공지능 선생님’이 도와준다
  • 권현주 기자
  • 승인 2020.05.11 09:56
  • 댓글 0
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UNIST 고성안 교수팀, 앱 GUI 디자인 돕는 인공지능 시스템 개발
고성안 교수(좌측) 이충기 연구원(우측)
고성안 교수(좌측) 이충기 연구원(우측)

앱 디자인을 도와주는 ‘인공지능 선생님’이 개발됐다. 이 시스템의 도움을 받으면 디자인 비전공자도 쉽고 빠르게 ‘사용자에게 꼭 맞는’ 앱 디자인을 만들어낼 수 있다.

UNIST(총장 이용훈) 전기전자컴퓨터공학부의 고성안 교수팀은 모바일 앱의 ‘GUI(Graphical User Interface) 디자인’을 평가해 개선점을 알려주고, 더 나은 디자인을 추천하는 ‘딥러닝 인공지능(Deep Learning AI) 시스템’을 개발했다.

GUI는 그림이나 도형, 문자 등의 ‘그래픽’을 이용해 기계에 정보를 입력하고 명령을 내리는 작업 환경이다. 그만큼 아름답고 편리하게 쓸 수 있는 디자인이 중요한데, 이를 인공지능을 통해 해결한 것이다.

스마트폰이 일상 깊숙이 들어오면서 모바일 앱을 통해 게임이나 쇼핑, SNS 활동 등 수많은 일을 하게 됐다. 그에 따라 앱을 이용해 창업이나 사업 활성화를 꿈꾸는 사람이 늘었지만, 앱의 디자인 부분에서 어려움을 겪는다. 모바일 환경이라는 특성상 화면이 좁아 아이콘이나 글자의 시각적 배치가 더욱 중요해지기 때문이다.

디자인 가이드 프로그램 화면으로 (A) 기존의 온라인 디자인 툴(예. 카카오 오븐)(B) 디자인 채점표: 구성요소 간 균형(Balance), 줄 맞춤(Alignment), 글자 크기와 종류, 색상 통일성, 구성요소 크기, 밀집도, 평가 점수. 그림의 히스토그램은 구글 앱스토어 GUI 디자인들의 점수 분표(C) 추천된 GUI 디자인(D) 사용자 시선 예측 모듈: 빨간색 부분이 앱 사용자가 시선을 둘 곳으로 예측한다.
디자인 가이드 프로그램 화면으로 (A) 기존의 온라인 디자인 툴(예. 카카오 오븐)(B) 디자인 채점표: 구성요소 간 균형(Balance), 줄 맞춤(Alignment), 글자 크기와 종류, 색상 통일성, 구성요소 크기, 밀집도, 평가 점수. 그림의 히스토그램은 구글 앱스토어 GUI 디자인들의 점수 분표(C) 추천된 GUI 디자인(D) 사용자 시선 예측 모듈: 빨간색 부분이 앱 사용자가 시선을 둘 곳으로 예측한다.

고성안 교수팀은 이 문제를 ‘딥러닝 인공지능’을 통해 해결했다. 기존에 존재하는 수많은 GUI 디자인의 강점과 약점을 학습(딥러닝)한 인공지능이 현재 작업하는 앱 GUI 디자인을 평가해 대안을 제시하도록 한 것이다.

화면 구조상 사람들의 시선이 어디로 갈지도 예측 가능해 ‘강조하고 싶은 문구’를 효과적으로 배치할 수 있는 것도 큰 장점이다. 또 이 시스템은 기존 웹 기반 디자인 도구에 플러그인(Plug-in) 형태로 적용하면 홈페이지 제작에도 사용할 수 있다.

이 시스템은 디자인의 평가와 추천, 시선 예측(Attention Panel) 세 모듈로 구성된다. 디자인 평가 모듈에서는 디자인 이론에 따라 구성요소나 글자의 크기, 줄 맞춤, 색상 등을 채점하고, 기존 앱의 디자인과 비교한 점수를 제공한다. 디자인 추천 모듈은 현재 디자인중인 앱과 비슷하면서도 우수한 디자인을 골라준다. 마지막으로 시선 예측 모듈에서는 사람들이 화면에서 어디에 집중할지 예측해준다.

제1저자인 이충기 UNIST 컴퓨터공학과 석사과정 연구원은 “디자인 추천과 시선 예측에 딥러닝 기법을 적용했다”며 “특히 비슷한 디자인 가운데 가장 우수한 디자인을 실시간으로 추천하기 위해 ‘K 최근접 이론(K-nearest neighbor Algorithm)’과 ‘적층 오토인코더(SAE)’를 사용했다”고 설명했다.

고성안 교수는 “누구나 ‘인공지능 선생님’에게 쉽게 디자인을 배워서 앱 개발에 활용할 수 있도록 시각적인 부분에 신경을 많이 쓴 시스템”이라며 “양질의 데이터를 더 많이 확보하면 웹 개발이나 페인팅 같은 교육 분야로도 적용할 수 있을 것”이라고 기대했다.

그는 이어 “오는 9월 개원하는 UNIST AI 대학원에서 ‘디자인과 인공지능의 융합’뿐 아니라 지난해 발표한 ‘인공지능 실시간 교통 예측 시스템’ 같은 다양한 연구를 통해 일상생활을 더 편리하게 만드는 AI 연구를 이어갈 예정”이라고 덧붙였다.

이번 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용 분위 최고 권위 학회인 ‘ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (ACM CHI)’에 온라인으로 공개됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 진행됐다. (논문명: GUIComp: A GUI Design Assistant with Real-Time, Multi-Faceted Feedback)

 


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