01 · 대화형 AI
AI at LG: K-EXAONE
누구나 자신의 목적으로 시작하는 대화형 AI를 설계했습니다.
K-EXAONE, 한국의 독자 파운데이션 모델을 기반으로 한 대화형 AI 구축 프로젝트에 약 1년간 참여했습니다. 1·2차 모델의 메인 디자이너로서 사용자가 AI와 질문하고, 탐색하고, 결과를 활용하는 핵심 대화 경험을 설계했습니다.
두 차례 사용성 평가 최고점을 기록했으며, 프로젝트의 기술적 성과를 담은 Hugging Face Technical Report 2편의 공동 저자로 등재되었습니다.
서비스 보기 ↗01프로젝트 배경
모두를 위한 AI는 어떻게 만들어야 할까요?
K-EXAONE은 세계 최고 수준의 국가대표 AI를 향한 프로젝트로, 단순히 기술적 성능이 아니라 국민이 체감하는 AI 경험으로 평가받는 국가 과제였습니다.
독자 파운데이션 모델이 뭔가요?
국내에서 직접 학습시킨 대규모 언어모델이에요. 국가 과제로 여러 팀이 같은 조건에서 만들고 평가받는 구조였고, 국민 200명이 사용성을 평가했어요.
누가 어떻게 쓰나요?
국민은 일상 대화와 업무 정보 정리에, AI 전문가는 코드 생성과 다단계 추론에 주로 사용해요.
프로젝트에서 맡은 일
모델의 성능을 사용자가 만나는 유일한 접점인 대화 인터페이스를 설계했어요. 짧은 일정과 움직이는 모델 안에서 최선의 사용성을 고민했고, 디자이너 3인이 기획부터 QA까지 전 과정을 맡았어요.
02UX Challenge
누구나 사용할 수 있으면서도, 분명한 경험을 만드는 것이 핵심 UX 과제였습니다.
대국민 AI 서비스인 만큼, 특정 사용자군이 아닌 다양한 숙련도와 사용 목적을 함께 고려해야 했습니다.
서로 다른 AI 숙련도
AI를 처음 접하는 사용자부터 전문적인 업무에 활용하는 사용자까지, 누구도 소외되지 않는 진입 경험이 필요했습니다.
범용성 · 다양한 사용 목적
K-EXAONE만의 차별점
범용적인 사용성을 유지하면서도, 한국어와 한국적 맥락에 강한 모델의 특성이 경험 안에서 자연스럽게 드러나야 했습니다.
한국어 · 문화적 맥락
03UX Framework
사용자의 질문이 하나의 경험이 되기까지
실제 사용자 질의에서 반복적으로 발견된 어려움을 네 가지 순간으로 구조화하고, 각 문제를 UX 원칙과 기능으로 연결했습니다.
DISCOVER · 질문은 기능보다 맥락에서 시작
질문의 맥락에 필요한 정보가 자연스럽게 연결되는 경험으로
“지금 내 상황에 필요한 정보를 보고 싶다.”
UNDERSTAND · 기다림도 인터랙션
기다리는 과정까지 이해할 수 있는 경험으로
“AI가 뭘 하고 있는지 모른 채 기다려야 한다.”
CONTROL · 생성의 끝이 사용자의 시작
사용자의 전문성과 목적에 따라 직접 발전시키는 경험으로
“AI가 만든 결과를 내 목적에 맞게 다루기 어렵다.”
TRUST · 중요한 건 맥락
한국의 언어와 정서가 자연스럽게 느껴지는 경험으로
“한국어인데 분위기가 낯설게 느껴진다.”
04Design Concept
언어·문화·상황의 맥락이 층층이 연결되는 구조를 디자인 콘셉트로 발전시켰습니다.
‘한국적 맥락을 이해하는 AI’를 중심 콘셉트로, 다양한 경험과 가능성으로 뻗어가는 ‘확장’과 맥락이 겹쳐지며 하나의 의미가 되는 ‘중첩’을 시각 언어로 풀었습니다.
05Final Design
대표 화면
06Key Feature · 날씨, 지도, 주식 뷰어
Key Feature 1
07Key Feature · 답변 생성 과정 / 완료 알림
Key Feature 2
08Key Feature · 시, 소설 뷰어
Key Feature 3
09Key Feature · 코드 세부 수정
Key Feature 4
10디자인 시스템 구축
EXAONE Design System
11결과
사용성 평가 결과
7.6
일반 국민 평가 점수 (최고점)
200명
국민평가단
2편
HF Technical Report 공동 저자
