AI 시대, 디자이너는 '만드는 사람'에서 '검증하는 사람'으로

WCAG 규정 준수(WCAG Compliance): 수만 가지 웹 콘텐츠 접근성 지침을 시뮬레이션하여 색상 대비, 텍스트 가독성 등 문제점 즉시 파악

시각적 편향(Visual Bias) 개선: 디자이너의 시각적 편향을 인식하고 디자인을 교정하여 모든 사용자에게 평등한 경험 제공

자동화된 리포트(Automated Report): 1초 만에 분석 리포트를 제공하여 디자이너가 신속하게 문제점을 파악하고 개선하도록 지원

아이 트래킹 데이터(Eye-tracking Data) 학습: 수백만 건의 실제 아이 트래킹 데이터를 학습한 AI 모델을 통해 시선 이동 경로 예측

어텐션 맵(Attention Map) 아키텍처: 디자인의 복잡도와 인지 부하를 계산하여 시각적 위계(Visual Hierarchy) 점검

핫스팟(Hot Spot) 분석: 사용자의 시선이 가장 먼저 머무는 지점을 파악하여, 사용성 저해 요소를 발견하고 개선

가상 브라우저 및 디바이스 환경 렌더링: 수백 개의 가상 환경에서 디자인을 실시간으로 렌더링하여 엣지 케이스 탐지

동적 데이터 이슈 탐지: 텍스트 길이 초과, 레이아웃 겹침 등 동적 데이터 관련 문제점 파악

RTL 미러링 오류 및 디바이스 파편화 방지: RTL 환경에서의 미러링 오류, 노치 디자인, 폰트 렌더링 문제 등 탐지

페르소나 기반 테스트(Persona-based Testing): 고령 사용자, 바쁜 직장인 등 다양한 페르소나를 설정하여 사용성 테스트 수행

마찰 지점(Friction Point) 데이터 리포트: 사용자의 행동 데이터를 분석하여 서비스 개선 방향 제시

객체화된 행동 데이터(Objectified Behavioral Data): 사용자의 주관적인 영역을 객관적인 데이터로 변환하여 의사 결정 지원