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응급 및 공공 안전 인력(EPSP)의 디지털 웰빙을 위해 AI 지원 분석을 결합한 UXR 방법론을 제안합니다. AI를 활용해 대규모 증거를 분석하고, 이를 바탕으로 인지적 피로를 최소화하는 설계 방향을 도출하는 프레임워크를 연구했습니다.
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원문 바로가기본 논문은 응급 및 공공 안전 인력(Emergency and Public Safety Personnel, EPSP)을 대상으로 하는 디지털 웰빙(Digital Wellbeing) 개입을 위해, 사용자 경험 리서치(User Experience Research, UXR) 방법론을 AI 지원 분석과 결합하여 더욱 명확한 설계 방향을 개발하는 방법을 조사합니다. EPSP의 업무는 높은 스트레스와 교대 근무 환경에서 이루어지며, 이로 인한 인지적 피로(Cognitive Fatigue)와 예측 불가능한 일정은 기존의 웰빙 도구에 대한 참여도를 낮춥니다. 본 연구는 UXR 관점(Point-of-View, PoV) 프레임워크를 사용하여, 반복되는 심리적, 행동적, 설계적 패턴을 식별하기 위해 AI 지원 문헌 분석 프로세스를 적용했습니다. 증거와 실질적인 설계 추론을 연결하기 위해 해석 과정 전반에 걸쳐 행동 변화 기법(Behaviour Change Techniques)과 설득 기술(Persuasive Technology) 원칙을 통합했습니다. 이 프로세스의 결과로 UXR PoV 피라미드, 9개의 UXR 플레이 카드(Play Cards), 그리고 이해관계자 중심의 PoV 내러티브가 도출되었습니다. 연구 결과에 따르면, EPSP를 위한 효과적인 웰빙 시스템은 인지적 노력을 최소화하고, 운영 맥락(Operational Context)에 적응하며, 심리적 안전(Psychological Safety)을 우선시해야 합니다. 본 연구는 인간 연구자가 맥락적 판단과 설계 방향에 대한 책임을 유지하는 동시에, AI가 어떻게 대규모 증거 해석을 지원할 수 있는지를 보여줍니다.