프롤로그
1 UX의 정의
2 사용자 이해에서 시작되는 UX 디자인
3 인공지능과 새로운 사용자 경험
4 더 나은 경험을 위한 UX 리서치

1부 일상 속 UX 디자인과 변화

_1 바쁜 일상 속 능률을 올려주는 효율성 UX
__1.1 접근 경로의 단축
__1.2 과업 실행 단계의 최소화
__1.3 시선 및 물리적 동선의 최소화
__1.4 AI로 더 효율적인 경험 제공하기
__1.5 모든 과업을 효율적으로 디자인해야 할까?

_2 프로덕트 사용을 손쉽게 하는 UX
__2.1 사용 방법에 대한 예측 용이성
__2.2 정보량의 최소화
__2.3 현재 상태에 대한 가시성
__2.4 이해하기 쉬운 문구
__2.5 AI로 더 쉬운 경험 제공하기
__2.6 사용 용이성 vs 효율성

_3 일관성은 왜 중요할까?
__3.1 일관성의 원칙
__3.2 일관성을 높여주는 디자인
__3.3 AI 프로덕트에서의 일관성
__3.4 일관성 vs 사용 맥락

_4 실수를 막아주는 히어로 UX
__4.1 휴먼 에러의 방지 방안
__4.2 휴먼 에러의 복구 방안
__4.3 AI로 더 안전한 경험 제공하기
__4.4 안전성 vs 효율성

_5 누구나 쓸 수 있는 착한 UX
__5.1 누구나 쉽게 인식할 수 있는 정보
__5.2 누구나 조작할 수 있는 인터페이스
__5.3 능력에 맞게 조절 가능한 기능
__5.4 AI로 누구나 쓸 수 있는 경험 제공하기
__5.5 접근성 vs 사용성
__5.6 시니어를 위한 UX는 사업적으로 성공할 수 있을까?

_6 UX 디자인의 기본, PUI 디자인
__6.1 과업에 적합한 PUI
__6.2 인체 공학적 디자인
__6.3 AI로 인한 인터페이스의 진화

_7 즐거움을 제공하는 감성 디자인
__7.1 감성과 정서
__7.2 감성과 디자인
__7.3 AI로 더 즐거운 경험 제공하기
__7.4 사용자를 즐겁게 하는 디자인

_8 시너지 높은 경험을 제공하는 연결성 UX
__8.1 쉬운 연결 방법
__8.2 끊김 없이 매끄러운 전환
__8.3 연결을 통한 시너지
__8.4 통합 제어를 통한 간결한 경험
__8.5 AI와 연결성 UX의 관계

2부 인공지능과 새로운 사용자 경험

_9 사용자 가치 중심의 인공지능 활용법
__9.1 AI와 UX의 관계
__9.2 어떤 과업을 자동화해야 할까?
__9.3 어떻게 자동화해야 할까?
__9.4 사용자 가치를 위한 AI의 적용

_10 나만을 위한 맞춤형 UX
__10.1 개인 취향 기반의 커스터마이징
__10.2 개인 사용 이력 기반의 맞춤형 추천
__10.3 주변 환경 기반의 맥락적 추천
__10.4 개인화 시대에 알맞은 경험 제공하기

_11 사용자의 수고를 덜어주는 자동화 UX
__11.1 반복적인 과업의 자동화
__11.2 주변 환경 및 행동 변화에 따른 자동화
__11.3 자동화에 대한 통제권
__11.4 자동화에 대한 모니터링
__11.5 AI와의 긍정적 협력 관계 구축하기

_12 사용자의 능력을 끌어올리는 증강 UX
__12.1 더 똑똑하게 만들어 주는 증강 UX
__12.2 더 잘 보이고 잘 들리게 만들어 주는 증강 UX
__12.3 더 창의적으로 만들어 주는 증강 UX
__12.4 증강 지능으로 새로운 경험 제공하기

_13 윤리적인 인공지능 UX
__13.1 투명성
__13.2 데이터 프라이버시
__13.3 공정성
__13.4 안정성
__13.5 윤리적인 AI 경험 제공하기

_14 생성형 AI에는 어떤 UX가 고려되어야 할까?
__14.1 생성형 AI란?
__14.2 생성형 AI와 사용자 경험
__14.3 생성형 AI를 통해 더 나은 경험 제공하기

_15 대화형 AI 에이전트의 UX 디자인
__15.1 챗봇 vs 보이스봇
__15.2 대화 UX 디자인
__15.3 퍼소나 디자인
__15.4 대화형 AI 에이전트로 인한 UX 업무 영역의 변화

_16 사용자와 교감하는 인공지능 UX
__16.1 의인화의 정의
__16.2 의인화는 UX에 어떤 영향을 미칠까?
__16.3 AI 의인화 디자인 기법
__16.4 사용자와 교감하는 AI 디자인하기

_17 SF 영화로 전망해본 인공지능 UX의 미래
__17.1 미래 예측 방법론으로서의 SF 영화
__17.2 SF 영화로 인공지능 UX의 미래 예측하기
__17.3 앞으로 고민해 봐야 할 인공지능 UX 이슈

3부 더 나은 경험을 위한 UX 리서치

_18 사용자 조사는 어떻게 써야 할까?
__18.1 사용자 조사는 꼭 필요할까?
__18.2 사용자 조사의 종류
__18.3 사용자 조사의 분류와 활용
__18.4 사용자 조사의 신뢰성을 높이는 방법
__18.5 사용자 대상의 조사 vs 전문가 대상의 조사
__18.6 AI를 활용한 UX 리서치
__18.7 고려해야 할 현실적인 부분

_19 사용자 경험은 어떻게 측정할까?
__19.1 사용자 경험의 구성 요소와 평가 방법
__19.2 AI가 적용된 프로덕트의 UX 평가
__19.3 빅데이터 분석의 측정 요소
__19.4 우리 프로덕트에 적합한 UX 평가 기준

_20 생생한 피드백으로 프로덕트를 개선시키는 사용성 평가
__20.1 사용성 평가란?
__20.2 사용성 평가 기획하기
__20.3 사용성 평가 수행하기
__20.4 AI를 통한 사용성 평가의 효율화
__20.5 사용성 평가의 활용

_21 개발 리스크를 줄여주는 수용도 조사
__21.1 혁신의 수용
__21.2 수용도 조사란?
__21.3 수용도 조사 vs 사용성 평가
__21.4 수용도 조사의 한계와 활용

_22 사용자 니즈를 효율적으로 검증하는 설문 조사
__22.1 설문 조사란?
__22.2 설문 조사 방법 선정하기
__22.3 설문지 개발하기
__22.4 설문 조사 수행하기

_23 디지털 흔적을 통해 사용자를 이해하는 디지털 에스노그래피
__23.1 디지털 에스노그래피란?
__23.2 디지털 에스노그래피 분석 방법
__23.3 AI를 통한 디지털 에스노그래피의 효율화

_24 사용자 경험 데이터는 어떻게 분석해야 할까?
__24.1 정량적 데이터 분석
__24.2 정성적 데이터 분석
__24.3 좋은 데이터 분석이란?