이동 맥락
차는 바뀌어도, 타는 사람의 생활은 이어집니다
2030년, 한 사람이 개인차와 공유차량, 로보택시를 상황에 따라 번갈아 이용하는 환경을 가정했습니다.
차가 바뀌어도 선호하는 자세와 온도, 생활 일정까지 처음부터 달라지지는 않습니다.
하지만 새로운 차에 탈 때마다 좌석과 조명, 온도와 공조를 다시 맞춰야 할 수 있습니다.
개인화가 차량 한 대에만 머물면 익숙한 환경을 만드는 일도 매번 반복됩니다.
차량은 바뀌어도 사람의 이동 맥락까지 처음부터 시작할 필요는 없습니다.
문제 정의와 설계 판단
같은 사람을 알아보되, 같은 설정을 반복하지 않습니다
개인 설정을 그대로 옮기는 것만으로는 부족합니다.
중요한 미팅 전과 긴 하루가 끝난 뒤 필요한 환경은 다르고, 동승자가 있다면 혼자 탈 때의 설정도 그대로 적용하기 어렵습니다.
문제를 ‘차량 설정을 옮기는 것’에서 ‘차가 바뀌어도 사람의 이동 맥락을 이어가는 것’으로 넓혔습니다.
그래서 저장된 설정을 그대로 복사하지 않고, 평소의 선호와 이번 이동을 함께 보고 환경을 준비합니다.
- 먼저 알아보기
- 차량이 바뀌어도 사용자의 프로필을 불러와 익숙한 환경의 기준을 이어갑니다.
- 이번 이동에 맞추기
- 평소 설정을 적용하기 전에 이동 목적과 현재 상황을 함께 살펴 필요한 환경을 준비합니다.
- 반복된 선택 참고하기
- 사용자가 바꾼 설정을 당시 상황과 함께 기록하고, 비슷한 맥락에서 반복되는 선택을 다음 이동에 참고합니다.
개인화 정보 구조
평소의 선호와 오늘의 조건을 구분합니다
모든 선택을 하나의 취향으로 저장하지 않았습니다.
오래 유지되는 기본 선호, 특정 상황에서 반복되는 선택, 이번 이동에만 필요한 조건으로 나눴습니다.
- 기본 선호
- 선호 온도 범위와 기본 좌석 자세, 자주 사용하는 조명과 공조처럼 비교적 지속되는 기준입니다.
- 상황별 선호
- 중요한 일정 전에는 등받이를 세우고, 휴식할 때는 조도를 낮추는 등 비슷한 이동에서 반복된 선택입니다.
- 현재 이동 맥락
- 오늘 일정과 목적지, 동승자, 날씨와 현재 상태처럼 이번 이동을 이해하는 데 필요한 조건입니다.
여러 데이터를 그대로 나열하기보다 중요한 일정 전 이동인지, 일정 사이에 잠시 쉬는 이동인지처럼 환경 준비에 필요한 맥락으로 정리하도록 했습니다.
탑승 전 준비
탑승이 매번 설정의 시작이 되지 않도록
사용자와 이번 이동을 확인한 뒤 해당 차량에서 가능한 기능을 살펴 환경을 준비합니다.
자동으로 바뀐 결과만 보여주는 대신 어떤 상황으로 이해했고 어떤 선호를 참고했는지 함께 보여줍니다.
준비된 환경은 완성된 답이 아니라 사용자가 다시 조정할 수 있는 시작점입니다.
이동 시나리오와 UI
집중할 때, 함께 탈 때, 쉬고 싶을 때
중요한 일정 전에는 준비하기 좋은 환경으로
이동 중 자료를 확인해야 하는 상황에서는 등받이를 비교적 세우고 밝고 안정적인 환경을 준비하도록 구상했습니다.
현재 이동을 어떤 맥락으로 이해했는지 보여줘 사용자가 설정의 이유를 확인하도록 했습니다.
함께 타더라도 각자의 자리는 다르게
친구와 같은 차량을 이용해도 원하는 자세와 환경은 다를 수 있습니다.
좌석별로 사용자의 프로필을 구분하고 차량이 지원하는 범위에서 개인 설정을 적용하도록 했습니다.
한 사람의 선호를 차 전체에 일괄 적용하지 않는 방향입니다.
휴식이 필요하면 쉬기 좋은 상태로
긴 하루가 끝나고 혼자 이동한다면 비슷한 휴식 상황에서 반복된 선호를 참고해 좌석과 조명, 공조와 유리 개방감을 준비합니다.
사용자가 다시 조정하면 그 선택이 현재 이동의 기준이 됩니다.
사용자 조정과 학습
바꾼 값과 그때의 상황을 함께 남깁니다
한 번 좌석을 눕혔다고 항상 누운 자세를 선호한다고 볼 수는 없습니다.
피곤한 날이거나 장거리 이동이었을 수 있기 때문입니다.
변경한 값과 함께 일정, 목적지, 이동 목적과 시간, 동승 상황을 기록하는 구조로 잡았습니다.
- 현재 선택 적용
- 준비된 환경이 맞지 않으면 사용자가 직접 바꿉니다.
변경을 실패로 보기보다 지금 필요한 상태를 알려주는 판단으로 봅니다. - 비슷한 상황 비교
- 중요한 미팅 전마다 등받이를 세우는지, 퇴근 후 긴 이동에서 조도를 낮추는지 상황과 선택의 관계를 살펴봅니다.
- 다음 준비에 참고
- 비슷한 맥락에서 반복된 선택을 다음 이동의 시작 상태에 참고합니다.
한 번의 조정을 모든 이동의 영구 설정으로 바꾸지 않습니다.
학습의 목적은 사용자를 고정된 취향으로 규정하는 것이 아닙니다.
반복해서 맞추는 수고를 줄이되, 오늘 다른 선택을 할 수 있는 여지를 남기는 것입니다.
차량 간 경험 연결
같은 숫자보다, 그 설정이 필요했던 이유를 이어갑니다
차량마다 좌석 조절 범위와 조명 위치, 공조 방식과 유리 시스템이 다릅니다.
이전 차량의 등받이 각도나 조도 수치를 그대로 복사해도 같은 환경이 만들어지지는 않습니다.
휴식을 위해 낮은 조도와 편안한 자세, 약한 공조를 원했다면 새 차량이 지원하는 기능 안에서 그 목적에 가까운 환경을 다시 구성하도록 했습니다.
사용자 선호와 현재 상황에 차량의 기능 범위를 함께 고려하는 방식입니다.
설정값을 복사하지 않고, 사용자가 원했던 경험을 새로운 차량에 맞게 번역합니다. 차량별 기능 대응과 실제 적용 범위는 콘셉트로 정의한 단계입니다.
이동 종료와 다음 사용자
사람의 맥락은 이어지고, 차량의 개인화는 끝납니다
프로필은 사용자에게 이어지고 차량은 이번 이동에 필요한 정보를 불러오는 구조를 전제로 했습니다.
한 번의 이동을 개인화의 적용 단위로 나눠 이전 사용자의 정보와 환경이 다음 사람에게 그대로 남지 않도록 구상했습니다.
- 이동 시작
- 프로필과 현재 이동 맥락, 차량이 지원하는 기능을 확인해 환경을 준비합니다.
- 이동 중
- 사용자가 원하는 상태로 조정하고, 그 선택을 당시 상황과 함께 기록합니다.
- 이동 종료
- 이번 선택은 사용자 프로필에 연결하고 해당 차량에서의 개인화 세션은 종료합니다.
- 다음 이동
- 다른 차량에서도 사용자의 맥락을 이어갑니다.
기존 차량에는 다음 탑승자의 조건에 맞는 환경을 새로 준비합니다.
사용자 정보의 귀속과 적용 범위를 정의한 설계이며, 실제 인증과 데이터 삭제, 차량 간 동기화를 구현한 보안 구조는 아닙니다.
기대 효과
매번 다시 맞추는 수고를 줄이고, 지금의 선택은 남깁니다
- 반복 설정 줄이기
- 새 차량에서도 프로필과 이동 맥락을 참고해 좌석과 실내 환경을 처음부터 다시 맞추는 수고를 줄이고자 했습니다.
- 현재 목적에 맞게 시작
- 같은 사람에게 같은 설정을 반복하기보다 오늘 일정과 동승 상황에 가까운 환경을 준비하도록 했습니다.
- 이전 선택 이어가기
- 비슷한 상황에서 반복된 조정을 다음 이동에 참고해 같은 변경을 되풀이하는 부담을 줄이고자 했습니다.
- 현재 환경 직접 결정
- 개인화 이후에도 사용자가 설정을 바꿀 수 있어 과거 선호에 고정되지 않도록 했습니다.
미래의 멀티 차량 이용 환경을 가정한 UX/UI 콘셉트와 시나리오를 설계했습니다.
실제 차량 연동이나 장기 학습, 실차 테스트로 확인한 성과는 아니며 위 내용은 기대 효과입니다.