AI 이미지 제작 심층인터뷰나 포커스인터뷰를 통해 초기 서비스의 이용 경험 조사를 할건데, 선행연구가 너무 없어서 이미지 제작 툴이나 프로그램의 이용경험을 조사한 사례나 연구 명을 알려줘

AI 이미지 제작 도구(예: Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion 등) 혹은 유사한 생성형 이미지 툴의 초기 서비스 이용 경험을 심층인터뷰 또는 포커스인터뷰로 조사하려는 상황에서, 국내외 정식 게재 논문은 제한적이나, 대표적이고 직접적으로 연관된 국제 학술 연구 사례 및 방법론적 시사점을 제공할 수 있습니다.

선행연구 및 사례

1. AI 기반 이미지 생성 도구 이용 경험 연구 사례

• 사용자-이미지 생성 AI 인터랙션 및 경험 연구 가장 직접적으로 유사한 연구는 아래 사례입니다. Azuaje et al. (2023)[1]는 텍스트-이미지 생성(GAN 기반) 기능을 포함한 StoryWriter라는 도구를 개발하고, 사용자가 자신의 감정(특히 부정적 감정)을 글쓰기 과정에서 어떻게 조절하는지, 생성된 이미지가 경험에 어떠한 영향을 미치는지 대규모 실험과 심층 정성 피드백(개방형 설문, post-interview 등)으로 분석했습니다. 연구에서는 두 차례 사용자 연구(388명+54명)를 통해 이미지 생성 툴이 사용자 경험에 미친 영향을 실질적으로 조사했으며, 사용자의 개별 피드백 분석도 포함하여 이용 맥락·수용도·감정적 반응 등 다양한 측면을 탐색하였습니다. 이 논문은 정성적(focus interview, open-ended feedback) 데이터와 양적 실험이 결합된 구조로, 실제 포커스 그룹이나 심층 인터뷰 설계에 적용할 수 있는 예시 질문, 분석 프레임워크, 사용자 반응 유형(긍정, 부정, 혼재, 맥락적 차이 등)의 사례를 제공합니다. 따라서 생성형 이미지 AI 툴의 이용 경험 및 수용에 관한 조사 설계에 매우 유의미한 근거 문헌입니다.

• 그 외 연구들의 간접적 시사점

  • AI가 포함된 드로잉 소프트웨어 도구를 이용한 연구<span class='cite cite-2'><span class='cite cite-2'>[2]</span></span>에서는, 사용자가 창의적 행위(그리기, 제작) 과정에서 AI의 신뢰성, 시스템 성공 여부, 그리고 도구의 실패가 이용자 경험 및 스트레스에 미치는 영향을 실험적으로 비교 분석하였습니다. 이 연구에서도 한 그룹이 드로잉(=이미지 제작) 프로그램을 사용했으며, 사용자 경험 및 도구에 대한 신뢰/스트레스/수용 경험을 다양한 지표(생체 신호 등 포함)로 평가하고 인터뷰 결과도 일부 포함합니다.
  • 더불어, AI 기반 디지털 창작 도구와 사용자 경험(UX, 신뢰, 수용, explainability 등)을 다룬 연구들이 있으나, 주로 'AI 시스템 신뢰', '설명 가능성', '스트레스', '버든' 같은 인지·정서적 측면에 초점이 맞춰져 있습니다<span class='cite cite-3'><span class='cite cite-3'>[3]</span></span><span class='cite cite-4'><span class='cite cite-4'>[4]</span></span><span class='cite cite-2'><span class='cite cite-2'>[2]</span></span><span class='cite cite-5'><span class='cite cite-5'>[5]</span></span>. 이는 AI 이미지 생성 툴의 사용자 경험 조사에 중요한 조사영역(예: 신뢰, 감정, explainability, 스트레스, 도구 수용성 등)으로 응용할 수 있습니다.

2. 심층·포커스 인터뷰 설계 및 시사점

• 정성적 사용자 피드백 중심 사례 Azuaje et al.[1]는 심층 사용자 피드백(open-ended survey, qualitative interview 등)을 통해 AI 이미지 생성 도구의 실질적 활용 경험, 감정적 반응, 맥락과 도구의 효과성 차이 등을 도출하였으며, "How did the generated images affect your writing or emotional experience?", "What negative or positive feelings did you have when using the image tool?" 등과 같이 인터뷰 설계에 참고할 만한 개방형 질문 프레임도 제공합니다.

• 도구 신뢰, 스트레스 등 확장 조사 영역 Bitkina et al.[2]는 AI 드로잉 소프트웨어 실험에서, 도구 사용 중 시스템의 신뢰성과 그 결과 발생하는 스트레스 및 불안 경험을 심층 분석했습니다. 이는 이미지 생성 도구 사용자 조사 설계 시, "시스템 오류·실패 경험", "AI의 판단에 대한 신뢰", "스트레스 유발 요인" 등 추가 현상 탐색에 적용할 수 있습니다.

• AI 시스템의 수용·신뢰·부담 요소 정량/정성 평가 AI 시스템(이미지/창작도구 포함) 경험 연구에서 자주 등장하는 평가 요소로는

• 신뢰(Trust)[3][2][6]

• 설명가능성(Explainability)[3][4]

• 스트레스, 부담(Stress, Burden)[2][5]

• AI와 인간의 역할 및 협력(Complementarity, Human-AI interaction, Co-creation)[7][4][2] 등이 있습니다.

3. 한국어 논문 및 추가 검색 키워드 안내

국내 공식 DB(KCI, RISS, DBpia 등)에는 AI 이미지 생성 도구 자체를 서비스 초기에 심층 인터뷰로 다뤄 분석한 논문은 매우 드뭅니다(2023년 이후 관련 논문들이 점차 늘어나는 편). 대신, "AI 기반 디자인 도구 사용 경험", "생성형 AI 툴 UX 평가", "콘텐츠 제작자 도구 수용 및 인식", "이미지 생성 AI 신뢰도", "디자인·드로잉 소프트웨어 사용자 경험" 등으로 검색하면, 인터뷰 혹은 포커스그룹 기반 사례들이 발견될 수 있습니다.

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결론 및 연구 설계 제안

• 대표적 해외 선행 연구로는

  • AI 이미지 생성 도구를 포함해 실제 텍스트-이미지 변환 도구 이용 경험을 개방형 설문과 포커스 인터뷰로 분석한 연구<span class='cite cite-1'><span class='cite cite-1'>[1]</span></span>,
  • 드로잉 AI 도구 활용 경험 및 신뢰/스트레스/시스템 신뢰성 영향을 심층적으로 분석한 연구<span class='cite cite-2'><span class='cite cite-2'>[2]</span></span> 가 있습니다. 두 연구 모두 실제 사용자 기반 실험 및 정성 피드백을 분석하였으므로, 포커스그룹 질문 설계, 분석 틀, 도구 UX 측정방식 등에 직접적으로 참고 가능합니다.

• 세부 조사영역(참고):

  • 도구의 첫인상, 사용 맥락, 창작 과정에서의 도구(혹은 AI)의 역할 인식, 결과물 만족도, 스트레스·불안·버든 등 정서 반응, 시스템 신뢰 및 불신, 개인의 창의성/생산성 변화 체감 등

• 주요 참고 논문:

  • Azuaje et al. (2023)<span class='cite cite-1'><span class='cite cite-1'>[1]</span></span>: AI 텍스트-이미지 생성 도구 실사용자 경험 분석(대규모 정성 조사 포함)
  • Bitkina et al. (2021)<span class='cite cite-2'><span class='cite cite-2'>[2]</span></span>: 드로잉 AI 도구 사용자 경험, 신뢰, 스트레스 조사

• 마지막으로 자료 검색 팁: 영문 키워드로 "generative AI image tool user study", "AI drawing tool qualitative interview", "AI-based creative tool user experience", "focus group image generation" 등으로 검색하면, 추가적 국제 학술 사례도 빠르게 확인할 수 있습니다.

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이상의 근거 자료 및 키워드를 바탕으로, AI 이미지 제작 서비스의 초기 이용 경험을 정성적으로 탐구하는 연구를 설계할 수 있으며, 심층 인터뷰 또는 포커스 그룹 조사 시 참고할 만한 국내외 연구 예시 및 분석 프레임을 충분히 확보할 수 있습니다[3][4][1][2][5].