UNIST 고성안 교수팀, 앱 GUI 디자인 돕는 인공지능 시스템 개발
딥러닝(Deep Learning) 활용 좋은 디자인 추천… ACM CHI 학회 게재
UNIST(총장 이용훈)는 전기전자컴퓨터공학부 고성안 교수팀이 모바일 앱의 ‘GUI(Graphical User Interface) 디자인’을 평가해 개선할 사항을 알려주고, 더 나은 디자인을 추천하는 ‘딥러닝 인공지능(Deep Learning AI) 시스템’을 개발했다고 10일 밝혔다. GUI는 그림이나 도형, 문자 등의 ‘그래픽’을 이용해 기계에 정보를 입력하고 명령을 내리는 작업 환경으로, 인공지능을 통해 업-그레이드 길을 연 것이다.
스마트폰이 일상 깊숙이 들어오면서 모바일 앱을 통해 게임이나 쇼핑, SNS 활동 등 수많은 일을 하게 됐다. 그에 따라 앱을 이용해 창업이나 사업 활성화를 꿈꾸는 사람이 늘었지만, 앱의 디자인 부분에서 어려움을 겪는다. 모바일 환경이라는 특성상 화면이 좁아 아이콘이나 글자의 시각적 배치가 더욱 중요해지기 때문이다.
고성안 교수팀은 이 문제를 ‘딥러닝 인공지능’을 통해 해결했다. 기존에 존재하는 수많은 GUI 디자인의 강점과 약점을 학습(딥러닝)한 인공지능이 현재 작업하는 앱 GUI 디자인을 평가해 대안을 제시하도록 한 것이다. 화면 구조상 사람들의 시선이 어디로 갈지도 예측 가능해 ‘강조하고 싶은 문구’를 효과적으로 배치할 수 있는 것도 큰 장점이다. 또 이 시스템은 기존 웹 기반 디자인 도구에 플러그인(Plug-in) 형태로 적용하면 홈페이지 제작에도 사용할 수 있다.
이 시스템은 디자인의 평가와 추천, 시선 예측(Attention Panel) 세 모듈로 구성된다. 디자인 평가 모듈에서는 디자인 이론에 따라 구성요소나 글자의 크기, 줄 맞춤, 색상 등을 채점하고, 기존 앱의 디자인과 비교한 점수를 제공한다. 디자인 추천 모듈은 현재 디자인중인 앱과 비슷하면서도 우수한 디자인을 골라준다. 마지막으로 시선 예측 모듈에서는 사람들이 화면에서 어디에 집중할지 예측해준다.
제1저자인 이충기 UNIST 컴퓨터공학과 석사과정 연구원은 “디자인 추천과 시선 예측에 딥러닝 기법을 적용했다”며 “특히 비슷한 디자인 가운데 가장 우수한 디자인을 실시간으로 추천하기 위해 ‘K 최근접 이론(K-nearest neighbor Algorithm)’과 ‘적층 오토인코더(SAE)’를 사용했다”고 설명했다.
고성안 교수는 “누구나 ‘인공지능 선생님’에게 쉽게 디자인을 배워서 앱 개발에 활용할 수 있도록 시각적인 부분에 신경을 많이 쓴 시스템”이라며 “양질의 데이터를 더 많이 확보하면 웹 개발이나 페인팅 같은 교육 분야로도 적용할 수 있을 것”이라고 기대했다.
이번 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용 분위 최고 권위 학회인 ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (ACM CHI)에 온라인으로 공개됐다. 연구 수행은 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 진행됐다.
김창배 기자 kimcb@hankookilbo.com
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