AI 기반 바이브 코딩 과정에서 디자이너의 단계별 장벽 분석과 극복 전략 = Analyzing Designers’ Stage-Based Barriers and Coping Strategies in AI-Assisted Vibe Coding|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid advancement of generative artificial intelligence has fundamentally transformed programming practices, enabling non-programmer designers to generate, modify, and deploy code through conversational prompts-an emerging paradigm referred to as vibe coding. Despite these technological advancements, designers continue to face psychological and technical barriers, including anxiety, reduced self-efficacy, limited technical understanding, and difficulties in problem solving, which constrain their effective use of AI-based code-generation tools.

This study aims to identify the structural characteristics of stage-based barriers experienced by designers in AI-assisted vibe coding and to propose practical guidelines for mitigating these barriers. The research comprises a preliminary interview study followed by three empirical studies. The preliminary interviews elicited barrier factors grounded in designers’ real-world AI coding experiences. In Study 1, structural equation modeling was employed to examine how psychological and technical barriers influence AI tool use and perceived development outcomes. Study 2 compared cognitive burden across the seven stages of the vibe coding process to identify critical bottleneck stages. Study 3 validated stage-specific coping strategies and the proposed guidelines through expert evaluation.

The results indicate that designers’ experiences in AI-assisted vibe coding are not merely driven by technical skill acquisition but represent a complex process in which psychological and technical factors affect tool use and performance outcomes through distinct pathways. In particular, significant bottlenecks were observed during the code generation, debugging, and organization–deployment stages, where cognitive fatigue and technical demands were most pronounced. The stage-based guidelines proposed in this study demonstrate potential for alleviating these burdens in the identified bottleneck stages.

Academically, this study contributes a designer-centered barrier structure model grounded in empirical user experiences rather than productivity-oriented assumptions. Practically, it offers actionable guidelines to support designers’ engagement in vibe coding and to enhance their performance in AI-assisted development workflows. Ultimately, this research provides a foundation for fostering a more inclusive and sustainable design-development ecosystem in the emerging era of designer-AI collaboration.

* Keywords: Vibe Coding, AI Code Generation, AI-Assisted Programming, Design-Development Convergence

번역하기

국문 초록 (Abstract)

생성형 인공지능의 확산으로 프로그래밍 방식이 근본적으로 변화하면서, 비전문가인 디자이너도 대화형 프롬프트로 코드를 생성·수정·배포하는 ‘바이브 코딩’ 환경에 참여하게 되었다. 그러나 디자이너는 여전히 불안감, 자기효능감 저하, 기술적 이해 부족, 문제 해결의 어려움 등 심리적·기술적 장벽으로 AI 코드 생성 도구를 능동적으로 활용하는 데 제약을 겪고 있다.

본 연구는 AI 기반 바이브 코딩 과정에서 디자이너가 경험하는 단계별 장벽의 구조와 특성을 규명하고, 이를 완화하기 위한 가이드라인을 제시하고자 한다. 연구는 사전인터뷰와 1차, 2차, 3차 연구로 구성되었다. 사전 인터뷰에서 디자이너의 실제 AI코딩 경험에서 나타나는 장벽 요인을 도출하였으며, 1차 연구에서는 심리적·기술적 장벽이 도구 활용과 개발 성과 인식에 미치는 영향을 구조방정식으로 분석하였다. 2차 연구에서는 바이브 코딩을 7단계 모델 기준으로 각 단계별 인지적 부담을 비교해 병목 구간을 확인하였고, 3차 연구에서는 전문가 평가로 단계별 극복 전략과 가이드라인의 타당성을 검증하였다.

연구 결과, 디자이너의 바이브 코딩 과정은 단순한 기술 습득의 문제가 아니라, 심리적 요인과 기술적 요인이 서로 다른 경로를 통해 도구 활용과 성과 인식에 영향을 미치는 복합적 경험으로 나타났다. 특히 코드 생성과 디버깅, 정리·배포 단계에서 인지적 피로와 기술적 부담이 집중되는 병목 현상이 확인되었으며, 본 연구에서 제안한 단계별 가이드라인은 이러한 병목 구간의 부담을 완화하는 데 기여할 수 있음을 시사한다.

본 연구는 생산성 중심의 접근을 넘어 디자이너의 실제 경험을 기반으로 한 장벽 구조모델을 제시하였다는 점에서 학문적 의의를 가지며, 단계별 장벽 극복을 위한 가이드라인을 제안함으로써 디자이너의 바이브 코딩 수행을 지원하는 실무적 기여를 제공한다. 이를 통해 디자이너가 AI와 협업하며 코드를 생성하는 ‘바이브 코딩 시대’의 포용적이고 지속 가능한 디자인-개발 생태계 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

번역하기

생성형 인공지능의 확산으로 프로그래밍 방식이 근본적으로 변화하면서, 비전문가인 디자이너도 대화형 프롬프트로 코드를 생성·수정·배포하는 ‘바이브 코딩’ 환경에 참여하게 되었�...

목차 (Table of Contents)