웹사이트 문화 맞춤형 시각 요소의 사용자 경험 연구 : 한국 사용자 대상 생성형 AI 활용을 중심으로 = A User Experience Study on Culturally Customized Visual Elements in Websites: Focusing on Korean Users with Generative AI Application

국문 초록 (Abstract)

웹사이트의 이미지, 영상 등의 시각 요소를 각 나라의 문화에 맞춰 별도 제작하는 과정은 상당한 비용과 시간이 요구된다. 따라서 글로벌 웹사이트는 비교적 구현이 용이한 언어 번역으로 현지화하는 것이 합리적인 선택으로 여겨져 왔다. 하지만 다수의 글로벌 웹사이트에서 사용되고 있는 서구 중심의 시각 요소는 한국 사용자에게 낯섦 (55.6%)과 이질감 (22.2%)을 느끼게 한다. 언어 번역만으로는 사용자에게 충분하게 좋은 경험을 제공하지 못하며 문화적 맥락에 맞는 시각 요소의 필요성을 시사한다. 본 연구는 높은 비용과 시간 소요 문제 등의 기존의 제작 방식의 비효율성을 생성형 AI가 해결할 수 있음에 주목하고 문화 맞춤형 시각 요소를 정교하게 재구성할 수 있는 도구로써 생성형 AI를 활용했다. 본 연구는 구조와 기능은 동일하게 유지하면서, 서구 문화 중심의 이미지를 사용하는 글로벌 표준형과 한국 사용자의 문화에 맞게 인물·배경·라이프스타일의 시각 요소를 변경한 문화 맞춤형 (한국형) 웹사이트를 제작해 비교했다. 실험은 한국 성인 40명을 대상으로 집단 간 실험으로 수행했다. 웹사이트 제작은 Framer라는 웹사이트 빌더를 사용하였다. 데이터 분석 또한 Framer에서 제공하는 Analytics를 통해 정량 지표 (평균 체류 시간·평균 페이지뷰·이탈률)를 분석하였고, 웹사이트 방문 후 설문 조사를 통해 정성평가 (친근감·신뢰도·서비스 적합성)를 분석했다. 두 집단의 사용자 반응을 비교한 결과는 문화 맞춤형 웹사이트가 글로벌 표준형 웹사이트 대비 평균 체류 시간이 160% 증가, 평균 페이지뷰가 56% 증가하였고 친근감·신뢰도·서비스 적합성에서도 높은 평가를 받았다. 본 연구는 생성형 AI를 통해 시각 요소만을 독립적으로 변경한 실험 환경을 구축하여 기존 문화 현지화 연구의 방법론적 한계를 개선하였다는 점에서 의의가 있다. 실제 이미지 및 영상을 촬영하지 않아도 생성형 AI를 통해 문화 맞춤형 시각 요소를 효율적으로 구현할 수 있음을 확인하였다. 글로벌 기업의 비용 절감과 운영 효율성을 유지하면서도 각 국가 사용자에게 최적의 경험을 제공할 수 있는 실무적인 가능성을 입증한다. 다만 본 연구의 표본 규모가 작고 단일 문화권을 대상으로 했다는 점, 또한 시각 요소를 패키지 형태로 인물·배경·라이프스타일 등을 통합 및 제공하여 개별 효과를 분리하기 어렵다는 한계가 있다. 향후 연구에서는 다양한 문화권을 비교 실험할 필요가 있고 각각의 시각 요소의 효과를 분리 분석하고 실무에 적용하여 장기적인 UX 영향을 검증할 필요가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The process of separately producing visual elements such as images and videos of websites according to each country's culture requires considerable cost and time. Therefore, localizing global websites primarily through language translation, due to its relative ease of implementation, has been considered a reasonable option. However, the Western-centered visual elements used in many global websites make Korean users feel unfamiliar (55.6%) and sense of foreignness(22.2%). Language translation alone does not provide a sufficiently good experience to users, suggesting the need for visual elements suitable for the cultural context.
This study addresses the inefficiencies of existing production methods, such as high costs and time consumption, by noting that these issues can be solved by Generative AI. Generative AI was used as a tool to precisely reconstruct cultural-specific visual elements. While maintaining the same structure and function, this study produced and compared a ‘global standard’ website that uses Western culture-oriented images and a 'culturally customized' website that changes visual elements of characters, backgrounds, and lifestyles to suit the culture of Korean users.
The experiment was conducted as a between-subjects experiment with 40 Korean adults. Website production used a website builder called Framer. Data analysis included quantitative indicators (average session duration, page view, and bounce rate) through the Analytics provided by Framer, and qualitative evaluation (friendliness, reliability, service suitability) was analyzed through a survey after visiting the website.
The comparative analysis of user reactions revealed that the culturally customized website showed a 160% increase in average session duration and a 56% increase in page views compared to the global standard website. It was also highly evaluated for friendliness, reliability, and service suitability.
This study is significant in that it has improved the methodological limitations of existing cultural localization research by establishing an experimental environment in which only visual elements are independently changed through Generative AI. It was confirmed that customized visual elements can be implemented efficiently through Generative AI without shooting actual images and videos. It demonstrates the practical possibility of providing an optimal experience to users of each country while maintaining cost reduction and operational efficiency for global companies.
However, there are limitations, such as the small sample size, the focus on a single culture, and the difficulty of separating individual effects by integrating people, backgrounds, and lifestyles into a package of visual elements. Future research will require comparative experiments in different cultures, and it is necessary to verify the long-term UX impact by analyzing the effects of each visual element separately and applying them to practice.

목차 (Table of Contents)

• 제 1장 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 2
• 1.2 연구 방법 및 범위 4
• 제 2장 이론적 배경 5
• 2.1 문화 맞춤형 웹 디자인 연구 6
• 2.1.1 문화 맞춤화의 개념 및 중요성 6
• 2.1.2 문화 차원 이론 6
• 2.1.3 문화 현지화에 대한 주요 선행 연구 7
• 2.1.4 문화 현지화 실패 사례와 교훈 9
• 2.1.5 기존 연구의 한계와 새로운 연구 가능성 10
• 2.2 생성형 AI와 사용자 경험 (UX) 11
• 2.2.1 AI와 UX 연구의 최신 동향 11
• 2.2.2 국내외 디자인 실무 적용 사례 12
• 2.3 본 연구의 차별점 14
• 제 3장 사전 연구 16
• 3.1 설문 조사 및 결과 17
• 3.1.1 설문 조사 개요 17
• 3.1.2 설문 조사 구성 19
• 3.1.3 설문 조사 결과 20
• 3.2 설문 조사 결과 및 실험 설계 시사점 27
• 제 4장 연구 설계 및 방법 28
• 4.1 연구 가설 및 실험 설계 29
• 4.2 연구 참여자 30
• 4.3 프롬프트 설계 방법 31
• 제 5장 실험 웹사이트 구축 및 연구 절차 33
• 5.1 실험 웹사이트 구축 34
• 5.2 실험 절차 41
• 5.3 측정 지표 및 분석 방법 42
• 제 6장 연구 결과 43
• 6.1 정량적 데이터 비교 분석 44
• 6.1.1 평균 체류 시간 분석 44
• 6.1.2 평균 페이지뷰 분석 44
• 6.1.3 이탈률 분석 45
• 6.2 주관평가 (리커트 척도) 비교 분석 46
• 6.2.1 전반적 디자인 분석 46
• 6.2.2 시각적 조화 분석 47
• 6.2.3 서비스 지속 이용 의향 분석 47
• 6.2.4 서비스 취지 이해 및 필요성 분석 48
• 6.2.5 감정 반응도 분석 48
• 6.3 가설 검증 결과 요약 50
• 제 7장 결론 51
• 7.1 연구 결과 요약 52
• 7.2 학술적 기여 52
• 7.3 실무적 시사점 53
• 7.4 연구의 한계 54
• 7.5 종합 결론 54
• 참고문헌 56
• 영문초록 58