운전자-차량 애착 형성을 위한 AI 활용 UX 솔루션 제안 : SDV 환경을 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As the automotive industry rapidly shifts from a hardware-centric paradigm to software-defined vehicle (SDV), vehicles are transforming beyond means of transportation into continuously evolving digital platforms and “second living spaces.” During the transitional period in which drivers’ physical intervention decreases due to advances in autonomous driving technology, it becomes necessary to redefine the driver–vehicle relationship not merely as one of functional control but as an emotional bond characterized by attachment. Accordingly, this study aims to propose concrete AI-driven UX solutions that can foster sustainable attachment by leveraging AI technologies capable of recognizing driver context and engaging in proactive communication within the SDV environment.
To this end, this study first reviews the attachment-formation factors of general consumer products through a literature review and based on these findings, identifies driver–vehicle attachment types that reflect the unique characteristics of automobiles. Building on this framework, five personas that represent drivers’ dispositions and attachment drivers (Essentialist, Time Capsule, Babysitter, SnailHouse, and Maximal Custom) were derived. Through keyword-card interviews, the latent needs and opportunity areas of each type were empirically collected and analyzed.
Based on the derived directions, this study proposes five AI UX solutions that leverage interaction modalities within SDVs. First, proactive personalized space orchestration based on a 10-second preview. Second, context-based vehicle maintenance forecasting and performance receipts. Third, the formation of reciprocal relationships through the provision of Bond Credits. Fourth, the exploration of memories and experiences through a Memory Dial and Growth Lens. Fifth, the creation of a vehicle persona based on Style Tokens.
This study holds academic and practical significance in that it systematizes the abstract concept of attachment into a vehicle-domain-specific framework and translates it into concrete, implementable AI UX solutions for real-world SDV environments. The proposed solutions may serve as a core strategy for creating emotional value that is difficult for competitors to imitate and for securing strong brand loyalty in a future mobility market where technological commoditization accelerates

국문 초록 (Abstract)

자동차 산업이 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 SDV로 급격히 전환됨에 따라, 차량은 이동 수단을 넘어 지속적으로 진화하는 디지털 플랫폼이자 제2의 주거공간으로 변모하고 있다. 특히 자율주행 기술의 고도화로 인해 운전자의 물리적 개입이 감소하는 과도기적 상황에서, 운전자와 차량 간의 관계를 기능적 제어 대상을 넘어선 정서적 애착의 관계로 재정의하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 SDV 환경에서 운전자의 맥락을 인지하고 능동적으로 소통할 수 있는 AI 기술을 활용하여, 지속 가능한 애착을 형성할 수 있는 구체적인 UX 솔루션을 제안하는 데 목적이 있다.
이를 위해 먼저 문헌 연구를 통해 일반 제품의 애착 형성 요인을 고찰하고, 이로부터 자동차의 속성을 고려해 차량 애착 형성 유형을 규명하였다. 이를 기반으로 운전자의 성향과 애착 동인을 반영한 페르소나(에센셜리스트형, 타임캡슐형, 베이비시터형, 달팽이집형, 맥시멀 커스텀형)를 도출하였으며, 키워드 카드 인터뷰를 통해 각 유형의
잠재된 니즈와 기회 요소를 실증적으로 수집·분석하였다.
도출된 디렉션을 바탕으로 SDV 내 인터랙션 매개를 활용한 5가지 AI UX 솔루션을 제안하였다. 첫째, 10초 프리뷰 기반 능동형 맞춤 공간 조성. 둘째, 컨텍스트 기반 차량 관리 예보 및 성능 영수증 발행. 셋째, Bond Credit 제공을 통한 호혜적 관계 형성. 넷째, 기억 다이얼과 성장 렌즈를 통한 추억 및 기억 열람. 다섯째, 스타일 토큰 기반의 차량 페르소나 생성.
본 연구는 추상적인 애착 개념을 차량 도메인에 특화된 프레임워크로 체계화하고, 이를 실제 SDV 환경에서 구현 가능한 구체적인 AI UX 솔루션으로 치환하여 제시했다는 점에서 학술적 및 실무적 의의를 지닌다. 제안된 솔루션은 기술 평준화가 가속화되는 미래 모빌리티 시장에서, 타사가 모방하기 어려운 정서적 가치를 창출하고 강력한 브랜드 충성도를 확보하는 핵심 전략으로 기여할 수 있을 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 1 서론 1
• 1.1 연구 배경 2
• 1.2 연구 목적 8
• 1.3 연구 범위 및 방법 9
• 2 제품 애착 이론과 SDV 환경에서의 AI 역할 이해 11
• 2.1 제품 애착 이론의 발전과 차량에의 적용 12
• 2.1.1 개인-사물 간 애착 이론의 등장 12
• 2.1.2 제품 디자인에서의 애착 형성 요인 및 적용 사례 13
• 2.1.3 운전자-차량 상호작용 관점에서의 애착 연구 동향 14
• 2.2 SDV 환경의 특성과 AI의 역할 15
• 2.2.1 SDV의 기술적 특성 및 사용자 경험 패러다임의 변화 16
• 2.2.2 차량 내 애착 형성을 위한 AI의 역할 17
• 3 차량 애착 형성 유형 규명과 경험 데이터 수집 19
• 3.1 일반 제품 애착 형성 요인 도출 및 차량 애착 형성 유형 정의 20
• 3.1.1 일반 제품의 애착 형성 요인 도출 20
• 3.1.2 차량과의 애착 형성 유형 정의 31
• 3.2 차량 애착 경험 데이터 수집 41
• 3.2.1 애착 형성 유형 기반 페르소나 구축 41
• 3.2.2 페르소나별 사용자 조사를 통한 애착 형성 데이터 수집 47
• 4 데이터 기반 차량 내 애착 형성 기회 파악 및 디렉션 수립 49
• 4.1 데이터 분석을 통한 차량 내 애착 형성 기회 파악 50
• 4.2 AI 기반 애착 형성 디렉션 수립 56
• 5 운전자-차량 애착 형성을 위한 AI UX 솔루션 제안 62
• 5.1 AI 활용을 위한 SDV 내 인터랙션 매개 파악 63
• 5.2 운전자-차량 애착 형성을 위한 AI UX 솔루션 제안 66
• 6 결론 77
• 6.1 연구 결론 및 의의 78
• 6.2 연구의 한계 및 향후 연구 과제 79
• 참고문헌 81