Background

이 프로젝트는 지난 관계를 이해하고 싶다는 개인적인 질문에서 시작됐습니다.

이 프로젝트는 지난 관계를 이해하고 싶다는 개인적인 질문에서 시작됐습니다.

왜 그런 일이 반복됐는지 알고 싶었습니다.

그 궁금증은 애착 이론으로 이어졌습니다. 애착 이론은 사람들이 관계 안에서 어떻게 유대감을 만들고, 소통하며, 스스로를 보호하는지 설명하는 심리학 모델입니다.

That curiosity led me to Attachment Theory


—a psychological model

that explains how people bond, communicate, and protect themselves in relationships.

회피 애착 성향이 강한 사람과의 관계 속에서 저는 같은 대화의 충돌을 계속 반복하고 있었습니다. 서로 마음은 있었지만, 마치 다른 언어로 이야기하는 것처럼 느껴졌습니다.

회피 애착 성향이 강한 사람과의 관계 속에서 저는 같은 대화의 충돌을 계속 반복하고 있었습니다. 서로 마음은 있었지만, 마치 다른 언어로 이야기하는 것처럼 느껴졌습니다.

관계가 무너지기 전에, 더 건강한 소통 방식을 부드럽게 연습할 수 있다면 어떨까?

What if we could gently practice new ways of communicating before things fall apart?

그러다 이런 질문이 생겼습니다…

그러다 이런 질문이 생겼습니다…

The problem

많은 사람들은 비슷한 관계 문제를 반복하지만, 그 패턴을 안전하게 돌아보고 배우며 성장할 수 있는 공간을 갖기 어렵습니다.

많은 사람들은 비슷한 관계 문제를 반복하지만, 그 패턴을 안전하게 돌아보고 배우며 성장할 수 있는 공간을 갖기 어렵습니다.

Research

Professional Insight

초기 단계에서는 Forest의 방향이 실제 사용자 니즈와 맞닿아 있는지 확인하기 위해 공인 상담사와 이야기를 나눴습니다.

초기 단계에서는 Forest의 방향이 실제 사용자 니즈와 맞닿아 있는지 확인하기 위해 공인 상담사와 이야기를 나눴습니다.

“제가 만나는 내담자 중에는 불안형과 회피형의 조합이 정말 많아요. 서로 사랑하지만, 각자의 패턴이 계속 부딪히는 거죠.”

“제가 만나는 내담자 중에는 불안형과 회피형의 조합이 정말 많아요. 서로 사랑하지만, 각자의 패턴이 계속 부딪히는 거죠.”

상담사는 많은 내담자들이 불안정 애착의 징후를 보이고, 자신도 모르는 사이 같은 갈등 패턴을 반복한다고 설명했습니다.

상담사는 많은 내담자들이 불안정 애착의 징후를 보이고, 자신도 모르는 사이 같은 갈등 패턴을 반복한다고 설명했습니다.

더 안전하고, 더 사적이며, 덜 임상적으로 느껴지기 때문이었습니다.

Why?

하지만 대부분의 기존 앱은 사용자가 진심으로 지지받고 있다고 느끼게 하는 인간적인 온기가 부족했습니다.

What We Can Do

가이드와 함께 실제 상황을 연습하기

감정적인 대화를 해낼 자신감 키우기

정서적 성장을 보상과 상호작용이 있는 경험으로 만들기

단순한 기분 기록이나 일반적인 조언을 넘어서, 사용자가 이런 경험을 할 수 있는 공간을 만들고자 했습니다.

Target audience

시장 데이터에 따르면 웰니스 앱 사용자의 70% 이상이 여성입니다. 인터뷰에서도 관계를 돌아보고, 성장하고, 더 잘 소통하고 싶다는 욕구를 가장 자주 표현한 사람들은 여성이었습니다.

STYLE GUIDE

정서적으로 지능적인 AI 동반자가 구조적이고 상호작용적인 안내를 제공한다면, 사용자는 안전하고 몰입감 있는 환경에서 소통 기술을 연습할 수 있다는 자신감을 더 크게 느낄 것입니다.

Hypothesis

Usability Testing + Iteration

세션을 마친 뒤 사용자가 자신의 진행 상황을 어떻게 인식하는지 확인했습니다. 미션 종료 시 자기 성찰 프롬프트와 세션별 참여도 체크를 통해 즉각적인 반응을 측정했습니다.

Results (Self-Guided Format)

60%

모든 과업을 완료함

50%

구조화된 안내가 없을 때 동기부여가 떨어짐

50%

자신의 선택이 맞는지 확신하지 못함

40%

경험과 연결되지 못했다고 느낌

구조적이고 목표가 분명한 연습을 위해, 시각적 마일스톤이 포함된 시나리오 기반 음성 채팅으로 전환했습니다.

사용자들은 미리 정해진 시나리오가 자신과 잘 맞지 않는다고 느꼈고, 정적인 프롬프트에 쉽게 몰입하지 못했습니다.

이전

이후

Chat

Before

AFTER

자연 질감, 손그림 같은 분위기, 부드러운 조명 등 아날로그적인 요소를 더해 디지털 피로감을 줄였습니다.

사용자의 63%는 초기의 정적인 방 환경이 흥미롭지 않고, 성장하고 있다는 느낌이 부족하다고 답했습니다.

Theme

Activity

이전

이후

동반자가 퀘스트를 제안하면서 활동에 대한 몰입도와 정서적 애착이 높아졌습니다.

사용자들은 활동을 스스로 선택해야 할 때 쉽게 동기를 잃었습니다.

Chat

많은 사용자는 자신의 애착 유형을 잘 알지 못했고, 일반적인 온보딩을 부담스럽게 느꼈습니다. 이 흐름은 사용자가 자신의 유형을 자연스럽게 이해하고, 맞는 동물 가이드와 연결되도록 돕습니다.

처음부터 이해받는 느낌을 주어, 경험이 더 안전하고 개인적으로 느껴지게 했습니다.

01

개인화 온보딩

Solutions

02

다이내믹 게이미피케이션 시스템

사용자에게는 앱이 임상적이거나 지루하게 느껴지지 않으면서도, 오래 사용할 수 있는 동기부여 구조가 필요했습니다.

친구 맺기

사용자는 동물 친구가 제안하는 퀘스트를 완료하고 보상을 받아 숲을 꾸밉니다. 이 과정은 재미있고 의미 있게 느껴지며, 정서적 유대를 통해 건강한 습관을 만들어가도록 돕습니다.

03

시나리오 기반 역할 연습

사용자들은 실제 대화에서 어려움을 겪지만 어디서부터 시작해야 할지 모르는 경우가 많습니다. 단계별 연습 채팅은 어려운 상황을 미리 연습할 수 있게 돕고, 부드러운 안내와 피드백을 제공합니다. 사용자는 배운 내용을 일상에서 적용할 수 있도록 피드백과 데일리 퀘스트를 받습니다.

04

엑티비티

마음챙김 명상과 감사 저널링처럼 잠금 해제된 활동은 정서적 균형을 돕습니다. 사용자는 자신의 속도에 맞춰 활동을 탐색하고, 앞서 연습한 내용을 다시 강화할 수 있습니다.

저장

사용자들은 퀘스트 중이 아닐 때도 필요할 때 바로 사용할 수 있는 유연한 도구를 원했습니다.

Impact

What I learned

● 와이어프레임을 만든 직후 테스트를 진행하며, 디자인 과정 초기에 사용자 피드백을 확인하는 일이 얼마나 중요한지 배웠습니다.

● 포용적인 디자인을 위해서는 타깃 사용자의 생활 방식과 관심사를 깊이 이해해야 한다는 점을 배웠습니다.

● 필요한 이미지를 더 빠르게 만들기 위해 MidJourney를 활용하는 방법을 익혔습니다.

● AI 동반자는 흔한 AI 경험에서 느껴지는 차가움 대신, 더 따뜻하고 진정성 있는 상호작용을 제공할 수 있다는 가능성을 확인했습니다.

User Survey/ In-Depth Interviews

User Survey/

In-Depth Interviews

사용자 리서치 결과, 참여자의 70%는 관계 문제를 전문 상담보다 생성형 AI와 먼저 이야기하는 것을 더 편하게 느꼈습니다.

사용자 리서치 결과, 참여자의 70%는 관계 문제를 전문 상담보다 생성형 AI와 먼저 이야기하는 것을 더 편하게 느꼈습니다.

AI 동반자와 함께할 때 더 몰입함

TO-BE Usability Testing

사용자들은 직접 연습을 고르는 방식보다 AI 동반자가 미션을 제안해줄 때 더 큰 연결감과 동기부여를 느꼈습니다.

Results (AI-Guided Format)

80%

AI가 안내한 과업을 성공적으로 완료함

90%

AI 기반 미션에서 더 높은 동기부여를 느낌

70%

구조화된 가이드를 더 따라가기 쉽다고 느낌

85%

Forest

Forest는 건강하지 않은 관계 패턴을 이해하고 조금씩 바꿔갈 수 있도록 돕는 모바일 멘탈 헬스 앱입니다. 애착 이론을 바탕으로, 사용자가 정서적으로 안전한 환경에서 관계 속 대화를 연습할 수 있게 설계했습니다.

앱 디자인

웰니스

Midjourney

대화형 AI

음성 AI

MY ROLE

UX/UI 디자인

End to End

Double Agents Club은 교사, 부모, 아이들이 AI 시대의 정보를 비판적으로 평가하도록 돕는 교육용 웹앱입니다.

6개월

DURATION

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