Double Agents Club

Double Agents Club은 교사, 부모, 아이들이 AI 시대의 정보를 비판적으로 판단할 수 있도록 돕는 교육용 웹앱입니다.

Web Design

Educational platform

Digital Literacy

MY ROLE

Research,

User interview,

Visual design

기여도 80%

Double Agents Club은 교사, 부모, 아이들이 AI 시대의 정보를 비판적으로 판단할 수 있도록 돕는 교육용 웹앱입니다.

7 weeks

DURATION

Market Analysis

AI 기반 정서 웰니스 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 2025년에는 10억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 하지만 기존 도구들은 정적인 웰니스 기능이나 임상적 접근에 머무는 경우가 많아, 더 감정적으로 반응하는 AI 솔루션의 기회가 남아 있습니다.

생성형 AI와 개인적인 고민을 나누는 데 편안함을 느낌

User Research

User Survey/ In-Depth Interviews

불안형, 회피형, 혼란형 등 불안정 애착 유형을 가진 사용자가 겪는 어려움을 이해하기 위해 77명을 대상으로 설문과 심층 인터뷰를 진행했습니다. 이를 통해 앱이 사용자의 정서적 성장을 어떻게 도울 수 있을지 탐색했습니다.

Findings

75%

관계 갈등에 압도되지만 전문적인 도움을 구하는 데는 망설임

69%

지나치게 임상적이거나 판단적이고, 데이터 중심적으로 보이는 앱을 피함

87%

관계 스트레스를 친구나 가족에게 털어놓음

72%

Competitive Analysis

정서적 지원 앱은 많지만, 사용자가 꾸준히 배우고 성장하도록 동기를 유지해주는 구조는 부족했습니다.

Research Insights

Integrated Attachment Theory

Insight

대부분의 기존 앱은 애착 이론에 기반한 구조적인 방법으로 관계적·정서적 성장을 다루지 못했습니다. 관계 형성을 돕는 더 구체적인 도구의 기회가 보였습니다.

Opportunity

애착 이론과 정서적·관계적 성장 가이드를 결합하면, 이 앱은 의미 있는 연결과 개인적 성장을 돕는 더 통합적인 솔루션이 될 수 있습니다.

Gamification for Relational Skills

Insight

관계 기술을 기르는 과정에서 게이미피케이션과 습관 추적은 아직 충분히 활용되지 않고 있었습니다. 많은 앱은 사용자가 실제 기술을 연습하도록 돕기보다 일반적인 셀프케어나 동반자 경험에 머물렀습니다.

User Retention Challenges

Insight

게이미피케이션과 캐릭터가 있는 앱은 처음에는 관심을 끌지만, 상호작용이 반복적이거나 얕으면 참여가 오래 이어지지 않았습니다. 그 결과 사용자는 금방 흥미를 잃었습니다.

Opportunity

사용자가 도전받고, 꾸준한 참여에 보상받는다고 느끼는 역동적인 시스템을 설계하면 유지율과 장기 만족도를 높일 수 있습니다.

Personas

이 제품의 타깃 사용자는 16–34세의 후기 청소년과 청년층입니다. 이들은 특히 새롭거나 낯선 사회적 환경에서 다양한 관계의 복잡함을 경험하고 있었습니다.

From Static Room

to Living Forest

몰입감 있는 숲 디자인은 사용자가 성장하고 연결되고 있다는 감각을 느낄 수 있도록 도입했습니다.

기능을 더 직관적이고 시각적으로 흥미로운 구조로 정리해 탐색 경험을 개선했습니다.

From Predefined Scenarios to Mission-Based AI Chat

처음에 고르는 시나리오는 역할극 중 사용자의 진행 상황이나 답변에 맞춰 유연하게 바뀌지 못했습니다.

각기 다른 성격을 가진 동물들이 찾아와 채팅 활동을 포함한 개인화된 미션을 제안합니다.

사용자의 89%는 정적인 활동보다 캐릭터가 이끄는 미션에서 더 높은 몰입감을 느꼈습니다.

From Text-Based

to Voice-Centered

사용자의 72%는 미리 정해진 선택지를 고를 때보다 직접 말할 때 더 진정성 있게 느껴진다고 답했습니다.

더 자연스럽고 몰입감 있는 상호작용을 위해, 텍스트 보조 기능을 함께 제공하는 음성 우선 챗봇으로 전환했습니다.

Information architecture

Low-Fi Wireframes

Takeaways

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 기술은 때로 차갑고 비인격적으로 느껴질 수 있기 때문에, 인간적인 상호작용의 따뜻함과 진정성을 담는 것이 중요했습니다.

Areas for Improvement or

Future Considerations

행동 진행 트래커를 확장해, 시간이 지나며 달라지는 사용자 참여와 정서적 성장의 미묘한 변화를 더 잘 보여줄 수 있습니다.

AI 기반 활동이 더 자연스럽게 느껴지고 애착 유형을 효과적으로 강화할 수 있도록 디자인을 다듬을 필요가 있습니다.

시각적·텍스트 요약 같은 추가 피드백 루프를 더해, 사용자가 자신의 진행 상황과 다음 단계를 더 명확히 이해할 수 있도록 할 수 있습니다.

Intro

상담사들은 내담자들이 가장 자주 묻는 질문이 다음과 같다고 말합니다.

그 답 중 하나는 건강한 관계에 있습니다. 건강한 관계는 사회 속에서 우리가 잘 살아가기 위한 중요한 기반이기 때문입니다.

“How can I be happy?”

애착 이론을 활용하면 스트레스, 불안, 관계 문제를 다루는 데 도움이 되는 맞춤형 전략을 제공하는 멘탈 헬스 앱을 만들 수 있습니다.

The Opportunity

A Fact that Illustrates the Why

연구에 따르면 불안정 애착 유형을 가진 사람들은 스트레스 수준과 관계 불안이 더 높아질 가능성이 큽니다.

Problem statement

“애착 이론을 활용해 사람들이 더 건강한 관계 패턴을 만들어갈 수 있도록 돕는 멘탈 헬스 앱을 어떻게 설계할 수 있을까?”

Dynamic Gamification System

Solutions

Activity

Opportunity

관계 기술 학습과 습관 형성을 게이미피케이션으로 풀어내면, 사용자가 꾸준히 참여하면서도 학습 과정을 더 즐겁고 상호작용적으로 느낄 수 있습니다.

User Testing & Iterations

피드백과 사용성 인사이트를 반영해 앱을 더 정서적으로 몰입감 있고 사용자 친화적인 플랫폼으로 발전시켰습니다. 13명의 참가자와 진행한 7차례의 사용자 테스트가 최종 디자인을 만드는 데 큰 역할을 했습니다.

Mid-Iteration

Final Version

Initial Version

Initial Version

Mid-Iteration

Final Version

Initial Version

Mid-Iteration

Final Version

Scenario-Based Role-Playing

Personalized Onboarding

Dynamic Gamification System

Peace Mila

2025

Problem: AI-generated 컨텐츠는 디지털 플랫폼환경에서 만연한 문제가 되고 있습니다.

이 문제에 대한 관심은 아직 부족하고, 그 결과 아이들은 잘못된 정보, 편향된 알고리즘, 발달 과정의 위험에 더 쉽게 노출됩니다.

RESEARCH

학부모와 교육자들은 AI의 잘못된

정보를 어떻게 보고 있나요?

AI가 만든 잘못된 정보가 아이들에게 어떤 영향을 미치는지 이해하기 위해 1차·2차 리서치를 진행했습니다.

설문과 인터뷰 결과, 많은 부모가 아이들의 온라인 활동을 꾸준히 살펴보지 못하고 있었고, 이로 인해 아이들이 여러 위험에 노출될 수 있음을 확인했습니다.

오늘날 아이들에게 온라인 공간을 안전하게 탐색하는 능력은 물리적 환경을 안전하게 탐색하는 것만큼 중요합니다.

ㅡ the Canadian Standards Association

User Pain Points

아이들은 특히 소셜 미디어를 통해 AI 기반 허위 정보에 쉽게 노출됩니다

AI 알고리즘은 아이들의 의견, 가치관, 일상 행동에 큰 영향을 미칩니다.

부모와 교육자는 문제의 시급성을 느끼지만, 어떻게 다뤄야 할지 어려움을 겪습니다.

주요 AI 정책에서는 아이들의 필요가 자주 간과되며, 관련 규정에서도 언급이 매우 제한적입니다.

HMW

교육자와 보호자가 아이들에게 비판적으로 사고하고 더 나은 판단을 내리는 방법을 가르칠 수 있도록, 어떤 도구로 도울 수 있을까?

Uncertainty

in Educating

67%

Vulnerability

to Manipulated

Visual Media

64%

Reliance on

Social Media for News

78%

Low Parental Monitoring

Gaps in Digital Literacy Education

25%

HMW

교육자와 보호자가 아이들의 비판적 사고와 더 나은 의사결정을 도울 수 있도록, 어떤 도구로 지원할 수 있을까?

Identifying Opportunities for Design

Bridging the Digital Literacy Gap

아이, 부모, 교육자를 위한 구조화된 학습 흐름을 제공합니다.

Engaging, Gamified Learning

비판적 사고를 흥미롭게 만드는 게임화된 경험을 제공합니다.

Parental & Educator Tools

잘못된 정보에 대해 의미 있는 대화를 나눌 수 있도록 돕는 도구를 제공합니다.

학습 솔루션은 기존 방식에 머무르지 않고, 몰입도와 포용성, 협업을 함께 고려해야 합니다.

BRAND GUIDELINE

SOLUTION

A MEDIA LITERACY NAVIGATOR

01 Learning Framework

교육자가 실제 맥락과 문제를 바탕으로 가르칠 수 있는 학습 환경입니다. 리소스 모음과 진행 상황 대시보드를 함께 제공합니다.

02 Learn & Achieve

실제 상황 기반 활동과 챌린지로 새로운 기술을 배우고 연습합니다. 인터랙티브 연습, 배지 보상, 디지털 수료증으로 몰입을 높입니다.

03 Parents Toolkit

부모와의 협력을 강화하고 필요한 리소스를 제공합니다. 학습 상태, 진행 상황 추적, 부모 가이드로 아이의 학습을 함께 지원합니다.

What I learned..

교육자에게는 구조화된 도구가 필요했습니다. 처음에는 교육자가 일반 자료를 상황에 맞게 활용할 수 있을 것이라 생각했지만, 테스트 결과 바로 사용할 수 있는 수업 계획과 대시보드가 필요하다는 점을 확인했습니다.

게이미피케이션은 유지율을 높이지만, 명확성이 중요했습니다. 사용자는 인터랙티브한 챌린지에는 잘 반응했지만, 안내가 모호할 때는 어려움을 겪었습니다.

MORE PROJECT

Looptroop
MOBILE APP

MILA

Peace Mila

2026