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[IT뉴스][UX Korea 2026 Fall] AI 시대 UX는 어디까지 확장되는가...네이버·인핸스·ROBROS·롯데쇼핑이 보여주는 '실전 UX'
온카뱅크관리자
조회:
2
2026-08-24 10:27:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">9월 2일 개최되는 'UX Korea 2026 - Fall' Best Practice 트랙 집중 조명, 에이전틱 UX 리서치부터 온톨로지 AI·휴머노이드·발견형 커머스까지</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="VxT0qxvmmn"> <p contents-hash="9720678f70998bdfd1eaf37275c3eff9558453630300f1e524a72a186b18a4f8" dmcf-pid="fMypBMTsri" dmcf-ptype="general">AI가 UX를 바꾸고 있다는 말은 이제 새롭지 않다. 중요한 것은 실제로 무엇이 달라지고 있는가다. 사용자 리서치는 어떻게 바뀌고 있는지, 기업의 업무를 이해하는 AI는 어떻게 설계되는지, 화면을 벗어난 휴머노이드의 UX는 어떤 모습인지, 그리고 검색 중심의 커머스는 어떻게 '발견의 경험'으로 진화하는지에 대한 구체적인 답이 필요해지고 있다.</p> <p contents-hash="c86d76a767cb8183f25b51dc9f07822c4ffe09b39f65425f2bfb6a50b9939831" dmcf-pid="4RWUbRyOwJ" dmcf-ptype="general">이번 행사에 대한 업계의 관심이 높아지는 가운데, 오는 9월 2일 서울 강남 한국과학기술컨벤션센터(ST Center)에서 열리는 'UX Korea 2026 - Fall'의 두 번째 트랙인 Best Practice는 바로 이러한 질문에 초점을 맞춘다. 네이버, 인핸스, ROBROS, 롯데쇼핑의 현업 실무자들이 직접 무대에 올라 AI와 UX가 실제 제품과 조직, 현실 공간에서 어떻게 구현되고 있는지를 공유한다.</p> <p contents-hash="b04689b0103324887deef044cc5656ee13e3d394978a4876afc2d3fa59fc4ad5" dmcf-pid="8eYuKeWIsd" dmcf-ptype="general">이번 트랙의 특징은 미래 전망이나 추상적인 AI 담론보다 “이미 현장에서 무엇을 하고 있는가”를 보여준다는 데 있다. UX 리서치, 엔터프라이즈 AI, Physical AI, 커머스라는 서로 다른 산업 영역을 하나의 흐름으로 연결해, AI가 실제 사용자 경험의 범위를 어디까지 확장하고 있는지를 확인할 수 있다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="003bc707bd6c8cab9f374471bb34291ec7ff3b06ce196cb68b7f98e6d02b3850" dmcf-pid="6dG79dYCse" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="네이버 주혜신 디자이너" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102353712szlt.jpg" data-org-width="306" dmcf-mid="BU5SG7AiwN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102353712szlt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 네이버 주혜신 디자이너 </figcaption> </figure> <p contents-hash="fcc302e873898678054ff06a1c60a9c1932716f77a0dd29df8963205606f1133" dmcf-pid="PJHz2JGhER" dmcf-ptype="general"><strong>AI가 UX 리서처의 새로운 동료가 된다<br></strong><br>첫 번째 발표는 네이버 AI검색설계 주혜신 디자이너가 맡는다. 주 디자이너는 네이버 통합검색의 사용자 경험을 연구하고 있으며, 기술을 활용해 사용자 이해와 UX 리서치를 확장하는 데 관심을 두고 있다.</p> <p contents-hash="b79afedac0ba9c47afccf4a2fb3d235348bdabcf86b6a0a543de3bb6619558d8" dmcf-pid="QiXqViHlEM" dmcf-ptype="general">발표 주제는 'EchoX - LLM 페르소나 기반 에이전틱 UX 리서치'다. 기존 UX 리서치는 실제 사용자를 모집하고 인터뷰하거나 행동을 관찰하는 과정에 상당한 시간과 비용이 필요했다. 네이버의 EchoX는 이 과정에 LLM 기반 페르소나를 활용해 원하는 사용자군을 보다 빠르고 유연하게 탐색하고, 아이디어 검증과 디자인 의사결정을 보완하는 방식을 제시한다.</p> <p contents-hash="2a0a943ef9c6096c98e4f291f407be5ab2027f3ecaf910a7c5b8a0bf26a240ca" dmcf-pid="xnZBfnXSwx" dmcf-ptype="general">핵심은 AI가 사람을 대신한다는 데 있지 않다. 오히려 AI를 활용해 UX 리서처가 더 많은 가설을 탐색하고, 더 빠르게 사용자 관점을 검토하며, 실제 리서치가 필요한 지점을 정교하게 찾는 방식에 가깝다.</p> <p contents-hash="feb9e0e38171e254762e249dc20eba5801c4b8b636590e8247a8e00c8b5109eb" dmcf-pid="y5iwC5J6wQ" dmcf-ptype="general">AI를 활용한 사용자 조사에 관심은 많지만 실제 제품 조직에서 어떻게 적용해야 할지 막막했던 UX 리서처와 디자이너라면 특히 주목할 만한 세션이다. 네이버의 실제 사례를 통해 'AI 네이티브 UX 리서치'가 추상적 개념이 아니라 어떤 프로세스로 작동할 수 있는지를 확인할 수 있다는 점에서 현장성이 높다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6cb5e14eea920310365c45fe2edb9fbe53b391637b1e390c6c0136f2af445e26" dmcf-pid="W1nrh1iPEP" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인핸스 안현진 프로덕트 리드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102354955ssjb.jpg" data-org-width="314" dmcf-mid="bN6qViHlDa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102354955ssjb.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인핸스 안현진 프로덕트 리드 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c59af9e9d1e28657358cb0dce6faacfacd9e2a16cea9b0a0b2aa2b615eb6d327" dmcf-pid="YYMArYx2s6" dmcf-ptype="general"><strong>기업의 일을 ‘아는’ AI는 어떻게 만드는가<br></strong><br>두 번째 세션은 인핸스 안현진 프로덕트 리드의 '기업의 일하는 방식을 이해하는 AI: 온톨로지 기반 에이전트와 워크플로우 설계'다.</p> <p contents-hash="36a8e655f9bcc7bc24ae1842a06109dc58e0a0d363e20069de9e70f6e87f4371" dmcf-pid="GGRcmGMVr8" dmcf-ptype="general">생성형 AI는 언어를 잘 이해하지만, 기업이 실제로 어떤 데이터를 쓰고 어떤 규칙으로 업무를 처리하며 부서와 시스템이 어떻게 연결되는지까지 저절로 알지는 못한다. 이 때문에 기업에 AI를 도입해도 단순한 질의응답이나 정보 검색 수준에 머무르는 경우가 적지 않다.</p> <p contents-hash="7083143dd91999c0d6858e580df72b4cf410233789e9682a57281c5f675218a5" dmcf-pid="HHeksHRfE4" dmcf-ptype="general">안 리드는 이러한 한계를 풀기 위한 기반으로 온톨로지를 제시한다. 기업의 데이터와 업무 개념, 관계와 규칙을 AI가 이해할 수 있는 형태로 구조화하고, 그 위에 AI 에이전트와 업무 애플리케이션을 결합해 AI가 실제 업무 상황을 이해하고 판단하며 실행하는 과정을 소개한다. 사람과 AI가 하나의 업무 흐름 안에서 협업하도록 만드는 워크플로 설계도 주요 내용이다.</p> <p contents-hash="0989471e0303b96ab43d71d79e4660bf82db5b41e352c6c88ef674245c40abeb" dmcf-pid="XXdEOXe4sf" dmcf-ptype="general">안 리드는 현재 인핸스에서 Product Lead와 Forward Deployed Engineering Lead를 맡아 AgentOS의 초기 기획부터 제품 출시, 고객 현장 적용까지 주도하고 있다. 이전에는 삼성전자에서 Senior Product Manager와 Senior Product Designer로 근무했으며, Human-AI Interaction과 AI 에이전트 관련 연구도 진행해 왔다.</p> <p contents-hash="931176ed3b3bb7c0511aab7cf10de8a873f2c87385ce7c9f58605763d8166a85" dmcf-pid="ZZJDIZd8OV" dmcf-ptype="general">따라서 이 발표는 단순한 기술 설명보다 제품 디자인과 엔터프라이즈 AI가 만나는 지점을 보여주는 세션에 가깝다. 기업용 AI Agent를 실제 업무에 적용해야 하는 UX·PM·서비스기획·AX 담당자라면, AI가 '업무를 안다'는 것이 구체적으로 무엇을 의미하는지를 들여다볼 수 있는 기회다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="91ac3cd9a03c535a29466b92980f44a0638407e9ace1adaf29193fa1e446f079" dmcf-pid="55iwC5J6E2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="ROBROS 김진영 이사" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102356212sudn.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="K3u6ekUZDg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102356212sudn.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> ROBROS 김진영 이사 </figcaption> </figure> <p contents-hash="689088f26de588075145c41ec772969cc7539d58bb49e73e491ae9e70de1b38c" dmcf-pid="11nrh1iPO9" dmcf-ptype="general"><strong>화면 밖으로 나온 UX…휴머노이드도 ‘사용자 경험’이 필요하다<br></strong><br>세 번째 무대에서는 ROBROS 김진영 이사가 '화면 밖의 UX: Physical AI 시대, 휴머노이드의 사용자 경험을 설계하다'를 발표한다.</p> <p contents-hash="41811369e327727399170edb98fd69912cd24c5132a3802655d36fb614c01b8b" dmcf-pid="ttLmltnQIK" dmcf-ptype="general">생성형 AI 시대의 UX가 주로 화면과 대화형 인터페이스를 중심으로 발전했다면, Physical AI 시대에는 UX의 대상 자체가 현실 세계로 확장된다. 사람은 더 이상 화면 속 AI만 상대하지 않는다. 실제 공간을 움직이고 사람과 함께 일하는 로봇과 관계를 맺게 된다.</p> <p contents-hash="2d38c30e12bff1eddbed8319a37447847491ca701f84daca61808da1ccd05efb" dmcf-pid="FFosSFLxmb" dmcf-ptype="general">김 이사는 ROBROS의 휴머노이드 로봇 IGRIS 개발 사례를 중심으로, 사용자가 로봇을 처음 만나는 순간부터 로봇을 학습시키고 지속적으로 활용하는 과정 전체를 UX 관점에서 살펴본다. 결국 중요한 질문은 “로봇의 기능이 얼마나 뛰어난가”가 아니라 “사람이 이 로봇을 어떻게 이해하고, 신뢰하고, 함께 일하게 할 것인가”다.</p> <p contents-hash="011ed9303fc66720b55bcb6afabe1af397a4cb3e0f6e0c36f544a97f1c7986f1" dmcf-pid="33gOv3oMmB" dmcf-ptype="general">김 이사는 ROBROS의 COO이자 CDO로 회사의 운영과 디자인, 마케팅을 총괄하고 있으며, Royal College of Art와 Imperial College London에서 Innovation Design Engineering을 공부했다. 디자인·기술·비즈니스를 넘나드는 배경을 갖고 있다는 점도 이번 발표와 맞닿아 있다.</p> <p contents-hash="a226bd818c871c0961685f679c42ede7574c15d00cc6bc8b3390ba84368c7a50" dmcf-pid="00aIT0gRsq" dmcf-ptype="general">Physical AI와 휴머노이드가 빠르게 주목받고 있지만, 이를 UX 관점에서 실제 제품 개발 사례와 함께 들을 수 있는 기회는 아직 흔하지 않다. 화면 중심 UX에서 벗어나 앞으로 UX 디자이너의 설계 대상이 어디까지 넓어질지를 체감할 수 있다는 점에서 이번 트랙의 차별화된 세션으로 꼽힌다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a19eb48304f4c9e05f1e7adab26053fb98b0bf9e72829436bb41dde80cb138f4" dmcf-pid="ppNCypaemz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="롯데쇼핑 박태란 팀장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102357424ajhp.jpg" data-org-width="310" dmcf-mid="9wYuKeWIro" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102357424ajhp.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 롯데쇼핑 박태란 팀장 </figcaption> </figure> <p contents-hash="696b8213dd8669c50ace0889c2aa799466a2c9c48ae92c1bcddeb08237be5fc3" dmcf-pid="UUjhWUNdw7" dmcf-ptype="general"><strong>‘찾는 쇼핑’에서 ‘발견하는 쇼핑’으로<br></strong><br>Best Practice 트랙의 마지막은 롯데쇼핑 e커머스사업본부 서비스전략팀 박태란 팀장이 맡는다.</p> <p contents-hash="415e04f19d18a9d9936bdd3d6cc425a90103199fb2a046aaf74e2463ae707e8d" dmcf-pid="uuAlYujJIu" dmcf-ptype="general">발표 제목은 '검색 이후의 커머스, 발견의 경험을 설계하다(From Finding to Discovering)'다.</p> <p contents-hash="6e8aefb8ca973a20402bf3010b43bad70bf167661e2eef14c3776f13454a914a" dmcf-pid="78h1U8CEwU" dmcf-ptype="general">기존 온라인 쇼핑의 핵심은 사용자가 원하는 상품을 얼마나 빠르고 정확하게 찾게 해주는가에 있었다. 그러나 추천과 개인화 기술이 발전하면서 커머스 UX의 질문도 달라지고 있다. 이제는 사용자가 이미 알고 있는 상품을 '찾는 경험'을 넘어, 미처 생각하지 못했던 상품과 취향을 어떻게 자연스럽게 발견하게 할 것인가가 중요해지고 있다.</p> <p contents-hash="32f07d234813ab9b7aaac076c663725f699d36ccfef30813d05eb35e396e2d72" dmcf-pid="z6ltu6hDIp" dmcf-ptype="general">박 팀장은 롯데ON의 서비스 전략과 UX 설계 경험을 바탕으로, 고객 리서치와 행동 데이터, 디자인 테스트를 통해 사용자의 말과 행동 속 신호를 찾아내고 이를 새로운 경험으로 연결해온 과정을 소개한다. 쿠팡, 지마켓·eBay Korea, 디앤샵 등을 거친 커머스 경험도 갖고 있다.</p> <p contents-hash="52197d9d7f769924193bee9ccd0364cf0be312069dd373c363114a91e2c3edf6" dmcf-pid="qPSF7PlwE0" dmcf-ptype="general">커머스 UX를 다루는 세션은 많지만, 대형 커머스 플랫폼의 현업 책임자가 검색에서 발견으로 UX가 이동하는 과정을 실제 서비스 전략과 리서치·데이터 관점에서 함께 설명하는 자리는 쉽게 만나기 어렵다. 이커머스뿐 아니라 콘텐츠, 플랫폼, 추천 서비스 등 '사용자의 다음 행동을 어떻게 설계할 것인가'를 고민하는 실무자에게도 참고할 만한 사례다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b490fbb5fc12cc5155bcb14e494aa5e9cb3522722b40784cb00a7062702ec3fa" dmcf-pid="BQv3zQSrs3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102358683kfwn.jpg" data-org-width="602" dmcf-mid="229dgOKpsL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/24/etimesi/20260824102358683kfwn.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="b2c133dd0d73169dfdb1acfcc7758890cc70d63ce27e2c3f46c6a7304ea2bc95" dmcf-pid="bxT0qxvmOF" dmcf-ptype="general"><strong>네 가지 사례를 들으면 ‘AI UX의 현재 위치’가 보인다<br></strong><br>Best Practice의 네 발표는 분야가 모두 다르다. 하지만 이어서 들으면 하나의 변화가 선명하게 드러난다.</p> <p contents-hash="e168c8efe854eaf84b66c2d7a525d9124e4eb3d02d6a46dc1a9cb1ac1e16d804" dmcf-pid="KMypBMTsEt" dmcf-ptype="general">네이버는 AI가 사용자를 이해하는 방법을 보여주고, 인핸스는 AI가 기업의 일을 이해하고 수행하는 방법을 보여준다. ROBROS는 그 AI가 현실 세계로 나왔을 때 사람과 어떻게 상호작용해야 하는지를 다루며, 롯데쇼핑은 데이터와 리서치를 바탕으로 사용자가 새로운 경험을 발견하도록 만드는 방법을 보여준다.</p> <p contents-hash="35dabe29566563629b96e50f12075ab08a753a5c7c20a7f42541f764965fd5cc" dmcf-pid="9RWUbRyOI1" dmcf-ptype="general">즉 이번 트랙에서 볼 수 있는 것은 단순한 'AI 활용 사례 4개'가 아니다. 사용자 이해 → 업무 이해와 실행 → 현실 세계와의 상호작용 → 행동과 발견의 설계로 이어지는, 현재 UX가 실제 산업 현장에서 확장되고 있는 모습이다.</p> <p contents-hash="0f2aedf425c71debeb1fba6fae493eb3e6fe2af620fb1761f4a1054a3ca29a9c" dmcf-pid="2eYuKeWIm5" dmcf-ptype="general">이 점이 이번 Best Practice 트랙을 직접 현장에서 들어볼 만한 이유다. AI UX 관련 정보는 온라인에서도 넘쳐나지만, 대부분 특정 툴 사용법이나 해외 사례, 개념 설명에 머무르는 경우가 많다. 반면 이번 트랙에서는 네이버의 에이전틱 UX 리서치, 인핸스의 온톨로지 기반 업무 에이전트, ROBROS의 휴머노이드 UX, 롯데쇼핑의 커머스 UX라는 서로 다른 실제 제품과 조직의 경험을 불과 두 시간 안에 연속해서 비교해볼 수 있다.</p> <p contents-hash="522084e4cb3b18d3b99367c4d61c97cd3f2d7200f6f937003a6503376b2a34b6" dmcf-pid="VdG79dYCDZ" dmcf-ptype="general">특히 한 회사의 성공 사례만 듣는 것이 아니라, 리서치·엔터프라이즈·로보틱스·커머스라는 전혀 다른 산업에서 AI와 UX가 각각 어떤 문제를 만나고 어떤 방식으로 풀고 있는지를 한자리에서 비교할 수 있다는 점은 개별 세미나에서는 얻기 어려운 경험이다.</p> <p contents-hash="395aaf304bd470a66539cd40e9d70c5d42d3c4dfcf7dc7afabdadbc489747c55" dmcf-pid="fJHz2JGhmX" dmcf-ptype="general">UX 디자이너에게는 자신의 업무 영역 밖에서 이미 시작된 변화를 미리 읽을 기회이고, 프로덕트 디자이너와 PM·PO에게는 AI를 실제 제품에 넣었을 때 어떤 새로운 설계 문제가 생기는지 확인할 기회다. AI·AX 담당자에게는 기술 도입 이후 결국 사람이 쓰고 받아들이는 경험을 어떻게 만들어야 하는지를 볼 수 있는 자리이기도 하다.</p> <p contents-hash="e880b00c6b8215ba1e0eaf36dd82cf889e3c12b1eab48424817ede0fb7d78b5d" dmcf-pid="4iXqViHlEH" dmcf-ptype="general">전자신문인터넷 류지영 국장은 “Best Practice 트랙은 AI와 UX에 대한 전망보다 실제 현장에서 어떤 변화가 일어나고 있는지를 보여주는 데 중점을 뒀다”며 “네이버의 AI 기반 UX 리서치부터 기업용 AI 에이전트, 휴머노이드, 커머스 UX까지 평소 한자리에서 비교하기 어려운 사례를 직접 들을 수 있다는 점이 이번 트랙의 가장 큰 매력”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="3e54c924b6972c2b0b26f9dcd321e1c60fd119de2b5d2136d4ad0975babed238" dmcf-pid="8nZBfnXSIG" dmcf-ptype="general">이어 “AI 시대에는 자신의 전문 분야 안에서 일어나는 변화만 보는 것으로는 충분하지 않다”며 “서로 다른 산업의 실무 사례를 함께 보면서 UX가 앞으로 어디까지 확장될 수 있는지 새로운 아이디어와 문제의식을 얻어가는 시간이 되길 기대한다”고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="612d90a13a939bfb04fbf384004fc14d0fbeaf7a376713cae558e7861ce24022" dmcf-pid="6L5b4LZvwY" dmcf-ptype="general">'UX Korea 2026 - Fall'은 9월 2일 오전 10시부터 오후 5시 20분까지 서울 강남 한국과학기술컨벤션센터(ST Center) 대회의실1(B1)에서 열린다. Best Practice 트랙에 앞서 KAIST·삼성SDS·LG전자·Figma가 참여하는 Keynote가 진행되며, 이후에는 Human-AI Interaction, 공간 컴퓨팅, AX 디자인, AI 검증과 통제를 다루는 'Insight & Evolution' 트랙이 이어진다.</p> <p contents-hash="d2637cc26bba182298174f8472377e59ed9120d6550901ad2f4325fa1843cfb6" dmcf-pid="Po1K8o5TEW" dmcf-ptype="general">참가 신청과 세부 프로그램은 UX Korea 2026 - Fall 공식 홈페이지(<a href="https://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=515" target="_blank">https://conference.etnews.com/conf_info.html?uid=515</a>)에서 확인할 수 있다.</p> <p contents-hash="fa010d86ba8131097516915b4ee0a8e6acb2b69cfff522f7e360e3e96647cfe5" dmcf-pid="QmbRLmB3Oy" dmcf-ptype="general">유은정 기자 judy6956@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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