
김대은
Daeeun (Dan) Kim · HAI · HCAI 연구 · 서울
아이디어는 흔합니다.
제품도 많습니다.
저는 증거를 만듭니다.
사람과 AI 사이에서 실제로 벌어지는 일을 연구합니다(HAI·HCAI). 현장에서 관찰한 것을 앱으로 만들어 내놓고, 사람들이 정말 그렇게 쓰는지 확인합니다. 잘 나온 숫자일수록 먼저 의심하고, 틀렸으면 접습니다.
연구 방법
말로 못 하는 걸 읽어내고, 만들어서 확인합니다
사람에게 뭘 원하냐고 물으면 설명하는 뇌가 대답합니다. 그런데 화요일 밤에 앱을 켜는 건 결정하는 뇌입니다. 이 둘은 자주 어긋납니다. 저는 그 어긋남을 걷어내야 할 잡음이 아니라 설계 요구서로 봅니다. 말한 것은 그대로 적어두고, 말과 행동이 어긋나는 지점을 골라 거기서부터 만듭니다.
- 01
수요가 검증된 시장부터 본다
새로 생기는 카테고리에서는 사람들이 자기가 뭘 원하는지 설명하지 못합니다. 반면 같은 욕구에 이미 돈을 쓰고 있는 시장이 있다면, 그쪽 사람들은 설명할 수 있습니다. 그래서 상상한 수요가 아니라 이미 지불되고 있는 수요에서 출발합니다.
- 02
욕구를 층으로 쪼개, 아직 아무도 풀지 않은 층을 찾는다
사람이 말하는 욕구는 대개 여러 겹이 한 문장으로 뭉쳐 있는 겉면입니다. 층으로 쪼개면 이미 해결된 층과 아무도 손대지 않은 층이 갈립니다. 만들 가치가 있는 것은 후자뿐입니다.
- 03
만들기 전에 광고 한 줄로 먼저 물어본다
광고 문구는 제가 아는 가장 빡빡한 글쓰기입니다. 한 줄 안에 사람이 원하는 걸 정확히 짚어야 하고, 짐작이 틀렸으면 그 줄부터 반응이 없습니다. 몇 달치 코드를 쓴 뒤에 아는 것보다 훨씬 쌉니다.
- 04
이번 실험으로 안 것과 아직 모르는 것을 나눠 적는다
클릭이 잘 나왔다는 건 문구가 사람 마음을 건드렸다는 뜻이지, 만든 제품이 그 마음을 채워준다는 뜻이 아닙니다. 둘을 섞으면 그다음이 전부 틀어집니다. 그래서 실험이 끝날 때마다 확인된 것과 아직 확인되지 않은 것을 갈라서 적어둡니다.
진행 중인 연구
- 투고 중
AI의 침묵을 ADHD 성인은 어떻게 견디고 해석하는가
AI가 곧바로 답하지 않는 순간, 그 공백을 사람은 무엇으로 채우는가. ADHD 성인을 대상으로 응답 지연이 어떻게 경험되고 해석되는지를 다룹니다. (제목과 범위는 심사 과정에서 달라질 수 있습니다.)
작업
만들면서 알아낸 것들
각 작업은 하나의 질문에서 시작해, 화면과 데이터로 답을 시도한 기록입니다.
글
실패한 숫자까지 공개하기
- 2025년 11월 18일Bootcamp (UX Collective)
My Fake Door Test Got a 16.5% CTR… and a 2.47% Conversion Rate. Here's What I Learned.
세 갈래 페이크도어 테스트의 원자료를 그대로 공개하고, 클릭은 폭발했는데 가입은 무너진 이유를 해부한 글.
- 2025년 12월Bootcamp (UX Collective)
I Killed My Darling (Again): How Legal Nightmares and Bored Users Forced a B2B Pivot
법적 제약과 지루해하는 사용자라는 두 벽이 B2C 게임을 B2B 데이터 사업으로 밀어낸 과정.
- 2026년 5월Medium
I Don’t Build Products. I Architect Desire.
네 개의 앱, 하나의 방법. 사용자가 말한 것과 실제로 뜻한 것 사이의 틈을 분해하고, 그 틈 안에서 만드는 법, 그리고 AI가 대체하지 못한다고 보는 층.
- 2026년 5월Medium
The Three Desires Underneath Every Viral Comment
사람들이 유행을 예측하며 남기는 말 아래에 깔린 세 가지 욕구, 그리고 그것을 화면으로 옮기는 법.
소개
궁금하면 만들어서 확인합니다
고등학생 때 음악을 듣다가 궁금해졌습니다. 여러 악기가 동시에 울릴 때, 어느 소리가 어느 악기일까. 그 질문 하나로 악기 분류 알고리즘을 만들었고, 그게 제가 기술을 대하는 방식이 됐습니다. 궁금한 걸 직접 만들어서 확인하기.
같은 습관으로 동네 점자블록을 세어보다 40%가 제 역할을 못 한다는 걸 알았고, 미군 부대에서 2년을 지내며 외국인이 한국에서 결제할 때 어디서 막히는지 관찰했습니다. 지금은 사람과 AI가 실제로 어떻게 지내는지를 봅니다.
저는 화면을 만드는 사람이면서 동시에 제 결론을 무너뜨리려는 사람입니다. 체류시간 38초가 사실 1.5초였다는 걸 발견했을 때, 그 수치를 조용히 고치는 대신 여섯 개 지표를 전부 철회했습니다. 연구가 신뢰를 얻는 방식은 그것뿐이라고 생각합니다.
학력
- 광운대학교2023.03 – 현재
정보융합학부 데이터사이언스 학사 과정
- 대전 대신고등학교2020.03 – 2023.02
대한민국 대전
만드는 곳
인터뷰
연락
사람을 관찰하는 일이 필요한 곳이라면, 어디든 이야기하고 싶습니다.
연구실, 제품팀, 초기 스타트업, 형태는 상관없습니다. 현장에서 얻은 근거로 화면을 만드는 일이면 됩니다.


