서울 R 미트업 2024년

인공지능과 데이터 사이언스

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한국 R 사용자회

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서울 R 미트업 발표자

’24년 발표자 모집

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쿼토 대시보드와 페어 트레이딩

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발표 목록

발표 1

  • 제목: “병렬 처리로 페어 트레이딩 최적 수익 파라미터 도출”
  • English Title: “Deriving Optimal Profit Parameters for Pair Trading through Parallel Processing”
  • 발표자: 육송 (Datatrain)
  • 발표요약: 페어 트레이딩 (Pairs Trading)을 위한 최적 파라미터를 도출하기 위한 연산을 빠르게 하기 위해서 doParallel을 적용하는 방법을 다룹니다.
  • 발표자료: 바로보기(zip파일)

발표 2

  • 제목: 차세대 대쉬보드: flexdashboard → 쿼토 대시보드
  • English Title: Next Generation Dashboard: flexdashboard → Quarto Dashboard
  • 발표자: 이광춘 (한국 R 사용자회)
  • 발표요약: “R 마크다운”으로 저작하고 flexdashboard를 사용한 대시보드 제작 방법에 대한 경험이 축적되면서 차세대 “R 마크다운”으로 표방하며 현재는 사실상의 표준으로 자리잡은 쿼토(Quarto) 버전 1.4에 추가되어 23년 11월 출시된 쿼토 대시보드로 개발한 경험을 공유합니다.
  • 발표자료: 바로보기

제이펍 출판사에서 Plotly로 시작하는 인터랙티브 데이터 시각화 in R & 파이썬 책을 10권 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

Plotly로 시작하는 인터랙티브 데이터 시각화 in R & 파이썬

이 책은 인터랙티브 시각화 패키지인 Plotly로 시각화하는 방법을 취업률 및 코로나 데이터로 예를 들면서 R과 파이썬으로 구현한다. 1부에서는 데이터 시각화의 개념과 중요성을 소개하고, 2부에서는 Plotly의 기초 개념과 레이아웃, 서브플롯 등 필수 기능을 설명한다. 3부에서는 산점도, 폭포수 차트 등 목적에 따른 Plotly 시각화 방법과 특수 기능을 안내한다. 4부에서는 효과적으로 Plotly 시각화를 활용하기 위한 버튼, 슬라이더 등 컨트롤의 생성 및 구현 방법, 결과물을 공유하기 위한 온/오프라인 배포 방법을 알아본다. 마지막으로 부록에서는 Plotly의 기능을 극대화할 수 있는 Dash와 Shiny 패키지로 대시보드를 설계하고 구현하는 과정을 다룬다.

부동산과 공간정보

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발표 목록

발표 1

  • 제목: “2040 청년 세대 주택부담능력의 변화 - 수도권을 중심으로”
  • English Title: “Shifting Housing Burden for the 20-40 Age Group: Insights from the Seoul Capital Region”
  • 발표자: 박순만 (명지대)
  • 발표요약: 본 연구는 서울을 비롯한 수도권 지역의 분양가 자료를 바탕으로 하여, 지난 30년간의 청년세대의 주택 구입 비용에 대한 부담 능력을 소득대비주택가격(PIR)을 통해 바라보고자 하며, R의 다양한 분석 및 시각화 기능을 이용하였습니다.
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발표 2

  • 제목: “인공위성 데이터를 활용한 개발도상국의 개발패턴”
  • English Title: “Illuminating Development Dynamics in Developing Countries: A Satellite Data-Driven Approach”
  • 발표자: 김철민 박사 (Do it! 공공데이터로 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니 저자)
  • 발표요약: 최근 인공위성 야간조도 데이터를 활용하여 개발도상국의 과거-현재 발전이 어떻게 진행되어 왔는지 분석하고, 기계학습을 이용하여 미래 변화까지도 예측
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발표 3

  • 제목: “bitSpatial 패키지를 이용한 공간 데이터 시각화”
  • English Title: “Visualize spatial data with the bitSpatial package”
  • 발표자: 유충현 (한국 R 사용자회, Dplanex)
  • 발표요약: 행정구역 경계 수치지도 기반으로 공공데이터를 집계하고, 이를 시각화하는 일련의 리소스를 탑재한 bitSpatial 패키지로 통계지리정보(SGI; Statistical Geographic Information) 개발을 수행하는 방법을 소개합니다.
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김송규(Amang Kim)님께서 데이터는 예측하지 않는다 책을 10권과 김철민 박사님께서 Do it! 공공데이터 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니 3권을 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

데이터는 예측하지 않는다

데이터로 의사결정을 해야 하는 사람들 그리고 데이터로 의사결정 하는 것이 필요하다고 주장하는 사람들을 위한 책이 나왔다. 이 책은 우리가 알고 있던 데이터에 대한 지식이 얼마나 잘못된 것이 많으며, 이를 제대로 알지 못하면 어떤 실수를 범하게 되는지 여러 사례를 통해 밝히고 있다. 그리고 이런 실수에서 벗어나기 위해서는 인문학적 통찰이 중요하다는 것도 잊지 않고 강조한다.

Do it! 공공데이터 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니

공모전에서 수상한 R 데이터 분석 전체 과정 체험하기!
샤이니 웹 애플리케이션 개발과 배포까지

이 책은 데이터를 분석하는 전체 과정으로 R을 배운다. 실제 공모전이나 국책 사업에 선정된 수준 높은 프로젝트를 기반으로 학습하여 데이터 분석 실무를 체험해 볼 수 있다. 특히 아파트 실거래 분석 과정은 공공데이터포털(data.go.kr)에서 데이터를 자동으로 수집하는 방법부터 전처리, 분석, 시각화를 거쳐 애플리케이션으로 만들어 배포하기까지 전 과정을 자세하게 담았다. R만으로 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 샤이니(Shiny) 패키지 사용법도 자세하게 다룬다. 또한 지역별, 요인별 아파트 가격의 상관관계, 한반도 지진 발생, 커피 전문점 접근성, 최적의 버스노선 제시 등 일상생활과 밀접한 분석 주제도 포함하였다. 차별화된 결과물을 상품화하는 방법을 배워 데이터 분석 전문가로 성장하는 데 의미 있는 경험과 통찰을 얻어 보자.

데이터 저널리즘

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발표 1

  • 제목: “디자이너가 말아주는 1인 개발&시각화 - <여론M>”
  • English Title: “Design-Driven Solo Development & Visualization - ”
  • 발표자: 이준원 (MBC)
  • 발표요약: 꼼수와 잔머리 그리고 사람(1+1)을 갈아서 만듭니다. 퀄리티 높은 프로토타입은 서비스 아닐까요? 디자이너의 시선으로 5년간의 <여론M>제작 썰과 노하우를 풉니다.
  • 발표자료:바로보기

발표 2

  • 제목: OCR의 끝판왕, Document AI (The ultimate OCR, Document AI)
  • English Title: Document AI: The Pinnacle of OCR Technology
  • 발표자: 변지민(뉴스타파)•이종호(오마이뉴스)
  • 발표요약: 광학문자인식(OCR)에는 수많은 툴이 있지만, 이미지에서 표(table)와 내용을 동시에 정확하게 복원하는 도구는 찾기 어려웠습니다. 이번에 국회의원 회계보고서 자료(종이를 스캔한 PDF 형태)를 데이터화하는 과정에서 Google의 Document AI가 표와 내용을 매우 높은 정확도로 복원할 수 있다는 사실을 확인했습니다. 기존 OCR프로그램과 Document AI를 비교해 보고, paper를 data로 만드는 기자들의 경험을 공유합니다.
  • 발표자료: 변지민 기자님•이종호 기자님•동영상

발표 3

  • 제목: “데이터 시각화 어디까지 보고 오셨어요?”
  • English Title: “From Data Science to Data Journalism: The Evolution of Data Visualization with AI”
  • 발표자: 이광춘 (한국 R 사용자회)
  • 발표요약: 데이터 과학자의 시각화와 시민기자로서 데이터 시각화의 경험을 공유하고 최근 챗GPT로 대표되는 AI 기술과 접목한 데이터 시각화의 미래를 조망합니다.
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보다 커뮤니티에서 요즘 AI 페어 프로그래밍 책을 5권과 김철민 박사님께서 Do it! 공공데이터 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니 10권을 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

요즘 AI 페어 프로그래밍

★ 차원이 다른 생산성을 발휘하는 with AI 개발자로 탈바꿈하세요

2022년 깃허브 리서치에 따르면 깃허브 코파일럿을 사용하는 개발자는 55% 더 빠르고, 달성율은 75% 더 높습니다. 이미 포춘 500대 기업 1/3이 AI 코딩 도구를 사용합니다. AI와 페어 프로그래밍하세요. 차원이 다른 생산성을 발휘할 수 있게 됩니다. AI 협업 도구를 잘 활용하면 동료의 시간을 빼앗지 않고도, 언제든 나에게 필요한 코드와 지식을 빠르고 정확하게 확보할 수 있습니다.

이 책은 효과적으로 원하는 결과물을 얻어내는 LLM 프롬프트 엔지니어링 기법을 배우고 나서, 깃허브 코파일럿, 챗GPT, 클로드를 활용해 프로그래밍을 더 빠르고 즐겁게 할 수 있는 방법을 예제를 곁들여 설명합니다. 완독하고 나면 AI 페어 프로그래밍 시대에 개발자로 살아가는 놀라우면서도 가장 기본적인 생존 방식을, 터득하게 될 겁니다.

Do it! 공공데이터 배우는 R 데이터 분석 with 샤이니

공모전에서 수상한 R 데이터 분석 전체 과정 체험하기!
샤이니 웹 애플리케이션 개발과 배포까지

이 책은 데이터를 분석하는 전체 과정으로 R을 배운다. 실제 공모전이나 국책 사업에 선정된 수준 높은 프로젝트를 기반으로 학습하여 데이터 분석 실무를 체험해 볼 수 있다. 특히 아파트 실거래 분석 과정은 공공데이터포털(data.go.kr)에서 데이터를 자동으로 수집하는 방법부터 전처리, 분석, 시각화를 거쳐 애플리케이션으로 만들어 배포하기까지 전 과정을 자세하게 담았다. R만으로 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 샤이니(Shiny) 패키지 사용법도 자세하게 다룬다. 또한 지역별, 요인별 아파트 가격의 상관관계, 한반도 지진 발생, 커피 전문점 접근성, 최적의 버스노선 제시 등 일상생활과 밀접한 분석 주제도 포함하였다. 차별화된 결과물을 상품화하는 방법을 배워 데이터 분석 전문가로 성장하는 데 의미 있는 경험과 통찰을 얻어 보자.

LLM과 Google Analytics

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발표 1

  • 제목: “당신의 LLM 안녕하십니까?”
  • English Title: “Protecting Privacy in the Era of Large Language Models”
  • 발표자: 어수행 (크립토랩)
  • 발표요약: 바야흐로 LLM의 시대다. 동네 초등학생도 ChatGPT를 알고 있으며, 구글 트렌드에서는 BTS나 테일러 스위프트보다도 ChatGPT의 검색이 더 많을 정도로 전 세계인의 관심이 높다. 그러나 대부분의 LLM 서비스는 클라우드 기반 아웃소싱 컴퓨팅에 의존하고 있어 정보 유출의 위험이 존재한다. 본 세션에서는 정보 유출이 없는 안전한 LLM 모델을 만드는 방법을 소개하고자 한다. 먼저, LLM 프라이버시 보호의 두 가지 주요 측면인 프롬프트와 모델의 프라이버시에 대해 다룰 것이다. 프롬프트 프라이버시에서는 프롬프트 유출의 위험과 프롬프트 데이터 보호를 위한 암호화 및 안전한 전달 방법을 소개한다. 다음으로, 엣지 디바이스(혹은 on-device)에서 LLM을 실행하는 방법과 프레임워크를 소개한다. Fine-tuning과 RAG를 활용하여 LMStudio기반의 개인화된 LLM 모델을 만드는 방법과 관련 이슈들을 다룰 예정이다. 또한 온디바이스 AI와 FHE 같은 기술을 통해 LLM에서 민감한 데이터 보호 방법에 대한 최신 동향을 공유하려 한다.
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발표 2

  • 제목: R과 Python으로 하는 Google Analytics 분석
  • English Title: Mastering Google Analytics: Data-Driven Insights through R and Python Programming
  • 발표자: 홍성학 (한국R사용자회)
  • 발표요약: 구글 어낼리틱스(Google Analytics)는 회사 홈페이지, 이커머스 사이트, 쇼핑몰, 웹 서비스, 제품 홍보페이지와 같은 웹사이트를 제작한 후 방문하는 사용자의 행동 데이터를 수집하고 분석할 때 사용하는 웹 마케팅, 디지털 마케팅, 그로쓰 해킹을 위한 사실상 표준 기본 도구가 되었다. 하지만 구글 어낼리틱스에서 지원하는 기본 분석 리포트 및 시각화외에 추가적인 분석을 하려고 할 때 다른 도구들과 연동을 해야하는데 이 밋업에서 구글 어낼리틱스에서 수집한 데이터를 대표적인 데이터 분석 친화적인 컴퓨터언어인 R과 Python을 활용해서 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 공유한다.
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김송규(Amang Kim)님께서 데이터는 예측하지 않는다 책을 5권과 공익법인 한국R사용자회에서 데이터는 챗GPT 데이터 과학 책을 5권 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

데이터는 예측하지 않는다

데이터로 의사결정을 해야 하는 사람들 그리고 데이터로 의사결정 하는 것이 필요하다고 주장하는 사람들을 위한 책이 나왔다. 이 책은 우리가 알고 있던 데이터에 대한 지식이 얼마나 잘못된 것이 많으며, 이를 제대로 알지 못하면 어떤 실수를 범하게 되는지 여러 사례를 통해 밝히고 있다. 그리고 이런 실수에서 벗어나기 위해서는 인문학적 통찰이 중요하다는 것도 잊지 않고 강조한다.

데이터 과학 운영체제 - 챗GPT 데이터 과학

AI와 협업, 데이터 과학의 새 지평을 열다!

이 책은 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어서, 새로운 시대를 여는 열쇠를 제공합니다. 여러분은 데이터라는 미개척 영역을 탐색하며 그 속에 숨겨진 통찰의 보석을 발견하게 될 것입니다.

데이터 과학의 기초부터 고급 기술까지, 체계적이고 실용적인 로드맵을 제시합니다. 풍부한 예제와 실습을 통해 데이터 수집, 전처리, 탐색적 분석, 모형과 시각화, 커뮤니케이션 등 데이터 과학 전 영역에 걸친 핵심 개념과 기술을 자연스럽게 익힐 수 있습니다.

데이터 과학과 인공지능의 경계를 넘나드는 여정에 도전하세요. “챗GPT 데이터 과학”이 당신의 나침반이 되어줄 것입니다. 데이터 사이언스의 미래를 선도하는 혁신적인 인재로 거듭나는 그날까지, 믿음직한 동반자가 되어 줄 것입니다.

AI 시대 저작도구: 쿼토

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발표 1

  • 제목: 쿼토(Quarto)와 AI의 만남, 글쓰기의 새로운 지평을 열다!
  • English Title: The Convergence of Quarto and AI: Unleashing a New Era of Writing!
  • 발표자: 이광춘 (한국 R 사용자회)
  • 발표요약: 디지털 시대의 저작 환경이 급변하고 있는 가운데, 챗GPT로 대표되는 AI 기술이 글쓰기 분야에 혁신적 변화를 가져오고 있습니다. 본 발표에서는 이러한 변화의 중심에 있는 쿼토(Quarto)와 AI의 결합에 주목합니다. 쿼토는 R 마크다운의 후속 도구로, 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며 복잡한 데이터 분석 결과를 효과적으로 문서화할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 쿼토를 활용한 실제 사례를 통해, AI와 인간의 협업이 콘텐츠 창작의 효율성과 창의성을 어떻게 향상시키는지 살펴볼 것입니다. 또한, AI와 인간 저작물의 경계가 모호해지는 현상에 대해 깊이 있게 고찰하며, 이러한 변화가 미래의 저작 환경에 미칠 영향에 대해 논의할 것입니다. 이를 통해 참가자들은 AI 시대의 새로운 저작 패러다임을 이해하고, 실제 업무나 연구에 적용할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.
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발표 2

  • 제목: “데이터에서 출판까지: 텍스트 프로세싱과 레이텍”
  • English Title: From Data to Publication: Text Processing and \(\LaTeX\)
  • 발표자: 김강수 (한국텍학회)
  • 발표요약: \(\TeX\)과 \(\LaTeX\)이 종이책의 시대에 완성된 프로그램이지만 새로운 형식과 미디어가 범람하는 오늘날 새로운 의미를 가질 수 있는가 생각해본다. 이를 위하여 “조판”의 의미를 새롭게 되짚어보고 \(\LaTeX\)이 텍스트 프로세싱 언어로서 데이터의 가공, 처리의 최종 단계에서 해야 할 역할을 다른 프로세싱 도구와 어떻게 연계할 수 있는지 생각해본다. 최종적인 결과물의 전달 과정의 효율화에 \(\LaTeX\)이 기여할 수 있는 바에 대해서 언급한다.
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공익법인 한국R사용자회에서 데이터는 챗GPT 쿼토 책을 5권 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

챗GPT 쿼토 - AI 데이터 사이언스 저작엔진

챗GPT + 쿼토 = AI 데이터 사이언스 저작엔진

“챗GPT 쿼토”는 단순한 기술서적을 넘어 현재 챗GPT AI 시대를 선도하고 있는 저작도구다. 타자기와 아래한글/워드가 개인 출판저작물을 담았지만, 이제 생성형 AI를 담을 저작도구는 쿼토다.

쿼토를 사용하면 버전제어 Git, 협업도구 GitHub과 함께 마크다운, 프로그래밍 언어(R, 파이썬, 줄리아, SQL, 자바스크립트), 문서 구성요소(표, 그래프, 수식, 다이어그램 등)를 조합하여 모든 문서출력물(PDF, HTML, 워드, 대쉬보드, 블로그, 웹사이트, PPT)을 손쉽게 무료로 제작할 수 있다.

“챗GPT 쿼토”는 LLM, 라텍(LaTeX), R마크다운, 팬독에서 강한 영감을 받았다. 과학기술 저작에서 쿼토는 이제 공기와 물과 같은 존재가 되었다. 이 책은 챗GPT 인공지능이 생성한 콘텐츠를 쿼토가 다양한 형식의 저작물로 변환하는 과정을 보여주고 있다. 이를 통해 독자들은 미래 트렌드를 이해하고 주도하는 데 필요한 지식과 힘을 얻게 된다.

AI 시대 Shiny 의 미래

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발표 목록

발표 1

  • 제목: “Tidymodel의 기본 철학: Chatgpt시대의 한계와 가능성을 중심으로”
  • English Title: “The Core Philosophy of Tidymodels - Challenges and Opportunities in the ChatGPT Landscape”
  • 발표자: 공병규(유타대 아시아캠퍼스)
  • 발표요약: Tidymodel은 기존에 파편화되어있던 머신러닝 코드를 tidyverse의 프로그래밍 철학에 따라 한데 묶은 혁신적인 R기반의 머신러닝 종합 패키지이다. 이번 발표에서는 최초 출시 이래로 줄곧 사랑받아온 tidymodels의 기본 철학을 기존 다른 R 패키지와 파이썬 머신러닝 패키지들의 문법과 비교하는 방식으로 다시 조망한다. 그리고 최근 새로운 프로그래밍 플랫폼으로 널리 자리잡은 chatgpt 시대에 이러한 tidymodel이 어떠한 의미와 한계를 가지는지 간단히 논의하고자 한다.
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발표 2

  • 제목:
  • English Title:
  • 발표자: 신종화 (조원씨앤아이, CRO)
  • 발표요약:
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발표 3

  • 제목: “생산성 향상을 위한 나만의 R 패키지 빌드”
  • English Title: “Building Your Own R Package for Productivity Enhancement”
  • 발표자: 주석훈(SCOR 재보험)
  • 발표요약: 개인의 생산성 향상을 위해 ‘빠르게’ R 패키지를 개발하고 배포하는 방법을 공유한다. 주로 사용하는 코드 및 노하우를 녹인 패키지가 개발되면 해당 패키지를 활용하여 자신의 업무에 도움이 되는 다양한 패키지를 연계 개발할 수 있게 된다.
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발표 4

  • 제목: 인공지능을 활용한 가상 캐릭터의 특성 기반 마약 의심 SNS 포스팅 탐지 솔루션
  • English Title: “AI-Powered Solution for Detecting Suspected Drug-Related SNS Posts Based on Virtual Character Traits”
  • 발표자: 안상선 (엠로보)
  • 발표요약: 대한민국은 마약류 사범은 2021년 현재 1만6163명으로, UN기준으로 인구 10만명당 마약류사범이 20명 미만(약 1만여명)인 경우 부여하는 마약청정국의 지위를 사실상 잃은 상태임 - 특히 마약을 거래하는 플랫폼인 텔레그램, 결제에 쓰이는 암호화폐는 익명성을 특징 으로 하고 있어 단속 및 적발이 어려운데, 이 같은 취약점을 노리고 최근 인스타그램및 X(트위터)로 마약 판매 포스팅이 폭증하고 있음
  • 이에 인공지능을 이용해서 마약판매 의심 포스팅을 쉽고 빠르게 탐지하는 솔루션을 제안함
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홍익대 이현진 교수님께서 데이터 드리븐 디자인 책을 5권 후원해주셨습니다. 미트업 행사에 참여하신 분 대상으로 추첨을 통해 나눠 드리도록 하겠습니다.

데이터 드리븐 디자인

AI가 디자인하는 시대, 디자이너의 생존 스킬! 데이터 드리븐 디자인의 국내 최초 가이드! 디자이너는 어떤 데이터를 수집해야 할까? 디자인을 정량적 데이터만으로 판단할 수 있을까? 데이터에서 어떻게 디자인 콘셉트를 도출할까? 데이터가 디자인 결과물이 되기까지의 전 과정이 담겨있다!

정부가 ’AI 디자인 확산 전략’을 발표했다. AI 전문 디자이너 양성이 핵심 목표로 제시됐다. AI 시대에, 데이터 활용 능력은 UX 디자이너의 필수 역량으로 자리 잡았다. 카카오, 네이버, 삼성, 애플, 아마존 등 국내외 주요 기업의 디자인 팀은 ’데이터 드리븐 디자인’을 통해 디자인 의사결정을 진행하고 있다. 데이터를 토대로 가설을 검증하기 위해 데이터 수집과 분석을 실시하고, 문제 해결을 위한 디자인 콘셉트를 도출한다. 이 과정에서 필요한 핵심 능력이 ’데이터 문해력’으로, 특히 UX 디자이너에게는 가장 권장되는 스킬이지만 아직도 디자인에 적합한 데이터 활용법을 가르쳐 주는 과정은 찾기 드물다. 여러 데이터를 이해하고 분석해야 디자인의 방향을 설정하고 개발자나 기획자와 원활히 커뮤니케이션할 수 있으므로 데이터 드리븐 디자인 역량을 갖춘 디자이너에 대한 채용 수요는 급증하고 있다. 이미 디자인 실무 현장에서도 데이터를 매개로 협업하고 UX 디자인을 발전시키는 방식은 대세가 되었다.

현장에서 디자이너들에게 데이터 문해력을 가르쳐 온 저자는 이 책을 통해 데이터 과학을 전공한 공대 출신이 아닌 디자이너들도 데이터를 자유자재로 활용할 수 있도록 돕고자 한다. 디자이너가 데이터를 두려워하지 않고 또 하나의 표현 도구로 활용할 수 있도록 디자이너의 관점에서 데이터를 바라보며, 데이터 드리븐 디자인의 프로세스부터 핵심 이론, 최신 연구와 논문 분석, 실제 데이터 분석 사례까지 알차게 담았다. 특히 배경지식이 없는 디자이너도 쉽게 시작할 수 있도록 디자인에 꼭 필요한 개념만 선별하여 친절한 설명을 제공하는 것이 특징이다. 저자는 삼성, 현대, LG 등 주요 기업의 UX 디자이너를 배출해 온 한국 1세대 디자인 교육자답게 직관과 손끝 감각에만 의존하지 않고 객관적인 데이터를 기반으로 디자인의 목적과 근거를 설정하고 디자인 콘셉트를 도출하는 방법을 실무적으로 안내한다.