이 문서는 연구별 본문을 간결하게 유지하기 위한 상세 규칙이다. 기존 절 번호는 이전 참조를 보존하기 위해 유지했다. 연구1·2는 동일 설문 자료의 두 분석이며, 공통 측정 절차가 독립 표본을 뜻하지 않는다.
목적은 현업 디자이너의 생성형 AI 활용 경험과 업무 변화를 이해하는 것이었다. 대상은 현업 경력 10년 이상의 디자이너 6명이다. 인터뷰 시기·모집·진행·기록·동의·정리 절차는 원자료 대조 후 확정한다. 참여자 수와 특성은 저자가 제공한 정보를 기준으로 기술한다.
연구자는 초기 질적 탐색에서 제기된 경험을 선행연구와 대조하여 TC·SC·THR에 관한 양적 연구질문으로 발전시켰다. 인터뷰는 모형의 통계적 관계를 검증한 자료로 사용하지 않는다. 정식 질적 분석 절차의 수행 여부는 확인이 필요하며, 현 단계에서 혼합방법 연구의 검증 완료를 주장하지 않는다. 참여자 발언은 기록과 인용 동의를 확인한 뒤 제시한다.
다양한 경력의 유급 디자인 종사자를 포함하도록 모집안을 구성한다.
인터뷰 참여자의 조건인 경력 10년 이상을 설문의 선정 기준으로 적용하지
않는다. 경력대별 참여 수를 점검하고, 특정 경력대가 적으면 해석 범위를
제한한다. 모집 국가·언어·채널·표본수·할당·일정은 미정이다.
[결정대기]
비사용자는 주 분석에서 제외한다. 따라서 두려움 때문에 AI를 전혀 사용하지 않은 디자이너의 경험은 일반화할 수 없다. 이 제한은 §8에 명시한다.
통합 설문 v0.96은 전체73문항이며 핵심49문항을 유지한다.
| 변수 | 조작적 정의 | 문항 수 | 응답·준거 | 주요 점검 |
|---|---|---|---|---|
| USE | 아이디어·문제해결·질문·지식 획득을 위한 AI 활용 | 4 | 현재·평소, 7점 | 제작 중심 사용을 완전히 포괄하지 않음 |
| TC | 촉진형 과업 재구성 행동 | 4 | 지난 1주, 7점 | JE와 행동·변화 준거 구분 |
| SC | 촉진형 역량 확장 행동 | 4 | 지난 1주, 7점 | 실제 기술 습득과 구분 |
| TP | 지각된 AI 생산성 기여 | 3 | AI 기여 지각, 7점 | 객관적 성과와 구분 |
| JE | 담당 과업 종류·범위·단계의 확대 | 3 | AI 사용 전 대비 회고, 7점 | 연구자 개발, 타당도 검토 |
| WI | 업무강도 증가 | 5 | AI 사용 전 대비 회고, 7점 | 불안·스트레스·전문성 고도화 아님 |
| EXP | 직업 전문성의 자기평가 | 5 | 6점 | 경력연수·AI 숙련도와 구분 |
| GAIL | 생성형 AI 리터러시 | 17 | 7점 | 차원구조와 번안 검토 |
| THR | AI 대체 가능성 인식과 직업 미래에 대한 걱정 | 4 | 7점 | 순수 인지판단만의 척도 아님 |
| JE_VOL·JE_IMP | 자발적·부과된 확대 경험 | 2 | 각 7점 및 확대 경험 없음 | 각 단일 보조문항, 검증 전 |
| BG_YEARS | 경력연차 | 1 | 연수 | 보조변수 |
BG_YEARS의 실제 문항은 「보수를 받고 디자인 업무를 수행한 총 경력은 몇 년입니까? 1년 미만은 0으로 적어 주세요.」다. EXP와 경력연차는 다른 변수다. 오래 일했다고 전문성 자기평가가 높다고 가정하지 않는다.
측정 문항의 직접 출처는 다음과 같다. USE는 X. Zhang et al. (2026), TP는 Torkzadeh와 Doll(1999), EXP는 Van der Heijden et al. (2018), GAIL은 Liu et al. (2025), THR은 Brougham과 Haar(2018), WI는 Kubicek et al. (2015)에 근거한다. TC·SC는 Bindl et al. (2019)이다. 원척도 근거가 현재 조절경로의 실증 근거를 뜻하지는 않는다. 7점 적용과 국문 번안은 별도 검증 대상이다.
| 측정 | 기간·준거 | 해석 범위 |
|---|---|---|
| TC·SC | 지난 1주 일반 업무 행동 | AI가 원인인 적응 행동으로 귀속하지 않음 |
| JE·WI·JE_VOL·JE_IMP | 최초 AI 업무 사용 전 대비 회고 | 사용 경과 기간이 사람마다 다르며 직접 통제하지 못함 |
| EXP1·2 / EXP3–5 | 지난 1년 / 일반 | 기간 차이 고려 |
| USE·TP·GAIL·THR | 현재 또는 일반 평가 | 모두 같은 기간이라고 설명하지 않음 |
| ACT | 활동별 빈도, 고정 기간 미명시 | 도구·기능의 최근 3개월 준거와 동일시하지 않음 |
공통 결과 분포는 회고 비교 적격(WORK_WEEK=예, PRE_AI=예, COMPARE=비교할 수 있음)을 만족한 공통 표본에서 먼저 살핀다. TP를 더 넓은 적격 표본으로 기술하면 분모 차이를 밝힌다. 구조적 미제시·해당 없음·무응답을 구분한다. 구체적인 점수화와 자료 관리 원칙은 아래 분석 절 및 부록 실행 명세에 제시한다.
기존 JE1–3은 유지한다. 아래 두 문항은 신규 연구자 개발 보조문항이며 타당화 전이다.
각각 1 전혀 그렇지 않음부터 7 매우 그러함으로 답한다. 확대 경험 없음 선택지를 둔다. 제시 조건은 PRE_AI=예 및 COMPARE=비교할 수 있음이다. 두 경험은 함께 존재할 수 있다. 두 응답을 서로 배타적인 집단으로 강제하지 않는다.
두 문항을 JE1–3에 합산하거나 둘끼리 합산하지 않는다. 두 문항으로 검증된 자발·부과 하위척도를 만들었다고 주장하지 않는다. 조직의 제안을 자발적으로 받아들인 경우가 모두 부과된 확대는 아니다. 문항 검토에서 선택권과 요구의 의미를 확인한다.
JE_DIR만으로 두 문항을 숨기지 않는다. 문항은 최초 AI 사용 전과 현재를 비교하며 중간의 확대 사건을 별도로 묻지 않는다. 문항 검토에서 순변화와 중간 사건 중 무엇을 기준으로 답했는지 확인한다. 확인 전에는 과거의 어느 확대 사건이라도 포함하라고 안내하지 않는다. 두 문항은 확대 정도와 자발성·부과성을 함께 담으므로 순수한 동기 점수로 해석하지 않는다. 각 문항의 경험 없음 비율과 유효 응답 분모를 따로 보고한다. 확대 경험 없음, 분기 미제시, 일반 무응답은 별도 사유로 저장한다. 해당 없음을 0점이나 중간점으로 대체하지 않는다.
WI는 Kubicek et al. (2015)의 IDS 중 work intensification 다섯 문항을 번안했다. 보유 출판 PDF 10쪽(인쇄 906쪽), Table 3에서 문항 대응을 재확인했다. 원 연구의 지난 5년 준거와 5점 응답을 현재 설문의 AI 사용 전 비교·7점으로 변경했으므로 맥락 적합성 검증이 필요하다. 기존 WI 문구는 다음과 같이 유지한다.
WI 점수가 높으면 강도 증가 경험이 크다는 의미다. 낮은 점수가 업무가 편해졌거나 강도가 감소했다는 직접 증거는 아니다. WI5는 혼자 일하는 프리랜서에게 적합한지 문항 검토에서 확인한다. 직원 감소를 전제로 답할 수 없는 응답을 동의하지 않음으로 대체하지 않는다. 적용 여부는 문항·예비자료 검토에서 확인한다. 적용 불가능 사례를 식별할 방법이 없다면 그 한계를 기록하고 근로형태별 WI 평균 비교를 유보한다. WI5를 빼고 산출한 점수를 기존 WI5문항 점수와 혼용하지 않는다. 불안·스트레스·소진 및 CTX_NEW·CTX_VERIFY 문항은 포함하지 않는다.
핵심 변수의 해석을 보완하기 위해 기획·탐색·제작·수정 활동별 AI 사용 빈도를 네 보조문항(ACT1~4)으로 조사한다. ACT는 활동(Activity)을 구분하는 문항 코드다. 이 연구자 개발 문항들은 AI가 사용되는 업무 활동을 파악하며, 업무범위의 변화나 역량 향상을 직접 측정하지 않는다.
| 코드 | 활동 | 설문 내용 |
|---|---|---|
| ACT1 | 기획 | 목표·문제 정의, 콘셉트 또는 작업계획 수립에 생성형 AI를 얼마나 자주 사용합니까? |
| ACT2 | 탐색 | 자료·레퍼런스·아이디어·대안을 탐색하는 데 생성형 AI를 얼마나 자주 사용합니까? |
| ACT3 | 제작 | 실제 업무용 텍스트·이미지·영상·음성·코드 등의 초안이나 결과물을 생성하는 데 생성형 AI를 얼마나 자주 사용합니까? |
| ACT4 | 수정 | 기존 초안이나 결과물을 수정·보완하는 데 생성형 AI를 얼마나 자주 사용합니까? |
각 문항은 1 ‘전혀 사용하지 않음’부터 7 ‘거의 매번’까지의 빈도로 응답한다. ‘활동 자체를 수행하지 않음’은 사용 빈도와 구분하여 기록한다. USE가 전반적인 AI 활용 정도를 측정한다면, ACT1~4는 활용되는 업무 활동의 분포를 설명한다. 각 문항을 별도로 해석하며 핵심 모형의 새 변수나 USE·GAIL·WI의 합산 점수에 포함하지 않는다. 특히 ACT4는 AI를 이용한 수정 빈도를 묻는다. 검토 시간의 증가나 작업 종료 판단의 어려움은 별개의 경험이며, 종료 판단은 END_DIFF로 탐색한다.
LLM과 이미지 생성형 AI의 사용 조합에 따른 응답 분포를 기존 BG4·BG5와 활동별 문항으로 탐색한다. BG4는 도구, BG5는 기능, ACT는 전체 AI의 활동 빈도를 묻는다. 도구별 핵심 결과를 반복 측정하지 않으므로 개별 도구의 순수 효과 차이를 검증하지 않는다. 두 개의 검증된 USE 잠재척도로 분리하지 않는다. 복수 도구 사용자를 중복 없는 두 집단으로 강제하지 않는다. ACT와 BG_USEMODE를 USE 또는 GAIL 점수에 합산하지 않는다.
INC_AI는 소득 영향의 범주형 보조 결과로 유지한다. 소득 변화의 경험으로 해석하며, 보상 만족과 구분한다.
현장에서 제기된 작업 마무리 경험을 보완적으로 파악하기 위해 연구자 개발 단일 문항 END_DIFF를 포함한다. 문항은 “최근 3개월 동안 생성형 AI를 디자인 업무에 사용하면서, 추가적인 탐색이나 수정을 멈추고 작업을 마무리할 시점을 판단하기 어려웠다”이다. 응답은1 전혀 그렇지 않다부터7 매우 그렇다까지다. ACT4 뒤의 별도 ‘작업 마무리 경험’ 구역에 배치한다.
최근3개월 디자인 업무 AI 사용자에게 제시한다. 최초 AI 사용 전과의 비교를 요구하지 않으므로 PRE_AI·COMPARE 조건을 적용하지 않는다. WI·ACT 및 다른 척도에 합산하지 않고, 핵심 구조모형과 조절경로에도 포함하지 않는다. 이전 WIA_SEL·WIA_VER·WIA_END·WIA_INT의 네 문항안은 현행 설문에서 제외한다. 핵심49문항을 유지하며 전체 문항은73개다.
END_DIFF는 현장 문제의식을 바탕으로 연구자가 개발한 보조문항이다. Kubicek et al.(2015)의 계획·의사결정 요구는 목표 달성 여부를 스스로 확인해야 하는 요구를 다룬다. END_DIFF는 작업 종료 시점을 판단하는 어려움에 초점을 두어 이 요구와 구분한다. Hou et al.(2025)은 디자인 과정과 전문성에 관한 배경 근거로 활용한다. 두 선행연구와 구분하여, END_DIFF의 독립적인 타당화는 미완료 상태로 명시한다.
END_DIFF는 핵심 모형을 해석하는 보조자료로 사용한다. 문항 응답의 분포와 유효 응답 수를 보고하고, WI·EXP와의 관련성을 탐색한다. WI 관련성은 회고 비교 적격 공통 표본에서, EXP 관련성은 최근3개월 AI 사용 적격 표본에서 분석한다. 분모와 결측을 각각 공개한다. 단일 순서형 문항의 특성을 고려해 Spearman 상관과95% 신뢰구간을 기본 탐색안으로 두고, 두 관련성 검정을 한 군으로 묶어 Holm 보정 전후 결과를 보고한다. 확정된 인과 가설 검정으로 제시하지 않는다.
결과의 유의 여부와 관계없이 두 관련성을 모두 보고한다. 단일 문항에 Cronbach의 알파를 산출하지 않는다. 이 문항을 추가 통제변수로 자동 투입하지 않는다. TP·JE 관련성이나 추가 하위집단 분석은 이번 사전 탐색안에 포함하지 않는다. 필요하면 계획 변경을 기록하고 추가 탐색임을 표시한다.
방법에는 개발 경위·전체 문구·응답척도·대상을, 결과 또는 부록에는 분석 결과를 제시한다. 논의에서는 해당 응답 수준의 관련성으로 해석한다. 종료 판단이 WI의 원인이라는 주장, 정보 과부하가 기제라는 주장, 실제 소요시간이 늘었다는 주장은 하지 않는다. 종료 판단이 어렵지만 WI는 높지 않은 경우와 전문성에 따른 뚜렷한 차이가 없는 경우도 허용한다. 이 보조문항을 제외해도 핵심 연구의 질문과 결론은 성립해야 한다.
| 순서 | 분석 | 확인할 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 적격·경력분포·측정 검토 | 누구의 경험을 분석하는지, TC·SC·JE가 구분되는지 |
| 2 | RQ0 현상 확인 | TP·JE·WI 개별 분포와 동일 응답자의 공동 분포 |
| 3 | 경력연차 보조 분석 | 경력에 따른 분포·관련성의 양상과 불확실성 |
| 4 | 연구1 | USE·TC·세 결과 및 네 조절경로 |
| 5 | 연구2 | THR·USE·SC·세 결과 및 네 조절경로 |
| 6 | 통합 비교 | TC·SC의 고유 관련성과 계수 차이 |
| 7 | 보조 탐색·민감도 | 확대 경험·도구 맥락·추가 조정·결측·응답 품질의 영향 |
경력은 연속값으로 보존한다. 시각화에 경력 구간을 쓰면 기준을 사전에 기록하고 빈 셀과 작은 표본을 공개한다. 결과를 보고 유리한 구분점을 고르지 않는다. 경력 차이가 비유의하다고 보편적 경험이라고 결론 내리지 않는다.
TP·JE·WI의 평균이 각각 높다는 결과만으로 같은 사람이 세 경험을 함께 했다고 주장하지 않는다. 공동 분포와 연관성을 따로 본다. 임의 기준으로 「동시 증가율」을 만들지 않는다. 범주화가 필요하면 문항 앵커와 내용 근거로 사전 지정한다. 낮은 WI는 강도 감소를 뜻하지 않는다. 잠재프로파일 분석은 표본과 안정성이 확보될 때의 후속 탐색이다.
검정군은 다음을 기본안으로 둔다. 사전 지정 직접경로는 연구별로 한 검정군이다. 조절은 연구1의 네 경로와 연구2의 네 경로를 각각 한 검정군으로 둔다. 통합 비교의 세 Δ 검정은 한 검정군이다. 각 군에 양측 α=.05와 Holm 보정을 적용한다. 일반 보조 탐색에는 FDR 조정을 적용한다. END_DIFF의 사전 지정 두 관련성은 별도 검정군으로 Holm 보정을 적용한다. 연구별 네 조절경로와 조건부 곱, 측정구조·결측·다중검정을 반영하여 검정력을 검토한다. 조건부 기울기와 곱의 평가 지점은 관측 지지 범위에서 사전 지정한다. 간접 관련성의 검정군과 구간 산출법도 본조사 전에 고정한다. 보정 전·후 p값과 효과크기·95% 신뢰구간을 함께 보고한다.
동의·유급 업무·AI 경험을 기본 적격 기준으로 사용한다. 비동의자는 종료한다. 최근3개월 유급 디자인 업무가 없거나 AI 사용 경험이 없으면 주 분석에서 제외한다. 최근3개월 미사용 경험자는 예비조사에서 이해 가능성을 검토한다. 본조사의 기본 후보는 최근3개월 사용자이며, 최종 모집 기준은 배포 전에 고정한다.
| 분석 | 추가 적격 조건 | 보고 원칙 |
|---|---|---|
| TC·SC 및 TP 경로 | WORK_WEEK=예 | 최근 업무 응답 가능자 수 |
| JE·WI 경로 | WORK_WEEK=예, PRE_AI=예, COMPARE=비교할 수 있음 | 회고 비교 적격자 수와 제외 이유 |
| JE_VOL·JE_IMP | PRE_AI=예, COMPARE=비교할 수 있음, 해당 문항 유효 1–7점 | 문항별 경험 없음·무응답·분기 미제시 수 |
| 세 결과 공동 분포·비교 | 최근 업무·회고 비교 조건 및 세 결과 유효 | 같은 분모의 공통 표본 수 |
구조적 미제시·해당 없음·무응답·범위 오류는 구별해 저장한다. 분기 미제시와 확대 경험 없음을 수치 점수로 대체하지 않는다. 일반 결측 처리법은 추정법과 결측 양상 검토 후 고정한다. 각 분석의 원자료 수·적격 수·점수 유효 수·최종 사용 수를 별도로 보고한다.
척도점수 분석의 검토용 기본안은 모든 문항에 유효 응답이 있는 경우의 평균이다. USE4·TC4·SC4·TP3·JE3·WI5·EXP5·THR4를 각각 계산한다. 부분 응답을 허용한다면 허용 개수와 처리법을 사전 기록한다. GAIL은 다섯 차원의 구조를 검토한 뒤 총점 또는 차원 점수 사용을 결정한다. JE의 두 보조문항·ACT·도구 선택은 핵심 점수에 합산하지 않는다. 자세한 보기 코드·결측 코드·분기안은 부록 실행 명세를 따른다.
본 개정에서는 추가 인지면담을 수행하지 않는다. 기존 사전인터뷰는 연구의 출발점이며 새 문항의 인지면담이나 타당화로 간주하지 않는다. 문항의 내용·기간·응답 보기와 원척도 대응은 문서 대조로 확인한다. JE의 자발·부과 구분, WI5의 독립 근무자 적합성, THR 번안, GAIL 구조의 미확인 부분은 남아 있다.
수집 자료에서 핵심 척도의 요인구조와 신뢰도, TC–SC·TC–JE 판별성을 검토한다. GAIL 총점 사용은 다차원 구조 검토와 연결한다. 단일 보조문항에는 내적 일관성 계수를 적용하지 않는다. 문항 삭제나 점수화 변경은 근거와 변경 시점을 기록한다. 본조사 후 분석만으로 응답 이해 문제와 내용타당성이 해결되었다고 주장하지 않는다.
모집 가능 표본수가 아니라 검정 대상에 맞춰 필요한 표본수를 검토한다. 연구 1의 네 조절경로와 연구 2의 네 조절경로를 반영한다. 측정 차원, 결측, 탐지할 최소 효과, 다중검정과 추정법을 고려한다. 계획된 효과와 결측 조건을 바꿔 민감도를 확인한다.
잠재변수 SEM과 척도점수 경로분석 중 최종 방법은 측정구조와 검정력 검토 후 고정한다. 잠재변수 상호작용을 사용하면 계산 복잡성과 검정력을 별도로 검토한다. 표본이 부족하면 분석 우선순위를 사전에 조정한다. 수집 결과의 유의성에 따라 방법을 바꾸지 않는다.
자료 수집 전에 중복·범위 오류·분기 상충의 처리 규칙을 정한다. 동일 응답 ID 중복은 완료 여부를 확인하고 최초 유효 완료를 기본으로 선택한다. 개인정보를 새로 수집하여 중복을 판별하지 않는다. 응답 ID가 없다면 중복 판별의 한계를 기록한다. 속도·일률 응답만으로 자동 제외하지 않는다. 예비조사에서 응답 시간 분포를 확인해 사전 기준을 정하고 제외 전후 민감도를 보고한다. 도구 ‘미사용’과 사용 도구를 함께 고른 경우 해당 보조변수의 상충으로 기록한다. 이 상충만으로 응답자의 모든 자료를 삭제하지 않는다.
직접 식별정보는 분석자료에서 분리한다. 보상이 필요한 경우 연락정보는 별도 자료에 저장하고 연구 ID로 관리한다. 원자료는 기관이 승인한 암호화 저장 위치에 두고 연구책임자와 승인된 연구자만 접근한다. 보관기간·파기 시점·권한자의 명단은 기관 요구를 확인한 뒤 확정한다. 동의서에는 익명화 수준과 철회 가능 시점을 적는다. 완전 익명 자료를 제출한 뒤 개별 응답을 찾을 수 없다면 철회 제한을 사전에 알린다. 자유응답의 이름·회사·고객 정보는 분석 전에 비식별화한다.