KRIYA 설계: 웰빙 자기 성찰을 위한 인공지능 동반자

Designing KRIYA: An AI Companion for Wellbeing Self-Reflection

대부분의 개인 웰빙 앱은 건강 및 신체 활동 지표의 요약 정보를 제공하지만, 많은 사용자가 이러한 정보를 의미 있는 이해로 전환하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 앱은 일반적으로 목표, 알림, 구조화된 목표 등을 통해 사용자의 참여를 유도하지만, 이는 비교, 판단, 그리고 성과 불안을 강화할 수 있습니다. 본 연구에서는 자기 성찰을 우선시하는 보완적인 접근 방식을 탐구하기 위해, 개인 웰빙 데이터를 함께 해석하고 사용자 참여를 지원하는 인공지능 웰빙 동반자인 KRIYA를 설계했습니다. KRIYA는 사용자와 협력하여 질문, 설명, 그리고 미래 시나리오를 탐색하는 데 필요한 기능(예: Comfort Zone, Detective Mode, What-If Planning)을 제공합니다. 가상 데이터를 활용한 KRIYA 프로토타입과 상호 작용하는 18명의 대학생을 대상으로 반구조화된 인터뷰를 진행했습니다. 연구 결과, KRIYA와의 상호 작용을 통해 사용자는 웰빙 데이터를 성과가 아닌 해석의 관점에서 접근하고, 감정적 맥락에 따라 자기 성찰이 지지적이거나 압박적으로 느껴졌으며, 투명성을 통해 신뢰를 형성했습니다. 본 연구는 호기심, 자기 연민, 그리고 개인 건강 데이터에 대한 성찰적 이해를 지원하는 인공지능 동반자의 설계에 대한 시사점을 제시합니다.

Most personal wellbeing apps present summative dashboards of health and physical activity metrics, yet many users struggle to translate this information into meaningful understanding. These apps commonly support engagement through goals, reminders, and structured targets, which can reinforce comparison, judgment, and performance anxiety. To explore a complementary approach that prioritizes self-reflection, we design KRIYA, an AI wellbeing companion that supports co-interpretive engagement with personal wellbeing data. KRIYA aims to collaborate with users to explore questions, explanations, and future scenarios through features such as Comfort Zone, Detective Mode, and What-If Planning. We conducted semi-structured interviews with 18 college students interacting with a KRIYA prototype using hypothetical data. Our findings show that through KRIYA interaction, users framed engaging with wellbeing data as interpretation rather than performance, experienced reflection as supportive or pressuring depending on emotional framing, and developed trust through transparency. We discuss design implications for AI companions that support curiosity, self-compassion, and reflective sensemaking of personal health data.