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멀티 브랜드 디자인 시스템 구축

멀티 브랜드 디자인 시스템은 일관성과 효율성을 제공하되, 엄격한 규칙보다 유연성을 중심으로 설계해야 한다. 기본 컴포넌트와 브랜드별 토큰, 코드 연계를 통해 다양한 요구를 수용하고 빠르게 확장할 수 있다. 또한 디자인 시스템은 완성된 산출물이 아니라 실제 사용 데이터를 관찰하며 계속 발전시키는 살아 있는 시스템이어야 한다. ## 유연성을 우선하는 설계 - 디자인 시스템을 지나치게 규정적으로 운영하면 디자이너의 창의성을 제한하고, 결국 시스템 밖에서 작업하게 만들 수 있다. - Harry’s는 복잡도와 유연성이 서로 다른 여러 계층으로 시스템을 구성했다. - 기본 컴포넌트: 단순하고 표준화된 구성 - 스타터 키트: 더 복잡하고 유연한 구성 - 대부분의 프로젝트는 단순한 계층으로 해결하되, 특수한 요구에는 커스텀 구성을 허용한다. - 기본값은 단순하게 유지하면서도 예외를 수용하면 효율성과 창의성을 동시에 확보할 수 있다. ## 토큰을 활용한 멀티 브랜드 확장 - Condé Nast처럼 여러 브랜드를 운영하는 조직에서는 브랜드마다 다른 시각적 특성을 수용해야 한다. - 모듈화된 컴포넌트와 디자인 토큰을 사용하면 동일한 구조를 유지하면서 브랜드별 값을 적용할 수 있다. - 하나의 토큰이 브랜드마다 다른 값을 가질 수 있다. - 예: `prominent text`라는 토큰에 Vogue, The New Yorker, Bon Appétit별 폰트를 각각 지정 - 이런 방식은 컴포넌트를 브랜드별로 별도 제작하지 않고도 시스템을 확장하게 해준다. ## 계속 진화하는 디자인 시스템 - 시스템을 구축한 뒤에도 실제 사용 과정에서 무엇이 잘 작동하고 실패하는지 관찰해야 한다. - Shopify는 디자인 시스템을 “휘어지지만 부러지지 않는” 기반으로 만든다는 방향을 취한다. - 디자인 시스템을 박물관의 전시물처럼 보존하려 하면 변화하는 요구사항을 반영할 수 없다. - 디자이너뿐 아니라 최종 사용자도 관찰해야 한다. - Shopify의 경우 상점 운영자인 머천트가 시스템의 실제 사용자인 만큼, 사용 중 어디서 문제가 발생하는지 확인한다. - 컴포넌트 사용량, 라이브러리 활용 추세 등의 데이터를 분석하면 개선 우선순위를 정할 수 있다. - 시스템이 어떻게 실패하는지 확인하고 이를 바탕으로 다시 설계하는 과정이 중요하다. ## 디자인과 코드의 연결 - 디자인 컴포넌트를 코드로 연결하면 디자인과 개발 간의 전달 비용을 줄이고 구현 속도를 높일 수 있다. - Condé Nast는 JavaScript 기반 사이트에서 JSON으로 토큰을 정의한다. - 커스텀 플러그인을 통해 토큰 값을 JSON으로 가져오거나 내보내 디자인과 코드의 변경 사항을 동기화한다. - 토큰 기반 구조는 새로운 시장이나 브랜드를 빠르게 구축하고 디자이너와 엔지니어 간의 핸드오프를 원활하게 한다. - 멀티 브랜드 환경이 아니더라도 색상이나 타이포그래피에 목적과 값을 연결하는 것부터 시작할 수 있다. - 예: 특정 색상을 직접 `#000000`으로 부르기보다 `text-primary`처럼 용도 중심으로 명명 - 목적과 값을 분리하면 시스템의 복잡도와 불필요한 세분화를 파악하기 쉬워진다. ## 조직에 맞는 시스템 구축 - 모든 조직에 동일하게 적용되는 디자인 시스템은 없다. - 팀 규모, 조직 구조, 브랜드 수, 개발 환경, 업무 우선순위에 맞춰 범위와 복잡도를 결정해야 한다. - 처음부터 거대한 시스템을 만들기보다 현재 반복적으로 사용되는 패턴과 컴포넌트부터 정리하는 것이 현실적이다. - 시스템의 규칙보다 실제 팀이 쉽게 사용하고 변경할 수 있는 프로세스를 만드는 것이 더 중요하다. 실무에서는 기본 컴포넌트와 목적 기반 토큰부터 시작하고, 브랜드별 차이는 토큰 값으로 관리하는 방식을 추천한다. 이후 사용 데이터와 사용자 피드백을 바탕으로 시스템을 지속적으로 수정하되, 예외와 실험을 허용해 시스템 밖으로 이탈할 필요가 없도록 해야 한다.

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마이크로소프트 디자이너

Microsoft 디자이너 Jackie Chui는 사내 아이콘 4,000개를 한곳에서 검색·분류·복사할 수 있는 브라우저 기반 라이브러리를 3주 만에 만들었다. 디자이너용 태그와 엔지니어용 클래스명, 아이콘을 붙여 넣어 메타데이터를 찾는 역검색 기능을 제공해 도구 간 단절을 해결했다. 이 사례는 기존 제품을 그대로 사용하는 대신 실제 사용자의 요구를 조사하고, 익숙한 기술과 단계적인 학습으로 맞춤형 도구를 만들 수 있음을 보여준다. ## 문제 발견과 기존 도구의 한계 - Jackie는 Microsoft 디자이너들의 작업 과정을 관찰하고 아이콘 관리에서 겪는 불편을 조사했다. - 기존 제품 중에서는 IconJar가 아이콘 정리와 복사·붙여넣기를 지원했지만 Microsoft의 요구에는 부족했다. - 여러 사용자가 아이콘 태그를 추가하고 공유할 수 없었다. - 브라우저 기반이 아니어서 아이콘을 클라우드에서 공동으로 사용할 수 없었다. - Mac 전용이라 Windows 중심 조직에 적합하지 않았다. - 이에 따라 특정 운영체제나 디자인 도구에 종속되지 않는 자체 도구를 만들기로 했다. ## 브라우저 기반 아이콘 라이브러리 설계 - 초기 UI는 Sketch로 설계하고 IconJar에서 아이디어를 얻되, Microsoft Fabric 디자인 언어에 맞게 스타일을 조정했다. - 브라우저에서 작동하도록 만들어 사용자가 선호하는 디자인 도구와 관계없이 접근할 수 있게 했다. - 아이콘마다 다음 정보를 연결했다. - 디자이너가 찾기 쉬운 태그와 분류명 - 엔지니어가 코드에서 사용하는 클래스명 - 실제 복사·붙여넣기에 필요한 유니코드 아이콘 문자 - 아이콘을 검색해 바로 복사할 수 있게 해, 디자이너가 자주 쓰는 아이콘 문자를 별도 파일에 보관하던 방식을 없앴다. - 아이콘을 라이브러리에 붙여 넣으면 관련 메타데이터를 역으로 찾을 수 있는 기능도 제공했다. ## 익숙한 기술로 빠르게 개발 - Jackie는 포트폴리오 제작을 통해 익힌 HTML, CSS, JavaScript 경험을 기반으로 개발을 시작했다. - 프런트엔드와 백엔드 데이터베이스를 함께 구축하기 쉬운 JavaScript 프레임워크 Meteor.js를 선택했다. - Meteor 튜토리얼의 할 일 목록 데이터베이스 예제를 아이콘 데이터베이스로 확장했다. - 새로운 기술을 완전히 습득한 뒤 시작하기보다, 해결해야 할 실제 문제를 중심으로 필요한 내용을 학습하며 개발했다. - 기획과 디자인 경험에 엔지니어링 지식을 결합해 짧은 기간 안에 작동하는 제품을 완성했다. ## 아이콘 데이터 수집과 변환 - 아이콘은 일반적으로 폰트 파일에 저장되며, 키보드로 직접 입력할 수 없는 전용 유니코드 문자를 복사해 사용한다. - Jackie는 회사의 아이콘 폰트 파일을 다운로드하고 각 아이콘의 실제 유니코드 문자를 추출했다. - Microsoft 문서에서 엔지니어가 사용하는 아이콘 이름과 클래스명 목록을 확보했다. - 아이콘 이름 목록을 Excel로 정리한 뒤 JSON으로 변환해 애플리케이션 데이터로 사용했다. - 이렇게 아이콘 문자, 표시 이름, 클래스명, 태그를 하나의 검색 가능한 시스템으로 통합했다. ## 배포와 사용자 피드백 - 약 3주간의 개인 작업 끝에 첫 버전을 완성하고 Microsoft Azure에 호스팅했다. - 처음에는 팀에 간단한 이메일과 링크만 공유했지만, 사용자들의 입소문을 통해 디자인 스튜디오 전체로 확산됐다. - 동료들은 버그를 제보하고 새 기능을 제안하며 제품 개선에 참여했다. - 도구는 빠르게 여러 디자이너의 일상적인 작업 흐름에 포함됐다. - 이후 V2에서는 버그 수정과 기능 보강을 진행하고 다른 Microsoft 팀으로 확장할 계획이었다. ## Figma 컴포넌트로의 확장 - 향후 4,000개 이상의 아이콘을 한 번에 Figma 컴포넌트로 변환하는 기능을 계획했다. - 사용자는 별도 라이브러리를 거치지 않고 Figma 안에서 아이콘을 검색하고 정리할 수 있게 된다. - 장기적으로는 아이콘 폰트 파일을 업로드하면 누구나 Figma 컴포넌트로 변환할 수 있는 도구로 발전시키려 했다. - 기존 도구를 대체하는 다음 버전을 만드는 것이 목표라는 점에서, 제품은 사용자의 작업 흐름에 맞춰 계속 진화한다. 실용적으로는 먼저 사용자의 반복적인 불편을 관찰하고, 기존 도구의 부족한 점을 명확히 정의하는 것이 중요하다. 이후 모든 기능을 완성하려 하기보다 검색·분류·복사처럼 핵심 작업만 지원하는 최소 버전을 빠르게 배포하고, 실제 사용자 피드백을 바탕으로 확장하는 접근이 효과적이다.

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figma4분 읽기큐레이션 요약

Figma 플랫폼을 소개합니다

Figma는 디자인 파일을 다른 도구·스크립트·웹 앱과 연결하는 **Figma Platform**을 공개하며, 전문 디자인 도구 최초의 웹 API를 지향했다. API를 통해 디자인 데이터를 실시간으로 읽고, 댓글을 주고받고, 이미지로 렌더링할 수 있어 조직 맞춤형 협업 자동화가 가능해진다. 이를 기반으로 디자인을 고립된 파일이 아니라 조직 전체가 공유·검색·활용하는 개방형 데이터로 전환하는 것이 글의 핵심 결론이다. ## Figma Platform의 목표 - Figma를 외부 도구, 사내 스크립트, 웹 애플리케이션과 연결하는 플랫폼을 제공한다. - 기존 데스크톱 디자인 도구는 운영체제, 로컬 파일 경로, 특정 소프트웨어 버전에 종속되어 통합이 어려웠다. - Figma는 웹 기반이므로 서로 다른 컴퓨터나 웹 서비스에서도 디자인의 최신 상태에 접근할 수 있다. - 기업은 조직별 업무 방식에 맞춘 검색, 공유, 모니터링, 자동화 도구를 직접 만들 수 있다. ## 초기 Web API의 세 가지 기능 - **디자인 파일 읽기** - 디자인을 개방형 JSON 형식으로 제공한다. - 도형, 텍스트, 컴포넌트, 프로토타입 링크, 전환 효과, 제약 조건 등 디자인을 구성하는 트리 구조를 확인할 수 있다. - 파일 URL에 포함된 고유 키를 사용해 특정 디자인의 실시간 스냅샷을 가져온다. - **댓글 읽기·쓰기** - 외부 서비스가 Figma 디자인의 댓글을 조회하거나 작성할 수 있다. - 디자인 검토와 협업 프로세스를 다른 업무 도구와 연결할 수 있다. - **이미지 렌더링** - 전체 파일 또는 파일의 일부를 JPG, PNG, SVG 등 표준 이미지 형식으로 변환한다. - 별도의 수동 내보내기 없이 외부 서비스에서 최신 디자인 이미지를 활용할 수 있다. ## 개방형 웹 API가 제공하는 장점 - 특정 운영체제나 설치된 디자인 프로그램에 의존하지 않는다. - 별도의 독점 플러그인 언어나 프레임워크 대신 일반적인 웹 개발 기술을 사용할 수 있다. - 잘 정의된 API를 사용하므로 사내 자동화와 외부 서비스 통합을 빠르게 구현할 수 있다. - 통합 기능을 유지·보수하고 최신 상태로 업데이트하기가 상대적으로 쉽다. - 디자인 데이터를 이미지뿐 아니라 구조화된 정보로 활용할 수 있어 새로운 형태의 협업 도구를 만들 수 있다. ## 실제 활용 사례: Uber와 GitHub - **Uber** - 여러 도시에 분산된 디자인 팀의 작업을 조직 전체에 보여주기 위해 API를 활용했다. - 진행 중인 디자인을 사무실 TV에 실시간으로 표시하는 피드를 만들고 있다. - Dribbble과 유사한 내부 디자인 저장소에서 프로젝트를 탐색하는 기능도 계획했다. - **GitHub** - 아이콘 제작 과정 일부를 자동화해 반복 작업을 줄이고 효율성을 높였다. - 이러한 사례는 API가 단순한 파일 내보내기를 넘어 조직 내부의 가시성, 검색, 자동화 문제를 해결할 수 있음을 보여준다. ## 오픈소스 프로젝트와 외부 통합 - Figma는 커뮤니티가 활용할 수 있도록 여러 데모 프로젝트를 오픈소스로 공개했다. - 예시: - Figma 디자인 맞춤법 검사기 - 생성형 아트 도구 - 디자인을 Ethereum 블록체인에 기록하는 방법 - Avocode, Haiku, Zeplin, Pagedraw 등 다른 디자인·개발 도구와의 통합도 강화했다. - 플랫폼의 가치는 Figma가 모든 기능을 직접 제공하는 데보다 커뮤니티와 기업이 각자의 문제를 해결하는 데 있다. ## 향후 공개 예정 기능 - **Webhooks** - 파일이나 팀에 연결해 디자인 변경 이벤트를 콜백 형태로 전달한다. - 디자인 업데이트를 감지해 외부 시스템을 자동으로 갱신할 수 있다. - **Write API** - 초기 버전은 주로 디자인 데이터를 읽는 데 초점을 맞췄다. - 이후 외부 애플리케이션이 Figma 디자인 자체를 수정할 수 있는 쓰기 API를 제공할 계획이다. - **Extensions** - 인앱 확장 기능은 강력하지만 품질, 안정성, 예측 가능성을 떨어뜨릴 수 있다. - Figma는 개발자 자유와 제품 안정성을 함께 확보할 수 있는 모델을 마련한 뒤 확장 기능을 도입하려 했다. - 당시에는 구체적인 출시 일정이 정해지지 않았다. ## 대규모 협업에서 해결하려는 문제 - 디자인은 UI 디자이너만 사용하는 산출물이 아니라 카피라이터, 엔지니어, 연구자, 마케터, 경영진 등 여러 부서가 함께 다루는 정보가 되었다. - 전통적인 데스크톱 도구에서는: - 파일을 내보내고 업로드해야 공유할 수 있다. - 원본이 변경되면 공유된 파일이 즉시 오래된 버전이 된다. - 경영진이 실시간 작업을 보고 의견을 남기기 어렵다. - 엔지니어가 필요한 최신 에셋을 찾는 데 많은 시간을 쓴다. - 다른 팀이 이미 해결한 문제와 해결책을 발견하기 어렵다. - Figma API는 조직 전체에서 디자인을 실시간으로 공유하고, 검색하고, 모니터링하는 맞춤형 워크플로를 구축하는 기반이 된다. Figma Platform은 디자인 도구를 폐쇄적인 제작 환경에서 개방형 협업 플랫폼으로 확장하려는 시도다. 실제 도입 시에는 API로 최신 디자인 조회·렌더링·댓글 연동부터 시작하고, Webhooks와 자동화 기능을 결합해 사내 디자인 검색 및 배포 시스템으로 발전시키는 접근이 실용적이다.

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