개요 및 리뷰 관점
본 리뷰는 브랜드 미션과 이용자 과업의 일치라는 관점에서 시작합니다. 녹색성장·지속가능성이라는 가치 제안을 효과적으로 전달하려면 첫 화면에서 ‘무엇을 제공하는가(학위/연구/정책연계)’와 ‘지금 무엇을 할 수 있는가(지원·문의·성과 열람)’가 명확해야 합니다. 영문/국문 이중 언어 구성, 최신 연구성과의 신뢰성 표현, 그리고 학사·입시 정보의 빠른 접근이 핵심 과업으로 보입니다. 이를 위해 히어로 영역의 메시지 구조, 1차 내비게이션 정보 설계, 섹션별 시각적 위계를 재정의하고 검색·필터·태그를 통한 과업 중심 탐색을 강화하는 전략을 제안합니다. 또한 스토리텔링형 랜딩(비전→연구축→정책/산학→성과/소식)의 플로우를 명확히 설계하여, 신규 방문자에게는 ‘방향성·강점’을, 재방문자에게는 ‘실행·자료’를 빠르게 제공합니다. 본 글은 UX/UI, IA·접근성·SEO, 성능·기술 세 축으로 정리합니다.
브랜드/사이트 인상과 메시지
브랜드 톤은 ‘과학적 신뢰’와 ‘미래지향’의 결을 가져야 합니다. 색채는 친환경 이미지를 과학적으로 재해석한 딥그린·네이비 축이 적합하며, 포인트 컬러로 밝은 그린을 사용해 주요 버튼과 뱃지의 주목성을 확보할 수 있습니다. 카피는 학문적 전문성과 공공적 임팩트를 동시에 드러내야 하며, 히어로에는 “지속가능한 전환을 이끄는 KAIST 녹색성장지속가능대학원”처럼 한 문장으로 미션을 압축하고, 보조 문장에 학위/연구/정책연계를 구체적으로 나열합니다. 뉴스·성과는 사회적 파급력과 실제 변화에 초점을 맞추어 정량·정성 지표를 병기하면 신뢰가 높아집니다. 이미지 자산은 연구 현장·실험·세미나 등 진정성 있는 비주얼을 우선하며, 스톡 이미지 사용 시 지속가능성 문맥에 맞는 소재를 선별해 과도한 연출감을 피해야 합니다.
UX/UI 구조 및 내비게이션
최상단 내비게이션은 ‘입학(지원/모집요강/FAQ) · 교육(학위/교과) · 연구(랩/프로젝트) · 정책/산학(협력/자료) · 소식(뉴스/행사) · 기관소개(비전/조직)’의 6축으로 단순화하는 것을 권장합니다. 각 2차 메뉴는 최대 7개 이내로 제한해 선택 피로를 낮추고, 페이지 상단에는 이용자 흐름을 안내하는 경로 뱃지를 배치합니다. 카드형 리스트는 썸네일·카테고리·제목·메타(날짜/랩/키워드)를 일관된 그리드로 구성하고, 필터는 ‘주제(에너지/기후/순환경제 등) · 유형(논문/정책/프로젝트) · 기간’으로 제공합니다. 기사 상세는 본문 폭 680~760px, 행간 1.75, 본문 내 표·도식 캡션 표준화, 공유/인용 고정 버튼을 권장합니다. CTA는 페이지 목적에 따라 ‘입학 문의’, ‘연구 협력 제안’, ‘데이터셋 열람’처럼 구체적 행동으로 명명하며, 1차 CTA는 상·하단에 반복 배치해 접근성을 높입니다.
정보구조·접근성·SEO
IA는 상위 주제 클러스터를 먼저 정의한 뒤, 하위에 랩/프로젝트/성과를 연결하는 허브-스포크 모델이 적합합니다. 접근성 측면에서는 명도 대비(텍스트 4.5:1 이상), 포커스 인디케이터, 키보드 탐색, ARIA 레이블, 멀티미디어 대체텍스트를 표준으로 삼아야 합니다. 구조화 데이터는 조직(Organization), 기사(Article/NewsArticle), 이벤트(Event) 스키마를 우선 적용하고, 연구성과에는 Dataset/ScholarlyArticle 스키마를 검토합니다. URL은 소문자-영문-하이픈 규칙, 메타(title/description) 길이 최적화, H1 단일화, 섹션 H2 계층, 내부링크 앵커 전략을 통해 탐색 가능성을 높입니다. 다국어 구조는 /ko /en 병렬 트리와 hreflang으로 구현하고, 뉴스·성과 RSS를 제공하여 배포성을 강화합니다. 이미지 최적화는 WebP/AVIF 우선 제공, 원본 보관, loading="lazy" 기본, decoding="async" 권장, 사이즈 속성 지정으로 Cumulative Layout Shift를 최소화합니다.
성능·기술 스택 제안
핵심은 안정적인 LCP(2.5s 이내)와 상호작용성 확보입니다. 서버단 캐싱과 정적 자산의 캐시 무효화 전략(파일명 해시)을 병행하고, 이미지의 화면 별 소스셋 제공, 폰트 서브셋·preload, 크리티컬 CSS 인라인, 나머지 CSS/JS 지연 로딩을 권장합니다. 리스트 페이지는 SSR을 유지하되, 필터/정렬 등 상호작용은 점진적 향상(Enhancement)으로 구현해 JS 비활성 환경에서도 검색이 가능하도록 합니다. 빌드·배포 파이프라인은 스테이징 사전 검증, Lighthouse/CWV 자동 점검, 접근성 테스트(axe/lighthouse-ci), 사이트맵 자동 갱신 및 검색엔진 핑을 포함합니다. 중요 페이지에는 실사용자 모니터링(RUM)을 도입해 지역·네트워크 별 체감을 추적하고, 에러 로깅은 프론트/백 양단으로 수집하여 회귀를 방지합니다.
The Blue Canvas
The Blue Canvas는 데이터에 기반한 UX/UI 컨설팅과 정보구조(IA), 접근성, 성능, SEO 최적화를 통합적으로 제공합니다. 공공·교육·연구 분야의 맥락을 이해하고, 조직의 미션과 이용자 과업을 연결하는 설계를 통해 콘텐츠의 탐색성과 신뢰성을 높입니다. 프로젝트 문의 및 포트폴리오는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. 협업이 필요하시면 언제든 연락 주세요.
결론 및 다음 단계
본 리뷰는 ‘브랜드 미션을 분명히, 과업 경로를 간결하게, 성능과 접근성을 기본값으로’라는 원칙을 제시합니다. 단기적으로는 헤더 내비 단순화와 히어로 카피/CTA 재정렬, 뉴스·성과 레이아웃 표준화, 이미지 최적화·지연 로딩 도입을 추천합니다. 중기적으로는 주제 클러스터 기반 IA 재편, 구조화 데이터 적용, 다국어/학사 정보 체계 정비를 통해 검색·배포·신뢰 지표를 강화할 수 있습니다. 마지막으로 핵심 지표(LCP/TBT/CLS, 검색 유입, 주요 과업 전환)를 지속적으로 관찰하며, 실험-측정-개선의 사이클을 반복하는 운영 체계를 권장합니다.