[김동헌의 공간디코딩④] 지속가능한 공간디자인 교육, 생성형 AI와 함께 재편되다

▲PromeAI는 스케치를 실사처럼 렌더링하는 생성형 AI다. 높은 컴퓨팅 파워, 작업자의 시간과 노력이 필요한 기존의 이미지 렌더링 작업을 대체할 수 있는 새로운 대안으로 주목받고 있다. [이미지=PromeAI]

생성형 AI는 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 인공지능 기술이다. 기존 AI가 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내는 데 초점을 맞췄다면, 생성형 AI는 새로운 이미지, 텍스트, 3D 모델, 음악 등을 직접 만들어내는 기능을 갖추고 있다. 대표적인 생성형 AI 기술로는 텍스트 기반 AI인 GPT, 이미지 생성 AI인 DALL·E, Stable Diffusion, Midjourney 등이 있으며, 공간디자인 분야에서도 그 활용도가 빠르게 증가하고 있다.

공간디자인에서는 생성형 AI를 활용하여 자동으로 공간 배치를 생성하거나, 다양한 디자인 시안을 즉시 도출하며, 건축 요소를 최적화하는 방식으로 적용되고 있다. 이러한 기술을 통해 디자이너는 반복적인 작업에서 벗어나 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있다.

글로벌 디자인 교육의 변화

해외 주요 대학과 기업에서는 생성형 AI를 활용한 디자인 교육이 빠르게 확산되고 있다. 디지털 전환이 가속화되면서, 기존의 디자인 교육 방식으로는 급변하는 산업 환경을 반영하기 어려워졌기 때문이다. 이에 따라, 많은 교육 기관과 기업들이 생성형 AI를 적극적으로 도입하며, 학생들과 실무자들이 최신 기술을 활용할 수 있도록 교육 과정을 개편하고 있다.

이러한 변화는 단순한 기술 습득을 넘어, 창의성과 데이터 기반 설계 역량을 강화하는 것을 목표로 하고 있으며, 디자인 분야에서의 경쟁력을 확보하기 위한 필수적인 과정으로 자리 잡고 있다.

AI 디자인 도구 활용이 확산되고 있는 디자인 대학

최근 전 세계 디자인 대학들은 생성형 AI를 활용한 교육 방식을 적극 도입하고 있다. 생성형 AI는 기존의 수작업 중심 설계 과정을 혁신하며, 학생들이 보다 빠르고 효과적으로 창의적인 아이디어를 구체화할 수 있도록 돕고 있다. AI 기반 디자인 툴을 활용하면 수십 가지의 디자인 시안을 자동으로 생성하고, 다양한 스타일과 공간 배치를 실시간으로 비교할 수 있어, 실험적이고 데이터 기반의 설계가 가능해진다.

프랫 인스티튜트(Pratt Institute)는 Certificate Course in AI Design를 통해 디자인 전문가, 학생, AI도구를 디자인 프로세스에 통합하려는 사람들에게 생성형 AI의 기본 개념부터 실무 적용까지 아우르는 교육을 제공하고 있다. 이 프로그램에서는 AI가 생성한 디자인을 분석하고 수정하는 과정뿐만 아니라, AI 모델이 제안하는 다양한 공간 레이아웃과 색상 조합을 활용하여 보다 최적화된 디자인을 도출하는 법을 배운다.

국내에서도 AI를 활용한 디자인 교육이 활발히 이루어지고 있다. 일부 대학에서는 더블 다이아몬드 모델을 활용한 AI 기반 디자인 교육을 도입하여, 학생들이 AI와 협력하는 방식으로 디자인 사고를 확장하고 있다. AI가 초기 디자인 시안을 생성하면, 학생들은 이를 수정 및 보완하는 과정을 거치며 창의적 문제 해결 역량을 키운다.

이러한 변화는 디자인 교육이 단순히 기술을 습득하는 것을 넘어, AI를 활용한 창의적 사고와 데이터 기반 설계를 학습하는 방향으로 변화하고 있음을 보여준다.

▲Pratt의 AI Design 코스를 수료한 학생들(Sarah Sullivan, Louise Cao, Irina Kelly, Snigdha Kumar, Jeremy Rosenstein)이 생성형 AI와 공동 제작한 이미지 [사진= Pratt Institute]

AI 디자인 교육을 적극 도입하고 있는 기업

기업들은 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위해 내부 교육 프로그램을 강화하고, 실무 환경에 AI 기반 설계 시스템을 도입하는 등의 노력을 기울이고 있다. 대형 디자인 회사들은 AI를 활용한 디자인 워크숍을 정기적으로 운영하며, 직원들이 최신 AI 도구를 익히고 실제 프로젝트에 적용할 수 있도록 지원하고 있다.

디자인 컨설팅 기업 IDEO는 AI 기반 디자인 프로세스를 실무에 적극 도입하고 있다. AI가 자동으로 생성한 공간 레이아웃을 분석하고 수정하는 방식으로 업무 효율성을 높이고 있으며, 직원들은 AI가 제공하는 설계안을 평가하고 최적화하는 과정을 반복하며 디자인 역량을 강화하고 있다.

또한, 일부 글로벌 기업에서는 사내 AI 연구소를 설립하여 디자인과 AI 기술을 결합한 새로운 프로세스를 개발하고 있다. LG전자는 사내 AI 강화를 위해 생성형 AI 활용에 관한 온오프라인 교육을 신설했으며, 세계적인 AI 분야 권위자들과 함께 다양한 온라인 세미나도 진행하고 있다.

img4_LG전자.jpg — ▲ 국내 기업들도 시대적 흐름에 발맞추어 AI교육을 활발하게 하고 있다. 사진은 LG전자 국내 임원 200여명을 대상으로 진행한 AI 및 소프트웨어 교육 장면. [사진=LG전자 뉴스룸]

생성형 AI의 윤리적 사용과 새로운 저작권 문제의 대두

생성형 AI가 디자인 산업에 깊이 자리 잡으면서, 저작권 문제와 윤리적 사용에 대한 논의가 활발해지고 있다. AI가 기존 디자인과 유사한 결과물을 생성할 경우, 저작권 침해 여부를 판단하는 기준이 모호해지고 있으며, 법적 분쟁 가능성도 증가하고 있다. 이에 따라, 기업과 대학에서는 생성형 AI의 윤리적 활용과 지적 재산 보호를 위한 교육을 강화하고 있다.

대학에서는 학생들이 AI가 생성한 디자인이 기존 창작물과 얼마나 차별화되는지를 분석하고, 저작권법 및 데이터 윤리에 대한 학습을 병행하도록 하고 있다. 일부 교육기관에서는 AI가 만들어낸 디자인이 독창성을 가지려면 어떤 요소를 고려해야 하는지에 대한 실습을 포함한 과정도 운영하고 있다.

기업들은 AI 학습 데이터의 출처를 철저히 관리하고, 저작권이 있는 디자인이 무단으로 AI 모델에 반영되지 않도록 내부 가이드라인을 마련하고 있다. 또한, AI가 생성한 결과물에 대한 법적 소유권 문제를 해결하기 위해, 디자인 결과물의 창작 기여도를 평가하는 기준을 수립하는 등의 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화는 AI 기술을 책임감 있게 활용하기 위한 필수적인 과정으로 자리 잡고 있다. 이러한 변화는 생성형 AI가 디자인 교육의 필수 요소로 자리 잡고 있음을 보여준다.

img5_case study.jpg — ▲ Stephen Thaler는 AI 시스템 "DABUS"가 만든 작품에 대한 저작권을 자신이 소유할 수 있도록 등록하려 했으나, 미국 저작권청은 인간 저자가 필요하다는 이유로 이를 거부했다. 워싱턴 D.C. 연방 지방법원(Thaler v. Perlmutter, Case 1:22-cv-01564-BAH (D.D.C., Aug. 18, 2023))은 저작권 보호를 받으려면 인간의 창작성이 필수적이라며 저작권청의 결정을 지지했다. [사진=URBASM]

미래의 공간디자인 교육, 어떻게 변화해야 하는가

과거의 공간디자인 교육은 주로 아날로그 방식에 의존하여, 손으로 스케치를 그리고, 도면을 작성하며, 실물 모형을 제작하는 과정이 핵심이었다. 그러나 현재 공간디자인 교육은 디지털 기술을 적극적으로 수용하며, AI 및 데이터 분석을 활용한 새로운 접근 방식으로 전환되고 있다.

단순한 설계 능력을 넘어, 데이터를 활용하여 공간을 최적화하고, 시뮬레이션을 통해 다양한 환경에서의 공간 활용도를 평가하는 것이 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 기존의 설계 중심 교육에서 벗어나, AI와 협업하는 방식, 데이터 기반 분석, 실시간 시뮬레이션, 디지털 윤리 교육 등이 함께 이루어지고 있다.

(1) AI와 협업하는 교육 모델로 전환되어야 한다.

디자인이 전적으로 인간의 창의성과 경험에 의존했던 과거와 달리, 앞으로는 AI가 디자인 과정의 핵심 도구로 자리 잡을 것이다. AI가 자동으로 생성한 공간 배치를 분석하고 수정하는 능력을 갖추는 것이 필수적이며, 학생들은 AI가 제공하는 다양한 디자인 옵션을 활용하여 창의적인 의사 결정을 내릴 수 있어야 한다.

과거에는 디자인이 전적으로 인간의 창의성과 경험에 의존했지만, 현재는 AI가 디자인 과정에서 중요한 파트너로 자리 잡고 있다. AI가 자동으로 생성한 공간 배치를 분석하고 수정하는 과정이 교육의 필수 요소가 되고 있으며, 학생들은 AI가 제공하는 다양한 디자인 옵션을 기반으로 창의적인 선택을 하는 역량을 키우고 있다. 디자이너가 AI를 단순한 도구가 아닌 디자인 파트너로 활용할 수 있도록 교육 방식이 변화하고 있다. 학생들은 AI 기반 설계 도구를 활용하여 창의적 아이디어를 도출하고 발전시키는 경험을 하고 있다.

(2) 코딩과 데이터 분석이 필수 역량으로 자리 잡아야 한다.

기존의 공간디자인 교육은 형태와 미적 요소에 집중했지만, 현재는 데이터 기반의 설계가 필수적인 요소로 떠오르고 있다. 공간 내 인구 밀도, 조명 배치, 공기 흐름 등 다양한 요소를 분석하여 최적의 디자인을 도출하는 과정이 중요해졌으며, 이를 위해 데이터 분석과 프로그래밍 역량이 필수적으로 요구되고 있다.

공간디자이너가 데이터를 기반으로 최적의 설계를 도출할 수 있도록, 데이터 분석 및 코딩 교육이 포함되는 사례가 늘어나고 있다. 건축 환경 데이터를 분석해 공간 활용도를 최적화하는 실습 과정도 요구되고 있다.

(3) 사용자의 언어 능력 또한 중요해지고 있다.

디자인 프로세스에서 AI와 협업하기 위해서는 디자이너가 AI에게 명확한 명령을 내릴 수 있도록 언어적 표현력이 필수적이다. 특히, 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering) 능력이 중요해지면서, 학생들은 텍스트 기반 AI를 활용한 설계 방법을 익히고 효과적인 의사소통 역량을 강화해야 한다. 또한, 글로벌 협업이 증가함에 따라 다국적 팀과 협력할 수 있도록 외국어 능력도 더욱 중요해지고 있다.

(4) 디지털 윤리와 지속가능성 교육이 더욱 강화되어야 한다.

이전까지 공간디자인 교육에서 지속가능성은 선택적인 주제였지만, 현재는 필수적인 요소로 자리 잡았다. AI가 생성한 디자인이 환경적으로 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 지속 가능한 소재와 에너지를 고려하는 방식으로 교육이 변화하고 있다.

img6_코끼리.png — ▲ 냉장고에 코끼리를 넣는 방법은 오래된 농담과 같은 이야기이다. 상상력과 논리로 거대한 코끼리를 냉장고에 넣듯이 AI와의 협업은 데이터분석과 코딩이 함께하는 언어 능력 강화가 해답이 될 수 있다. [사진=Midjourney로 만든 이미지]

공간디자인 교육의 미래, 변화는 이미 시작되었다

디지털 기술이 공간디자인 교육을 변화시키는 것은 단순한 흐름이 아니라 패러다임의 전환으로 볼 수 있다. 공간디자이너는 이제 단순한 설계자가 아니라, AI와 협업하여 데이터를 분석하고 공간을 최적화하는 역할을 수행해야 한다.

AI가 디자인의 일부를 자동화하는 시대에서 디자이너들은 창의적인 문제 해결 능력과 기술을 활용하는 역량을 더욱 강화할 필요가 있다.

과거에는 공간을 설계하는 것이 핵심이었다면, 이제는 공간디자인을 배우는 방식 자체를 재정의해야 하는 시점이다. 교육과 실무의 변화 속에서, 미래의 공간디자이너는 AI와 협업하는 새로운 역할을 수행하게 될 것이다. 이제, 공간을 설계하는 방식뿐만 아니라, 공간디자인을 배우는 방식도 근본적으로 변화하고 있다.

김동헌 (Kim Dong Hun) | 디지털 시대, 공간의 미래를 연구하는 전문가

AI 기반 공간디자인과 뉴미디어 아트, ESG 건축을 연구하는 공간디자인 박사과정 연구자. 기계공학과 법학을 전공한 후 LG전자 특허센터에서 기술 전략과 혁신을 경험했으며, 현재는 AI와 디자인, 철학이 융합된 공간의 방향성을 탐구하고 있다. 디지털 기술이 공간 경험을 어떻게 확장하는지, 인간성과 기술의 조화를 이루는 공간디자인 교육은 어떻게 변해야 하는지를 연구하고 있다. 현재 국민대학교 디자인대학원 공간디자인전공 겸임교수로 미래학(Futurology)과 공간철학을 강의하며, ㈜리네아디자인의 이사로 공간의 미래를 설계하는 연구자이자 실천가로 활동하고 있다.

김동헌 eastlawkim@gmail.com 이 기자의 다른 기사 보기