인공지능을 활용한 건축 유니폼 디자인

유니폼“Uniform”은 하나의 형태라는 라틴어의 어원에서 시작된 의미로 기업의 이미지를 시각적 언어로 표현하는 매개체라 할 수 있다. 이러한 유니폼은 형태, 색채, 소재의 조화로 이루어져 기업 유니폼의 특성에 맞는 기능성, 심미성, 상징성을 반영하여 기업의 아이덴티티를 표현함과 동시에 타 기업과의 차별화와 직장 내에서의 공동체 의식을 부여한다. 오늘날 유니폼 형태로 발전하기까지 그 유래로는 고대 로마의 군단병 들이 갑옷을 제작하여 몸을 보호하면서 전투 시 식별목적의 팔에 두르는 형태의 띠를 착용하여 소속된 부대와 계급을 나타내는 것이 있었다. 후에 총기가 보급되기 시작하면서 장전을 위한 수납 용도의 주머니가 늘어나는 의복 형태로 변화해 갔으며, 군사적 효율성을 높이는데 기여함으로 단순한 복장을 넘어 적군과의 식별, 전술과 전략에 깊이 통합된 상징의 요소였다. 이러한 개념의 유니폼은 현재에서도 다양한 직종과 기업에 홍보마케팅 요소로 활용되면서 보수적 상징적 요소에 그치지 않고 기능성과 미학적 형태의 요소에 관심이 커지고 있음을 볼 수 있다.

오늘날 4차 산업의 핵심인 이미지 생성형 AI의 기술은 다양한 분야에 활용되어 혁신적인 결과물을 창출하고 프롬프트의 반복된 학습을 통해 빠르게 발전되어 예술적 분야에서도 창의성을 보여주며 주목받고 있다. 이러한 생성형 AI의 영향력은 패션계에도 커다란 영향을 주었다. E-Magazine 기사에 의하면 AI 크리에이티브 스튜디오인 ‘메종메타’는 온라인 쇼핑몰 업체와 협업하여 AI 패션위크의 우승자들의 컬렉션을 실제로 제작한 사례를 통해 기존 패션계의 프로세스에 커다란 변화를 일으키고 있음을 시사하였다(Park, 2024). 선행연구를 살펴보면 이미지 생성형 AI의 DALL-E 2는 아웃페인팅과 인페인팅 기능의 특성을 도출하여 실사와 비슷한 이미지를 확장하거나 이미지의 부분적 수정이 가능할 수 있음을 부각하였다(Park & Han, 2023).

현재 패션산업에는 AI의 활용을 트렌드 예측과 데이터 분석에 한정되지 않고 제품 생산과정을 개선함은 물론 창의적인 디자인을 실제 접목하는 시스템 구현을 통해 다양한 시도를 하고 있다. 미국 시장 조사기관 리서치앤 마켓(Research and Markets)에 의하면 “2019년 2,800만 달러에서 24년까지 한화 약1조6090억” 규모로 전망하고 있음을 시사하였다(Yun, 2023). 2022년 F/W뉴욕 패션위크에서는 LG는 AI 기반 휴먼아티스트 ‘틸다’를 박윤희 디자이너와 함께 환경을 주제로 ‘금성에서 핀꽃’을 모티브로 작업한 의상을 선보였다. AI 틸다는 ‘무엇을 그리고 싶나?‘ 등 다양한 질문을 통해 3000장이 넘는 창출된 이미지와 패턴을 기반으로 디자이너의 영감에 디테일을 더한 협업으로 한달 정도의 짧은 기간에 제작되었다 (Lee, 2022).

이미지 생성형AI의 특성 및 활용 사례에 관한 선행 연구를 살펴보면 이미지 생성형AI의 활용을 위해 특성을 분석한 Jang & Ju(2023)의 연구에서 ChatGPT-4는 대화형 프롬프트로 반복된 학습을 통해 이미지 생성 결과가 다르게 나타난다. 이전의 대화의 문맥과 주제가 달라지면 “단어와 단어 사이에 ,(콤마)”를 입력하여 구분해야 좀 더 명확한 결과가 도출된다고 밝혔다 (Jang & Ju, 2023, p. 140). 또한, 이전 대화의 문맥을 기억하고 있어 “추상적 질문에서 다시 구체적인 질문을” 할 경우에는 새로운 대화창을 생성 후 프롬프트를 구체적으로 제시하여야 명확한 이미지를 생성할 수 있다고 기록하였다. (Jang & Ju, 2023, p. 24). Park(2023)에 의하면 DALL-E는 프롬프트 적용 후 10초안에 아이디어를 도출할 수 있는 기술로 디자이너의 디자인 구상의 초기작업 과정에서 도움을 줄 수 있으며 협력사와의 비즈니스에 활용 가능성을 유추하였다. Yoo & Choi(2022)는 ‘돌체앤가바나’는 디지털 마켓플레이스인 UNXD와의 협력을 통해 가상의 박물관 공간 속 실물 작품의 오뜨꾸뛰르 컬렉션을 융합하여 예술적으로 표현한 사례를 도출 한 바 있다. 또한, 의류 폐기물처리 시 이산화탄소 배출로 인한 환경오염을 줄일 수 있는 디지털 가상의상을 수집과 맞춤 제작 기회가 가능하도록 희소성의 가치를 부여한 컨텐츠 `이레데선스‘ 사례를 도출하였다. 이와 같이 디지털과 AI는 예술과 문화, 산업 분야에서 일자리를 뺏는 기술이 아닌 다양한 아이디어를 창출하는데 도움을 주기 위한 역할로써 자리매김하여 활용되어 질 수 있다고 사료된다. 따라서 이미지 생성형 AI로 가장 사용 방법이 간편한 최신버전 ChatGPT-4를 활용한 건축 유니폼 디자인을 시도하기 위해 먼저 건축 유니폼 디자인 프로세스와 조형적 구성요소를 분석하고자 한다.

유니폼 디자인 프로세스는 기업의 목적에 맞는 디자인을 계획하는 과정이라 할 수 있다. 유니폼 디자인 개발의 준비 단계인 현황조사는 기업의 의뢰가 들어오면

첫번째 동종 업체와의 차별화를 표현하기 위해 기업의 CI 컬러, 로고, 심볼 마크, 슬로건 등 정체성을 바탕으로 유니폼 트랜드 분석과 해당 업체의 기존 유니폼 착용 사례를 비교 분석한다.

두번째 업체와의 충분한 협의를 통한 기획을 토대로 기업의 요구를 충족시킬 수 있는 유니폼 디자인 컨셉을 잡는다.

세번째 BI에 맞는 컨셉의 아이템이 정해지면 소재, 색상, 형태 등을 선택하기 위해 다양한 트렌드 분석이 필요하다. 소재 개발 또는 스와치를 수집하고 도식화 및 이미지 맵 작업 후 스타일화의 디자인 시안을 만든다.

네번째 제작된 디자인 제안서는 담당자와의 조율과 회의를 통해 기후 환경을 고려한 활동성과 경제성을 반영한 기능성 소재와 컬러 및 배색 선정 과정을 거쳐 기업의 유니폼 디자인 방향을 제시한다. 담당자 및 착용자의 의견 수렴과 수정 과정을 거친 후 업체와의 협의를 통해 결정되어 진다.

다섯번째 선정된 디자인은 패턴 제작과 가봉 후 봉제 등 샘플 제작 과정을 거친다. 샘플 디자인 전개 후 품평회를 통해 착용자 및 관계자의 의견을 반영하여 최종 선정된 샘플은 제작에 들어간다. 단 업체와의 협의에 따라 샘플 제작의 단계는 달라질 수 있다. 이러한 유니폼 디자인 개발 프로세스의 샘플 작업과 메인 작업 단계를 순차적으로 구분하여 <Fig. 2>로 나타내었다.

<Fig. 2>

Uniform Production Process

건축 유니폼 디자인 개발 프로세스의 인공지능 활용 가능 부분을 유추하여 샘플 디자인 구상 단계와 색상 선택 및 원단 소재 선택 후 작업지시서 작성 프로세스 해당 부분을 진하게 표시하여 구분하였다. 이러한 생산단계 디자인 개발 프로세스의 샘플 디자인 과정에서 이미지 생성 AI의 활용 후 디자이너의 추상적 이미지를 시각화하여 시간적, 비용적, 생산적, 효율성에 미치는 영향을 탐구하고자 한다.

<Table 2>

Sample Design Development Process

인터넷 건설워커 24년도 매출과 우수기업 평가 랭킹 100위 안에 드는 국내 건축 분야의 사무 및 현장 근무복 유니폼 착용 사례 수집이 가능한 건설사 2곳, 건축사 2곳을 선정하였다. 또한 각 기업의 정체성을 나타내는 CI/BI 분석을 위해 건설 및 건축사 홈페이지와 유튜브 홍보 영상 자료를 통해 표로 나타내었다.

<Table 3>

Current Status of CI Application of Corporate Image and Examples of Uniform Wearing.

호반건설은 클래식과 모던을 강조한 여유로운 감성과 프리미엄급으로 차별화 된 브랜드 이미지를 추구하고자 하였다. 유니폼에서도 CI를 표현하기 위해 가슴 부분 오렌지 색상의 기업 로고를 적용하여 상징적 이미지를 표현했다. 태영건설은 “고객 가치 창조의 정신”을 바탕으로“Creative Window”라는 예술적 가치에 의미를 상징하는 태영의 심볼을 적용하였으며, 기후와 환경을 고려한 활동성 중심의 아웃도어 형태의 패딩 점퍼를 착용하였다. 정림 건축에서는 CI의 그린 색상과 블랙을 적용하여 “인간중심의 공간의” 의미를 강조하였다. 블랙 계열의 패딩 점퍼를 착용하였으며 가슴과 등, 슬리브에 각각 로고가 새겨진 도시적이며 세련된 디자인을 착용하였다. 무영건축사의 CI는 미래에 대한 도전과 열정의 상징적인 색상의 레드와 블루, 그레이로 브랜드 이미지에 정체성을 부각하였다. 이러한 기업 이미지의 상징인 로고는 소매와 가슴 부분, 칼라 뒷 중심에 새겨 계절별 다른 디자인과 색상을 적용하였다. 현장 감리의 경우, 반사체 소재를 적용하여 기능성, 활동성과 작업 환경의 조건을 고려한 패딩 점퍼를 착용함을 볼 수 있었으며, 부서별 사무 업무 파트에서는 좀 더 심플한 경량감이 느껴지는 디자인과 소재를 사용하였다. 이러한 건축 분야 유니폼 착용 사례는 기업 홈페이지나, 홍보 영상 자료를 통해 확인할 수 있었다. 하지만, 좀 더 다양한 건축 분야의 자료를 토대로 근무복 디자인의 폭넓은 사례를 통해 분석을 시도하였지만, 현재 기존 선행연구의 건축분야 근무복의 자료는 매우 미비하여 아쉬움이 남았다. 건축 분야의 기존 유니폼 착용 사례를 고찰한 결과 건축 유니폼 패딩 점퍼는 오염 부분을 감안 한 네이비와 블랙 톤의 짙은 무채색의 점퍼를 주로 착용함을 볼 수 있었다. 이는 기능성과 경제성을 고려한 무난한 디자인을 선호하는 경향을 유추 할 수 있었다. 이에 인공지능을 활용한 유니폼 디자인 개발을 위해 Lee & Park(2007)은 유니폼 만족도 현황조사에서 호텔 유니폼의 사례를 도출하였다. 기존 선행연구의 호텔 유니폼은 만족도 부분에 디자인 개선점이 높게 측정된 결과로 심미성에 관심이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 호텔 유니폼 배색 부분은 유사 배색 적용이 높게 나타났으며, 단색의 문양이 없는 디자인에 대한 선호도가 확연한 차이로 높게 나타났다. 따라서 미니멀, 모던한 디자인을 선호하는 경향이 있음을 유추 할 수 있었다. Lee & Lee(2017)연구에 의하면 국내 시판되는 건설 현장 작업복의 경우 휴대 용품과 작업도구 등을 수납할 수 있는 디자인이 특징으로 작업 환경에 필요한 기능성을 강조한 부분이 높게 나타났다. 작업복 디자인 개선에 대한 선호도에서는 유행에 민감한 디자인 보다는 기업 이미지를 반영한 소속을 나타낼 수 있는 필요성도 반영하였다. 이렇듯 호텔 유니폼은 고객과의 직접적인 대면 부분이 빈번한 업무환경을 높게 반영한 반면, 건설 현장의 작업복 실태에서는 환경적 기후와 활동성 소속감 등의 요소를 필요로 하는 차이를 보였다. 따라서 건축 분야 근무복은 현장과 사무를 예술적, 기술적으로 토탈 아우르는 직업의 특성을 반영하여 심미성과 기능성을 부각한 디자인 개발을 시도하였다. 그러므로 본 연구에서는 정체성을 반영한 차별화 된 무영건축사의 상징적 의미를 반영하였으며 주변 환경과 조화롭게 어우러지면서도, 독특한 아이덴티티를 갖출 수 있는 디자인에 중점을 두었다.

건축사는 건축물을 계획하고 설계하는 일로 건축의 사업성 검토와 입지 분석, 세부 법규와 기준, 공사 도급 계약서 검토 및 예술적 감각의 인테리어, 건축 설계와 감리 직무 등의 건축 전반에 걸친 모든 일을 수행한다. 해당 건축기업 무영건축사의 디자인 개발을 위해 건축 분야는 크게 건축 설계, 건설 사업관리 부문과 감리 부문으로 구분할 수 있다. 사무 위주의 건설 사업 관리 업무와 건축 감리 부분은 건축물의 시공과정에서 제대로 반영되는지를 관리 감독하는 업무로써 시공감리, 안전 관리 등 잦은 현장 업무의 특성을 고려하여 디자인을 다르게 설정하였다. 건축가이자 화가인 모더니즘 건축의 아버지 ’르 코르뷔지에’의 비대칭과 직선의 미를 기준 삼은 건축물 롱샹성당(Chapelle Notre-Dame-du-Haut)을 모티브로 디자인 컨셉을 설정하였다. 자연적인 곡선 요소와 비대칭의 미를 주제로 패딩 점퍼의 절개선을 과감히 사용하였으며 실제 점퍼에 이미지를 적용하여 생성된 이미지 결과를 분석하였다. 건축 아이템으로는 선정된 4업체의 유니폼 착용 사례를 비교하여 비중을 많이 차지하는 F/W 시즌의 동복 패딩 점퍼를 선정하였다. 동복 아이템 선정 후 현장 위주의 근무가 많은 직무로써 환경적 기후, 형태적 안정성 등 활동적 기능을 고려하여 패딩 점퍼 형태의 H라인 실루엣과 루즈 핏을 적용하였다. 허리 숙임과 팔 동작을 감안 한 커프스 형태의 스냅과 벨크로 밴딩처리, 점퍼의 총 기장은 힢을 덮을 수 있는 길이 감을 적용하였다. 소재는 폴리에스테르, 나일론 소재가 주로 사용 투습, 방수, 내구성 세탁성 등이 요구되지만 ChatGPT-4의 이미지 생성형 AI의 특성상 소재 표현에는 한계가 있으므로 니트와 퍼 소재만 적용하였다. 2025년 A/W Premie’re Vision 과 Panton 예상 컬러 트렌드에서는 친환경에서 영감을 받은 태양광이 연상되는 노랑과 자연적인 색상을 추구하였다. 지속 가능성에 의미를 둔 흑색과 녹색의 다양한 컬러 트렌드가 보여지고 있다. 포인트 색상은 자연적인 색상의 그린(dk)톤과 활발한 에너지를 발산하는 CI색상의 레드, 경쾌하면서도 고급스런 긍정적인 색조의 골드빛 옐로우(sf)톤, 도시적이면서 모던한 그레이(ltgy) 톤을 포인트 배색으로 적용하였다. 메인 색상으로는 안정감과 신뢰감을 느낄 수 있는 색채의 네이비(PB)와 건축 분야에 맞는 도회적인 느낌의 모던한 그레이(Gy)2가지 색상을 선택하였다. 선택 가능한 무영건축사의 색채 배색을 I.R.I 형용사 이미지 스케일에 적용하여 색채이미지로 나타냈다. 사무 위주의 건축 설계 직무는 조용한 럭셔리의 레트로 감성과 도회적인 세련미를 컨셉으로 본질에 집중할 수 있는 디자인에 중점을 두었다. 건축 감리 직무는 현장 업무를 고려하여 무영건축사의 심볼마크인 초승달의 곡선을 표현한 반달 칼라를 디자인하였다. 비전에서 ”전체적 리듬감과 파도치는 듯한 곡선”의 공통점을 찾아 ’르 코르뷔지에’의 곡선형태 건축물(롱샹성당)에서 영감을 받아 비대칭 직선과 곡선의 절개 라인을 과감히 주어 기존과 다른 다이나믹함을 주었다. 배색으로는 중량감이 있는 청록색을 적용하여 자연과 함께하는 공간에 의미를 표현하고자 하였다. 이러한 컨셉의 특성을 살려 세부적 디자인으로 써 착용자의 필요에 따라 효율성과 기능성을 고려하여 포켓 위치와 안감 부분, 소매 등 세부 디테일을 ChatGPT-4 프롬프트로 적용하였다.

<Fig. 3>

I.R.I Adjective Image Scale and M Company Uniform Color Scheme Application(Kim, 2020)

<Fig. 4>

Longchamp Cathedral(Sampyo, 2022)

디자인 계획 프로세스에서 디자이너의 추상적 디자인을 스케치 하는 과정에서 이미지 생성형 AI는 창의적 디자인을 모델 이미지로 시각화함으로써 샘플 디자인 제작 전 불필요한 샘플 디자인 제작의 시간과 비용 감소 효과를 기대할 수 있다. 샘플 디자인 제작 전 색상과 소재 등의 적용 위치와 트리밍(Trimming)적용 선택 과정에서 실제 샘플을 만들지 않더라도 의도와 유사한 이미지 생성이 가능한 시각적 효과를 기대해 본다. 이러한 과정의 실험적 시도를 통해 도출된 결과를 토대로 새로운 디자인 개발 프로세스의 가이드라인을 제시하고 활용되어 지길 기대해 본다.

이에 본 연구에서는 스타일화 시안 작업 프로세스에서 이미지 생성형 AI를 활용하여 간단한 프롬프트 입력으로 기존 스타일화 보다 실제와 유사한 유니폼 착용 모델 이미지 생성을 실험하였다. 또한, 디자이너의 추상적인 작업 과정을 시각화하기 위하여 유니폼의 조형적 요소를 적용한 명확한 표현과 포인트 컬러 배치 등의 세부적 표현이 가능한지 ChatGPT-4의 프롬프트 적용 실험 후 도출된 결과를 분석하였다.

만족도 평가 분석을 위해 다양한 분야의 전문가 5명을 대상으로 만족도를 조사하였다. 유니폼 업체 대표와 골프웨어 디자이너 1명, 캐나다 해외 건축사 신입 디자이너 1명, 국내 건설사 대표 2명, 등 디자인 관련 전문 분야의 다양한 대상을 선정하였다. 개별적 진행 방식으로 인공지능을 활용한 디자인 이미지 생성 결과를 보여주고, 대화 형 설문지 또는 인터뷰를 통해 만족도 평가를 진행하였다. 디자인 관련 팀은 직접 실험을 통해 만족도 평가 설문지 조사를 실시하였으며, 건설팀은 생성 결과 이미지를 보여주고 인터뷰를 통해 만족도 평가를 작성하였다. 개인 별 1회에서 2회차 대화 형식의 설문 또는 인터뷰를 병행하였다.

<Table 9>

Artificial Intelligence AI Experiment Analysis Process.

골프웨어 개발팀의 디자이너를 대상으로 ChatGPT-4를 활용하여 실험 이미지를 제시 후 활용 가능성에 대해 인터뷰 하였다. 그 결과 디자인 작업의 추상적인 디자인 구상에서는 만족도가 높았으며 세부적인 부분에서는 의도한 디자인을 도출하기에는 명확치 않은 결과가 있음을 설명하였다. 모티브 등 섬세한 작업에 다른 컨텐츠를 사용 중이며 현재 골프웨어 디자이너로써 기능성을 우선시 하지만 착용 목적을 고려해야 하는 유니폼은 심미성에 중요도를 두었다. 현재 건설사 대표는 설문지 형식에서 ChatGPT-4 이미지 생성 디자인 결과를 제시 후 만족도를 조사를 하였다. 한 건설사 대표는 인터뷰에서 “본 업체에서는 유니폼을 착용하고 있지 않지만 다른 기업에서는 현장 업 종사자 들은 개인이 구비하여 착용 하는 실정”이라고 하였다. 그리고 “협회나 조달청 등에 등록된 유니폼 업체에서 유니폼 구입 시 다양한 정부 지원제도를 활용 할 수 있는 방법으로 경제성을 고려한 디자인을 선택하기도 한다.”고 하였다. 또한 “일부 유니폼 착용 업체의 경우 스포츠웨어 브랜드 점퍼를 착용하기도 한다“고 하였다. 두 업체 대표 모두 경제성을 고려하였지만 선호도 부분에서는 약간의 차이가 있었다. 인공지능 이미지를 보여주고 디자인 만족도 평가를 위해 설문지 또는 인터뷰를 한 결과 “실제와 비슷한 이미지를 통해 만들지 않아도 다양한 이미지 선택이 가능하다,“는 긍정적인 평가를 하였다. 현재 해외 건축사에 근무하고 있는 디자인 경력 3년 이상의 남자 디자이너에게 ChatGPT-4 이미지 생성 결과를 보여주고 도식화를 제시 후 프롬프트 적용 실험을 의뢰 후 설문지를 통해 만족도 조사를 하였다. 설문 결과 디자인 구상의 창의성에는 높은 만족도를 주었지만 세부적 명확한 치수 적용 부분은 명확도가 낮아 실제 건축 인테리어 디자인에서 사용은 어려운 점을 평가하였다. 실무에서는 스케티업, 앤스케이프, Vray, Rhino, 3D Max등 다양한 컨텐츠를 사용하여 작업한다고 하였다. 현재 유니폼 업체 대표를 대상으로 ChatGPT-4 이미지 생성 결과를 보여주고 만족도 평가를 위해 대화형 설문 작성을 실시하였다. 정해진 기한 없이 간헐적 실험을 통해 도식화와 실사 이미지, 텍스트 프롬프트 통해 이미지 생성 과정을 거치면서 명령어에서 색상, 플라켓 아웃 포켓 적용은 비교적 결과가 의도와 비슷하게 도출되었다고 한다. 하지만 결과가 일정치 않았다고 하였다. 또한 “불과 몇 달 전보다 ChatGPT-4에서 ChatGPT-4o로 바뀌며 이미지 확장의 선택 부분 작업 과정이 업그레이드되는 걸 느꼈다.“고 하였다. 이러한 과정의 실험을 통해 디자인 개발 단계에서 시각적 이미지 생성과 아이디어 도출에는 긍정적인 평가를 도출 할 수 있었다. 이러한 평가를 정리하여 <Table 10>로 구분하였다.

<Table 10>

Image Usability Evaluation Derived from ChatGPT-4