AI를 활용한 미래 공공디자인 시나리오 연구
A Study on the Future Public Design Scenario with AI
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초록
(연구배경 및 목적) 기후 변화, 자원 고갈, 고령화 등 전 지구적 문제와 기술 발전의 가속화로 인해 사회는 점점 더 복잡하고 불확실한 환경에 직면하고 있다. 이러한 상황에서 미래 연구를 위한 시나리오 방법론은 복잡한 문제를 분석하고 설득력 있는 해결 방안을 제시하는 효과적인 도구로 주목받고 있다. 특히, AI 기술의 발전은 디자인 시나리오 제작 과정에서 데이터 분석, 내러티브 구성, 시각적 표현 등의 측면에서 혁신적인 가능성을 제공한다. 이에 본 연구는 AI를 활용한 미래 디자인 시나리오의 가능성과 한계를 분석하고 미래 공공디자인을 위한 새로운 프로세스를 탐색함으로써 사회적 공감과 실천적 변화를 유도하기 위한 방법을 모색하는 것을 목적으로 한다. (연구방법) 본 연구는 이론적 고찰과 사례 분석을 병행하는 방식으로 진행되었다. 이론적 고찰에서는 미래 연구와 시나리오 방법론, 그리고 AI를 활용한 디자인 시나리오의 가능성을 살펴보았다. 사례 분석에서는 2050 미래도시를 주제로 한 공공디자인 수업에서 진행된 프로젝트의 진행과정을 분석, 해석, 예측 세 단계로 나눠서 살펴보고, 작업자를 대상으로 FGI(Focus Group Interview) 조사를 실시하여 종합된 내용을 바탕으로 진행 단계별 SWOT 분석을 진행하였다. (결과) 첫째, 분석 단계에서 AI는 연구 데이터 및 트렌드 정보를 신속하게 수집·정리하여 미래 시나리오 기획을 지원하였으나, 정보 신뢰성 부족과 데이터 편향성의 한계가 나타났다. 둘째, 해석 단계에서는 AI가 문화·경제·기술적 요인을 다층적으로 분석하고 페르소나 기반 시나리오 구성을 지원했으나, 직관적 해석 능력과 가치 판단의 한계를 보였다. 셋째, 전망 단계에서는 AI를 활용하여 다양한 미래 시나리오를 빠르게 프로토타이핑하고 시뮬레이션 하는 것이 가능했으며, 스토리텔링과 시각적 설득력을 강화하는 데 기여했다. 그러나 AI는 미래에 대한 제한된 데이터 학습으로 단순 가능성만을 제시하는 경향이 있어, 윤리적 고려 및 사회적 영향 분석이 미흡한 점이 한계로 나타났다. 따라서 앞서 분석된 AI의 강점을 활용하되, 작업자의 비판적 사고와 가치 중심적 접근을 결합하여 보다 신뢰성 있고 균형 잡힌 결과물을 도출하기 위한 노력이 필요한 것으로 나타났다. (결론) AI 기술을 공공디자인 시나리오에 효과적으로 적용하기 위해서는 단순한 도구적 활용을 넘어 AI와 인간이 협력하는 창작 방식에 대한 심층적인 연구와 방법론 개발이 필요하며, 이를 위한 AI와 인간의 협력적 창작 모델 구축, AI 기반 디자인 시나리오의 공공 커뮤니케이션 형식 다양화, 미래 도시 문제를 탐색하고 다양한 이해관계자 간 협업을 촉진하는 도구로서 확장적 역할 모색이 이뤄져야 할 것이다.
Abstract
(Background and Purpose) With global challenges such as climate change, resource depletion, and aging populations, and accelerating technological advances, societies are facing increasingly complex and uncertain environments. In this context, scenario methodologies for future research are gaining traction as an effective tool for analyzing complex problems and proposing compelling solutions. In particular, advances in AI technology offer innovative possibilities in terms of data analysis, narrative construction, and visual representation in the process of design scenario creation. Therefore, this study aims to analyze the possibilities and limitations of future design scenarios using AI and explore new processes for future public design to induce social empathy and practical change. (Method) The research was conducted through a combination of theoretical review and case analysis. The theoretical review examined future research, scenario methodology, and the possibilities of design scenarios utilizing AI. In the case analysis, we examined the process of a project in a public design class on the theme of the future city of 2050, which was divided into three stages: analysis, interpretation, and prediction, and conducted a SWOT analysis of each stage based on the results of a focus group interview (FGI) with participants. (Results) First, in the analysis phase, AI supported future scenario planning by quickly collecting and organizing research data and trend information, but was limited by lack of information reliability and data bias. Second, in the interpretation phase, AI supported multi-layered analysis of cultural, economic, and technological factors and persona-based scenario construction, but was limited by intuitive interpretation and value judgment. Third, in the forecasting phase, AI enabled rapid prototyping and simulation of various future scenarios, contributing to enhanced storytelling and visual persuasiveness. However, AI tends to present only simple possibilities with limited data learning about the future, and ethical considerations and social impact analysis were found to be a limitation. Therefore, efforts are needed to leverage the strengths of AI analyzed above, but combine them with human critical thinking and a value-driven approach to produce more reliable and balanced results. (Conclusions) In order to effectively apply AI technology to public design scenarios, it is necessary to go beyond mere instrumental applications and develop in-depth research and methodologies for AI and human collaborative creation, including building models of AI and human collaborative creation, diversifying public communication formats for AI-based design scenarios, and exploring its expanded role as a tool to explore future urban issues and promote collaboration among various stakeholders.