2개의 공공건축 설계공모 사례에 기반한 생성형 AI 활용 분석과 교육 확장 기초연구
Generative AI in Architecture: A Foundational Study Based on Two Public Architectural Design Competitions for Its Expansion in Education and Practice
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초록
(연구배경 및 목적) 본 연구는 인공지능 기반 이미지 생성 도구인 Midjourney와 Stable Diffusion이 공공건축 설계 실무에어떤 방식으로 적용되었는지를 구체적으로 분석하고, 이러한 도구들이 향후 건축설계 교육에 어떻게 확장 적용될 수 있는지를고찰하고자 한다. 최근 공공기관이 발주하는 설계공모는 대체로 30~90일이라는 짧은 기간 내에 명확한 프로그램과 면적 요구사항을 충족하면서도 창의적이고 실현 가능한 설계안을 제시해야 하는 조건을 요구하고 있으며, 이에 따라 설계자는 개념 수립, 시각화, 대안 탐색, 설계안 전달 등의 전 과정을 압축된 시간 안에 수행해야 한다. 그러나 전통적인 설계 방식만으로는 이러한 요구를 효과적으로 충족하기 어려운 실정이며, 특히 도시 맥락을 반영한 외관 구성이나 공공성의 층위를 고려하는 과정에서는 감각적 시뮬레이션과 반복적 대안 비교가 필수적으로 요구된다. 이러한 배경 속에서 AI 이미지 생성 도구는 짧은 시간 안에 고도의시각적 사고를 구현할 수 있는 실무 전략으로 주목되고 있으며, 본 연구는 그 가능성과 교육적 확장 방향을 탐색하는 데 목적이있다. (연구방법) 본 연구는 AI 기반 이미지 생성 도구의 건축 설계 적용 가능성을 고찰하기 위해, ‘대구 중구시니어클럽 건립사업 설계공모’와 ‘여주시 여(주)행(복) 스테이션 설계공모’라는 두 가지 실무 사례의 설계 과정을 분석하였다. 연구자는Midjourney를 활용하여 감성적 이미지 생성을 통해 공간의 분위기를 설정하고, 프로그램군별 특성을 시각화하는 데 활용하였으며, Stable Diffusion의 AUTOMATIC1111 인터페이스는 다양한 재료 및 조도 실험을 통해 외부 입면 구성과 도시 맥락 대응전략 수립에 기여하도록 하였다. 특히 프롬프트 작성, 이미지 선별, 건축적 해석, 도면화로 이어지는 사고 흐름은 설계자의 역할을 단순한 표현자에서 ‘개념 큐레이터’로 확장시키며, 기존의 선형적 설계 프로세스를 보다 유동적이고 확산적인 구조로 전환시키는 계기를 마련하였다. 이 과정에서 설계자는 단지 대안을 선택하는 것을 넘어서, 이미지 결과를 해석하고 이를 건축 개념으로 전환하는 중재자의 역할을 수행하게 되었다. (결과) 본 연구는 실무 사례 분석에 더하여, AI 기반 이미지 생성 도구의 건축설계 교육 적용 가능성을 함께 제시하였다. 연구자는 AI 도구가 저학년 설계 교육에서는 기초적인 건축 어휘 형성과 공간적 상상력을 자극하는 데 활용될 수 있으며, 고학년 교육에서는 프로그램 적용과 대안 설계 실험을 수행하는 실질적 도구로 기능할 수 있음을 확인하였다. 특히 실무 사례 기반의 경험을 교육 프로젝트에 연계함으로써, 학생들은 개념 도출–시각화–도면화로 이어지는설계 흐름을 직접 체험할 수 있었고, 이를 통해 디지털 도구에 대한 비판적 사고력과 선택 능력 또한 강화될 수 있었다. AI 도구는 설계자의 사고를 대체하지 않으면서도 상상력과 표현의 확장성을 제공하는 유효한 학습 플랫폼으로 작용하며, 이는 향후 건축설계 교육의 패러다임 전환 가능성을 시사한다. 나아가 이미지 중심의 사고 실험은 설계 초기 단계의 불확실성을 비판적으로검토하고, 창의적 해석 및 커뮤니케이션 전략을 확장하는 데 교육적으로도 높은 효과를 보였다. (결론) 본 연구는 AI 이미지 생성 도구가 단순한 시각화 수단을 넘어, 설계자의 인식 전환과 건축설계 교육 방식의 다변화에 기여할 수 있음을 실증적으로 제시하였다. 연구자는 이러한 도구의 활용이 일시적 기술 유행을 넘어, 실무와 교육 전반에 걸쳐 구조적 변화를 촉진할 수 있는 가능성을 이론적‧실천적으로 확인하고자 하였으며, 특히 개념 설정과 사고 흐름의 측면에서 AI가 새로운 설계 방법론으로 자리매김할 수 있음을 밝혔다. 이는 공공건축의 질 향상, 직관적 사고의 확장, 그리고 학습자 중심 교육의 실현에 기여할 수 있는 방향을제시함으로써, 향후 건축설계 분야의 패러다임 전환 가능성을 시사한다.
Abstract
(Background and Purpose) This study analyzes how AI-based image generation tools such as Midjourney and Stable Diffusion have been applied in public architectural design practices, and explores how these tools can be further expanded into architectural design education. In recent years, public institutions have increasingly required design proposals to be developed within a short timeframe—typically between 30 to 90 days—based on clear and specific programmatic and spatial requirements. Within this compressed schedule, architects are expected to develop concepts, visualize ideas, explore alternatives, and deliver persuasive presentations. Under such conditions, traditional design methods often prove insufficient. Particularly in processes involving contextual facade design or the evaluation of public value, rapid simulations and iterative comparisons are necessary. In this context, AI tools have emerged as viable strategies to meet such demands within a limited time frame. (Method) Based on this awareness, the study analyzes the design processes of two public competition entries: the Daegu Jung-gu Senior Club Project and the Yeoju “Yeo(ju) Haeng(bok)” Station Project. Midjourney was used to generate emotionally rich images, helping define spatial atmospheres and differentiate programmatic elements. Meanwhile, Stable Diffusion, particularly through the AUTOMATIC1111 interface, contributed to the development of facade strategies and urban contextual responses through material and lighting experiments. The workflow—from prompt creation and image selection to architectural interpretation and drafting—redefined the architect’s role from a visual presenter to a “conceptual curator.” This shift allowed the design process to move from a linear sequence to a fluid and generative structure. In doing so, the architect acting as an interpreter and mediator who translated visual outcomes into architectural ideas. (Results) In addition to analyzing real-world cases, this study highlights the pedagogical potential of AI tools in design education. In lower-year studios, these tools support the development of architectural vocabulary and spatial imagination, while in upper-year courses, they enable programmatic experimentation and design iteration. Integrating professional experience into educational projects allows students to engage with the full cycle of concept generation, visualization, and drafting, while also cultivating critical thinking in the use of digital tools. Rather than replacing the architect’s thinking, AI tools expand imaginative and expressive possibilities, signaling a shift in the design education paradigm and offering strategies to address early-stage uncertainties through image-based speculative thinking. (Conclusions) In conclusion, this study demonstrates that AI image generation tools not only aid visualization but also promote shifts in design thinking and diversify educational approaches. They show potential as a new design methodology, fostering structural changes in practice and education. Ultimately, they contribute to enhancing public architecture, expanding intuitive thinking, and supporting learner-centered design education.