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#디자이너 #인공지능 #AI디자인
오프닝 00:00~
브랜드 디자인을 하는 AI 01:18~
패션 디자인을 하는 AI 03:00~
UI/UX 디자인을 하는 AI 04:01~
여러 업종의 AI 사례 04:58~
디자이너의 대처법 05:33~
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AI시대 디자인의 역할 “기술과 경험(사람)을 연결하다” -1편
우리가 일상생활에서 만날 수 있는 인공지능은 생각보다 가까운 곳에서 만날 수 있습니다. AI 스피커부터 보험, 의료업계에서도 AI기술을 통해 상담하고 …
Source: blog.rightbrain.co.kr
Date Published: 9/2/2022
View: 2691
[논문]인공지능 시대에서 미래 디자이너의 역할에 관한 고찰
A Study on the Role of Designer in the 4th Industrial Revolution -Focusing on Design Process and A.I based Design Software-.
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 6/8/2021
View: 3781
2 분만에 AI로 로고, 동영상, 배너 및 모형 제작
수천 개의 변형된 아이콘을 생성할 수 있씁니다. 10,000 개 이상의 선택할 수있는 멋진 템플릿; 몇 초 만에 모든 마케팅 자료 생성; 디자인 마법사가 자동 생성 및 크기 …
Source: designs.ai
Date Published: 2/10/2022
View: 10002
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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 디자인
- Author: 브랜드 만드는 남자
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- Date Published: 2020. 10. 13.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=lXDiBmEMnnQ
인공지능을 활용한 디자인 도구의 변화
※ 이미지 출처 : https://www.adobe.io/apis/experienceplatform/sensei.html
인공지능 기술이 발전하면서 전통적인 디자인의 개념과 디자이너의 역할에도 많은 변화가 이루어질 것으로 예상되고 있다. 인공지능이 디자이너들의 기술을 대체하는 데 두려움을 느끼는 사람들도 있지만, 많은 기술 개발자들은 인공지능이 디자이너의 창의성을 더 발휘할 수 있도록 돕는 파트너가 될 것으로 기대한다. 현재의 디자이너들은 창의적인 아이디어를 생각해내는 것뿐 아니라 포토샵, 일러스트레이터, CAD등 그래픽 툴을 이용한 작업에 많은 시간을 소요한다. 인공지능 알고리즘은 이런 단순 노동에 가까운 작업들을 자동화해 줄 뿐만 아니라, 압도적인 양의 아이디어와 시안을 제공하는 제안자가 될 수 있다.
이미 구글처럼 인공지능 기술을 선도하는 기업이나 어도비, 오토데스크 등 디자인 소프트웨어를 개발하는 회사들은 인공지능을 활용한 서비스를 상용화하는 추세다. 이번 design closed up에서는 이미 상용화되었거나 출시가 예정된 인공지능 디자인 도구들을 살펴본다. 앞으로 미래에 디자인 분야에 올 변화를 엿볼 수 있을 것이다.
※ 이미지 출처 : http://ecanblog.com/adobe-sensei-ile-profesyonel-selfie-cekebilirsiniz/
컴퓨터 그래픽 분야의 1인자인 어도비(Adobe)사는 그래픽 분야의 인공지능 기술 을 선도하고 있다. 어도비는 2016년 어도비 센세이(Adobe Sensei)라는 인공지능 및 머신 러닝 플랫폼 서비스를 개시했다. 아직까지는 자동 크롭, 전경•배경 선택, 태그 부여 등 디자인 자동화의 기반이 되는 기능을 제공하는 단계이지만, 어도비는 매년 기술 컨퍼런스 ‘Adobe MAX’에서 개발 중인 기술의 데모를 소개하며 유저들의 기대를 높이고 있다.
2017년 ‘MAX’에서는 어도비 센세이를 기반으로 한 새로운 포토샵 CC 기능을 소개했다. 개발 방향의 핵심이 되는 개념은 ‘디자인 인텔리전스(Design Intelligence)’이다. 디자인 인텔리전스는 유저가 자주 쓰는 이미지, 기능 등 작업 패턴을 익혀 관련된 이미지를 제안한다는 개념이다.
※ 이미지 출처 : https://www.youtube.com/watch?v=OBWyR7BFKtM
예를 들어, 유저가 우주선, 여성, 글씨가 포함된 스케치를 포토샵에 가져오면, 어도비 센세이는 각 요소에 해당하는 태그를 자동으로 부여해서 이 스케치가 ‘우주’라는 컨셉이라는 것을 이해한다. 어도비 센세이는 각 요소에 맞는 이미지를 추천해 준다. 프로그램이 ‘별’ 요소에 맞는 이미지들을 제공하면, 디자이너는 크기, 밀도 슬라이더를 조정해서 더 적합한 이미지를 찾을 수 있다. 인물의 얼굴 각도에 맞는 이미지도 슬라이더로 탐색할 수 있고, 과거에 선택한 요소 중 ‘남성’이 마음에 들지 않으면 여성 이미지로 즉시 교체할 수도 있다. 어도비 센세이는 전경과 배경을 구분할 수 있으므로 배경을 선택해서 바로 제거할 수도 있다. 또한 유저의 히스토리를 추적해 과거에 이용했던 글꼴을 바탕으로 다양한 글꼴을 제안하기도 한다. 디자이너의 구상을 바탕으로 프로그램의 제안을 선택하기만 해도 디자인이 완성된다.
어도비는 어도비 센세이의 자동 크롭 기능과 관련된 특허를 출원했다.
이 특허는 사진을 보기 좋게 크롭(crop)할 수 있도록 컴퓨터가 자동으로 제안하는 기술에 관한 특허다. 사진을 보기 좋게 자르기 위한 특성들을 먼저 정의한다. 첫째로, 보기 좋게 잘린 이미지는 잘 구성된(well-composed) 이미지여야 한다. 둘째로, 중요하다고 생각되는 내용을 잘 보존하고 있어야 한다. 예를 들어 예시에서는 성당이 중요한 내용에 해당될 것이다. 셋째, 자르는 경계에 걸리는 물체가 없을수록 좋다.
이 기술은 크롭 결과 후보들에 대해서 여러 개의 saliency maps을 이용해 세 가지 특성에 해당하는 ‘구성 점수’, ‘내용 보존 점수’, ‘경계 단순성 점수’를 각각 계산한다. Saliency map이란 컴퓨터로 이미지를 분석할 때 눈에 띄는 영역이나 물체를 인식하기 위한 모델이다. 기존의 다른 기술들이 주로 단일 saliency map을 사용해서 이미지를 분석했다면 이 기술은 여러 개를 사용한다는 점이 특징이다. 점수 계산이 끝나면 각 후보들에 대해 세 점수의 랭킹을 매기고, 이를 바탕으로 크롭 후보들의 평균 랭킹을 산출한다.
※ 이미지 출처 : https://autodeskresearch.com/projects/dreamcatcher
오토데스크(AutoDesk)가 개발 중인 소프트웨어 드림캐처(DreamCatcher)는 산업디자인 분야에서 디자인 설계를 위해 사용되는 CAD에 인공지능을 도입한 차세대 버전이다. 제품 디자이너가 기능 요구 사항, 재료 유형, 제조 방법, 성능 기준, 비용 제한 등을 포함한 설계 목표를 입력하면 인공지능이 그에 맞는 여러 디자인 솔루션을 제공한다.
드림캐처(DreamCatcher)는 단순히 CAD의 진일보한 버전이 아니라, 디자인 프로세스의 변화를 가져올 수 있는 툴이다. 디자이너는 한번에 하나씩 시간을 들여 설계해야 하는 제약에서 벗어나 문제를 정의하고 해결하는 역할에 집중할 수 있다. 디자이너가 문제를 정의하면, 인공지능이 조건에 맞는 약 1000개의 솔루션을 제공한다. 드림캐처는 각 솔루션에 대한 성능 분석까지 제공하므로 어떤 솔루션이 가장 효율적인지 파악하기도 쉽다. 디자이너는 솔루션을 탐색한 다음 다시 제약 조건을 조정하여 결과에 만족할 때까지 프로세스를 반복한다. 그렇게 얻어낸 결과물은 3D프린터로 출력하거나 설계도로 저장할 수 있다.
오토데스크가 출원한 이 특허는 기존의 생성적 디자인 툴의 문제로 ‘원하는 기능적인 속성을 정의하는 데서 시작해야 한다’는 것을 지적한다. 그러나 엔지니어 혹은 디자이너가 직관적으로 떠올린 요구 사항을 구체적인 기능적 속성으로 표현하기가 어려울 수 있으므로, 이 특허는 소프트웨어가 사용자가 제공한 설계 예시로부터 기능적 속성을 정의해주는 방법을 제안한다.
※ 이미지 출처 : https://medium.com/netflix-techblog/artwork-personalization-c589f074ad76
넷플릭스는 아트워크 개인화에 데이터 분석과 머신 러닝을 이용한다. 넷플릭스가 서비스 사용데이터를 수집하고 기계학습을 통해 사용자의 이용률을 가장 높일 수 있는 추천 알고리즘을 만든다는 사실은 이미 널리 알려져 있다. 뿐만 아니라 넷플릭스는 사용자의 관심에 맞는 아트워크가 클릭 확률을 더 높인다는 사실을 발견했다.
※ 이미지 출처 : https://medium.com/netflix-techblog/artwork-personalization-c589f074ad76
영화 ‘굿 윌 헌팅’을 추천하면서 남녀 주인공이 나오는 아트워크 A와 코미디에 주로 출연한 배우가 나온 아트워크 B를 보여준다고 해 보자. 로맨스 장르를 좋아하는 유저는 아트워크 A를 보여줬을 때 더 클릭할 확률이 높고, 코미디 장르를 선호하는 유저는 아트워크 B를 보여줬을 때 더 많이 클릭한다. 넷플릭스는 비슷한 취향의 이용자 그룹이 어떤 아트워크를 선호하는지 데이터를 분석하고, 디자이너들이 만든 여러 아트워크 중에서 알고리즘이 유저의 취향에 따라 아트워크를 선별해서 보여준다. 넷플릭스의 사례는 디자인 결정이 데이터와 인공지능 알고리즘에 기반해서 내려지고, 단일 결과물이 아닌 개인화된 결과물을 고객에게 제공하면서 디자인의 마케팅 효과를 극대화할 수 있음을 보여주는 예시다.
복수의 아트워크를 디자인해서 개인에게 최적화된 이미지를 제공한다는 것은 하나의 이미지만 디자인하는 기업보다 더 많은 디자인 인력이 필요하다는 의미이기도 하다. 따라서 넷플릭스는 아트워크 디자인도 자동화할 예정이라고 한다. 이미 머신 러닝이 영상 이미지를 분석해서 아트워크 백그라운드로 쓰일 수 있는 이미지를 추출하는 데 이용되고 있다.
※ 이미지 출처 : https://www.androidpolice.com/2017/04/11/google-autodraw-uses-machine-learning-make-designer-anyone/
구글에서는 AI 실험 프로젝트의 일환으로 인공지능 클립아트 생성 프로젝트 AutoDraw를 발표했다. AutoDraw는 사용자의 스케치를 바탕으로 유사한 클립아트 형태를 추천한다. 사용자는 AutoDraw가 제공하는 클립아트를 이용해 그림 실력이 없더라도 원하는 그림을 생성하고 채색까지 할 수 있다. AutoDraw는 구글의 AI 리서치 팀인 Google Brain이 개발한 ‘Sketch-Rnn’라는 소프트웨어를 발전시킨 결과물이다. ‘Sketch-Rnn’은 사람이 스케치를 그릴 때 사용하는 방식과 마찬가지로 인공지능 신경망이 스케치의 추상적인 컨셉을 이해하는 기술을 바탕으로 한다.
※ 이미지 출처 : https://ai.googleblog.com/2017/04/teaching-machines-to-draw.html
이 기술은 사람이 그린 스케치를 학습하여 추상적이고 일관된 하나의 모델을 만든다. 여기서 요점은 사진처럼 구체적인 실제 이미지가 아니라 추상적인 스케치를 바탕으로 개념을 뽑아낸다는 것이다. 위 그림의 예를 보면, 신경망은 여러 돼지 스케치를 입력 받아 ‘돼지’의 추상적인 스케치 모델을 만들어냈다. 설사 다리가 8개 달린 돼지 스케치를 입력 받더라도, 이미 신경망은 돼지가 다리가 네 개 달렸다는 특징을 알고 있기 때문에 정상적인 돼지 스케치를 출력한다.
구글 연구팀은 이 기술의 응용 가능성을 더 확장하면 디자이너들이 디자인 컨셉을 만드는 데 많은 도움이 될 것으로 보고 있다. 예를 들어, 신경망의 ‘고양이’ 모델에 의자 스케치를 입력하면 어떨까? 재미있게도 고양이를 닮은 의자의 스케치가 출력되어 나온다. 인공지능이 여러 개념들을 조합한 스케치들을 만들어내면 디자이너들이 이를 바탕으로 새로운 디자인을 발전시킬 수 있을 것이다.
※ 이미지 출처 : https://www.italiandesigninstitute.com/en/packaging-design-ecco-come-nutella-e-unica/
2017년 이탈리아 누텔라는 7백만 개의 고유한 디자인의 누텔라 병을 판매하는 ‘Nutella Unica’ 캠페인을 진행했다. 누텔라와 협력한 디자인 대행사 오길비 앤 매더(Ogilvy & Mather)는 7백만 개의 시안을 일일이 디자인하지 않았다. 이 프로젝트에는 입력 받은 이미지를 바탕으로 무작위의 고유한 디자인 아이덴티티를 무한대로 생성할 수 있는 ‘HP Mosaic’ 기술이 사용되었다. HP Mosaic은 프린터 회사인 HP가 제공하는 디자인 소프트웨어 ‘HP SmartStream Designer’에 포함된 기능이다. HP Mosaic의 알고리즘은 핵심이 되는 이미지 수십 개를 템플릿 파일 혹은 벡터 PDF파일로 입력 받아, 크기 조절, 이동, 회전을 통해 무한대의 서로 다른 이미지를 생성한다.
※ 이미지 출처 : https://99designs.com/blog/art-illustration/page/2/
지금까지 인공지능이 디자인 분야에 가져오는 여러 변화의 모습을 살펴 보았다. 인공지능은 귀찮은 작업들을 대신하고 최적의 옵션들을 추천해 주는 제안자다. 또한 ‘어떤 디자인이 좋은 디자인인가’라는 문제도 데이터 분석과 머신 러닝이 결정을 내려 줄 수 있다. 고객들은 대량생산 시대의 일관된 디자인이 아니라 취향에 맞춰 개인화된 시안들을 받아 볼 것이다. 그림 실력이 없거나 심미적으로 사진을 편집할 줄 모르는 일반인들도 인공지능의 도움을 받아 디자인을 할 수 있다. 앞으로 인간과 기계의 협력을 통해 더 혁신적이고 창의적인 디자인들을 주변에서 볼 수 있는 미래를 기대해 본다.
글｜디자인맵 편집부
[일상 AI] 디자인 작업을 돕는 AI
인공지능이 활용되는 분야별로 대표성을 띈 사례들을 차근차근, 꾸준히 정리해보려 한다.
이번 글에서는 인공지능의 알고리즘을 이용해서 디자이너들의 일을 효율적으로 돕는 사례들을 확인해보고 인공지능이 디자이너의 일자리를 뺏는 역할을 하게 될지 또한 생각들을 해보고자 한다.
[내가 좋아하는 컬러를 조합해주는 Khnoma]시각 디자이너, UX기획자, 아니 모든 시각적인 화면과 문서를 다루는 사람이라면 도움을 받을 수 있을 것 같은 서비스가 있다. ‘The AI color tool for designers’라는 슬로건을 가진 Khnoma라는 서비스인데, 이 서비스는 AI를 사용하여 내가 좋아하는 컬러를 학습하여 다양한 방식으로 제안하며, 언제든지 쉽게 검색할 수 있도록 팔레트로 제안을 해준다.
초반에 50개의 컬러를 선택, AI를 학습시켜야 하는 과정이 필수이며 학습에는 3분 정도가 소요된다. 물론 이후 학습을 위한 색상은 재선택이 가능하다. 개발과정을 살펴보니 선택해야 하는 컬러를 줄이고 싶었지만 50개 이하로는 줄이기 힘들었다고 한다.
AI가 내게 맞는 컬러를 제안을 하는 방식은 다양한데, 아래와 같은 유형으로 확인이 가능하다.
Type : 컬러와 컬러명
Poster: 2가지 색상의 조합으로 구성
Gradient: 그라디언트 컬러
Image: 샘플 이미지에 적용시 사례
Pallete: 4가지 색상의 조합으로 구성
Favorite: 내가 ‘좋아요’한 선택한 컬러
그리고 각각 제안된 컬러의 정보를 확인해보면 컬러명과 함께 16진수값, RGB컬러, Bias값도 함께 확인이 가능하다. (여기서 Bias란 AI가 좋아하는 색상을 선택하게 되는 임계값 정도로 생각하면 된다)
직접 사용을 해보았는데 Poster, Pallete는 확실히 내가 좋아하는 색상을 조합하였을 때 어떤 것들을 선택할 수 있을지에 대한 감을 잡는데 도움이 되는 것 같다. Pantone 컬러 시트를 뽑아 사람들끼리 모여 비교하고 이야기하던게 엊그저께 같은데 Khnoma와 같은 서비스를 통해서도 개인적으로 필요한 컬러들을 추천 받아 비교해보고 적절한 컬러를 찾아보는 것 역시 좋은 방법일 듯 하다.
http://khroma.co/
[로고를 만들어 주는 Fiverr logomaker]디자이너가 필요한 사람들과 프리렌서 디자인들을 연결해주는 디자인 플랫폼인 Fiverr라는 서비스 있다. 해당 서비스는 실력있는 프리렌서 디자이너들을 빠르게 찾아볼 수 있고 합리적인 가격 역시 제안하고 있어 내부에 디자인 리소스가 부족한 스타트업이나 1인 방송을 하는 유튜버 등 빠르게 디자인이 필요한 다양한 수요를 충족시켜줄 수 있다고 생각한다.
이 디자인 플랫폼 제공 업체에서 인공지능을 활용하여 로고디자인을 제공해주는 Fiverr logomaker라는 서비스를 오픈하였다. 아직은 베타서비스이긴 하지만 간단한 몇가지 데이터만 넣으면 꽤나 그럴듯한 로고들을 제안해준다.
직접 사용해보고 설명을 하는 것이 아무래도 도움이 되지 않을까 싶어, Fiverr logomaker를 이용하여 USUAL AI(일상 AI) 로고를 만드는 과정을 간단히 정리해보았다. (아쉽게도 한글은 지원하지 않음..)
총 3가지의 단계를 가지고 있는데 각각의 단계는 아래와 같다.
1. 만들고자 하는 브랜드의 이름과 슬로건 작성
2. 해당 인더스트리와 관련 단어들을 선택
3. 브랜드의 특성을 가중치로 적용
각각의 단계를 넣은 후 나온 결과는 아래와 같다.
나름 추천해준 이미지들이 (다소 엉뚱한 것들이 있긴 하지만) 참고해볼만 하다.
4번째 디자인이 맘에 들어서 선택했더니 위 이미지와 같이 명함에 적용되었을 때, 모바일 화면에 적용되었을 때 처럼 다양한 적용 사례 역시 보여주고 있다. 뿐만 아니라 제안된 로고의 색상, 폰트, 아이콘, 배경색상 등 다양한 커스텀 기능도 제공하고 있다.
실제 이 디자인을 상업적으로 사용하려면 $30정도만 지불하면 다운로드하여 사용이 가능하다.
이 서비스 내에서 인공지능은 기존의 프리렌서 작가들이 만들어 놓은 디자인 콤포넌트들을 매칭시켜주는 역할을 하고, 폰트, 레이아웃 등에 대해서는 내가 선택한 키워드 기반으로 적용시켜 주는 것으로 보여진다.
따라서 Fiverr logomaker에서 사용된 인공지능은 기존 작가들의 저작권 역시 함께 고려한 상당히 바람직한 모습의 모델로 보여진다.
찾다 보니 (인공지능은 활용하지 않았더라도) 다양한 로고를 디자인해주는 서비스들이 존재하여 이 링크를 통해 공유해본다. 🙂
[옷의 디자인을 직접 해주는 디자이노블]대부분 패션에서 활용되는 인공지능의 사례들을 보면 패션의 매칭에서 활용되는 경우를 많이 볼 수 있었다. 하지만 지금 소개해보고자 하는 사례는 실제로 옷을 디자인하는 AI에 대해서 이야기를 해보고자 한다.
디자인노블이라는 국내 스타트업이다. 제작년 즈음이었나, AI관련 기사들을 찾아보다 후드티의 디자인에 인공지능을 활용했던 사례를 보고 궁금해했었는데, 2020년이 된 현재도 사업을 확장, 협업도 다양하게 진행하고 있음을 확인할 수 있었다.
처음엔 단순히 옷 안에 들어가있는 이미지 정도만을 디자인해서 적용하는 정도의 수준으로 생각했었는데, 현재 해당 범위는 다양한 의상들의 데이터를 분석, 패턴을 뽑고 분류한 후, 아마도 선호도 높은 옷들간의 이미지 모사/합성을 통해 새로운 영감을 얻고 디자인을 추천해주는 방식으로 보여진다. (아마도 GAN과 같은 알고리즘을 통해 각각의 이미지들을 자연스럽게 합성하여 사용하는 구조가 아닐까..?)
스티치 픽스 같은 패션 스타트업도 엄청난 투자를 받고, 궁극적으로는 모든 고객들에게 최적화된 개인화된 옷을 추천하는 것 처럼 언젠가는 디자이노블도 개인화된 영역으로 더욱 확장해나가지 않을까 싶기도 하다. (추가: 디자인노블이 롯데on과 함께 de MonZ라는 브랜드를 론칭했네요. 🙂
기획, 디자인 직군의 업무를 해왔던 나에게 디자인 분야에서 활용되는 AI는 대단히 흥미롭다. 어떤 사례는 정말 디자이너의 업무를 빼앗아갈 것만 같은 경우도 있고, 어떤 사례는 디자이너들의 업무를 더욱 효율적으로 도와줄 것 같은 경우들도 존재한다. 이번 글에서 소개한 3가지 정도의 사례는 모두 디자이너들의 업무를 돕는 강화(Augment)측면에서의 활용이 더 강해보인다. 그리고 이러한 방향으로의 기술의 발전과 활용이 개인적으로는 더욱 바람직하다는 생각을 한다. 인공지능이 단순한 작업을 대체하는 것은 거스를 수 없는 대세이고 단순작업이 메인 태스크였던 사람들은 직업을 잃을 수도 있는 위기가 찾아올지도 모른다.
하지만 이미 이러한 상황을 빠르게 인지한 디자이너들은 앞서 이야기된 Fiverr같은 플랫폼, 인공지능을 활용한 플랫폼 등을 통해 많은 수익을 창출하고 있으며, 다양한 업체들이 인공지능을 활용하여 디자이너들을 도울 수 있는 서비스들을 통해 성공을 거두는 사례들을 보면 지금의 상황은 위기이기도 하지만 절대적인 기회이기도 하다. 이러한 ‘도구’의 도움을 받을지, 또 어떻게 활용지는 디자인 업계에 종사하는 모든 분들의 몫이지 않을까.
Reference
http://khroma.co/generator/
https://www.creativebloq.com/how-to/generate-endless-colour-palettes-with-khroma
https://www.fiverr.com/logo-maker
https://topten.ai/logo-maker-review/
https://www.sedaily.com/NewsVIew/1Z2T8WBRIZ
http://www.newstomato.com/readNews.aspx?no=844977
https://n.news.naver.com/article/025/0003049028
해당 글은 글쓰는몽글C님과 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
AI & 디자이너
AI 가 디자인을 한다는 소리가 조금씩 들려온다.
그러나 디자인이라는 단어는 굉장히 폭이 넓은 단어라서 막상 안으로 들어가 보면 디자인 전반적인 프로세스 중에 극히 일부분을 AI가 진행하는 경우였다.
하지만, 최근에 ‘AI가 정말 디자이너를 대체할 수도 있겠구나..”라는 생각이 드는 사례를 목격했다.
1. 브랜드 디자인을 하는 AI
바로 러시아의 디자인 스튜디오 ‘아트 레베데프(Art lebedev)’의 소속 디자이너인 ‘니콜라이 이로노프 (Nikolay Ironov). 그는 1년간 20여 개의 상업 프로젝트를 진행했던 디자이너인데, 알고 보니 그는 누구도 그 형체를 본 적이 없는 AI 였다는 것이다..
영상 안에 AI가 어떻게 과업을 인식하고 디자인으로 풀어나가는지 보여주진 않는다. AI가 모든 프로세스를 알아서 처리하고 있는지는 알 수 없지만… 어쨌든 미래의 모습을 상상하기에는 충분했다.
“He can come up with an infinite number of logo.”
그는 무한한 수의 로고를 생각해 낼 수 있다.
“Essentially, he’s creating a range of options that no humans could ever produce.”
본질적으로, 그는 어떤 인간도 만들어 낼 수 없는 다양한 선택지를 만들고 있다.
“Sometimes, even I can’t follow what he’s thinking.”
가끔은 나도 그의 생각을 따라갈 수 없을 때가 있다.
여기서 놀라운 점은 AI가 사람보다 많은 아이디어를 내고, 사람이 생각하지 못하는 것을 생각해 낸다는 것이다.
인공지능이 사람보다 더 많은 아이디어를 내고 사람보다 훨씬 빨리 만들어 낸다면.. 디자인이라는 곳에서도 AI가 ‘충분히’ 사람의 자리를 뺏을 수도 있겠구나 싶었다.
디자인을 잘하기 위해 필요한 것 중에 하나가 창의력일 텐데, AI가 만들어낸 시안이 사람이 생각할 수 없는 새로운 시안이라면 분명히 영향력이 생길 수밖에 없다.
나중에 디자이너는 그것들 중에 몇 가지를 선택해서 클라이언트에게 보여주기만 하면 될 수도 있는 것이다. 더 나가면 디자이너가 아니라 클라이언트가 직접 선택하고 마무리될 수도 있을 것이다.
위 이미지는 AI 디자이너가 만들어낸 시안들이고, 실제로 적용된 사례들이다.
https://www.artlebedev.com/ironov/
이 AI 디자이너를 만든 디자인 스튜디오의 홈페이지
2. 패션 디자인을 하는 AI
한국에도 디자인과 AI를 접목하는 사례가 있다.
‘도전 K-스타트업 2019’ 대상을 받은 디자이노블
이 기업은 SJYP 등 다양한 패션 브랜드와 협업을 하고 있다.
영상에서 AI를 패션디자인 접목하는 방법을 설명하는데, (내가 이해한 바로는) 시안 단계에서 AI를 활용해서 다량의 데이터를 학습시키고 어느 정도 완성도가 있는 시안을 여러 개 만들어낸 후 그것을 MD가 확인하고 수정 및 보완할 방향을 정해서 사람의 손으로 마무리한다는 것이다.
그것을 통해서 다양한 시안을 만들어 낼 수 있는 시간이 줄어들게 되므로 효율적으로 싸고 빠르게 많은 것들을 만들어 낼 수 있다는 것이다.
이 모델은 사람의 손이 아예 타지 않는 것이 아니라 AI가 디자이너들이 해야 할 일에 조금 더 집중할 수 있게 도와준다는 개념으로 성장하고 있는 것 같다.
3. UI/UX 디자인을 하는 AI
또, 한 사례는 웹디자인을 하는 AI 서비스인 GRID이다.
영상도 꽤 오래전 영상이고, 현재는 서비스가 운영이 되고 있진 않지만 그들은 AI가 만들어내는 웹사이트라는 콘셉트로 서비스를 만들어가고 있던 것으로 보인다.
잘 구현이 되었다면, 많이들 사용하지 않았을까 싶다.
물론, 이렇게 AI가 만들어주는 홈페이지는 아니더라도 국내외 모듈을 조정하면서 쉽게 디자인할 수 있는 솔루션들은 많다. 그리고 그 서비스 내에서 활용된 것들을 데이터화 하면 인공지능이 업종이나 서비스에 맞는 홈페이지를 제안하고 구현하는 것도 가능할 듯하다.
4. 다른 업종의 AI
다양한 카테고리 내에서 AI가 등장하고 있다. 커피도 인공지능 로봇이 만들고, 치킨도 인공지능 로봇이 튀긴다. 치킨이나 커피는 메뉴에 따라 같은 행동을 반복하면 되기 때문에 (물론 그 안에는 디테일한 차이에 따라 맛이 달라지겠지만..) 조금 더 쉬울 수 있을 것 같다.
하지만, 공감력 & 창의력 등을 바탕으로 매번 새로운 것을 만들어내야 하는 디자인 업계에도 AI, 인공지능 바람이 불고 있다.
5. 디자이너의 대처법
그렇다면, 디자이너는 어떻게 해야 할까??
인공지능, AI, 딥러닝을 공부해야 하나?? 디자이너가 코딩을 해야 하는 것이 유행이 되던 시기가 있었는데, 이제는 인공지능까지 공부를 해야 하는 것일까??
일단, 공부는 해야겠다. 안 그러면 정체도 모르는 녀석한테 잡아먹힐(?) 것 같다..
이미 오래전 이긴 하지만, 이세돌이 알파고와 대결해서 한번 이겼던 그 순간이 힌트가 될 수 있을지 모르겠다. 알파고 개발자들은 알파고가 잘못된 수를 놓았을 때 정말 놀라면서도 한편으로는 안도했다고 한다. 그들도 이세돌과 같은 인간이었기에 그러지 않았을까?
인간의 능력으로 인해 알파고를 이긴 그 한 번의 ‘신의 한 수’로 알 수 없는 쾌감을 느꼈고 승리하긴 했지만, 그 후에 알파고는 그 패배한 데이터로 인해 더 성장하지 않았을까??
가장 개인적인 것이 가장 창의적인 것이다
– 스콜세지 –
인공지능이 인간보다 많은 아이디어를 만들 수도 있고, 인간이 생각하지 못한 것을 생각해낼 수 있을 것이다.
하지만, 나의 삶을 통해서 축적된 나만의 경험과 나만의 지식에서 나오는 나만의 생각을 ‘똑같이’ 표현할 수 있을까?? 아마 그렇게는 안될 것이고, 안되길 바란다….
나에 대해 더 명확히 알고 나를 이해하다 보면, 내 속에 힌트가 있지 않을까?? 에휴… 사실 잘 모르겠다… 인공지능에 대해 더 알아보자…
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브랜드 만드는 남자 | 김주황
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참고 자료
https://www.theverge.com/2020/8/21/21395115/roman-emperors-photorealistic-portraits-ai-artbreeder-dan-voshar
https://blog.naver.com/madtimes/222062906307
https://www.artlebedev.com/ironov/
https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=17315150&memberNo=6269465&vType=VERTICAL
https://mk.co.kr/news/business/view/2018/11/745389/
https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=5924390&cid=51648&categoryId=63595
디자이너, 미래엔 AI가 대체한다?-경북콘텐츠코리아랩 웹진
디자이너, 미래엔 AI가 대체한다?
디자이너, 미래엔 AI가 대체한다?
“인공지능 새옹지마, 피할 수 없다면 즐겨라!”
전 세계적으로 가파르게 성장하는 AI 산업 규모
AI(Artificial Intelligence, 인공 지능)란 인간의 사고능력과 추론능력, 학습능력, 자기 계발 능력 등 인간의 논리적 사고를 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 1950년대 실험학문으로 시작한 AI는 현대에 없어서는 안 될 ‘대체 불가’ 기술로 급부상했다. 실제 마이크로소프트사와 알파벳의 2017년 3분기 실적보고서를 살펴보면 AI가 기업의 주요 성장 촉매가 될 뿐만 아니라 장기 전략의 핵심 요소가 될 것이라고 강조했다.
“AI에게 한계란 없다”
놀라운 점은 AI가 여러 산업 중 디자인에까지 손을 뻗쳤다는 점이다. 이는 인간의 전유물로만 여겨졌던 ‘창조성’이 더는 인간에게만 국한되지 않는다는 것을 의미한다. 예술이나 문화처럼 창조성과 감수성이 요구되는 직업은 기계화에 따른 타격을 적게 받으리라는 예측을 뒤집은 것이다. 이어지는 사례를 살펴보고 있노라면 머지않아 AI가 정식 디자이너로 활약하는 것은 아닐까 하는 생각이 들 정도다.
AI의 분석으로 탄생한 스티치픽스(Stitch Fix)의 의류
미국 샌프란시스코에 본사를 둔 전자상거래 의류회사 스티치픽스(Stitch Fix)는 디자인에 AI 기술을 접목해 급성장을 이루어냈다. AI가 소비자 구매패턴과 인기 스타일을 분석해 디자인에 도움을 준 것. AI의 도움으로 탄생한 3개의 상의는 그야말로 날개 돋친 듯 팔려 완판을 기록했다.
낙서를 그림으로 바꿔주는 구글의 ‘오토드로우(Auto Draw)
AI의 활약은 의류디자인을 넘어 작곡, 로고, 비디오게임, 특수효과 등 창조성이 요구되는 모든 분야에서 급속도로 퍼지고 있다. 이를 증명하듯 구글, 어도비, 마이크로소프트, 소니 등은 컴퓨터에 창조성을 부여하는 ‘컴퓨테이셔널 크리에이티비티(Computational Creativity)’ 연구에 많은 돈을 투자하고 있다. 이 연구를 기반으로 지난해 구글은 낙서를 그림으로 바꿔주는 인공지능 기반 서비스 ‘오토드로우(Auto Draw)’를 오픈했다. 그리고자 하는 그림의 대략적인 형태만 그리면 인공지능 기계학습 알고리즘이 그와 유사한 이미지를 띄워준다. 사용자는 그중에 하나를 고르면 된다. 쉽게 말해 대충 그려도 구글이 알아서 예술로 바꿔주는 셈이다.
다국적 기업 오토데스크는 7년간의 개발기간 끝에 산업디자인에 사용되는 AI ‘드림캐처(Dreamcatcher)’를 개발했다. 디자인 콘셉트와 재료, 제작기계 등을 기입하면 드림캐처 스스로 디자인을 만들어낸다. 오토데스크는 이 인공지능으로 기존 제품보다 35% 가벼운 차량섀시와 휠 연결 부품을 만드는데 성공했다.
“인디자이너와 AI, 대결 아닌 공생에서 답을 찾다”
이렇듯 인공지능 프로그램이 인간의 디자인 행위를 돕거나 심지어 주체가 되어 디자인하는 경우가 늘어나다 보니 ‘인간의 자리를 빼앗기는 것은 아닌가?’ 하는 걱정을 느끼는 이들이 더러 있다. 하지만 AI의 디자인 산업 진출은 피할 수 없는 숙명이자 자연스럽고 정상적인 수순이다. 오히려 AI 덕에 사람 혼자서는 할 수 없는 디자인이나 위험한 디자인을 실현할 수 있게 되었고, 어떤 면에서는 ‘누구나 디자이너가 될 수 있다’라는 희망적 메시지를 인간에게 전달한 것이기도 하다. AI가 인간의 숙명이자 자연스러운 수순이라면 디자이너라는 직업이 잠식당할 것이라는 걱정은 잠시 뒤로 하고, 인간과 AI가 서로 협력할 방안을 고민해야 할 것이다.
4차 산업혁명의 본질은 ‘하이브리드 파워’에 있다는 말도 있다. 이전의 디자인에서 행해졌던 단순한 작업은 AI가 대체하겠지만, 인간과 AI가 협력한 ‘하이브리드 디자인’이 새로운 영역으로 떠올랐다. 인간 디자이너와 AI가 구현하는 새로운 디자인 산업을 두 팔 벌려 기대한다.
[논문]인공지능 시대에서 미래 디자이너의 역할에 관한 고찰 -디자인 프로세스와 디자인 소프트웨어를 중심으로
초록
본 연구는 인공지능 시대에서 미래 디자이너의 역할과 키워야 할 역량을 제안하는 데 목적이 있다. 인공지능 기술이 사회 전반의 핵심 기술로 등장하여 디자이너의 작업 영역에 영향을 주고 있다. 따라서 4차 산업혁명 시대에 존재하는 현역 및 예비 디자이너들은 이에 맞추어 필요한 역량을 키울 준비를 해야 한다. 연구 방법으로는 문헌 연구를 통해 과거부터 현재까지 디자인의 의미와 디자이너의 역할 변화를 조사하였다. 또한, 생성적 디자인, 디자인 프로세스 그리고 인공지능 기반 디자인 소프트웨어에 관한 연구를 진행하고 한계점을 분석하였다. 마지막으로 디자이너에게 필요한 핵심역량을 알아보고, 인공지능 시대 사회에서 미래 디자이너의 역할과 갖추어야 할 역량을 제안하였다. 결론적으로 미래 디자이너의 역할은 사용자에 대한 이해와 공감능력을 바탕으로 인공지능과 협업하여 창의력을 발휘해 사회혁신을 이끌어야 한다. 본 연구를 바탕으로 디자이너는 4차 산업혁명 시대에 대응하여 인공지능이 갖지 못하는 공감능력, 창의성 등 인간 고유의 인문학적 역량을 키우고 인공지능과 협업할 수 있기를 기대한다.
AI Design Lab
미래기술, 미래인간 및 미래환경에 대한 이해를 바탕으로 창의력과 혁신성을 가지고 미래를 디자인하는 전문가에게 최적의 연구그룹이다. 미래 디자이너를 위한 인공지능, 데이터 사이언스, 로보틱스, 사물인터넷, 생체기술과 같은 필수적인 융합기술 이해와 학습은 새롭게 개척해야 할 인공지능 디자인과 구현 및 산업 응용 분야에 대한 확실한 이해를 가능하게 한다. 이를 기반으로 인공지능 서비스 디자인, 미래향 제품 및 솔루션을 구현하며, 주요 글로벌 기업들 및 미국, 유럽, 중국, 일본 대학들과의 지속적인 협업으로 다양한 미래형 프로젝트를 유치, 수행하고 있다.
또한, 이러한 축적된 연구력은 국제저명저널 논문, 국제저명학회 발표, 국제특허 및 기술이전 등으로 성과를 확인할 수 있다. 졸업생들은 대학교수, 기업 및 정부출연연구소 연구원, 공무원, 글로벌컨설팅그룹, 벤처창업, 해외유학 및 해외취업의 진로로 진출하고 있다.
키워드에 대한 정보 인공 지능 디자인
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