생성형 AI를 활용한 아키그램 도시 유형의 시각화와 분석에 관한 연구 : 정릉3동 라키비움 계획설계 적용을 중심으로 = A Study on the Visualization and Analysis of Archigram's Urban Typologies Using Generative AI : Focusing on the Planning and Design Application of the Larchiveum in Jeongneung 3-dong

국문 초록 (Abstract)

최근 생성형 인공지능(Generative AI)은 추상적 건축 개념을 고해상도 시각 데이터로 변환하며 설계 프로세스의 혁신을 선도하고 있다. 그러나 현재의 AI 활용은 단순 시각화에 편중되어 있어, 특정 건축 담론의 철학적 층위와 논리 구조를 체계적으로 반영하고 평가하는 방법론적 연구는 미비한 실정이다. 특히 과거의 급진적인 건축 담론이 현대의 AI 알고리즘을 매개로 재해석되는 과정에 대한 학술적 검증 체계는 충분히 확립되지 않았다. 이에 본 연구는 1960년대 아키그램(Archigram)의 주요 미래 도시 담론인 Plug-in City, Walking City, Instant City를 생성형 AI 워크플로우 내에서 재구성하고, 이를 통해 도출된 시사점을 2070년 라키비움(Larchiveum) 설계안으로 확장 제안하는 것을 목적으로 한다.
이를 위한 연구 방법으로 첫째, VLM(Vision-Language Model)을 활용하여 아키그램의 원본 다이어그램 및 콜라주에서 추출한 시각적 객체 데이터와 기존 문헌의 건축적 담론 데이터를 상호 보완적으로 합성하였다. 이 과정에서 메가스트럭처 골조, 가변 모듈, 이동 메커니즘 등 핵심 요소를 구조화하여 ‘맥락(Context)–형태(Form)–기능(Function)–분위기(Atmosphere)’로 구성된 다층적 계층 프롬프트 템플릿을 정립하였다. 둘째, 정립된 프롬프트를 기반으로 Flux.1-dev 모델과 ComfyUI 환경의 워크플로우를 구축하고, 확률적 변동성을 통제하기 위해 동일 조건하에서 유형별 100장씩 총 300장의 이미지를 생성하여 일관된 생성 경향(Mean Behavior)을 확보하였다. 셋째, 생성된 이미지를 CLIP Score 와 GPT-4V를 통한 건축적 정량 평가로 교차 검증하여 시각적 재현 수준과 구조적 타당성을 산출하였다.
본 연구의 분석 결과, 생성형 AI는 평가 모델에 따라 상호 보완적인 분석 데이터를 제공하였다. CLIP 평가(40점 만점)에서 'Instant City'는 개념 정합성에서 최고점을 기록하며 시각적 명확성을 입증했고, 'Plug-in City' 와 'Walking City'는 각각 형태와 구조 표현에서 강점을 나타냈다.
GPT-4V 기반 건축 타당성 평가(10점 만점)에서는 'Instant City'가 맥락 적합성 등 전 항목에서 우수한 성과를 거두며 기존 도시와의 결합 가능성을 시사하였다. 반면, 'Plug-in City'는 높은 구조 논리성에도 불구하고 대규모 스케일에 따른 이질감이 지적되었으며, 'Walking City'는 디테일 부족으로 인해 건축물이 아닌 로봇(Vehicle)으로 인식되는 기술적 한계가 확인되었다.
마지막으로, 도출된 시사점을 서울 성북구 배밭골에 적용한 '2070 라키비움' 설계 시나리오를 제안한다. 아키그램의 수직 인프라와 가변 모듈 개념을 실질적 건축 해법으로 전환하여, 데이터 급증에 대응하는 유기적 갱신 모델을 구축하였다 본 연구는 과거의 아키그램 개념을 현대적 기술로 재해석함으로써, AI 기반 설계 프로세스와 미래 도시 인프라 계획을 연계하는 방법론적 기초를 제공하는 데 학술적 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, Generative Artificial Intelligence (AI) has been leading innovations in architectural design processes by converting abstract concepts into high-resolution visual data. However, as current AI applications are predominantly focused on simple visualization, methodological research to systematically reflect and evaluate the philosophical layers and logical structures of specific architectural discourses remains insufficient. This study aims to reconstruct the major futuristic urban discourses of Archigram from the 1960s—Plug-in City, Walking City, and Instant City—within a generative AI workflow and to propose a 2070 Larchiveum design for Baebat-gol, Seoul, based on the derived implications.
The research methodology is as follows: First, visual object data extracted from Archigram’s original diagrams via Vision-Language Models (VLM) were synthesized with existing literature to establish a multi-layered prompt template consisting of ‘Context–Form–Function–Atmosphere’. Second, a workflow using the Flux.1-dev model and ComfyUI was constructed to generate a total of 300 images (100 per type) under controlled conditions to ensure a consistent 'Mean Behavior'. Third, the generated images were cross-validated through quantitative architectural evaluations using CLIP Score and GPT-4V to calculate visual reproduction levels and structural validity.
The analysis results indicate that generative AI provides complementary data depending on the evaluation model. In the CLIP evaluation (40-point scale), Instant City recorded the highest score in conceptual consistency, proving its visual clarity, while Plug-in City and Walking City showed strengths in form and structural expression, respectively. In the GPT-4V-based architectural validity assessment (10-point scale), Instant City achieved superior performance across all categories, including context suitability, suggesting its potential for flexible layering with existing urban tissues. Conversely, while Plug-in City exhibited high structural logic, it faced criticism for contextual heterogeneity due to its massive scale. Walking City demonstrated a technical limitation where it was perceived as a vehicle rather than a building due to a lack of specific architectural details.
Finally, this study proposes a '2070 Larchiveum' design scenario applied to Baebat-gol, Seongbuk-gu, Seoul. By converting Archigram’s concepts of vertical infrastructure and flexible modules into practical architectural solutions, an organic renewal model was established to accommodate surging data demands. This research holds academic significance by reinterpreting past Archigram concepts through modern technology and providing a methodological foundation for linking AI-based design processes with future urban infrastructure planning.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 2
• 1.2 연구의 범위 및 방법 3
• 1.3 연구의 흐름도 6
• 제 2 장 이론적 고찰 7
• 2.1 라키비움에 대한 이론적 고찰 8
• 2.1.1 라키비움의 개념 8
• 2.1.2 프로그램 구성(도서, 기록, 전시) 10
• 2.1.3 라키비움의 배경과 현황 11
• 2.1.4 라키비움의 공간의 변화 15
• 2.2 생성형 AI에 대한 이론적 고찰 17
• 2.2.1 생성형 인공지능 정의 17
• 2.2.2 생성형 인공지능(Generative AI) 기반 이미지 생성 18
• 2.2.3 생성형 인공지능(Generative AI) 활용 도구 19
• 2.2.3.1 ComfyUI 모델의 정의 19
• 2.2.3.2 Flux 모델의 정의 20
• 2.2.3.3 VLM 모델의 정의 22
• 2.2.4 선행연구 고찰 23
• 2.2.4.1 생성형 AI 기반 건축 시각화와 LoRA 활용 23
• 2.2.4.2 생성형 AI를 활용한 미래 시나리오, 공공디자인 28
• 2.2.4.3 대규모 언어 모델(LLM)과 프롬프트 엔지니어링 28
• 2.3 아키그램의 이론적 고찰 31
• 2.3.1 아키그램의 정의 31
• 2.3.2 아키그램 그룹의 형성 배경과 리틀 메거진의 매체 전략 31
• 2.3.2.1 1960년대의 시대적 상황과 모더니즘의 해체 31
• 2.3.2.2 리틀 매거진(Little Magazine)으로서의『Archigram』 32
• 2.3.2.3 네트워크 플랫폼과‘열린 결말(Open-ended)’의 건축 34
• 2.3.3 도시의 비전과 주요 프로젝트 35
• 2.3.3.1 Plug-in City 개념 35
• 2.3.3.2 Walking City 개념 36
• 2.3.3.3 Instant City 개념 37
• 2.3.4 아키그램 그래픽 표현의 시각적 특성과 현대적 계승 38
• 2.3.4.1 콜라주와 팝아트: 혼종성과 유희의 시각화 38
• 2.3.4.2 다이어그램으로서의 건축: 과정·시스템의 시각화 40
• 2.3.4.3 현대 건축과 디지털 공간으로의 확장 41
• 2.4 소결 42
• 제 3 장 생성형 AI 기반 아키그램 도시 유형의 이미지 생성 연구 44
• 3.1 연구 프레임 워크 및 프로세스 45
• 3.1.1 생성형 AI에 의한 초기 설계 필요성 45
• 3.1.2 연구의 전체 흐름 45
• 3.1.3 사용 도구 및 기술적 환경 47
• 3.2 데이터 수집 및 VLM 기반 이미지 분석 47
• 3.2.1 대상 프로젝트 선정 기준 및 목록 47
• 3.2.1.1 '아키그램(Archigram)' 선정 근거 48
• 3.2.1.2 아키그램 3대 도시의 선정 이유 49
• 3.2.2 시각적 데이터의 텍스트 변환 (Image-to-Text Analysis) 51
• 3.2.3 문헌 기반 맥락 데이터 추출 61
• 3.2.4 계층적 프롬프트 구조 설계 63
• 3.3 생성형 AI를 활용한 도시 유형의 시각화 프로세스 68
• 3.4 이미지 평가 기준 72
• 3.4.1 키워드 기반 분석 항목 설정 72
• 3.4.2 CLIP 및 GPT-4V 기반 4가지 정량 평가 기준 설정 73
• 3.5 이미지 평가 76
• 3.5.1 Clip 및 GPT-4V 기반 멀티모달 이미지 평가 76
• 3.5.2 생성된 이미지 평가 77
• 3.5.3 라키비움 설계 적용 81
• 3.6 소결 81
• 제 4 장 라키비움 건축설계 83
• 4.1 도시분석 84
• 4.1.1 입지 현황 및 분석 84
• 4.1.2 자연환경 현황 분석 85
• 4.1.3 인문환경 현황 분석 88
• 4.1.4 도시 교통체계 분석 90
• 4.1.5 커뮤니티 시설 분석 92
• 4.1.6 인구 분포 및 현황 93
• 4.2 마스터 플랜 94
• 4.2.1 마스터플랜 배경 및 목적 94
• 4.2.2 마스터플랜 디자인 컨셉 94
• 4.2.3 대상지 선정 95
• 4.2.4 관련법규 검토 97
• 4.3 대지 분석 98
• 4.3.1 인근 건축물 분석 98
• 4.3.2 경사도 분석 99
• 4.3.3 차량 동선 및 교통체계 분석 101
• 4.3.4 보행 환경 분석 103
• 4.3.5 소결 104
• 4.4 스페이스 프로그램 105
• 4.4.1 프로그램 분류 105
• 4.4.2 프로그램 구성 및 조닝 106
• 4.5 디자인 전략 및 컨셉 108
• 4.5.1 디자인 컨셉 108
• 4.5.2 아키그램 개념을 적용한 '도시 장치'로서의 초기 설계 111
• 4.5.3 디자인 프로세스 111
• 4.5.4 세부 디자인 전략 113
• 4.5.4.1 박물관 입구 디자인 전략 113
• 4.5.4.2 박물관 내부 디자인 전략 114
• 4.5.4.3 옥상정원 디자인 전략 116
• 4.5.4.4 타워동(Vertical Archive Tower) 디자인 전략 117
• 4.6 기본계획 120
• 4.6.1 건축개요 120
• 4.6.2 배치계획 121
• 4.6.3 평면계획 123
• 4.6.3.1 동선계획 173
• 4.6.4 입면계획 176
• 4.6.4.1 창호계획 181
• 4.6.4.2 재료계획 203
• 4.6.5 단면계획 205
• 4.6.5.1 코어계획 208
• 4.6.6 소결 211
• 4.7 통합설계 212
• 4.7.1 피난방재계획 212
• 4.7.2 무장애계획 233
• 4.7.3 구조설계 235
• 4.7.3.1 구조상세계획 236
• 4.7.3.2 구조평면계획 241
• 4.7.4 토목설계 259
• 4.7.5 조경설계 262
• 4.7.6 기계설계 263
• 4.7.6.1 에어컨배관계획 263
• 4.7.6.2 위생배관계획 271
• 4.7.6.3 환기덕트계획 280
• 4.7.6.4 소방설비계획 289
• 4.7.7 전기설계 291
• 4.7.7.1 전열설비계획 291
• 4.7.7.2 냉/난방설비계획 300
• 4.7.7.3 전등설비계획 309
• 4.7.7.4 통합배선설비계획 318
• 4.7.7.5 소방설비계획 327
• 4.7.8 소결 328
• 제 5 장 결론 329
• 참고 문헌 333
• Abstract 336
• 부록 338