가시성 그래프를 이용한 생성형 AI의 평면도 이미지 분석

허신재,조택연 한국공간디자인학회 2023 한국공간디자인학회논문집 Vol.18 No.8

(Background and Purpose) AI image generation engines are artificial intelligence technologies that automatically generate various images based on inputs such as text or sketches. This technology has rapidly developed in recent years and is used in various fields including architecture, utilizing or referencing AI-generated images in design, advertising, games, and art. However, there has been insufficient research on potential problems and limitations when AI-generated images are implemented in reality. Therefore, to practically utilize AI-generated images in the field of architecture, it is necessary to objectively evaluate and verify their usability. The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics and quality of architectural floor plans created by AI image generation engines from a space syntax perspective. (Method) This study analysed floor plans generated from images using generative AI, especially DALL·E 3, were reconstructed into floor plans and compared and analyzed using depthmapX software based on space syntax. Use relevant kewords based on prior research on spatial syntax as prompt to link with image-generative AI. Visibility Graph Analysis (VGA) was then conducted on the generated images, and spatial syntax values were analyzed to evaluate and compare the characteristics and quality of the spaces. (Results) The study explored the characteristics of spatial structures created by artificial intelligence. The results indicate that while AI-generated spatial images provided a floor plan feel similar to the given standards, there were differences in the spatial characteristic values when compared to the reference points. This demonstrates that AI did not perfectly reflect the user's intentions, demonstrating the technical limitations in linking of the structural elements of AI-generated spaces to the actual environmental design. Additionally, the study revealed limitations in that the prompts used during the research may not have fully reflected the characteristics of the standard space and that the blueprint representation of the AI-generated images was not clear, allowing room for subjective interpretation. (Conclusions) Therefore, this suggests that generative AI has the potential to be utilised in real-world spatial design. However, the current level of technology revealed inadequacies in fully reflecting user intentions and replacing the meticulous perspective and experience of professional designers. These results imply the need for improvements in algorithms that can more accurately reflect user intentions and details, along with the advancement of generative AI technology. Moreover, for the effective integration of AI-generated spatial structures into actual design, research and improvements in the interaction methods between designers and AI are crucial. While generative AI holds the potential to bring innovation to the field of space design, realizing this potential requires further research and understanding of technological advancements and human-machine interaction. (연구배경 및 목적) AI 이미지 생성 엔진은 텍스트나 스케치와 같은 입력에 따라 다양한 이미지를 자동으로 생성하는 인공지능 기술이다. 이 기술은 최근 몇 년 동안 빠른 발전을 이루어 왔으며, 디자인 광고 게임, 예술 등에서 AI가 생성한 이미지를 사용하거나 참고하는 등 건축을 비롯한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나, AI가 생성한 이미지가 실제로 구현될 때 어떤 문제점이나 한계점이 있을 수 있는지에 대해서는 충분히 연구되지 않은 실정이다. 따라서, AI가 생성한 이미지를 건축 분야에서 실용적으로 활용하기 위해서는 AI가 생성한 이미지의 활용도를 객관적으로 평가하고 검증하는 방법이 필요하다. 이 연구의 목적은 AI 이미지 생성 엔진을 통해 만들어진 건축 평면도의 공간적 특성과 품질을 공간구문론적 관점에서 분석하는 것이다. (연구방법) 본 연구에서는 생성형 AI, 특히 DALL·E 3를 이용하여 생성된 이미지를 평면도로 재구성하고, 이를 공간구문론을 기반으로 하는 depthmapX 프로그램을 사용해 기준점과 비교 분석하였다. 공간구문론에 대한 선행연구 분석을 바탕으로 한 관련 중심단어를 설정하여 이미지 생성형 AI와 연동시킬 프롬프트(Prompt)로 설정한다. 이를 통해 생성된 이미지를 공간구문론의 가시성 그래프 분석(VGA:Visibility Graph Analysis)을 실시하고, 도출된 공간구문적 특성값을 분석하여 공간의 특성과 품질에 대해 평가하고 비교한다. (결과) 이를 통해 인공지능이 창출한 공간 구조의 특성을 탐구하였다. 결과적으로, AI에 의해 생성된 공간 이미지는 제시된 기준과 유사한 평면도의 느낌을 제공하였으나, 세부적으로 기준점과의 공간 특성 수치에서 기준점과의 차이가 나타났다. 이는 AI가 사용자 의도를 완벽하게 반영하지 못했음을 나타내며, AI 생성 공간의 구조적 요소들이 실제 환경 설계와 연계되는 데 기술적 한계가 있음을 보여준다. 또한, 연구 과정에서 사용된 프롬프트가 기준 공간의 특성을 충분히 반영하지 못했을 가능성과 AI 생성 이미지의 도면 표현이 명확하지 않아 주관적 해석의 여지가 있었다는 한계점이 드러났다. (결론) 이는 생성형 AI가 실제 공간 설계에 활용될 수 있는 잠재성을 가지고 있음을 시사한다. 하지만, 현재 기술 수준에서는 사용자 의도를 완전히 반영하고, 전문적인 설계자의 세심한 관점과 경험을 대체하기에는 미흡함이 드러났다. 이러한 결과는 생성형 AI 기술의 발전과 함께 사용자의 의도와 세부 사항을 더 정확하게 반영할 수 있는 알고리즘의 개선이 필요함을 의미한다. 또한, AI가 생성한 공간 구조를 실제 설계에 효과적으로 통합하기 위해서는 기술적 발전뿐만 아니라 설계자와 AI 간의 상호작용 방식에 대한 연구와 개선이 중요하다. 생성형 AI는 공간 설계 분야에 혁신을 가져올 수 있는 가능성을 지니고 있지만, 이를 현실화하기 위해서는 기술적 발전과 인간-기계 상호작용에 대한 추가적인 연구와 이해가 요구된다.

일상생활 기반 긱 워커 플랫폼의 신뢰 향상을 위한 서비스디자인 제안

송준근,박서현,허신재,정재희 한국디자인문화학회 2023 한국디자인문화학회지 Vol.29 No.2

Gig work based on online platforms is expanding beyond professional skills and into everyday life. However, consumers’ perception of gig workers based on daily life is negative. Therefore, this study was conducted to propose measures to improve the trust of the gig worker online platform in order to improve the negative perception of gig workers based on daily life. First, through literature research, the definition and structure of gig work, transaction characteristics of online platforms, and types of trust were examined. In addition, the measures to build trust in each platform were investigated through case analysis of domestic representative gig worker platforms based on daily life. Next, for empirical research, in-depth interviews were conducted with 15 people in their 20s and 30s, and design themes of ‘transparent information provision’, ‘real-time information sharing’, and ‘continuous communication’ were derived through co-creation workshops. Based on this, ‘Trust Stairs: step-by-step certification of gig workers’, ‘Blue Thread: communication within the platform’, ‘Performance Album: real-time confirmation of the performance process’, ‘Matching: two-way connection after completion of the performance’, ‘Doorbell: regular reservations for training’ developed five service concepts. Prototypes were created for the service concept and concept verification was conducted with 28 people in their 20s and 30s. As a result of the verification, it was found that personalized services (Matching & Doorbell) that help build a lasting relationship between users and gig workers and function that transparently and accurately deliver the service performance process (Performance Album) gained high user trust. This study is significant in that it identified the problems of online platform transactions and the negative perception of gig workers based on daily life, and suggested practical measures to overcome them and visualized them into services. 온라인 플랫폼을 기반으로 한 긱 노동은 전문 기술분야를 넘어 일상생활 분야로 확장되고 있다. 그러나일상생활 기반 긱 워커에 대한 소비자의 인식은 부정적이다. 따라서 본 연구는 일상생활 기반 긱 워커에 대한부정적 인식을 개선하기 위해 긱 워커 온라인 플랫폼의신뢰 향상의 방안을 제안하고자 진행되었다. 먼저 문헌연구를 통해 긱 노동의 정의와 구조, 온라인 플랫폼의거래 특성과 신뢰의 유형을 살펴보았다. 또한 국내 대표적인 일상생활 기반 긱 워커 플랫폼의 사례분석을 통해 각각의 플랫폼의 신뢰 구축 방법을 살펴보았다. 다음으로 실증 연구를 위해 20~30대 15명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하고, 코크리에이션 워크숍을 통해‘투명한 정보 제공’, ‘실시간 정보 공유’, ‘지속적인 소통’ 의 디자인 테마를 도출하였다. 디자인 테마를 바탕으로‘믿음 계단: 단계별 긱 워커 인증’, ‘파란 실: 플랫폼 내소통’, ‘수행 앨범: 수행 과정 실시간 확인’, ‘매칭: 수행완료 후 양방향 연결’, ‘초인종: 수행의 정기 예약’의 5 가지 서비스 콘셉트를 도출하였다. 서비스 콘셉트에 대한 프로토타입을 제작하고 20~30대 28명을 대상으로콘셉트 검증을 진행하였다. 검증 결과 사용자와 긱 워커 간 지속적 관계를 형성하도록 돕는 개인화 서비스(매칭, 초인종)와 서비스 수행 과정을 투명하고 정확하게 전달하는 기능(수행 앨범)이 사용자의 높은 신뢰를얻는 것으로 나타났다. 본 연구는 온라인 플랫폼 거래의 문제점과 일상생활 기반 긱 워커에 대한 부정적 인식을 규명하고, 이를 극복할 수 있는 실질적 방안을 제안하여 서비스로 구체화하였다는 데 그 의의가 있다.