우리 대학 테크노디자인전문대학원 스마트경험디자인학과 연명흠 교수가 11월 2일(토) KAIST에서 열린 2024년 한국디자인학회 가을 학술대회에서 학회로부터 최우수 논문상을 수상했다. 이영현, 연명흠이 연구한 <제품-서비스시스템을 위한 아이디어 생성과정에서 ChatGPT 를 활용한 탐색적 실험>은 지난 1년간 발표된 ADR논문(147호~150호) 총 84편 중에 편집위원의 심사를 거쳐 최우수논문으로 선정되었다. ADR(Archives of Design Research)은 디자인분야의 정상급 국제학술지이자 디자인분야 국내 유일의 SCOPUS급 학술지로서, 연구재단으로부터 우수학술지로 선정되어 왔다.

이 연구는 근래 수많은 연구자들이 관심을 갖고있는 LLM 및 생성형 AI를 활용한 디자인실험의 가능성과 한계를 실험한 연구로서, 시의성높은 연구주제를 다루고 있다. 학술대회 당일, 연명흠 교수는 우수논문발표 세션에서 이 연구를 구두발표하였다.

이 논문의 요약은 아래와 같다.

인공지능 기술은 산업 전반에서 활용이 확대되고 있으며, 디자인 분야에서도 AI 기반의 툴 및 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 생성형 AI(ChatGPT-4, Bard 등)는 디자인 프로세스 중 아이디어 발산 단계의 활용 가능성이 있으며, 기존 방법의 한계를 극복하고 양질의 아이디어를 신속하게 생성하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 따라서, 본 연구는 생성형 AI의 아이데이션 효과를 체계적으로 검증하고 탐색하는 것을 목적으로 한다.

각각 4명의 디자이너로 구성된 2개의 팀을 나눠 기존의 전통적인 아이데이션 방식과 생성형 AI를 활용한 아이데이션 방식의 비교 실험을 진행하였다. “Z세대를 위한 새로운 서비스의 헬스케어 웨어러블 기기”라는 주제로 4시간 동안 양질의 아이디어를 도출하도록 하였으며, 그 과정을 비개입 관찰하였다. 실험 종료 후 참가자 FGI 및 IDI를 통해 AI 활용 가능성을 확인하였고, 전문가 평가를 통해 도출된 아이디어의 창의성을 평가한 후 논의를 통해 인사이트를 얻었다.

실험 결과, 전통적인 방식보다 생성형 AI를 활용한 방식의 아이디어 개수가 약 1.67배 더 많았다. 질 평가에서도 전통적 아이데이션 방식 못지않은 수준의 결과물을 도출하였다. 생성형 AI는 고착화된 디자이너의 사고를 확장하는 데 효과적이며, 시간 단축 부분에서 분명한 효율성이 있었다. 하지만 맥락의 정합성이 부족하고, 구조적 완성도가 떨어져 전문가의 검증과 수렴은 필수적이었다.

생성형 AI를 활용하여 더 좋은 결과를 얻기 위해서는 사전 정보를 명확하게 전달하고, 구체적이며 구조화된 질문과 프롬프트를 사용하는 것이 중요하다. 또한, AI와 효과적으로 소통하는 기술, 디자이너의 판별력과 통찰력, 그리고 수준 높은 의사결정이 요구된다.