생성디자인 방법론의 비교 및 활용방안에 관한 연구 - 파라메트릭, 위상최적화 및 생성형 AI 접근법을 중심으로

• 영문명: A study on the comparison and utilization of generative design methodologies : Focusing on parametric, topological optimization, and generative AI approaches
• 발행기관: 한국디자인리서치학회
• 저자명: 진현오(Hyon O Jin) 강재철(Jae Cheol Kang)
• 간행물 정보: 『한국디자인리서치』Vol10, No. 1(통권 34권), 322~337쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 예술체육 > 미술
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.03.31

국문 초록

최근 디자인 분야에서는 인공지능(AI)을 활용한 생성디자인(Generative Design) 방법론이 주목받고 있으며, 이를 위상최적화(Topology Optimization), 파라메트릭 디자인(Parametric Design), 생성형 AI 디자인(Generative AI Design)과 접목하여 실무에 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 생성디자인 방법론을 분석하고, 각 방법론이 설계 프로세스에서 수행하는 역할과 한계를 규명하였다. 또한, PERT 시스템과 AX(AI Experience) 디자인 방법론을 융합한 PAX 프레임워크를 제안하여, AI 기반 디자인 프로세스의 체계적 접근 방안을 제시하였다. 연구 방법으로 문헌 분석과 사례 연구를 수행하여, 각 생성디자인 방법론이 실제 디자인 과정에서 어떻게 적용되는지를 검토하고, 이를 기반으로 효용성과 상호 보완적 활용 방안을 도출하였다. 연구 결과, 위상최적화는 경량화 및 구조적 안정성 확보에 강점을 가지며, 파라메트릭 디자인은 디자인 변형 및 반복 작업에 효과적인 것으로 나타났다. 또한, 생성형 AI 디자인은 디자인 탐색과 창의적 아이디어 도출에서 중요한 역할을 하지만, 제어 가능성과 신뢰성 확보가 필요함을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 PAX 프레임워크는 생성디자인 방법론을 보다 효과적으로 통합하고, 디자인 프로세스에서 AI의 최적 활용을 가능하게 할 것으로 기대된다.

영문 초록

In recent years, generative design methodologies utilizing artificial intelligence (AI) have gained significant attention in the design field. Integrating topology optimization, parametric design, and generative AI design has become a major research focus in practical applications. This study analyzes these generative design methodologies and examines their roles and limitations in the design process. Furthermore, a new framework, PAX, is proposed by merging the PERT system with the AI Experience (AX) design methodology, providing a systematic approach to AI-driven design processes. The research methodology includes literature review and case studies to examine how each generative design methodology is applied in real-world design workflows. Based on this analysis, their effectiveness and complementary utilization strategies were derived. The findings indicate that topology optimization excels in weight reduction and structural stability, while parametric design is effective in iterative and adaptive modifications. Additionally, generative AI design plays a crucial role in design exploration and creativity but requires improved controllability and reliability. The proposed PAX framework aims to effectively integrate these generative design methodologies, ensuring optimal utilization of AI within the design process.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 분석 및 논의

4. 결론

참고문헌

키워드

생성디자인 파라메트릭 디자인 위상최적화 디자인 Generative Design Parametric Design Topology Optimization Design