실내 공간은 보는 곳이면서 살아가는 곳이다. 빛과 소리, 표면과 배치는 발표가 끝난 뒤에도 일상에 영향을 준다. 2024년 연구 연재의 열일곱 번째 글에서는 일상의 경험을 중심에 두면서 AI로 디자인 과정을 어떻게 넓힐 수 있을지 생각한다.
생성 이미지는 디자이너와 의뢰인이 분위기를 논의하고 스타일을 비교하며 낯선 조합을 시도하는 데 도움을 준다. 하지만 이미지는 제안이지 시방서가 아니다. 그럴듯한 방에도 시공 불가능한 접합부, 잘못된 치수, 존재하지 않는 제품이 들어갈 수 있다. 현장 실측과 도면 작성, 자재 확인은 여전히 필수다.
개인화는 듣는 데서 시작한다. 취향은 시간과 예산, 신체 조건, 함께 사는 사람에 따라 달라진다. 시스템이 선택의 패턴을 찾더라도 모든 필요를 추론할 수는 없다. 좋은 공간은 처음의 요구사항에 없던 습관과 물건, 나중의 변화도 받아들일 여지를 남긴다.
맞춤 가구와 유연한 공간 구획은 좁거나 복잡한 공간을 개선할 수 있다. AI는 대안 탐색을 도울 수 있지만 치수, 인체공학, 시공, 접근성은 검증해야 한다. 이동식 칸막이나 교체 가능한 부품만으로도 변화에 대응할 수 있다. 끊임없이 자동 변형되는 방이 필요한 것은 아니다.
자재와 조명은 화면 밖에서도 제대로 작동해야 한다. 샘플, 관리 조건, 눈부심, 음향, 실제 사용 성능에 따라 결정이 바뀔 수 있다. 환경적 가치는 외관뿐 아니라 내구성, 수리, 조달, 교체에도 달려 있다. 매력적인 이미지만으로 편안함이나 지속가능성을 입증할 수는 없다.
가상 공간 체험과 명료한 시각 비교는 AI 사용 여부와 관계없이 의뢰인과의 대화를 돕는다. 조달 도구는 일정과 재고, 대체품을 확인하는 데 유용하지만 완벽한 납품이나 설치를 보장하지 않는다. 변경 사항은 합의한 설계와 예산, 현장 조건에 맞는지 확인해야 한다.
연결된 제어 장치는 선택한 설정에 따라 조명과 설비를 조절할 수 있다. 이해하기 쉽고, 가능하면 사용을 선택할 수 있으며, 수동 조작도 가능해야 한다. 생활 패턴을 학습하는 것은 거주자의 감정을 이해하는 일과 다르다. 복잡한 자동화보다 개인정보를 덜 수집하고 직접 설정을 바꿀 수 있게 하는 편이 더 중요할 때도 있다.
이미지를 쉽게 만들게 되면 공간이 더 개인적이 될까, 아니면 유행하는 방의 변주만 늘어날까. 나는 사용하면서 개성이 쌓이는 인테리어에 관심이 있다. AI는 가능성을 탐색하되, 완성된 공간의 삶은 그곳에 사는 사람에게 열어 두는 역할을 할 수 있다.
AI와 시각문화: 18. 사람을 위한 상업 공간 ↗
