The Ultimate Design Machine
이 블로그의 이름인 ‘New Aesthetica’는 ‘새로운 미학’이라는 뜻이다. ‘미학’이라는 용어는 미에 대한 철학적 논의를 담은 학문을 지칭하기도 하고, ‘느림의 미학’ 등 일상 용어로서 어떤 행위나 문화, 사물에 깃들어 있는 아름다움을 가리킬 때도 사용된다. 나는 새로운 시대의 미학을 정립하고 싶다고 이곳 저곳에 말하고 다닌다. 여기서의 ‘미학’은 논문으로 남는 학문이 될 수도 있고, 디자인을 위한 알고리즘이 될 수도 있고, 시각 예술가들을 위한 행동 양식(‘앞으로는 이런 것을 아름다움으로 여겨야 합니다!’라고 주장하는)이 될 수도 있다.
이 글에서는 알고리즘으로서의 ‘New Aesthetica’에 대해 다룬다.
구조
디자이너마다 선호하는 디자인 프로세스는 다를 것이다. 포스터 한 장을 디자인한다고 해도 머릿속에 떠오르는 이미지를 바로 종이에 그려나가는 디자이너도 있을 것이고, 핀터레스트에 들어가 현재 유행하는 디자인 레퍼런스를 찾는 사람도 있을 것이다. 나는 디자인 문제를 Engineering Mind 로 풀려고 하는 것 같다. 먼저 요구사항을 정의하고, 요구사항에 대한 디자인 결과물의 경우의 수를 만든 다음, 그 중 한가지 안을 고르는 방식이다.
그림 Fig 1 은 내 디자인 방식을 모방한 기계인 ‘Ultimate Design Machine’의 메커니즘을 묘사한 것이다. 아래 Fig 2 를 보면 조금 더 이해가 쉬울 것 같다!
요구사항을 입력하면, 그에 부합하는 여러가지 솔루션을 만들어내고, 평가 기준에 따라 평가한 뒤 한 가지의 결과물을 선택한다. 그래서 이 알고리즘은 앞 쪽의 ‘생성기(Generator)’와 뒤쪽의 ‘평가기(Evaluator)’로 나뉘어져 있다.
생성기
생성은 모두 Generative Design에 대한 것이라고 볼 수 있다.
건축 분야에서 처음 시작된 Generative Design은 손 스케치를 옮기는 방식의 디자인이 아니라, 함수와 변수를 이용해 건축물을 설계하는 새로운 디자인 methodology 이다. 이를 이용해 손쉽게 반복적인 디자인을 만들 수 있다. 초기의 Generative Design은 변수를 이용한 단순한 반복 정도에 그쳤기 때문에 Parametric Design 이라고도 불렸는데, 현대차는 공식적으로 신형 투싼의 그릴을 디자인할 때 ‘Parametric Design’을 사용했다고 홍보한다.
투싼의 사진을 보면 그릴에 반복적이지만 각각의 셀이 일정한 변화가 있는 형상이 적용된 것을 확인할 수 있다. 이처럼 Parametric Design을 활용하면 손으로 스케치하여 형태를 잡아가는 것과는 다른, 신선함을 사람들에게 줄 수 있다.
이후 기계공학 분야에서 ‘위상 최적화’ 기술을 선보이며 Generative Design은 놀라운 진보를 이루게 된다. 3D 프린팅 기술이 발전하면서 기존의 금형 방식에서 벗어나 자유로운 성형을 할 수 있게 되자 자동차 프레임 등을 만들 때 소프트웨어가 최적의 디자인을 계산해 준다. 연결 부위, 하중의 방향과 크기 등을 입력하면 내구성 기준은 만족하면서도 가장 가볍고 재료를 덜 사용한 디자인을 산출(Generate)해 주는 것이다.
웹 프로그래밍이나 그래픽 디자인 분야에도 적용되고 있지만 지면 상… 다음에 소개하기로 한다. 오늘은 Generative Design이 대강 어떤 것을 뜻하는지 설명하는 것을 목표이기 때문이다.
나는 Graphic Design 분야의 Design Machine을 생각하고 있기 때문에, Computer Graphic 분야에서 접근해야 할 것이다. Touchdesigner 등 알고리즘 베이스로 디자인할 수 있는 멋진 툴이 많다.
평가기
생성기에서 여러 디자인 안이 생성되면, 미리 주어진 평가 기준에 따라 결과물을 분석하고 정량화하여 평가하는 과정이 평가기에서 이루어진다. 이때 이미지의 해석은 Computer Vision등 Image Processing을 사용하고, 이미지의 평가는 AI 알고리즘과 HCI 이론들에 의지한다.
Fig 6는 화면을 봤을 때 사람들의 시선이 어디에 가장 많이 머무르는가를 예측하는 AI 알고리즘을 개발하고, 기업들이 분석할 수 있는 소프트웨어를 만드는 Visualeyes의 스크린샷이다. 이들은 알고리즘의 평가를 기반으로 기업의 비주얼 커뮤니케이션을 개선한다. Fig 7은 Visualeyes의 소프트웨어를 이용해 우버가 랜딩 페이지를 개선한 사례이다. 왼쪽의 Before 보다 오른쪽의 After에서 시선의 분산이 줄어든 것을 확인할 수 있다.
Fig 8은 데이터 시각화의 아버지인 Gregor Aisch가 개발한 컬러 팔레트 제작 도우미이다. 단순한 색상 구현을 목표로 개발된 RGB를 보완하여 보다 직관적이고 인지적 보정이 적용된 HSB, HSV가 나왔는데 이 툴은 HSB에 기반한 색상 조합을 더 쉽게 만들 수 있도록 시각화를 제공하고 색맹의 접근성을 평가해 준다. 사실 이게 아직 어떤 방식으로 작동하는지 완전히 이해하지는 못했지만, 색상 조합에 대해 정량적인 평가를 제공할 수 있다는 것이 흥미로웠다.
이 글을 읽는 사람이면 누구나 눈치챘겠지만, Ultimate Design Machine을 통틀어 가장 핵심이 되는 부분은 평가 기준 인데, New Aesthetica는 좁은 의미로 디자인 평가를 위한 새로운 기준을 의미한다. 인지 과학과 데이터 사이언스, 사회학 등 다양한 영역에 대한 전방위적 공부와 통섭이 필요하다. 머릿속에 이에 대한 다양한 이론과 커다란 호기심이 있다. 멋진 동료들을 만나서 같이 연구하고 돈도 벌 수 있었으면 좋겠다.