환경디자인 전문가로서 오랜기간 동안 간판디자인 컨설팅 및 옥외광고디자인 연구 등을 수행하였다. 그 과정에서 느낀 간판의 현주소와 더 나은 경관을 위해 나아가야 할 간판디자인 방향에 대하여 제시하고자 한다. (이미선 한국옥외광고센터 연구조사부 책임연구원) ※ 필자의 원고는 월간 <사인문화>의 편집방향과 다를 수 있음을 밝힙니다.
▲ 디자인 작업을 포함한 창의적 활동에서 생성형 AI의 활용이 점차 늘어나고 있다.
생성형 AI의 개념 및 종류 최근 생성형 AI에 대한 관심이 뜨겁다. 기술이 아무리 발전해도 대체하지 못할 것 같았던 디자인, 회화, 글 등 창의적인 영역에서 인공지능의 활용이 이어지고 있다는 점에서 사람들의 놀라움과 충격이 더욱 크다. 생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)은 사용자가 AI에게 작업을 수행하도록 텍스트를 입력하면(프롬프트, Prompt) 요청 사항에 따라 글은 물론이고 다양한 이미지, 음악 심지어 비디오까지 새로운 콘텐츠를 생성해 내는 인공지능 기술의 한 분야이다. 생성형 AI는 대규모의 데이터를 기반으로 인간의 창작 과정을 모방하여 새로운 콘텐츠를 끊임없이 생성해 낼 수 있으며, 매우 빠른 작업 속도로 생산성 향상을 끌어내는 혁신적인 도구로 여겨지고 있다. 생성형 AI는 초기 모델부터 현재까지 다양한 유형으로, 점진적으로 진화하고 발전해 왔다. 1950~1960년대에 개발된 초기 모델은 간단한 규칙을 기반으로 하는 알고리즘 작업을 수행하였으며, 2000년대까지 점차 진화하다가 2010년대 중반에 이르러 혁신적인 발전을 이루었다. 요즘 대중에게 생성형 AI의 존재를 가장 강하게 인식시킨 것은 OpenAI의 DALL-E이다. DALL-E는 2021년에 최초 버전이 소개되었는데 사용자가 입력하는 텍스트 명령문에 따라 이미지를 자유자재로 생성하는 기술이 도입되었다. 전문 디자이너의 영역이었을 뿐만 아니라 이미지 한 장을 만들어 내기 위해 최소 몇 시간에서 최대 며칠까지 걸렸던 일러스트나 3D 시뮬레이션 작업을 단 몇 분, 몇 초 만에 만들어 내는 모습은 많은 사람들에게 충격과 기대감을 동시에 안겨 주었다. 2022년에는 DALL-E2, 2024년에는 DALL-E3 등 신규 버전이 출시될 때마다 문맥 이해 능력과 이미지 표현력 등 능력이 계속해서 업그레이드되고 있다. 현재는 DALL-E 외에도 미드저니(Midjourney), 캔바(Canva Magic Studio), 어도비 파이어플라이(adobe Firefly), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 루미AI(Lummi AI)등 디자이너의 작업 효율성을 지원하는 다양한 생성형 AI 도구들이 출시되고 있어 각 프로그램의 장단점 및 개인적 선호도에 따라 사용자가 도구를 취사선택할 수 있을 만큼 선택의 폭 또한 넓어지고 있다. 앞으로도 생성형 AI의 종류 및 기능, 활용도는 지속적으로 향상될 것으로 예상된다.
생성형 AI와 디자인 앞서 언급한 대로 다양한 생성형 AI 도구의 진화, 기능의 급속한 발전 등은 디자인 분야에서 다양한 위기와 기회를 동시에 제공하고 있다. 장점으로는 첫째, 효율성 향상을 들 수 있다. 사람이 손수 작업했을 때 시간 소요가 큰 반복적이고 단순한 작업을 생성형 AI가 대신해 줌으로써 디자이너는 더욱더 창의적이고 생산적인 일에 집중할 수 있게 되었다. 두 번째는 디자이너의 창의성 지원이다. 아무리 창의적인 업무를 하는 디자이너라고 하더라도 때로는 더 이상의 아이디어가 떠오르지 않을 때도 많다. 이때 생성형 AI를 통해 디자이너가 자주 생각하는 고정된 생각의 틀을 넘어서는 창의성을 발휘하는 데 도움을 받을 수도 있다. 세 번째 장점은 개인화된 디자인의 생성이다. AI가 가지고 있는 방대한 데이터를 활용해서 주 소비자가 좋아할 만한 이미지를 생성하는 등 타깃 맞춤형 결과물을 생성하는 데 도움을 받을 수도 있다. 이와 동시에 생성형 AI가 디자인 분야, 디자이너에게 미치는 부정적인 영향에 대한 목소리들도 존재한다. 생성형 AI의 단점으로 언급되고 있는 부분으로는 첫째, 저작권과 윤리적 문제이다. 최근 SNS를 통해 소위 ‘지브리 스타일’로 불리는 프로필사진이 유행처럼 번지고 있다. 이 이미지는 OpenAI의 ChatGPT가 올해 3월 말 새롭게 선보인 이미지 생성 기능으로, ‘하울의 움직이는 성’, ‘센과 치히로의 행방불명’ 등으로 유명한 일본의 대표적인 애니메이션 작가인 미야자키 하야오가 공통 설립한 일본 애니메이션 제작사인 지브리 스튜디오의 화풍으로 이미지를 생성해 준다. “지브리 스타일로 그려줘”라는 프롬프트 한 줄로 자신이나 가족의 모습을 지브리풍의 이미지로 순식간에 변환할 수 있다는 편리함과 결과의 완성도 덕분에 순식간에 전 세계적으로 퍼져나갔고, 한 시간 동안 100만 명에 가까운 신규 사용자가 유입될 정도로 선풍적인 인기를 끌었다. 법적으로 그림의 화풍 자체가 저작권 범주에 들어가는지는 논쟁의 여지가 있지만, 이 사례는 생성형 AI가 향후 창작자의 저작권 문제와 연관된 갈등 요소를 끊임없이 만들어 낼 수 있음을 시사한다. 지브리 사례가 아니더라도 AI는 데이터를 학습하는 과정에서 기존 작품의 스타일과 유사한 결과물을 만들어 내기도 한다. 하지만 아직 AI에 의해 생성된 콘텐츠의 소유권에 대한 법적 기준이나 가이드라인이 명확하지 않기 때문에 저작권 침해에 대한 논란이 발생할 수 있다. 디자인과 관계된 생성형 AI의 두 번째 단점은, 생성형 AI로 인한 창의성 및 독창성 부족의 문제이다. 이미 알려진 것처럼 생성형 AI는 기존의 데이터와 알고리즘을 기반으로 이미지를 생성한다. 따라서 기존에 존재하는 패턴을 반복하는 경향이 있으며 이에 따라 디자인의 동질화 현상을 초래할 수도 있다. 물론 AI가 만들어 내는 결과물이 때로 새로워 보일 수 있지만 이러한 결과 역시 기존에 쌓여 있던 여러 데이터가 재조합 되거나 변형된 결과일 뿐이며 우리가 말하는 진정한 의미의 새로운 것이라고 볼 수는 없다. 또한 디자이너가 생성형 AI를 자신의 생각과 창조성을 확장하기 위한 도구로 사용하는 것을 넘어 과의존하게 될 수 있다는 점도 잠재된 단점이라고 볼 수 있다. 이 외에도 디자이너 인력의 AI 대체현상과 일자리 감소, 편향된 사고로 인한 윤리적 문제 등 다양한 잠재적 문제점이 있을 수 있어 생성형 AI 사용의 증가와 함께 경계와 경각심에 대한 필요성 역시 증가하고 있다.
▲ 다양한 생성형 AI 도구들.
간판 디자인에서 생성형 AI의 활용 과정 및 방법 앞서 언급한 여러 가지 사회적 문제나 단점들에도 불구하고 생성형 AI가 디자이너의 작업 능력과 효율을 높여준다는 장점 때문에 최근 옥외광고 디자인을 포함한 다양한 디자인 분야에서 생성형 AI의 활용이 점점 늘어나는 추세이다. 일부 간판 관련 사업장의 경우, 전문 디자이너 없이 1~2명의 제작 인력만으로 업장을 운영 중인 곳들도 많다. 이런 경우 소비자가 선호하는 양질의 아름다운 간판 디자인을 만들어 내는 것에 어려움을 갖기도 하는데 이때 생성형 AI를 효과적으로 사용하면 일정 부분 도움을 받을 수 있을 것으로 보인다. 따라서 이번 글에서는 생성형 AI를 활용하여 간판 디자인 발전시켜 나가는 과정을 간단하게 소개하고자 하였으며, 보다 쉬운 이해를 위해 가상의 안경점 간판 디자인 발전 사례를 제시하고자 한다. 사용한 AI의 종류는 퍼플렉시티(Perplexity)와 챗지피티(ChatGPT), 달이(DALL-E)이다.
간판 디자인 컨셉 설정 단계 간판 디자인을 위해 생각한 이미지가 있으면 이를 프롬프트로 입력한다. 하지만 만약 간판 디자인을 위한 마땅한 아이디어가 떠오르지 않으면 중요한 몇 가지 포인트를 가지고 AI에게 질문을 해보자. 예를 들어, 안경원 간판 디자인을 할 때 어떤 컨셉으로 디자인하고 싶은지에 대한 아이디어부터 물어볼 수도 있다. 질문 예시와 답변은 (사진7)과 같다. 디자인 컨셉을 물어보았을 뿐인데 컨셉은 물론 이에 따른 색상, 폰트, 로고, 형태 및 재질 등 컨셉과 어울리는 디자인 구성요소에 대한 방향까지 상당히 구체적으로 제시해 준다. 소비자 타깃이 명확하고 원하는 분위기가 있다면 더욱 구체적으로 질문하는 것도 좋다. 구체적으로 질문할수록 답변도 더 구체적이고 자세하게 도출된다. 생성형 AI를 통해 더 좋은 답변을 도출해 내는 방법으로는 첫째, 상점의 타깃층을 명확히 제시해 주는 것이다. 예를 들어 20대~30대 여성, 미취학 자녀를 둔 부모, 중장년층 남성 등이다. 둘째, 업종 또는 가게의 성격을 명확하게 설명해 주는 것이 좋다. 셋째, “블루계열의 시원한 느낌”, “깔끔하고 밝은 화이트 계열의 느낌” 등 원하는 분위기나 색상 느낌 등을 제시해 준다. 넷째, 간판이 설치될 점포의 위치나 주변 환경을 제시한다. 마지막으로 가게 이름이나 꼭 들어갔으면 하는 문구 등이 있다면 함께 제시한다. 질문의 내용이 구체적일수록(사진8) 다양한 아이디어를 얻을 수 있다.
그래픽(로고, 아이콘, 일러스트 등) 구체화 단계 간판 디자인을 시각화시키는 작업에서도 생성형 AI를 활용할 수 있다. 간판 디자인에 사용하고자 하는 이미지나 그래픽 종류가 있다면 프롬프트에 구체적으로 적거나 생성형 AI를 통해 얻은 아이디어를 활용해 그래픽 제작을 시도해 볼 수 있다. 생성된 이미지는 디테일한 주문을 통해 여러 번 수정작업을 거칠 수 있다. 예를 들어 “픽토그램 스타일로 더 간단하게”, “외곽선을 더 가늘게”, “동그란 모양으로”, “하트모양의 안경으로”, “세련되어 보이는 이미지로”처럼 원하는 이미지에 최대한 가까워지도록 계속 수정하여 다듬어 줄 수 있다. 안경점 간판 디자인을 위한 그래픽 생성 예시는 (사진9)와 같다. 단, 생성형 AI가 제시해 주는 결과물들은 디자이너의 아이디어를 확장시켜 주는 도구로 활용하는 것이 바람직하므로 생성된 이미지를 그대로 사용하지 말고 일러스트, 포토샵 등의 디자인 편집 툴을 활용해 수정 및 발전시키는 것이 중요하다. 특히 생성된 이미지를 그대로 상업적으로 사용할 때는 저작권 등의 문제에 저촉될 수 있으니 유의해야 한다.
간판 시뮬레이션 단계 생성된 그래픽을 간판에 적용하면 어떤 느낌으로 보일지 사전 시뮬레이션을 해볼 때도 AI를 활용할 수 있다. 과거 3D MAX나 스케치업 등의 3D 그래픽 도구를 활용해 일일이 시뮬레이션 작업을 진행하던 것에 비하면 생성형 AI가 디자인 작업에 금전적·시간상으로 엄청난 효율을 제공해 준다는 것을 알 수 있다. 색채 및 서체 구체화 단계 생성형 AI를 활용해 간판의 색채나 서체 등도 자유롭게 바꿔볼 수 있다. 특정 색을 지정해서 변경을 요청할 수도 있고, 무슨 색으로 변경해야 할지 막막하다면 생성형 AI에게 색상 추천을 요청해도 된다. 예를 들어, “방금 만들어준 간판에서 프레임의 색만 골드(Gold)로 변경해 줘” 또는 “문자 색을 검정으로 변경해 줘” 등의 구체적인 수정 사항을 지시하거나 또는 “세련된 느낌을 주고 싶은데 추천하고 싶은 색으로 변경해 줘” 등의 지시도 가능하다. 색채 역시 그래픽처럼 여러 차례 수정하면서 원하는 결과물을 만들어 간다. 하지만 색채 변경의 경우 일러스트나 포토샵 등 디자인 편집툴에서의 작업이 더 용이할 수 있다.
도면화 작업 시안이 확정되었을 때 간판 제작을 위한 도면화 작업에도 생성형 AI를 활용할 수 있다. 생성형 AI에 최종 확정된 디자인 시안을 도면화된 그림으로 요청하면 (사진11)과 같이 실제 제작할 수 있을 정도의 그림으로 생성된다. 아직까지 실제 도면으로 바로 사용할 수 있는 AI나 dwg의 확장자 파일로 직접 변환해 주는 기능은 없지만, 도면화된 이미지를 일러스트 프로그램에서 다시 작업하는 데 큰 도움을 받을 수 있다. 생성된 내용을 참고하여 구체적인 소재나 제작 방법, 색 번호 등은 디자이너가 다시 검토하여 기입하는 것을 권장한다. 생성형 AI 시대에서 디자이너의 역할 생성형 AI가 고도화되고 다양한 기능들이 추가될 때마다 디자이너의 일자리에 대한 걱정도 항상 함께 언급된다. 물론 그동안 디자이너가 직접 하던 작업의 상당 부분을 생성형 AI가 대체한 것은 사실이지만 생성형 AI가 디자이너를 완전히 대체할 것이라는 걱정은 디자이너의 역할을 제한적으로 이해한 결과다. 디자이너(Designer)의 활동과 역할은 조형적 또는 미학으로 아름다운 것들을 시각적으로 구현하는 것에만 있지 않다. 디자이너는 수요자의 미묘하고 구체적인 취향이나 니즈, 감성적인 부분까지 파악하여 인간과 기술을 이어주는 역할을 수행한다. 따라서 기존의 데이터들을 조합해서 시각적인 아웃풋을 만들어 내는 생성형 AI는 디자이너가 다루는 인간의 따뜻한 감성이나 인간적인 요구, 인간 중심적 사고까지 대체할 수는 없다. 최근 ‘디자이너 인텔리전트(Designer Intelligent)’라는 개념이 새로 등장했다. 이 단어는 생성형 AI 시대에 디자이너의 역할이나 역량이 어떻게 변화되어야 하는지를 잘 반영하는 키워드이다. 디자이너는 생성형 AI를 두려워하기보다는 생성형 AI를 디자인 작업에 사용하기 좋은 도구로 적절하게 활용하여 보다 더 고차원적인 전략적 사고의 디자인 작업을 수행해야 한다. 이를 위해서 디자이너 스스로도 AI시대에 필요한 디자이너의 역량, 예를 들면 효과적인 명령 수행을 위한 프롬프트 엔지니어링 능력, 창의성과 감성을 효과적으로 조율하는 문제해결 능력, 인간 고유의 공감 능력과 감성을 바탕으로 하는 협업과 융합 능력, 인간중심의 커뮤니케이션 능력 등을 기르기 위해 노력해야 할 것이다. 디자이너는 디자인 외에도 기술, 데이터, 윤리적 판단 등 다양한 분야와 협력하여 새로운 가치를 만들어 내는 작업을 하는 사람이기 때문이다. 생성형 AI에 대한 막연한 불안감보다는 이 똑똑한 도구를 활용하여 나만의 철학과 가치를 만들어 내는 디자인 역량을 기르는 데 집중해야 할 시기이다.
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