생성형 AI를 활용한 건축 분야 이미지 렌더링

생성형 AI(generative AI)는 텍스트와 이미지를 넘어 영상 제작까지 건축 시각화의 혁명을 일으키며, 누구나 쉽게 고품질 결과물을 만드는 ‘뉴노멀 시대’를 열었다. 기술의 보편화로 커뮤니케이션 방식은 혁신적으로 변화했지만, 결과물의 구조적·기능적 타당성을 검증하고 윤리적으로 활용하는 건축가의 비판적 사고와 주도적 역할은 여전히 필수이다.

■  양승규
캐드앤그래픽스 전문 필진으로, MOT를 공부하며 엔지니어와 직장인으로 살아가는 방법에 대해 탐구한다. 건축과 CAD를 좋아한다.
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시작하며

얼마전 서울시 여의도공원에 건립 예정인 (가칭)제2세종문화회관 건립 설계 공모 당선작이 발표되었다. 2023년 5월 디자인 공모를 시작으로 진행된 긴 여정이 종합건축사사무소 디자인캠프 문박 디엠피(dmp)의 계획안을 당선작으로 선정하며 마무리되었다. 관람자의 입장에서 여의도광장에 위치하는 대규모 공공 문화 시설을 어떠한 형태와 배치로 풀어냈는지 보는 재미도 있었다.

설계 공모 당선작 발표 과정에서 눈에 띄는 것은 당연히 계획안의 디자인이겠지만, 필자에게는 계획안을 표현한 투시도가 인상 깊었다. 지어진 건물의 주변 일상을 담은 거의 실사와 유사한(사진인 듯한) 투시도였다. 계절의 변화, 시간의 변화, 바라보는 위치의 변화에 따라 주변 실사에 투사된 이미지는 거의 현실처럼 보였다.

생성형 AI 기술이 발전되면서 실제와 가짜(fake)의 구분이 모호해졌다. 일반인이 쉽게 실제와 가짜의 경계에서 줄타기하는 결과물을 뽑아내는 시기에 프로들은 그 줄 넘어의 견고한 결과물을 만들어 내고 있다. 일반인이지만 얼리어답터들은 또 그것을 따라가고 있고. 이러한 시기에 dmp의 계획안 투시도는 건축 투시도가 어떠한 방향으로 가고 있는가를 보여준 사례라고 할 수 있겠다.

그림 1. 출처 : https://project.seoul.go.kr

그림 2. 출처 : https://project.seoul.go.kr

전통적 렌더링의 한계와 도전

건축 렌더링 작업은 오랫동안 전문가의 영역으로 여겨져 왔다. 빛과 그림자의 각도와 강도를 조절하고, 재료의 질감을 표현하며, 카메라와 타깃의 위치, 화면 비율, 카메라 렌즈를 정밀하게 제어하는 일련의 과정은 수개월 이상의 학습이 필요하며, 실제 프로젝트에서도 원하는 이미지를 얻어 내기 위해서는 많은 시행착오가 필요하다.

렌더링 작업의 복잡성은 단순히 소프트웨어 조작 능력을 넘어선다. 사진작가처럼 빛의 성질을 이해해야 하고, 3D 아티스트처럼 재질의 물리적 속성을 파악해야 하며, 영화 감독처럼 구도와 시점을 결정해야 한다. 하나의 프로젝트를 위해 수십 번의 테스트 렌더링을 실행하고, 각 렌더링마다 몇 시간씩 기다리는 것은 일상적인 풍경이었다.

브이레이(VRay), 루미온(Lumion)과 같은 전문 렌더링 소프트웨어를 능숙하게 다루기 위해서는 상당한 시간과 노력을 투자해야 했다. 학습을 통해 렌더를 돌릴 수 있게 되더라도, 실제 프로젝트에 사용할 정도의 수준에 도달하려면 수 년간의 실무 경험이 요구되었다. 필자가 대학에서 건축을 배우던 시절에는 렌더링 이미지를 잘 뽑는 순서대로 건축 설계를 잘한다는 말이 있을 정도였다. 이러한 높은 진입 장벽은 많은 건축가와 디자이너에게 렌더링은 어떤 느낌의 이미지가 나오는지 테스트하는 정도에 머물렀고, 그 이상은 외주 전문 업체에 의존하게 만들었다. 여기에는 비용 증가와 커뮤니케이션의 지연, 디자인 의도의 완벽한 전달의 한계라는 문제가 존재했다.

더욱이 렌더링 소프트웨어의 라이선스 비용은 소규모 스튜디오나 학생들에게 부담으로 작용했다. 전문가용 소프트웨어를 구동하기 위한 고성능 하드웨어 구입 비용까지 고려하면 진입 장벽은 더욱 높았다. 결과적으로 프로 수준의 건축 시각화는 자본과 기술을 갖춘 일부 전문가들의 영역이었다.

생성형 AI의 등장

생성형 AI의 등장은 이러한 풍경을 완전히 바꾸어 놓았다. 전 국민의 카톡 프로필 사진을 점령했던 챗GPT(ChatGPT)의 지브리 풍 프로필 이미지는 이전에 챗GPT를 사용해 보지 않은 이들을 유입시켰고, 기존 사용자에게는 유료화 전환을 이끌어냈다.(과금한 만큼 좋은 이미지가 나왔다.)  2025년 3월에 출시된 GPT-4o의 이미지 생성 기술은 건축 시각화의 접근 방식을 근본적으로 재정의했다고 할 수 있겠다. 너도나도 프로필 사진을 찍어내던 시기에 얼리어답터들은 다양한 건축적 실험을 통해 건축 이미지 생성의 다양한 방법을 제시하기 시작했다.

그림 3

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초기에는 다양한 실험과 건축 스케치를 보완하는 보조 도구로 시작했지만, 불과 몇 달 만에 새로운 디자인 결과를 뽑아내는 강력한 도구로 자리잡았다. 물론 이전에도 AI를 활용한 렌더링 기술은 존재했지만, GPT-4o만큼의 파급력은 없었다. 생성형 AI의 가장 혁명적인 측면은 전문 지식 없이도 고품질 이미지를 생성할 수 있다는 점이다. 간단한 손 스케치나 스터디 모형 사진을 업로드하고 단 한 줄의 텍스트를 입력하는 것만으로도, 과거라면 며칠이 걸렸을 전문가 수준의 렌더링 이미지를 몇 분 안에 얻을 수 있게 된 것이다. 이는 단순히 작업 속도의 향상을 넘어, 디자인 프로세스 자체의 변화를 의미한다.

과거에는 한 번의 고화질 렌더링에 많은 시간과 비용이 소요되기 때문에, 여러 대안을 시각적으로 비교하는 것에 제약이 있었다. 하지만 생성형 AI는 이러한 제약을 제거했다. 이제 건축가, 디자이너는 수십 개의 디자인 대안을 거의 동시에 시각화하고, 실시간으로 비교하며, 대안들 사이에서 최적의 방향을 선택할 수 있게 되었다.

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