K‑facade Design System
파사드 / 리서치 · 서울, 한국 · 2023
생성형 AI와 데이터 분석을 통해 한국 건축의 문화적 정체성을 탐구하는 상향적 파사드 디자인 시스템.
K-Facade Design System은 다원화된 현대 사회에서 모호해진 한국 건축의 문화적 정체성을 새롭게 정의하고자 하는 디자인 방법론입니다. 생성형 AI와 데이터 분석을 바탕으로 디자인, 제작, 의미 생성, 정체성 분석, 그리고 참여형 피드백을 하나의 프로세스로 통합하며, 건축적 정체성을 물질, 형태, 장소, 기억에 대한 집단적 합의의 결과물로 바라봅니다.
이 프로젝트는 전문가 중심의 하향식 방식에서 벗어나, 대중의 데이터와 AI를 활용해 한국 건축의 정체성을 새롭게 구축하는 상향적(Bottom-up) 디자인 방법론입니다. 먼저 텍스트 기반 생성형 AI와 잠재 공간 보간(Latent Space Interpolation) 기법을 통해 전통과 현대의 경계를 허무는 새로운 파사드 이미지를 생성합니다.
이렇게 만들어진 2D 이미지는 단안 심도 추정(Depth Estimation) 기술로 입체화되며, SAM(Segment Anything Model)을 활용해 세부 건축 요소를 정밀하게 분할한 뒤 KUKA 로봇을 통한 디지털 패브리케이션 공정을 거쳐 실제 물리적 모형(Mockup)으로 구현됩니다.
또한, 정체성의 정량적 분석을 위해 약 6,000장의 한국 건축 이미지를 수집하고 t-SNE 알고리즘으로 군집화하여 고유의 조형적 특성과 역사적 맥락을 파악합니다. 최종적으로는 앞서 생성된 디자인을 이 군집화 데이터와 대조해 형태적 연관성을 검증하고, 대중의 피드백을 반영한 LoRA 파인튜닝을 적용함으로써 집단적 인식이 담긴 완성도 높은 건축적 정체성을 도출해 냅니다. 본 연구는 대한민국 국토교통부 장관상을 수상했습니다.
- 위치
- 서울, 한국
- 연도
- 2023
- 범위
- 컴퓨테이셔널 디자인, 인공지능
- LAB
- Haenglim Architects
- 재료
- 디지털, 스티로폼
- 상태
- Published
- 수상
- 국토교통부 장관상 (1등)
K‑facade Design System
Facade / Research · Seoul, KR · 2023
A bottom-up facade design system exploring the cultural identity of Korean architecture through generative AI and data analytics.
The K-Facade Design System is a design methodology that seeks to redefine the cultural identity of Korean architecture, blurred within a pluralised contemporary society. Built on generative AI and data analytics, it integrates design, fabrication, meaning-making, identity analysis and participatory feedback into a single process, viewing architectural identity as the product of collective consensus on material, form, place and memory.
Moving away from expert-driven top-down methods, this project is a bottom-up design methodology that reconstructs the identity of Korean architecture using public data and AI. It first generates new facade images that dissolve the boundary between tradition and modernity, through text-based generative AI and latent-space interpolation.
These 2D images are given depth through monocular depth estimation, their detailed architectural elements precisely segmented with SAM (Segment Anything Model), then realised as physical mockups through a digital fabrication process using a KUKA robot.
For quantitative analysis of identity, around 6,000 images of Korean architecture were collected and clustered with the t-SNE algorithm to grasp their formal characteristics and historical context. Finally, the generated designs are cross-checked against this clustered data to verify formal correlation, and LoRA fine-tuning reflecting public feedback is applied to derive a refined architectural identity that embeds collective perception. The research received the Minister of Land, Infrastructure and Transport Award of Korea.
- Location
- Seoul, KR
- Year
- 2023
- Scope
- Computational Design, Artificial Intelligence
- Lab
- Haenglim Architects
- Material
- Digital, Styrofoam
- Status
- Published
- Award
- Minister of Land, Infrastructure and Transport Award (1st Prize)