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논문: Bias & Architectural Style: A New Frontier for AI In Architecture

논문 저자 Stanislas Chaillou와의 대화

논문의 의도는 무엇이었나요? 건축/디자인 분야의 어떤 측면에 도전하고 싶었나요?

이 논문 초기 의도는 생성형 디자인  분야에 대한 일관된 구조를 만들고자 하였다. 이 분야는 건축 분야에 컴퓨터를 접목하는 것으로, 자동화 된 방식으로 디자인 대안을 만드는 것이다. 나는 생성형 디자인이 AI를 사용하는데 따른 단점을 보완할 수 있을 것이라 생각하였다. 생성형 디자인은 두 개의 과정으로 구성된다. 하나는 디자인 대안들을 만들어 내며, 다른 하나는 사용자가 정한 요소들에 의하여 순서를 매기는 것이다.

   간단히 이야기하면, 바로크, 맨하탄 유닛, 교외 빅토리아, 그리고 연립주택의 4가지 다른 스타일을 다른 각기 모델에 학습을 시켰으며, 각기 모델을 이용하여 결과를 생성하는 연구를 하였다. 그 후, 이 모델을 맨하탄 부지에 도전적 적용하였다. 부지들의 형태는 일반적 개발이 어려운 경우들이다. 이들 부지에 적합한 프로젝트를 수행하려고 노력을 하였다. 각 아파트 유닛 설계를 위해 GAN 모델을 사용하였으며, 제약조건에 적합한 결과를 만들었다. 건물 전체를 GAN  모델을 사용하여 설계하였다. 내부 배치 설계와 가구 배치는 다양한 형태로 각기 계획되었다.

   아파트 유닛 배치의 생성을 넘어, 내 연구는 다양한 결과들을 통한 건축적 스타일을 연구하고, 이 개념을 한계까지 끌어 올리는 것에 있었다.

1년 동안 논문이 어떻게 바뀌었나요?

처음에는 아파트 유닛의 내부 구조에 관심을 가졌다. 내 연구는 GAN 모델을 훈련시켜 공간 배치를 복제하거나 만드는 것이었다. 그 결과는 매우 흥미로웠다. 내 모델을 이용하여, 건축적 직관을 도와 설계를 할 수 있었기 때문이다. 그러나, 빠르게 내 관심이 바뀌어, 대안들이 만들어 내는 편향성을 연구하기 시작하였다.

   사실, 내 GAN 모델은 특정 평면들에 대한 데이터베이스로 공간배치를 학습하였으며, 초기 데이터베이스에서 제시된 형태와 전형적 공간 구조에 많은 영향을 받고 있다. 확실이, 데이터베이스에서 제시한 건축스타일이 나의 GAN 모델에 복제 된다는 것이다.

   이 지점이 내 논문이 건축 스타일 학습의 문제로 변화하기 시작하였다. 스타일과 구성을 풀어 나가는 대신, ‘원형적 generic’ 평면을 만드는 GAN 모델을 만들고자 하였다. 내 논문을 스타일이 기능에 대한 연구로 방향을 바꾸었다. 이 같은 관점은 The Function of Style이라는 Farshid Moussavi의 책과 함께 건축적 스타일이 문화적 중요성을 넘어, 암묵적 법칙으로 작용한다는 것이다. 이들 법칙들이 평면을 만들어가며, 나의 GAN 모델이 부분적으로 반영한다는 것이다.

당신이 개발한 형상 생성 방법이 건축역사 연구에도 도움이 될 수 있다고 생각합니까?

만약 스타일이 건축역사의 결과라는 생각이라면 그렇다. 이는 내 작업이 새로운 가능성을 열 수 있는 부분이기도 하다. 각기 스타일에 있어 보다 깊은 기능적 법칙들이 있다고 가정한다면, 건축 역사에 대한 연구는 이들 암묵적 법칙들이 세월에 의한 진화에 의한 것이라고 생각할 수 있다. 각 스타일을 구체화 한다는 것은 과거의 경우를 넘어선, 그리고 GAN 모델의 행동으로 보완이 가능할 수 있을 것이다.

   이 생각의 가장 가시적인 예는 내 논문 초기에 제시하였다. 4개의 스타일을 각기 모델에 학습을 시켰으며, 각기 다른 모델에 같은 제약조건 세트를 주었다. 그리고, 각기 스타일이 공간을 어떻게 생성하는가를 관칠하였다. 유사한 제약조건을 위하여, 각기 스타일은 각자의 내적 구조와 논리를 가진 결과를 만들어 내고 있다. 깊이, 밀도, 파사드 방향과 형태 등…이들 공간의 특성들이 각기 다른 건축적 스타일에 따라 각기 다르게 작동하였다.

논문의 영감은 무엇이었나요? 영감을 얻기 위해 하버드의 다른 학과에 접근하였습니까?

내 논문에 대한 영감은 건축 외부로부터 왔다. 나는 2018년에 MIT 에서 기계 학습 수업을 들었다.  나는 Harvard에서 건축학 석사 과정 중 컴퓨터 사이언스 전공을 함께 하였으며, 기술 회사에서도 일했다. 그러나,수업 GAN(Generative Adversarial Neural Networks)을 만났고, 나의 중심적 관심이 되었다. 

실제로 논문을 어떻게 발전시키고 싶습니까?

앞으로, 나는 AI의 자동화나, 목적 지향적 대안생성에 대한 관심은 별로 없습니다. 대신, 건축의 내재된 법칙을 정형화하고 활용하는 것에 더욱 관심을 갖고 있다. 크리스토퍼 알렉산더가 그의 저서 'The Timeless Way of Building'에서 이야기한 용어인, 건물에 내재한  ‘무명의 질 quality with no name’이라는 단어가 나를 사로 잡았으며 내 논문 변화의 기제가 되었다. AI는 이를 연구하는 새로운 도구이다.

   다른 이야기로, 우리는 첫번째 평면을 제품으로 생각할수 있으며, 그리고 제품을 만들어 가는 주요 힘으로 AI가 우리에게 의미 있는 도구로 사용될 수 있을 것이다. 나는 새로운 건축가의 도구를 만들기를 원하며, 그리고 새로운 관심으로 건축 연구의 방법론으로 사용하기를 원한다. 이론적 레벨에서, 글을 계속 쓰기를 원하며, 우리 분야에서 AI를 중심으로 한 지식을 지속적으로 정리해 나아갈 예정이다.

이야기 할 것이 많으며, 이 주제에 대하여 명확히 할 것도 많습니다. 이 분야의 다른 사람들과. 나는 우리 분야에서 새로운 장의 틀을 만들기를 원한다.

참고문헌

이 글은 Archinet의 기사를 번안한 내용입니다.