생성형 AI 활용 프로젝션 맵핑 제작 교육 적용 방안 연구 (Research on the Application of Generative AI in Projection Mapping Production Education)

서지정보

· 발행기관 : 한국공간디자인학회
· 수록지 정보 : 한국공간디자인학회 논문집 / 19권 / 4호 / 315 ~ 324페이지
· 저자명 : 김종민, 한정엽

초록

(연구 배경 및 목적) Open AI의 Chat GPT 개발 이후 급격히 발전하고 있는 생성형 AI 기술은 모든 분야에 영향을 미치고 있다. 본 연구는 실감형 콘텐츠 중 하나인 프로젝션 맵핑 콘텐츠제작에 생성형 AI를 활용하는 가능성을 검토하고 이를 통해 학습자들이 기술적 원리와 실용적 적용을 통합한 교육을 경험할 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 생성형 AI의 교육적 활용을 통해 프로젝션 맵핑 제작의 각 단계에서 학습 효과를 증대시킬 수 있는 구체적인 방법론을 개발하고, 이를 교육 현장에 적용할 수 있는 방안을 제공한다. (연구 방법) 본 연구는 프로젝션 맵핑 콘텐츠의 기획, 제작, 맵핑을 포함하는 교육 과정을 대상으로 상용화된 생성형 AI 모델을 활용하여 프로젝션 맵핑 콘텐츠 제작의 교육 도구로서의 가능성을 탐색했다. 연구 방법으로는 생성형 AI의 기능과 다양한 활용 사례를 분석하고, 이를 바탕으로 프로젝션 맵핑의 각 제작 단계에 적합한 교수학습 구성안을 개발하였다. 나아가, 개발된 구성안을 바탕으로 생성형 AI, 실감형 콘텐츠, 교수학습 전문가를 대상으로 한 비구조적 설문을 통해 타당성 평가를 실시한 후 그 결과를 도출하였다. (결과) 선행 연구 분석을 통해 생성형 AI를 활용한 프로젝션 맵핑 제작 교육의 적용 방안을 7단계로 도출했다. 생성형 AI의 기본 원리와 모델을 이해하고, 프로젝션 맵핑 프로젝트를 계획하며, 실제 콘텐츠 제작에 필요한 기술을 습득하는 과정을 포함한다. 각 단계는 AI 기술의 윤리적 사용, 데이터 처리의 중요성 교육, 시각화 기술 학습, 설치 기술과 안전 관리 방법, 맵핑 소프트웨어의 조정 및 최적화 기법, 그리고 실행 중 감시 시스템의 구축과 운영까지 다양한 학습 목표와 자료를 통해 교육이 진행된다. 이러한 구성은 학습자들이 기술적 측면과 창의적 사고를 동시에 개발할 수 있도록 설계되었다. 전문가 대상 타당성 조사 결과, 전문가들은 제안된 교육 방안이 프로젝션 맵핑 제작 교육에 있어서 생성형 AI의 활용이 타당하고 유용하며, 필요한 교육 요소를 명확히 설명하는 데 매우 효과적이라고 평가했다. 해당 교육 과정은 기술적 원리와 실용적 적용을 통합하여 학습자의 이해도를 높이는 데 기여할 것으로 기대되지만, 생성형 AI를 활용한 프로젝션 맵핑 제작 교육의 효과를 높이기 위해 교육 초기에 구체적인 적용 사례를 추가하여 이해도와 동기를 증진시킬 필요가 있으며, 비전공자와 다양한 교육 환경 접근성을 개선하기 위해 교육 과정을 더욱 유연하게 설계해야 하고, 고도화된 기술 단계에서의 문제 해결을 위해 추가적인 지원을 제공해야 한다는 의견을 도출할 수 있었다. (결론) 본 연구를 통해 프로젝션 맵핑과 생성형 AI를 통합한 교육 과정의 적용 가능성을 탐구하였으며, 이 과정이 기술 교육을 혁신할 수 있는 효과적인 방법임을 확인할 수 있었으나. 실제 교육 현장에서의 적용 실험이 부족하고, 비전공자 및 특정 교수 환경의 접근성 문제, 고도화된 기술 단계에서의 지원 부족 등의 연구 한계점이 도출되었다. 연구 결과를 바탕으로 실제 교육 현장에서의 적용 실험, 비전공자 및 다양한 교육 환경을 고려한 교육 방안 개발, 고도화된 기술에 대한 체계적인 지원 강화가 필요하다. 본 연구가 생성형 AI를 활용한 실감형 콘텐츠 제작 교육에 보탬이 되길 바란다.

영어초록

(Background and Purpose) Since the development of open AI’s ChatGPT, generative AI technology has evolved rapidly and impacted all fields. This study explores the potential of using generative AI to produce projection mapping content, a type of immersive media, to enable learners to experience education by integrating technical principles with practical applications. By utilizing generative AI in educational settings, this study develops specific methodologies to enhance learning outcomes at each stage of projection mapping and provides approaches for implementing these methods in educational environments. (Method) This study explored the use of commercial generative AI models as educational tools for producing projection mapping content by targeting courses that include planning, production, and mapping. The research method involved analyzing the functions and use cases of generative AI and, based on this, developing instructional plans suitable for each production stage. Furthermore, a validity evaluation was conducted using unstructured surveys targeting experts in generative AI, immersive content, and instructional learning. (Results) Through prior research analysis, a seven-step application plan for projection mapping production education using generative AI was developed. This includes understanding the generative AI principles and models, planning projects, and acquiring the necessary production skills. Each stage covers ethical AI use, data processing importance, visualization techniques, installation and safety management, software adjustment and optimization, monitoring system operations, and the provision of diverse educational objectives and materials. This configuration aims to develop technical skills and creative thinking among learners. Validity surveys with experts found the proposed approach to be valid and useful for integrating generative AI into projection mapping education, and for clarifying the necessary elements. The course should enhance the learners' understanding by integrating technical principles with practical applications. However, to maximize effectiveness, it is necessary to add specific application cases early on, design the process flexibly for non-specialists and various environments, and provide additional support for advanced technological problem-solving. (Conclusions) This study explored the feasibility of integrating projection mapping with generative AI in educational curricula, confirming that it is an effective method for innovating technical education. However, several research limitations were identified, including a lack of practical application experiments in educational settings, accessibility issues for non-specialists and specific teaching environments, and insufficient support at advanced technological stages. Based on these findings, there is a need for practical application experiments in real educational settings, development of educational approaches that consider non-specialists and various environments, and enhanced systematic support for advanced technologies. This study aims to contribute to education on realistic content production using generative AI.

참고자료

· 없음