디자인씽킹을 활용한 박물관의 AI 기반 전시 큐레이션 서비스 혁신 연구 (A Study on the Innovation of AI-Based Exhibition Curation Services in Museums Using Design Thinking)

서지정보

· 발행기관 : 한국비즈니스학회
· 수록지 정보 : 비즈니스융복합연구 / 10권 / 2호 / 231 ~ 240페이지
· 저자명 : 이보람

초록

디지털 전환 시대에 박물관은 단순한 유물 보관소에서 관람객과의 상호작용을 통해 의미를 창출하는 공간으로 변화하고 있다. 이에 따라 인공지능(AI)을 활용한 박물관 전시 큐레이션 기술이 데이터 기반의 맞춤형 전시 경험을 제공하는 혁신적 방안으로 주목받고 있다. 본 연구는 디자인씽킹 방법론을 적용하여 AI 기반 큐레이션 모델을 분석하고, 이를 통해 박물관 전시 기획과 관람객 경험을 혁신하는 방안을 탐색하였다. 연구 방법으로 문헌 연구와 사례 연구를 실시하여 AI 기반 큐레이션과 전통적 큐레이션 방식의 차별점을 파악하고, 디자인씽킹이 이러한 한계를 어떻게 보완하는지 살펴보았다. 연구 결과, AI 기반 큐레이션은 데이터 분석을 통한 자동화된 맞춤형 전시 경험을 구현하여 관람객 몰입도와 참여도를 높일 수 있었지만 감성적 교감이 부족하고 관람객의 실시간 피드백을 전시 기획에 반영하기 어렵다는 한계를 보였다. 디자인씽킹 기반 큐레이션은 관람객 중심의 창의적 전시 기획을 가능하게 함으로써 관람객과의 공감대를 강화했지만, 대규모 박물관에 적용하는 데 제약이 있었다. 이러한 분석을 토대로 본 연구에서는 AI와 디자인씽킹을 결합한 통합 큐레이션 모델을 제안하였다. 이 통합 모델은 데이터 기반 개인화 서비스와 인간 중심적 창의성의 강점을 조화시켜 두 접근법의 한계를 보완하였다. 그 결과 박물관 전시에서 관람객 몰입도와 상호작용성을 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.

영어초록

In the era of digital transformation, museums are evolving from mere repositories of artifacts into interactive spaces that create meaningful experiences for visitors. Accordingly, AI-driven exhibition curation technology has emerged as an innovative approach to providing data-driven, personalized exhibition experiences. This study applies the design thinking methodology to analyze AI-based curation models and explores ways to innovate museum exhibition planning and visitor experiences. Through literature review and case studies, the research identifies the differences between AI-based curation and traditional curation methods and examines how design thinking can address the limitations of AI-driven curation. The findings reveal that while AI-based curation enhances visitor engagement and immersion through automated, data-driven personalized exhibition experiences, it lacks emotional interaction and struggles to incorporate real-time visitor feedback into exhibition planning. On the other hand, design thinking-based curation fosters creative, visitor-centered exhibition planning by strengthening visitor engagement and empathy. However, it poses challenges when applied to large-scale museum settings. Based on these analyses, this study proposes an integrated curation model that combines AI and design thinking. This model harmonizes the strengths of data-driven personalization and human-centered creativity, addressing the limitations of both approaches. As a result, it enhances visitor engagement and interactivity in museum exhibitions.

참고자료

· 없음