AI 기반 박물관 콘텐츠 개발을 위한 디자인씽킹 접근법: 제작 과정의 혁신과 사례 연구 (Design Thinking Approach to AI Based Museum Content Development: Innovations in the Production Process and Case Studies)

서지정보

· 발행기관 : 한국상품학회
· 수록지 정보 : 상품학연구 / 43권 / 2호 / 147 ~ 157페이지
· 저자명 : 이보람

초록

본 연구는 디지털 전환 시대에 박물관 콘텐츠 개발을 보다 체계적이고 전략적으로 수행하기 위해 디자인씽킹 접근법을 적용하여 단계별 프로세스를 분석하고 혁신 모델을 제안하였다. 연구의 핵심 목적은 AI 기술이 박물관 전시 기획 및 운영에서 단순한 보조적 수단을 넘어 관람객 경험 향상과 전시 콘텐츠 접근성을 제고하는 주요 전략적 요소로 기능할 수 있음을 실증적으로 분석하는 데 있다. 이를 위해 전 세계적으로 대표적인 26건의 AI 기반 박물관 콘텐츠 사례를 선정하여 디자인씽킹의 5단계(공감, 문제 정의, 아이디어 도출, 프로토타입, 테스트)를 중심으로 분석을 진행하였으며, 이를 통해 제작 과정에서 주목되는 문제점과 이에 대응하는 혁신적 해결 방안을 도출하였다. 연구 결과, AI 기반 이미지 복원, 맞춤형 큐레이션, AR·VR을 활용한 인터랙티브 콘텐츠 등은 전시의 질적 향상에 필수적인 혁신 요소임이 확인되었다. 특히, 본 연구에서 제안된 혁신 모델은 사용자 중심의 AI 기술 설계와 지속적인 기술 개선, 박물관·IT기업·대학 간 협력적 생태계 구축 및 운영 인력의 역량 강화 등 네 가지 핵심 요인을 중심으로 구성되었다. 따라서 본 연구는 박물관 콘텐츠 개발에 있어 AI 기술의 전략적 활용뿐 아니라 디자인씽킹 기반 혁신 모델의 중요성을 강조하며, 향후 연구에서는 AI 기반 콘텐츠의 정량적 효과 분석 및 윤리적 고려 사항에 대한 심층적인 논의가 이루어질 필요가 있음을 제언한다.

영어초록

This study applied a design thinking approach to systematically analyze the step-by-step process of museum content development in the era of digital transformation, proposing an innovation model to strategically guide the process. The central objective of this research was to empirically demonstrate that artificial intelligence (AI) technology, rather than serving merely as a supplementary tool, can function as a critical strategic element in museum exhibition planning and operation by enhancing visitor experiences and improving accessibility to exhibition content. To this end, 26 representative global cases of AI-based museum content were selected and systematically analyzed through the five stages of design thinking (Empathize, Define, Ideate, Prototype, and Test), identifying key issues arising in content production and innovative solutions to address them. The findings indicate that AI-driven image restoration, personalized curation, and interactive AR/VR-based experiences constitute essential innovations significantly improving the quality of museum exhibitions. The innovation model proposed in this study specifically highlights four crucial factors: user-centered AI technology design, continuous technological improvements, establishment of collaborative ecosystems among museums, IT companies, and academic institutions, and strengthening the capabilities of operational personnel. Consequently, this research underscores not only the strategic use of AI technology in museum content development but also emphasizes the importance of a design thinking-based innovation model. For future studies, it suggests the necessity for further in-depth quantitative evaluations of AI-based content effectiveness and deeper discussions on related ethical considerations.

참고자료

· 없음