AI 기반 정원 식재 배치 최적화 시스템에 관한 연구 - 학술 연구와 상용화 플랫폼을 중심으로

A Study on AI-Based Garden Planting Layout Optimization Systems : Focusing on Academic Research and Commercial Platforms

도시 녹지공간 확대와 정원 조성에 관한 관심 증가로 과 학적 식물 배치 방법론 수요가 높아지고 있다. 본 연구 는 AI 기반 정원 식물 배치 최적화 시스템을 문헌 연구 와 상용화 사례로 분석하여 현재 기술 수준과 발전 방향 을 제시하였다. 문헌 분석 결과, AI 시스템은 메타휴리스 틱 최적화, 생성형 AI 및 컴퓨터 비전, IoT 통합 자율 관리의 세 가지 기술 패러다임으로 분류되었다. 각 접근 법은 통제된 환경에서 성능 향상을 보였으나 실외 환경 적응과 생태학적 원리 통합에서 한계를 나타냈다. 상용 화 시스템은 초보자용, 중급자용, 전문가용으로 세분되어 있으며, 사용자 접근성과 기술적 정교함 간 상충관계가 확인되었다. 주요 문제점으로는 생태학적 지식 통합 부 족, 표준 검증 체계 미비, 실외 강건성 부족이 도출되었 다. 개선 방안으로 복합 접근법 적용, 학제 간 협력 강 화, 표준 평가 체계 수립, 실외 환경 적응성 우선 연구가 제시되었다. 본 연구는 AI 기반 정원 디자인 시스템 현 황을 종합 분석하고 국내 정원 디자인 분야의 기술 발전 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

As urban green space expansion and garden development gain increasing attention, demand for scientific plant placement methodologies continues to grow. This study analyzes AI-based garden plant placement optimization systems through both literature review and commercial case studies, presenting current technological capabilities and future development trajectories. Literature analysis reveals that AI systems can be classified into three technological paradigms: metaheuristic optimization, generative AI with computer vision, and IoT-integrated autonomous management systems. While each approach demonstrated performance improvements in controlled environments, common limitations emerged in outdoor environment adaptation and ecological principle integration. Analysis of commercial systems identified market segmentation into beginner-level, intermediate-level, and professional-grade applications, confirming inherent trade-offs between user accessibility and technical sophistication. Key challenges include insufficient integration of ecological knowledge, absence of standardized validation frameworks, and limited robustness in outdoor conditions. Proposed improvements encompass hybrid approach implementation, enhanced interdisciplinary collaboration, establishment of standardized evaluation systems, and prioritization of outdoor environment adaptability research. This study contributes to the field by providing comprehensive analysis of current AI-based garden design systems and suggesting technological development directions for domestic garden design practice.