환경 인식 기반 생성형 AI 조명 시스템 개발을 위한 UHPC-폐자원 소재의 감성적 디자인 가치 연구

A Study on the Affective Design Value of UHPC-Recycled Material-Based Lighting for Generative AI-Driven Environmental Perception Systems

환경오염 문제와 자원 고갈의 심각성이 증가하는 가운데, 지속 가능한 친환경 소재의 디자인적 활용성을 평가하는 것은 필수적이다. 본 연구는 폐자원을 혼입하여 심미성을 개선한 친환경 UHPC를 개발하고, 주목도 높은 시편 분석을 통해 최적화된 재료 함유의 방향성을 도출하여, 사용자 인식 및 감성 요인을 규명하는 한편, 소재 단계에서 정의된 감성 인식이 '제품-공간'이라는 복합적 맥락 속에서도 일관되게 유지되는지를 검증하는 데 목적이 있다. 연구 방법으로 흑색, 백색, 난색, 한색 폐플라스틱 및 폐섬유를 골재로 활용한 UHPC 시편을 제작하여 아이트래킹과 감성 키워드 설문조사를 통해 사용자 주목도와 감성 반응을 분석하였다. 또한, 사용자의 주목도가 높은 소재를 탁상 조명에 접목하고, GPT-o3 기반 생성형 AI를 활용하여 감성 키워드가 반영된 가상의 공간 이미지를 생성한 후 이를 매칭하여 감성 키워드 일관성을 검증하였다. 이를 통해 시편의 감성 인식이 제품-공간 맥락에서 초기 의도와 얼마나 일치하는지를 확인하였다. 연구 결과, 사용자 주목도가 가장 높았던 백색, 난색 폐플라스틱과 폐섬유 시편으로 조명을 제작하고, AI가 생성한 감성 기반 공간 이미지와 매칭시켰을 때, 난색 폐플라스틱이 66.67%로 가장 높은 일관성 수치를 선택률로 기록하였다. 본 연구는 생성형 AI 기술을 활용한 감성 평가 방법론을 제시하며, 친환경ﾷ저탄소 소재의 디자인 연구를 통해 지속 가능한 소재의 적용 가능성을 제시함으로써, 감성적 수용성 및 사용자 공감대 형성에 기여한다.

As environmental pollution intensifies and resources grow scarcer, evaluating the design applicability of sustainable, eco-friendly materials has become essential. This study aims to develop an aesthetically enhanced eco-friendly UHPC by incorporating waste resources, define the affective impressions this material conveys to users through keyword analysis, and verify how consistently those initial affective intentions—defined at the material stage—are preserved when translated into the composite “product–space” context. UHPC specimens were fabricated using black, white, warm-colored, and cool-colored waste plastics as well as waste fibers as aggregates. User attention and emotional responses were then analyzed via eye-tracking and an affective-keyword survey. The materials that attracted the highest attention were integrated into desk-lamp prototypes and situated in virtual interior scenes to assess the consistency of the affective keywords, thereby testing how much of the specimens’ initial affective intent survives in the “product–space” environment. When lamps made from the white and warm-colored waste-plastic specimens and the waste-fiber specimen—those receiving the greatest user attention—were placed within the virtual space, the warm-colored waste-plastic variant achieved the highest consistency score of 66.67 percent. By demonstrating the design potential of eco-friendly, low-carbon materials, this study underscores their practical applicability and contributes to fostering affective acceptance and user empathy.