지금까지 건축 역사학자들과 이론가들은 사조 (모더니즘, 포스트 모더니즘 등), 지역색, 계보 등 다양한 방식으로 건축가들을 분류하려는 시도를 해 왔다. 다양한 방식의 시도는 건축가들의 스타일을 이해하고 흐름을 찾는데에 도움을 줬으며, 새로운 건축사를 만드는데 기여해 왔다. 하지만, 대부분의 분석들은 기능이나 유형(typology)을 기준으로 분류 하는 것에 집중해 왔고, 객관적인 방식의 부재로 분석하는 사람의 주관이 해석에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 트랜드에서 통계적 추론을 기반으로 하는 AI의 등장은 인간의 관점이 아닌 조금 더 객관적인 부분에 초점을 맞춰 새로운 해석의 가능성을 제시할 수 있다. 기존의 분석 방식보다 정교하고 수치화 된 결과를 제시함으로써 객관적인 분석이 가능해지고 이에 따라 더욱 정교하고 미쳐 발견하지 못했던 다양한 해석의 가능성까지도 제시할 수 있다.

단기간의 워크샵 기간 동안 참여자들은 머신 러닝의 전반적인 파이프라인(데이터 수집, 모델 트레이닝, 시각화)을 학습해보며 이를 통하여 머신 러닝이 가진 잠재성과 가능성을 살펴 볼 기회를 가질 것이다. 특히, 건축 디자인 분야에 접목하기 용이한 이미지 생성 모델인 GANs (styleGAN, pix2pix, cycleGAN)을 중심으로 최신 기술을 어떻게 디자인에 응용하여 창의적인 결과물을 만들어낼지를 탐구해볼 것이다. 이는 다가올 인공 지능 시대에서 인공 지능을 극복해야 할 대상이 아닌 함께 협력할 수 있는 협력자로 인식하고 앞으로 다가올 패러다임에 있어서 디자이너들이 새롭게 자리할 수 있는 위치를 모색할 수 있게 도와 줄 것이다.

12월 27일, 29일, 31일 (오전 9 ~ 12시) - Main lecture & Tutorials

12월 28일, 12월 30일 (오전 9 ~ 10시) - 질의응답

최대 신청인원 : 12

김동윤은 현재 미국에 기반을 둔 인공지능, 건축, 컴퓨테이션 디자이너이다. 홍익대학교에서 건축학을 공부했고, 졸업 후 University of Pennsylvania에서 국비 유학생으로 건축학 석사 학위를 받았으며, 현재는 Harvard University에서 Master in Design Studies, Technology 프로그램에서 수학 중이며 Lab for Design Technologies에서 연구원, PraxisAI에서 머신러닝 엔지니어 및 도메인 전문가로 일하고 있다.

디자인 분야에서 일어난 다양한 발전들은 혁신적인 기술들이 핵심적인 역할을 했다고 생각하기 때문에 머신 러닝, 딥러닝, 데이터 시각화, 제너레이티브 디자인, 디지털 패브리케이션, 로보틱스 등 전반적인 기술 분야에 깊은 관심을 가지고 있다. 다양한 경험을 얻기 위하여 미국 SOM에서 실무 경험을 하였으며, 아주대학교에서 연구원으로도 근무하였습니다. 대표 수상으로는 대한민국 인재상, 디지털 건축대전 우수상, 대한민국 디자인 전람회 Gold award 등이 있다.

dongyun_kim@gsd.harvard.edu