서울대 시설기획과는 디자인 부서가 아닙니다. 건물의 신축과 개보수를 기획하고, 예산을 관리하는 행정 조직이죠. 이 부서에서 한국AI교육진흥원에 미드저니 교육을 요청해 왔습니다. 건축사무소와의 회의에서 방향성을 잡는 데 매번 시간이 너무 오래 걸린다는 게 이유였거든요.
건축가는 도면과 렌더링으로 말하고, 행정직원은 문서와 회의록으로 말합니다. 서로의 언어가 다릅니다. 건축사무소에 외관을 좀 더 개방적으로 해달라고 요청하면, 건축가는 되묻죠. 커튼월을 넓히라는 건지, 필로티를 추가하라는 건지, 조경과의 연결성을 높이라는 건지. 의도를 시각적으로 전달할 수단이 없으니 대화가 계속 빙빙 돌았습니다. 미드저니로 참고 이미지를 직접 만들 수 있다면 이 문제가 풀리겠다는 판단이었죠.
교육의 목적은 디자이너가 되는 게 아닙니다
이 부분을 처음부터 분명히 해야 합니다. 시설기획과 직원들이 미드저니건축교육을 받은 건 건축 설계를 하려는 게 아니거든요. 회의 자리에서 말 대신 이미지를 보여줄 수 있게 하는 것, 그게 전부였습니다.
건축 시각화 전문가가 Midjourney로 포토리얼리스틱 렌더링을 만드는 것과, 행정 담당자가 의사소통용 참고 이미지를 만드는 것은 요구되는 숙련도가 완전히 다르죠. 후자는 수일 내에 배울 수 있는 수준입니다. 그래서 교육이 성립하는 겁니다.
교육 현장에서 반복적으로 확인되는 패턴이 있습니다. AI이미지생성교육이 효과를 내는 건, 전문가를 만들 때가 아니라 전문가와 대화할 수 있는 사람을 만들 때입니다.
커리큘럼은 네 단계로 구성됐습니다
참가자 대부분이 AI이미지생성교육은 물론, 이미지 생성 AI를 한 번도 써본 적 없는 상태였습니다. 기초부터 시작할 수밖에 없었죠.
인터페이스 익히기가 첫 단계였습니다. Midjourney의 기본 조작법을 배우는 과정이거든요. Discord 기반 인터페이스가 낯선 참가자가 많아서, 이 단계에 충분한 시간을 할애했습니다. 명령어 입력, 결과 확인, 이미지 저장까지 손에 익을 때까지 반복했죠.
두 번째는 건축 프롬프트 작성입니다. 건물 유형, 재질, 주변 환경, 시점, 조명 조건을 텍스트로 표현하는 방법이 핵심이었습니다. 유리 외벽의 3층 건물, 캠퍼스 녹지와 연결된 1층 로비. 이렇게 구체적인 묘사법을 반복 연습했거든요.
세 번째 단계에서 결과물 품질이 눈에 띄게 올라갔습니다. 반복 수정 단계인데, 첫 결과물이 마음에 들지 않을 때 어떻게 조정하는지를 다뤘죠. /vary 명령으로 부분 변형을 만들고, /blend로 여러 이미지의 요소를 합치는 방법을 익혔습니다.
마지막은 실무 적용이었습니다. 실제 진행 중인 시설 프로젝트를 주제로, 건축사무소에 전달할 AI건축시각화 참고 이미지를 만들어 봤죠. 이 건물의 로비를 이런 분위기로 해주세요, 라고 구두로 설명하던 것을 직접 생성한 이미지와 함께 전달하는 연습이었거든요.
회의 시간이 짧아졌습니다
교육 이후 가장 먼저 달라진 건 회의 방식이었습니다. 건축사무소와의 설계 협의에서 시설기획과 담당자가 교육 중 배운 방식으로 참고 이미지를 직접 만들어 가져가기 시작했거든요. 건축가 입장에서는 발주처의 의도를 한눈에 파악할 수 있으니, 되묻는 횟수가 줄었습니다.
구조적 정확성이나 법규 검토는 당연히 전문가의 영역이죠. Midjourney 이미지가 실제 설계 도면을 대체하는 건 아닙니다. 그런데 프로젝트 초기 단계에서 방향성을 맞추는 용도로는 충분한 효과가 있었거든요.
한 참가자는 이렇게 말했습니다. 전에는 한 시간이 걸리던 방향성 논의가 20분이면 끝난다고요. 건축 용어를 모르는 사람이 건축가에게 자기 생각을 전달하려면, 말보다 이미지가 훨씬 정확합니다.
비전공자 AI교육에서 꼭 짚어야 할 한 가지
서울대AI교육 사례가 보여주는 교훈은 분명합니다. AI디자인교육의 목적이 꼭 그 분야의 전문가가 되는 것일 필요는 없다는 거죠. 비전공자가 전문가의 언어를 조금이라도 이해하게 되면, 협업 효율이 눈에 띄게 올라갑니다. 실제로 비전공자 대상 AI교육 후 부서 간 커뮤니케이션 만족도가 평균 38% 향상됐다는 내부 조사 결과도 있죠.
다른 영역에서도 같은 현상이 확인됩니다. HR 담당자가 데이터 분석 AI를 배우면 데이터팀과 더 생산적인 대화를 할 수 있거든요. 기획자가 코드 생성 AI를 조금이라도 다룰 줄 알면 개발팀에 기능 요청을 할 때 훨씬 구체적으로 소통할 수 있죠. 도구의 숙련도보다 중요한 건, 상대방의 작업 방식을 이해하게 되는 경험입니다.
비슷한 상황에 있는 조직은 어디일까요
서울대 시설기획과와 비슷한 상황에 있는 조직은 적지 않습니다. 지자체 건설과, 공기업 시설관리팀, 학교법인 건축 담당 부서 같은 곳이죠. 건축AI를 활용해 전문가와 협업하지만 본인은 건축 전공이 아닌 사람들이거든요.
건축 분야가 아니더라도 원리는 같습니다. 내가 전문가는 아니지만, 전문가와 자주 협업하는 위치에 있는 사람이라면, 해당 분야의 AI 도구를 기초 수준으로 배우는 것만으로도 업무 효율이 달라질 수 있죠.
한국AI교육진흥원은 미드저니활용 교육, ChatGPT 등 다양한 AI 도구 교육을 기관과 기업 맞춤형으로 설계하고 운영하고 있습니다. 조직의 실제 업무 맥락에 맞는 과제를 함께 설계하는 것이 교육 효과의 핵심이거든요.
