데이터, 디자인, 컴퓨테이셔널 사고브리핑 문서: 데이터 & 디자인 / 컴퓨테이셔널 디자인 NJ 스튜디오 브리핑 요약 (NJ Namju Lee 강의 발췌) 본 문서는 NJ 남주 리의 두 차례 강의(영어·한국어 병행)에서 발췌된 내용을 정리한 것이다. 핵심은 디자인 프로세스에서 데이터가 단순한 부차적 요소가 아니라 필수적이고 보편적인 자원이라는 점이다. NJ는 데이터를 이해·처리·활용하는 능력이 디자이너에게 더 정보 기반적이며 최적화되고 창의적인 결과를 가능하게 한다고 강조한다. 1. 데이터의 보편성과 정의 데이터는 일상과 디자인 활동 속 어디에나 존재하며, 감정·선호·환경 등도 데이터로 볼 수 있다. 디자인 데이터는 숫자에 한정되지 않고, 지오메트리(형상), 환경(기후·지형), 사회·인구 정보, 재료·제조 데이터, 건축·에너지 성능, 이미지 픽셀, 상호작용·매개변수 데이터까지 포함된다. 데이터는 제품·건축 단위부터 도시·조경·지리 규모까지 다양한 스케일에서 활용된다. 2. 데이터 구조와 알고리즘 디자인은 공간 정보를 다루므로 이를 적절히 담는 데이터 구조(그래프, 매트릭스, 텐서 등)가 중요하다. 알고리즘은 데이터 구조를 처리하는 ‘레시피’이며, 데이터+구조+알고리즘의 조합이 컴퓨테이셔널 디자인의 기초다. 디자이너는 자신의 직관·도메인 지식을 알고리즘/프로그램 형태로 패키징하여 재사용 가능한 지식 체계로 만들 수 있다. 3. 시스템으로서의 컴퓨테이셔널 디자인 디자인 프로세스는 데이터와 알고리즘을 통합한 컴퓨테이셔널 파이프라인으로 재구성할 수 있다. 이는 반복 가능한 분석·탐색·생성을 가능하게 하며, 디자인을 시스템으로 바라보는 사고 전환을 요구한다. 도메인 전문성(건축, 조경, 도시 등)은 데이터 수집·해석·활용의 필수 조건이다. 4. 데이터 기반 디자인의 응용 분석·시뮬레이션: 현장 조건(햇빛, 물, 습도, 구조 강도 등)을 수치화하여 결과를 예측. 최적화: 주어진 기준·제약 내에서 ‘최고’의 해결책 탐색. 생성 디자인: 규칙 기반·에이전트 기반 시스템을 통해 다수의 디자인 옵션을 탐색. 시각화: 데이터를 이해·소통하는 필수 기술로, 통찰과 아이디어 공유를 지원. 창의성: 예측 불가능한 계산 결과나 오류가 새로운 창의적 발상을 유발할 수 있다. 5. 디자이너에게 주는 시사점 데이터를 디자인의 근본 구성 요소로 받아들일 것. 다양한 스케일·도메인에서 데이터를 정의하고 활용할 것. 데이터 구조와 알고리즘을 통해 공간 정보를 다루는 방법론을 학습할 것. 자신의 디자인 프로세스를 컴퓨테이셔널 시스템으로 전환할 것. 직관과 지식을 알고리즘으로 패키징해 형식화할 것. 데이터 활용에는 도메인 지식이 필수임을 인식할 것. 분석·시뮬레이션·최적화·생성 설계에 데이터를 적극 활용할 것. 시각화 능력을 강화하고, 협업 및 학제적 소통에 개방적일 것. 컴퓨테이셔널 디자인을 정밀성과 창의성을 동시에 높이는 수단으로 볼 것. 데이터를 단순 도구가 아니라 디자인 사고 자체의 기반으로 보며, 디자이너들이 데이터와 컴퓨테이션을 활용해 전통적 디자인 실무의 한계를 확장하길 제안한다. 실제 사례(도시 데이터 분석, 주차 최적화, 구조 탐색, 재료 모델링)는 이러한 원칙이 구체적으로 적용될 수 있음을 보여준다.
