라이노, 키샷, AI 활용: SWNA 출신 산업디자이너의 현실적인 제품디자인 노하우
🧐 분명 똑같이 따라 했는데, 왜 내 렌더링은 2% 부족할까?
작업하다 보면 유독 렌더링 결과물이 밋밋하거나, 모델링 수정에 시간을 너무 많이 쏟고 있다는 느낌 받을 때 많죠. 분명 튜토리얼 보고 따라 했는데도요. 원인은 소프트웨어 기능 자체에 있는 게 아니라, 그 기능을 어떻게 ‘문제 해결’이라는 목적에 맞게 활용하는지에 달려 있습니다. SWNA 수석 디자이너 출신인 제가 10년간 현장에서 부딪히며 얻은 실무 노하우를 아낌없이 풀어보겠습니다.
💡 실무 퀄리티를 좌우하는 3가지 핵심 액션 플랜
SWNA 디자인 스튜디오 수석 디자이너 김성진이 엄선한, 당장 써먹을 수 있는 핵심 노하우를 소개합니다.
1. 아이디어 발상부터 양산 가능 모델링까지, 라이노의 실전 활용법
단순히 툴을 익히는 것을 넘어, ‘왜 이 기능을 써야 하는가’에 대한 관점을 잡는 게 중요합니다.
- 기초 툴, 무한 응용: 라이노의
Extrude,Revolve,Boolean,2rail,Blend surface,Sweep to rail,Network같은 기본 툴들을 어떻게 조합해야 실무에서 양산 가능한 모델을 빠르고 정확하게 만들 수 있는지, 그 연결고리를 명확히 보여드립니다. 복잡해 보이는 곡면 모델링도 결국 이 기본 툴들의 조합이라는 걸 체감하게 될 겁니다. - 디자인의 ‘Why’를 시각화: 머릿속 아이디어를 스케치, 페이퍼 목업을 거쳐 3D 모델로 구체화하는 과정에서 디자인의 핵심 메시지를 놓치지 않는 법을 배웁니다. 특히 클라이언트와의 소통을 위한 섬네일 스케치, 스케치 분류법까지 다룹니다.
2. 사실적인 질감 표현부터 워킹 목업까지, 키샷 렌더링 마스터하기
모델링이 끝났다고 디자인이 완성되는 게 아니죠. 클라이언트에게 제품의 매력을 120% 전달하는 렌더링이 핵심입니다.
- 다양한 재질, 실감 나는 표현: 플라스틱, 금속, 유리, 패브릭은 기본! 재활용 플라스틱, 발광 플라스틱, 투명&반투명 플라스틱, SF 코팅 등 특수 재질 표현 기법을 집중적으로 다룹니다. 단순히 재질 라이브러리를 적용하는 것을 넘어, 각 재질의 물리적 특성을 이해하고 키샷에서 질감의 디테일을 살리는 노하우를 공유합니다.
- 목업, 단순 이미지가 아닌 ‘제품’을 보여주다: 제품의 외관, 내부 구조, 색상 검토를 위한 디자인 목업뿐만 아니라, 실제 작동하는 모습을 보여주는 워킹 목업까지 진행합니다. 금형 제작 전에 양산성과 생산성을 검토하며, 실물 모형 작업 노하우를 익힐 수 있습니다.
3. AI, 디자인의 무한한 가능성을 열다
AI 툴은 더 이상 ‘선택’이 아닌 ‘필수’입니다. 어떻게 하면 내 디자인 작업에 AI를 효과적으로 녹여낼 수 있을까요?
- 아이디어 발상부터 베리에이션까지, AI 활용 로드맵:
Chat-GPT,Bing으로 리서치와 인사이트 도출을 효율화하고,Midjourney,Stable-diffusion으로 모델링 및 렌더링 베리에이션을 빠르게 생성하여 프로젝트에 적용하는 방법을 배웁니다. 특히Stable-diffusion으로 나만의 스케치를 기반으로 제품별 AI 모델을 만드는 실전 팁을 공개합니다. - AI, 디자인의 ‘Why’를 강화하는 도구: AI를 단순 반복 작업 자동화에만 쓰는 것이 아니라, 사람들에게 질문과 메시지를 전달하는 디자인을 더 깊이 고민하는 도구로 활용하는 방법을 제시합니다. AI를 통해 디자인의 근본적인 가치를 탐구하는 과정을 함께합니다.
🛠️ 결과물의 완성도를 결정하는 실전 테크닉
단순히 라이노나 키샷의 기능을 나열하는 것을 넘어, 실제 산업 디자인 프로세스 전반에서 어떻게 문제에 접근하고 해결하는지에 초점을 맞춥니다. 2017 평창 동계 올림픽 메달 디자인 참여, 레드닷 어워드 수상 경력에 빛나는 김성진 디자이너가 자신의 실제 프로젝트 경험을 바탕으로, 아이데이션부터 양산까지 전 과정을 상세히 분석합니다.
- 디자인 프로세스의 핵심: 3M 제품 디자인 프로세스 분석을 통해 인사이트 도출, 아이디어 스케치, 2D/3D 모델링, 렌더링, 목업, 양산에 이르기까지 각 단계별 실무 테크닉을 익힙니다. 특히 Desk 리서치 (자사/경쟁사 분석, 시장/디자인/문화 트렌드 분석)에서 얻은 인사이트를 어떻게 제품 컨셉 정의와 디자인 전략 수립으로 연결하는지 구체적으로 보여줍니다.
- AI, 디자인 워크플로우의 혁신: Chat-GPT와 Bing으로 리서치 및 인사이트를 효율적으로 정리하고, Midjourney, Stable-diffusion으로 모델링 및 렌더링 베리에이션을 빠르게 만들어 프로젝트에 활용하는 실질적인 팁을 공유합니다. 이를 통해 디자인 탐색 단계를 획기적으로 단축시키는 방법을 배웁니다.
- 디자인의 ‘Why’와 ‘How’의 균형: ‘머릿속 아이디어를 스케치 목업으로 시각화하는 과정’을 통해 디자인의 Why에 대해 고민하고, ‘2D 렌더링 과정을 통해 디자인 요소와 구조를 구체화하는 How’를 함께 학습합니다.
💬 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 산업디자이너 김성진, 라이노 모델링 시 양산성을 고려하는 노하우가 있나요?
라이노에서 모델링할 때 Surface 대신 Solid를 기본으로 사용하고, Boolean 연산을 신중하게 사용하는 편입니다. 또한, 제품의 조립 방식이나 실제 생산될 때의 공차를 고려하여 모델링하는 습관이 중요합니다. 처음부터 양산성을 고려하면 나중에 모델링 수정에 드는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
Q. 산업디자이너 김성진, 키샷 렌더링 시 AI 툴을 어떻게 활용하면 좋을까요?
Midjourney나 Stable Diffusion으로 다양한 렌더링 스타일의 레퍼런스를 빠르게 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 재질의 느낌이나 조명 환경을 AI로 탐색한 뒤, 키샷에서 해당 결과물을 참고하여 사실적으로 구현하는 방식입니다. AI는 아이디어 탐색과 영감을 얻는 데 매우 유용합니다.
Q. 산업디자이너 김성진, AI 툴을 활용해 제품 디자인 아이디어를 구체화하는 구체적인 방법이 궁금합니다.
먼저 Chat-GPT나 Bing으로 디자인 컨셉에 대한 폭넓은 리서치를 진행합니다. 이후, 수집된 정보를 바탕으로 Midjourney나 Stable Diffusion에 구체적인 프롬프트를 입력하여 다양한 디자인 시안을 생성합니다. 이때, 단순히 이미지를 얻는 것을 넘어, 생성된 이미지에서 새로운 관점이나 놓쳤던 디테일을 발견하는 것이 중요합니다. 예를 들어, “특정 소재로 만들어진 미래형 스피커 디자인”과 같이 구체적으로 질문하면 더 흥미로운 결과물을 얻을 수 있습니다.