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참여적 디자인(Participatory Design)이란 사용자 및 소비자, 관련 이해 관계자들이 디자인 프로세스와 시스템 전체에 참여하는 것을 의미하며, 참여적 디자인의 적용 범주는 제품과 서비스, 정책, 정보 산업 등으로 점차 확대되어가고 있다(Lee et al. 2014). 전통적인 디자인 과정에서 사용자의 참여는 단순히 인구 통계학적 자료와 현상적인 트렌드 정보, 구매 의도, 예상 문제점 도출 등을 예측하기 위한 조사 대상에 불과했다. 그러나 현재 산업전반과 사회개혁을 위한 모든 영역에서 소비자 디자인 공모, 사용자 맞춤형(customization) 시스템, 참여형 서비스의 개발 등의 형태로 사용자 참여디자인이 활발하게 이루어지고 있다<Fig. 9>. 소비자들은 제품의 개발과 생산, 유통, 판매 등 전 과정에 참여하여 디자인의 동반자로서 역할을 하며, 기업은 이를 통하여 기획의 효율성, 소비자의 브랜드 충성도 및 인지도 강화 등의 효과를 얻고 있다(Shin & Kim, 2015).

<Fig. 9> 
OPEN IDEO Homepage
(openideo.com, 2017)

이러한 현상은 패션산업 분야에도 나타나, 소비자의 디자인에 대한 다양한 욕구가 단순 소비에서 나아가 전문적인 범주로 여겨지던 디자인 영역으로 표출되고 있고 창의적인 개성을 추구하는 젊은 소비자들에 의해 능동적인 참여적 패션디자인으로 확대되고 있다(Lim, 2010).

이 같은 참여적 디자인의 확대는 디지털 환경의 대중화, 스마트 기기의 보급과 밀접한 관계를 갖는다. 즉, 디지털 환경의 확대, 인터렉티브한 미디어의 상용화로 제품 및 서비스에 대한 즉각적인 사용자, 소비자의 반응과 의견표명이 가능해졌으며, 그에 따른 산업 전반의 변화 속도와 소통의 속도가 가속화되고 있는 것이다.

Kim(2015)은 “‘원화(Original Image)’의 가치보다 디지털화 된 데이터가 중요해지는 시대가 되고 있으며, 나아가 ‘어떻게 디지털화 하는가’에 대한 프로세스 및 생산방식이 디자인에서 중요해지고 있다”고 하였다. 이와 같이 인터넷 플랫폼을 기반으로 디지털화된 도구를 사용해 사용자들이 보다 쉽게 다양한 욕구를 표현하고 디자인 과정에 참여하도록 하는 디지털 기반의 참여적 패션디자인이 확대되고 있다. 디지털 매체 기반의 참여적 패션디자인은 접근의 장벽을 낮추고 소비자들에게 쉬운 사용성을 제공하기 위해 점차 단순하고 직관적 사용성이 중요시되는 UI를 제공하고 있으며 사용자가 직접 쉽게 참여, 사용할 수 있는 방법으로 주제와 방법으로 변화되고 있다<Fig. 10>.

<Fig. 10> 
Participatory Fashion Design
(funkytshack, 2017)

제너러티브 디자인 방법론을 활용한 참여적 패션디자인의 사례를 수집하고 특성을 분석을 하기 위해 구글(https://www.google.com), 네이버(https://www.naver.com) 등의 포털 사이트와 이미지 기반 SNS인 핀터레스트(https://pinterest.com)에서 제너러티브, generative, generative design, grasshopper, processing, parametric design 등의 키워드를 검색하고 이 중 소비자의 참여적 속성을 변수로 활용하고 소비자 참여형 디자인 개발 서비스를 제공하고 있는 사이트 11개(Continuum d-dress, Convival project generative scarves, Nervous system의 Kinematic cloth와 Radiolaria, Unmade, Chroma, Google × Zalando, Pixel weaver, Coded: fashion, share schal, This fits me)를 사례로 선별하였다. 수집된 사례는 사용된 변수, 적용 알고리즘, 연계 디자인요소, 디자인 결과물의 특성으로 나누어 분석되었다.

수집된 사례들은 제너러티브 디자인 프로세스에 따라 Input 데이터, 알고리즘, 연계 디자인 요소, 디자인 결과로 나누어 분석하였다<Table 1>.

No.	Brand/Product Name	Input Data	Algorithm	Connected Design Elements	Result	Final Design Example
1	continuum d-dress	drag position, direction, reflection, copy, cut-out	position of line where participant draw, direction, automatic creation number of triangle pattern and size by distance, delete triangle by mouse click, select position of editing, saving after movement	silhouette,size of textile pattern	various one-piece design created by participant's mouse movement (silhouette, triangle pattern)	<Fig. 11> Continuum fashion (continuum, n.d.-a)
2	kinematic cloth	drag position, direction , form of motive, size, coloric change	mouse drag on selected form by participant, select and transform silhouette, position, size of pattern by mouse click, repeatable movement, select color and transform	item, silhouette, form and size of pattern, density, color, material	various fashion design created by participant's selection	<Fig. 12> Nervous system kinematic cloth (nervous system, n.d.-a)
3	radiolaria	drag position, direction , form of motive, size, material change	participant transforming position, size, form and color of pattern by mouse click and darg	item, form, pattern, material, texture, printing,	3D print out service (make personalized fashion accessories with irregular pattern created by participant)	<Fig. 13> Nervous system radiolaria (nervous system, n.d.-b)
4	This Fits Me	drag position, direction, curvature	scanning participant's feature of body forms and create position, direction, space, curvature of cutting line	pattern of joint line	one-piece dress designed with variable cutting line on participant's feature of body forms (create personalized design)	<Fig. 14> This Fits Me (leonie suzanne. 2014)
5	Convival Project Generative Scarves	pattern size, space, color	participant downloads ios app and transforming size, space, color, image complexity of pattern	pattern, color	personalized service of digital printed pattern on silk scarf created by participant (delivery system)	<Fig. 15> Convival Project Generative Scarves (ann-kristin abel, n.d.)
6	Print all over me	drag position, direction, size, color, image	participant selects one of the item and create position, size, color, direction of pattern by mouse click and drag on it	printing, color, item	participant create an image and print it on selected item / upload the output on internet (selling system)	<Fig. 16> Print all over me (michael burk studio. n.d.)
7	Code fashion LED dress	mouse click, color, direction, speed	participant sets up form, color, direction of movement and speed of LED pattern on given item	pattern, color, direction	online platform created by participant's variable selection (for user experience)	<Fig. 17> Code fahion LED dress (made with code, n.d.)
8	Share Schal Woollaa	mouse click, drag positon, color, text	participant selects colors and arranges texts on given item by mouse click and drag	printing, color, text	making textile of knit scarf with created by participant (delivery system)	<Fig. 18> Share schal woollaa (design made in germany, 2016)
9	Unmade	drag position, direction, size, text, color, image	participant transforms position, size, space of pattern by mouse drag / put an image and expand, cut, arrange, twist it on given item	textile pattern, color, text	making knit with an image created by participant (delivery system), personalized service, item and color limited on material	<Fig. 19> Unmade (umd.studio, n.d.)
10	Google x Zalando	gender, age, design mood, style, music prefernce, position and direction of mouse drag	rearrange design elements based on studied algorithm (by analyse variables and type of image that participant selected)	silhouette, detail, printing, color, texture, item	making by analysing participant's variable selection and drawing type (concept clothes for development)	<Fig. 20> Google x Zalando (hypebeast. 2016)
11	Chroma app	down time, position mouse drag, direction, distance, time	fluid metal image spreads out by mouse drag / size, form, color of image created randomly	printing, color	create informal structure in participant's movement	<Fig. 21> Chroma app (prosthetic knowledge, 2016)

디자이너가 기획한 Input 데이터의 범위, 변수 간 생성 알고리즘, 연계 디자인 요소를 파악한다면 참여의 방법과 범위, 참여에 의한 가변적 디자인의 특성을 분석할 수 있기 때문이다. 대부분의 사례에서 참여자가 Input 데이터를 입력하는 방식은 마우스와 손을 이용해 위치를 인식시키고, 방향, 속도, 거리, 반복을 통해 횟수를 인식시키는 방법이 사용되었으며, 데이터는 사용자의 우연적인 움직임(드래그 위치, 방향, 움직인 거리, 정지된 시간, 클릭하는 행동 등)을 변수로 사용하는 경우와 UI를 통해 변수(모티브의 크기, 색채, 형태, 밀도 등)를 선택, 조절할 수 있는 경우로 나눌 수 있었다.

알고리즘에 의해 생성되는 디자인적 가변성은 전체 실루엣, 패턴의 크기, 위치, 간격과 모양, 반복 숫자, 밀도, 색채의 선택 및 배색, 패턴 및 텍스트의 생성과 배열과 관련되어 있었으며 생성된 디자인 요소의 삭제, 조절을 통해 가변적 디자인이 가능하도록 되어 있었다. 참여자가 입력한 변수와 정보를 기반으로 알고리즘에 의해 가변적 디자인이 생성되고 참여자는 알고리즘의 반복 수행이나 중단, 디자인 과정의 저장 등을 통해 최종 디자인을 선택할 수 있었다.

알고리즘과 연계되어 무작위로 생성되거나 참여자의 특성에 따라 조정되는 디자인 요소는 패션디자인이라는 적용 범주의 특성에 따라 대부분 실루엣, 텍스타일 패턴의 모양, 패턴의 크기, 색채, 재질 등의 요소로 연계되었다. 아이템이 의상, 액세서리 등의 범위로 제한된 형태의 참여인 경우가 대부분이라는 것도 연계 디자인 요소가 유사한 특성과 관계된 것으로 보였다.

현재까지의 제너러티브 알고리즘을 활용한 패션 디자인 결과물들의 분석 결과, 2가지 유형으로 분류되었다.

첫 번째 유형은 패션액세서리와 가상 의상을 중심으로 한 형태 생성적 특성을 지닌 디자인들이다. 이들은 형태를 구성하는 요소인 기본 프레임, 패턴의 형태, 거리, 밀도의 변화, 중심축의 이동을 활용하고 있으며, 사용자의 선택에 따라 전체 실루엣뿐 아니라 가변적 형태를 만들어내고 있었다.

<Fig. 22>는 Nervous System의 사이트에서 제공하는 Cell Cycle 제너러티브 디자인 툴을 활용해 소비자가 변수의 조작만으로 만들어낼 수 있는 다양한 형태의 뱅글 디자인의 사례이다. <Fig. 22>가 제한된 변수의 조작으로 디자인을 하는 UI를 제공한다면 <Fig. 23>의 kinematic cloth는 아이템을 소비자가 마우스 드래그를 통해 허리, 엉덩이 둘레, 밑단의 폭, 길이, 형태를 자유롭게 먼저 변형하고, 3D 프린팅 제작이 가능한 패턴 유닛의 형태, 밀도, 방향을 조절해 디자인을 만드는 방식이다.

<Fig. 22> 
Variable Bangle Design by Generative Design Method
(nervous system. n.d.)

<Fig. 23> 
Form creation fashion design by Generative Design Method
(nervous system. n.d.)

따라서 가변적 실루엣과 형태에 대한 자율성이 Cell Cycle보다 큰 방법을 사용하고 있다. <Fig. 24>은 continuum d-dress로 소비자가 마우스를 이용해 자유롭게 드로잉하면 가장 가까운 곳의 선들이 이어지면서 전체 실루엣과 형태가 자동 생성된다. kinematic cloth가 실루엣의 변형을 위해 3개의 포인트(허리, 엉덩이 둘레, 밑단)를 중심으로 움직였다면 continuum d-dress는 마우스 위치와 움직인 거리를 선으로 이어 자유롭게 실루엣과 형태 생성을 하며, 형태 생성에 따라 절개선과 디자인의 표피에는 형태를 만들기에 최적화된 삼각형 폴리곤 매쉬가 자동 생성된다.

<Fig. 24> 
Form creation fashion design by Generative Design Method
(continuum, n.d.-b)

두 번째 유형은 조직, 색채, 패턴 등을 활용한 표피적 조형성을 강조한 디자인들이다. <Fig. 25>는 참여자의 신체 스캔 데이터를 활용해 신체 형태와 볼륨에 맞는 최적화된 절개선을 찾아 이를 디자인의 조형적인 선으로 응용하는 제너러티브 디자인 사례이다. 전체 형태와 실루엣은 제한되어 있고 절개선의 위치와 선의 형태, 리듬감을 통해 표피적 조형성을 만들어 내는 특성이 있다. <Fig. 26>는 ShareSchal프로그램을 활용한 니트 머플러 디자인으로 소비자가 색채팔레트에서 색채와 배색을 선택하고, 원하는 텍스트를 넣어 만드는 니트 머플러 디자인이다. 배색의 면적과 위치, 직조의 효과 등은 랜덤하게 만들어진다. <Fig. 27>은 소비자가 색채와 패턴의 형태, 복잡한 정도 등을 쉽게 생성할 수 있는 UI를 제공함으로써 패턴 디자인 창작 과정에 더 깊이 관여할 수 있도록 한 참여적 디자인이다. 소비자는 애플리케이션을 다운받아 원하는 변수를 슬라이드를 통해 조절하고 적용된 효과를 즉각 확인할 수 있다.

<Fig. 25> 
Line design by Generative Design Method
(sk11, 2015)

<Fig. 26> 
Knit scarf design by Generative Design Method
(design made in germany. n.d.)

<Fig. 27> 
Knit scarf design by Generative Design Method (not just a label, n.d.)

종합하면, 사용자의 디자인 제작 참여의 범주가 더 넓은 형태 생성을 중심으로 한 제너러티브 디자인의 경우 표피적 조형성을 강조한 제너러티브 디자인에 비해 Input데이터의 가변적 속성이 매우 강하며 규칙성이 적었다. 특히 참여자의 움직임과 연계된 Input데이터의 경우 예측성이 떨어져 더욱 불규칙적이며 비대칭적인 형태와 효과를 강조할 수 있었다. 제공된 UI를 통한 변수의 조절보다, 위치와 움직임, 속도 기반의 변수를 통해 정형화된 디지털 기반 디자인의 범위를 벗어나 다양한 디자인의 생성이 가능한 특성이 있었다.

상대적으로 사용자의 참여 범위가 적은 표피적 조형성 중심의 제너러티브 디자인의 경우, 사용자가 조절할 수 있는 Input 데이터의 선택이 다소 제한 적이었으나 프린팅과 절개선의 위치, 조직의 효과 등을 랜덤하게 설정함으로써 제한된 변수 간의 다양한 조형 효과를 강조하고 있었다. 전체 형태와 아이템을 고정하고 표피적 조형성을 강조한 디자인의 경우 최종 결과물이 안정적이고, 생산과 연계성이 높은 특성이 있다.