Derivation of Voronoi Morphological Design Language Based on Neuroaesthetics and Its Empirical Validation in Generative AI

보로노이(Voronoi) 구조는 최근접 이웃 분할 원리를 기반으로 한 기하학적 시스템으로, 자연 형태와 인공설계물 모두에서 널리 나타나며 구조적 합리성과 형태생성 잠재성을 동시에 갖추고 있다. 또한 보로노이 구조는 명확한 거리 기반 분할 규칙에 의해 생성되므로, 계산 가능성, 재현 가능성, 정량 가능성이라는 객관성을 지니며, 연구에서 형태적 특성을 분석⋅탐구하는데 용이하다. 이를 통해 디자인 언어의 추출과 적용유효성 검증을 위한 명확한 근거를 제공한다. 그러나 보로노이 구조를 디자인 언어로 활용하기 위한 인지적 기반과 적용 효과에 대해서는 여전히 체계적인 이론적⋅실증적 연구가 부족하다. 이에 본 논문은 보로노이 구조를 매개로 그 특성을 반영한 디자인 언어를 연구대상으로 설정하고, 시각 인지 및 신경 메커니즘의 관점에서 시각적 형태가 디자인 의미로 전환되는 형성메커니즘과 생성형 디자인에서의 응용 가치를 탐구하였다. 본 연구는 먼저 보로노이 구조의 개념, 구성 방법, 그리고 학제간 및 디자인 분야에서의 응용을 검토하였다. 이어 관련 신경과학 이론을 도입하여, 보로노이 구조가 시각적 지각, 의미 통합, 의미 생성으로 이어지는 인지 과정 모델을 구축하였다. 이를 바탕으로 보로노이 디자인 언어의 핵심 요소를 추출하고, 생성형 인공지능 기술과 결합하여 공간 디자인, 제품 디자인, 건축디자인 세 영역에서 각각 두 세트의 디자인 사례를 생성하여 총 24장의 실험 자극 이미지를 확보하였다. 제안된 디자인 언어의 유효성을 검증하기 위해 152명의 참여자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석은 디자인 결과와 보로노이 구조 간의 유사성, 시각적 호감도, 구조적 복잡성에 대한 심미적 선호라는 세 가지 차원을 중심으로 진행되었다. 그 결과, 각 사례는 세 지표 모두에서 약 50%–60%의 긍정적 평가를 받았으며, 보로노이 구조를 기반으로 구축된 디자인 언어가 높은 인지 가능성, 안정성 및 심미적 수용성을 갖고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 생성형 디자인 및 인공지능 보조 디자인에서 보로노이 구조를 체계적으로 적용할 수 있는 이론적⋅실증적 근거를 제공한다.