곽호청 원라인코리아 대표, "등산화는 발과 산이 만나는 장비입니다"   원문보기▼[2026-07-25 글로벌뉴스통신]

바이트사이즈 : AI·Deep Tech 첨단기술과 신발·패션 산업의 만남 바이트사이즈(BYTESIZE)는 제조 현장 경험과 AI 기술을 결합해 2024년에 설립된 신발·패션 산업 특화 AI 벤처기업이다. 신발 제조 과정에서 발생하는 이미지, 품질검사, 디자인·개발 관련 데이터를 기반으로 품질검사 AI 솔루션(FOQS:Flawless Optimal Quality for Shoe.), 생성형 AI 디자인 솔루션(DEFS:Defining new Values in Shoe Design.)을 개발하며 제조업의 디지털 전환을 추진하고 있다. 바이트사이즈 위영량 대표와의 인터뷰를 통해 좀 더 자세히 회사에 대해 살펴보고자 한다. [출처 : 바이트사이즈 위영량 대표/바이트사이즈 제공] Q. 신발은 오래도록 사람의 손으로 만들어 온 산업입니다. 현장에선 "AI까지 필요하냐"는 목소리도 있을 텐데요. 왜 필요하다고 보십니까? A. 산업의 핵심 지식이 데이터가 아니라 숙련자의 경험에 담겨 있기 때문입니다. 브랜드는 신제품 주기를 계속 당기는데 개발은 여전히 1년 가까이 걸리고, 숙련자는 은퇴를 앞두는 데 그 판단 기준은 문서로 남지 않습니다. 같은 불량을 두고도 검사자마다 판정이 갈리죠. 우리는 이걸 기술이 부족한 문제가 아니라 기준 데이터가 없는 문제로 봅니다. AI를 먼저 얹는 게 아니라, 현장의 판단 기준부터 데이터로 만들고 그 위에 AI를 적용해야 합니다.   Q. 시중에는 이미 범용 비전 검사 AI나 생성형 디자인 도구가 많습니다. 바이트사이즈가 "기존 AI를 신발에 적용하는 것"이 아니라 "데이터 구조부터 다시 쌓는다"고 강조하는 이유는 무엇이며, 이 접근이 범용 솔루션과 결정적으로 갈리는 지점은 어디입니까?A. 범용 비전 AI나 생성형 디자인 도구는 좋은 기술입니다. 다만 대부분 '이미 정리된 데이터'를 전제로 작동합니다. 그런데 신발은 그 데이터가 아직 정리돼 있지 않습니다.  신발은 외관 이미지 하나로 판단되는 제품이 아닙니다. 같은 불량처럼 보여도 소재·공정·브랜드 기준에 따라 판정이 갈리고, 똑같은 디자인이라도 '실제로 만들 수 있느냐'는 전혀 다릅니다. 범용 AI는 이미지 속 결함은 잘 찾지만, 그게 어떤 라스트·어떤 공정에서 문제이고, 어떤 소재인지, 어떤 라스트인지, 그리고 어떤 공정이 필요한지까지는 모릅니다.그래서 우리는 'AI를 신발에 얹는다'가 아니라 '데이터 구조부터 다시 쌓는다'고 말합니다. 범용 도구와 갈리는 지점은 결국 도메인 맥락이에요. AI 기능을 파는 게 아니라, 신발 산업의 판단 기준을 AI가 쓸 수 있는 데이터로 바꾸는 것이 핵심입니다.   Q. 이번 AI EXPO KOREA 2026에서 FOQS와 DEFS를 실제로 시연하셨는데, 참관객들이 가장 큰 관심을 보인 기능은 무엇이었습니까?A. 참관객들이 가장 큰 관심을 보인 부분은 두 가지였습니다. 하나는 FOQS의 품질검사 AI 기능이고, 다른 하나는 DEFS의 신발 디자인 생성 및 개발 보조 기능이었습니다.FOQS의 경우 단순히 불량 여부를 판단하는 것을 넘어, 불량 위치와 유형을 시각적으로 확인할 수 있다는 점에 관심이 많았습니다. 제조 현장에서는 검사자별 편차와 기준 불일치가 중요한 문제입니다. FOQS는 검사 기준을 데이터로 고정하고, 반복적으로 동일한 기준을 적용할 수 있다는 점에서 현장 적용 가능성이 높게 평가되었습니다.DEFS의 경우에는 생성형 AI가 단순히 이미지를 만드는 수준을 넘어, 신발 개발에 필요한 디자인 방향, 컬러, 소재, 개발 데이터까지 연결될 수 있다는 점에 관심이 집중되었습니다. 특히 신발은 보기 좋은 이미지보다 실제 제조 가능한 디자인이 더 중요합니다. 이 부분에서 DEFS가 신발산업 특화 솔루션이라는 점을 설명했을 때 반응이 좋았습니다. [출처 : AI EXPO KOREA 2026 참가 / 바이트사이즈 제공] Q. FOQS는 품질검사 솔루션입니다. 앞으로 품질검사 분야에서 AI가 어느 수준까지 인간의 역할을 보완할 수 있다고 보십니까?A. 품질검사 분야에서 AI는 반복적이고 기준이 명확한 검사 영역부터 빠르게 인간의 역할을 보완할 수 있다고 봅니다.동일한 기준을 장시간 유지해야 하는 검사 업무에서는 AI의 장점이 분명합니다. 사람은 피로도와 숙련도에 따라 판단 편차가 생길 수 있지만, AI는 동일한 기준을 반복적으로 적용할 수 있습니다.다만 AI가 모든 품질검사 업무를 완전히 대체한다고 보지는 않습니다. 신발은 소재 특성, 브랜드 기준, 생산 상황에 따라 예외 판단이 필요한 경우가 많습니다. 따라서 단기적으로는 AI가 1차 검사와 이상 탐지를 수행하고, 사람은 최종 판단과 예외 처리를 담당하는 구조가 현실적입니다.궁극적으로는 AI가 검사자의 눈을 대체하는 것이 아니라, 검사자의 판단을 표준화하고 편차를 줄이는 역할을 하게 될 것입니다.  Q. 신발 개발에는 평균적으로 1년 정도가 소요됩니다. DEFS가 보편화된다면 개발 프로세스는 어떻게 변화할 것이며, 개발 기간은 어느 정도까지 단축될 수 있을까요?A. DEFS가 보편화되면 신발 개발 프로세스는 순차적 방식에서 동시 검토 방식으로 전환될 가능성이 큽니다.기존에는 디자인, 소재 검토, 패턴 검토, 샘플 제작, 수정, 재샘플 제작이 반복되면서 시간이 많이 소요되었습니다. 특히 초기 디자인 단계에서 제조 가능성이나 소재 적합성이 충분히 검토되지 않으면 후속 단계에서 수정 비용과 시간이 크게 늘어납니다.DEFS는 초기 디자인 단계에서부터 소재, 컬러, 패턴, 라스트에 대한 검토를 함께 수행하는 방향을 지향합니다. 즉, 단순히 예쁜 디자인 이미지를 빠르게 만드는 것이 아니라, 개발 단계를 단축시킬 수 있습니다.개발 기간 단축 폭은 기업의 데이터 수준과 적용 범위에 따라 달라질 수 있습니다. 다만 디자인 초안 생성, 스타일 변형, 컬러웨이 검토, 개발 문서 초안 작성 등 반복 작업이 자동화된다면 기존 개발 기간의 상당 부분을 줄일 수 있을 것으로 봅니다. 정확한 단축 수치는 적용 기업의 공정 데이터와 실증 결과를 기준으로 검증해야 합니다. [출처 : DEFS. 메인페이지/ 바이트사이즈 제공] Q. 신발산업에서는 라스트가 제품의 핏과 착화감을 결정하는 핵심 자산입니다. 앞으로 라스트 데이터가 디지털 자산으로 활용되는 시대가 올 것이라고 보십니까?A. 라스트 데이터는 앞으로 신발산업에서 가장 중요한 디지털 자산 중 하나가 될 가능성이 높다고 봅니다.라스트는 신발의 외형뿐 아니라 착화감, 사이즈 체계, 패턴 설계, 제품군 확장에 직접적인 영향을 미칩니다. 그동안 라스트는 물리적 자산 또는 특정 숙련자의 경험에 의존하는 경우가 많았습니다. 그러나 이를 3D 데이터로 축적하고 표준화하면 신발 개발의 기준 데이터로 활용할 수 있습니다.특히 AI 기반 디자인, 가상 샘플링, 자동 패턴 생성, 맞춤형 신발 개발이 확산되면 라스트 데이터의 중요성은 더 커질 것입니다. 향후에는 누가 더 많은 라스트 데이터를 보유했는가보다, 라스트 데이터를 제품 개발과 AI 학습에 활용할 수 있는 구조로 정리했는가가 더 중요한 경쟁력이 될 것입니다.   Q. 신발산업의 경쟁력은 오랫동안 생산능력이었습니다. AI 시대에는 무엇이 새로운 경쟁력이 될 것이라고 생각하십니까?A. AI 시대의 신발산업 경쟁력은 생산능력만으로 결정되지 않을 것입니다. 앞으로는 데이터, 개발 속도, 품질 일관성, 제조 지식의 디지털화가 핵심 경쟁력이 될 것입니다.과거에는 얼마나 많이, 얼마나 빠르게, 얼마나 저렴하게 생산할 수 있는지가 중요했습니다. 물론 생산능력은 여전히 중요합니다. 그러나 글로벌 시장에서는 소비자 취향이 빠르게 변하고, 브랜드는 더 짧은 주기로 신제품을 요구하고 있습니다. 이런 환경에서는 개발 속도와 의사결정 속도가 경쟁력이 됩니다.AI를 제대로 활용하는 기업은 디자인 후보를 빠르게 만들고, 품질 문제를 조기에 발견하며, 생산 데이터를 다시 개발에 반영할 수 있습니다. 즉, 제조 현장의 경험이 데이터로 축적되고, 그 데이터가 다시 제품 경쟁력으로 연결되는 구조를 만들 수 있습니다.앞으로의 경쟁력은 데이터를 기반으로 더 빠르고 품질 높은 제품을 개발하고, 생산능력을 증폭시키는 데 있다. 즉, AI 시대의 핵심 경쟁력은 “AI를 스마트하게 활용하는 생산 능력”이 될 것이다. [출처 : DEFS. 멀티뷰 생성 기능/ 바이트사이즈 제공] Q. 지역 신발기업들이 AI 전환을 준비하기 위해 가장 먼저 구축해야 할 것은 무엇이라고 생각하십니까?A. 지역 신발기업들이 가장 먼저 해야 할 일은 AI 솔루션을 도입하는 것이 아니라, 자사의 데이터를 정리하는 것입니다.많은 기업이 디자인 파일, 샘플 이력, 품질검사 자료, 불량 사진, 소재 정보, BOM, 패턴 자료를 가지고 있습니다. 그러나 이 자료들이 부서별, 담당자별, 파일 형태별로 흩어져 있으면 AI가 활용하기 어렵습니다. 먼저 어떤 데이터를 보유하고 있는지 확인하고, 이를 제품·공정·품질 기준에 맞게 분류해야 합니다.두 번째는 현장 기준을 명확히 하는 것입니다. 예를 들어 어떤 수준을 불량으로 볼 것인지, 어떤 경우에 재작업할 것인지, 검사자의 판단 기준은 무엇인지가 정리되어야 합니다. AI는 불명확한 기준을 대신 만들어주는 기술이 아니라, 정리된 기준을 반복적으로 적용하고 확장하는 기술입니다.따라서 지역 신발기업의 AI 전환은 거창한 시스템 구축보다 데이터 정리, 기준 표준화, 작은 공정 단위의 실증부터 시작하는 것이 현실적입니다.   Q. AI, 3D 모델링, 데이터 기반 개발이 확산되는 시대에 앞으로 신발학과 학생들과 신발기업 실무자들은 어떤 역량을 갖춰야 한다고 보십니까?A. 앞으로의 신발 인재는 전통적인 신발 개발 지식과 디지털 도구 활용 역량을 함께 갖춰야 합니다.  신발학과 학생들은 라스트, 패턴, 소재, 봉제, 접착, 금형, 품질 등 기본 공정 지식을 충분히 이해해야 합니다. AI와 3D 기술이 발전하더라도 신발의 구조와 제조 원리를 모르면 결과물을 제대로 판단할 수 없습니다. 기술을 사용하는 능력보다 중요한 것은 기술이 만든 결과가 실제 신발 개발에 적합한지 판단하는 능력입니다.동시에 3D 모델링, 데이터 관리, AI 도구 활용, 디지털 샘플링에 대한 이해도 필요합니다. 앞으로는 신발 개발자가 종이 도면과 샘플만 다루는 것이 아니라, 3D 데이터와 AI 생성 결과, 디지털 작업지시서까지 함께 다루게 될 가능성이 높습니다.실무자에게도 변화가 필요합니다. 기존 경험을 계속 개인의 감각으로만 보유하는 것이 아니라, 후배와 조직이 재사용할 수 있는 데이터와 기준으로 남기는 역량이 중요해질 것입니다. 또한 이러한 데이터를 활용하여 인공지능 솔루션으로 업무에 적용하는 능력 배양도 필요합니다.   Q. 바이트사이즈가 바라보는 2035년 신발산업의 미래상은 무엇이며, 그 안에서 바이트사이즈는 어떤 역할을 수행하고자 합니까?A. 2035년의 신발산업은 지금보다 훨씬 더 빠르고 큰 성장산업이 될 것입니다. 소비자의 요구는 더 세분화되고, 브랜드는 더 빠른 개발과 더 높은 품질 일관성을 요구하게 될 것입니다.디자인 단계에서는 AI 기반 협업으로 창의성을 확장하고, 개발 단계에서는 3D 모델과 가상 샘플링을 통해 시행착오가 줄어들며, 생산 현장에서는 품질검사 및 공정 데이터가 실시간으로 축적될 것입니다.이 변화 속에서 중요한 것은 단순 자동화가 아닙니다. 신발산업이 오랫동안 축적해 온 숙련자의 경험, 제조 노하우, 개발 기준을 디지털 자산으로 전환하는 것이 핵심입니다. AI는 사람을 대체하는 기술이라기보다, 산업의 경험을 보존하고 확장하는 기술로 활용되어야 합니다.바이트사이즈는 신발·패션 산업에 특화된 AI 기업으로서, 품질검사, 디자인 개발, 데이터 구조화, 3D 모델링 영역을 연결하는 역할을 하고자 합니다. 궁극적으로는 지역 신발기업과 제조 현장이 AI를 어렵고 먼 기술로 느끼지 않도록, 실제 공정에 적용 가능한 산업형 AI 플랫폼을 구축하는 것이 목표입니다.  2035년에는 신발산업의 경쟁력이 노동집약적 생산능력에서 데이터 기반 개발·제조 역량으로 이동할 것입니다. 바이트사이즈는 그 전환 과정에서 신발산업의 데이터를 축적하고, 현장의 경험을 AI로 확장하는 핵심 파트너가 되고자 합니다.   신발산업은 오랫동안 숙련자의 경험과 감각으로 성장해 온 산업이다. 그러나 숙련인력의 감소와 제품 개발 주기의 단축, 글로벌 시장의 변화는 이제 경험만으로는 대응하기 어려운 시대가 되었음을 보여준다. 이번 인터뷰를 통해 바이트사이즈가 강조한 것도 화려한 AI 기술 자체가 아니었다. 현장의 판단 기준을 데이터로 축적하고, 이를 누구나 활용할 수 있는 디지털 자산으로 전환하는 것이 AI 시대 신발산업 경쟁력의 출발점이라는 점이었다.품질검사 AI(FOQS), 생성형 디자인 솔루션(DEFS), 데이터 구조화 플랫폼(dotdot) 역시 결국은 제조 현장의 경험을 표준화하고, 개발과 생산을 더욱 빠르고 정확하게 연결하기 위한 도구였다. AI가 사람을 대신하는 것이 아니라 사람의 경험을 더욱 가치 있게 만들고 산업 전반으로 확장하는 역할을 해야 한다는 점도 인상적이었다.앞으로 신발산업의 경쟁력은 얼마나 많이 생산하느냐보다 얼마나 체계적으로 데이터를 축적하고 활용하느냐에 의해 결정될 가능성이 크다. 특히 지역 신발기업들에게도 AI는 거창한 시스템 구축보다 현장의 데이터를 정리하고 기준을 표준화하는 작은 변화에서부터 시작할 수 있다는 점을 보여주었다.제조업의 디지털 전환이 가속화되는 지금, 신발산업 역시 새로운 전환점에 서 있다. 바이트사이즈의 도전은 AI 기술을 개발하는 데 그치지 않고, 오랜 시간 축적된 신발산업의 제조 경험과 노하우를 미래 세대까지 이어질 산업 자산으로 만드는 과정이라 할 수 있다. 이러한 시도가 지역 신발산업의 경쟁력 강화는 물론, 대한민국 신발산업의 새로운 성장 모델로 이어질 수 있을지 앞으로의 행보가 더욱 기대된다. 이일형지오힐대표/경남정보대학교 신발패션과 겸임교수

[인터뷰] 삼성 디자이너에서 미국 대학 학장까지: 디자인 교육, 인공지능 그리고 미래 산업 인재 양성 삼성전자 디자이너에서 미국 대학 학장에 이르기까지, 삼성 최초의 폴더폰 디자인 제안부터 차세대 산업디자인 인재 양성에 이르기까지, 미국 메트로폴리탄 주립대학교 덴버(Metropolitan State University of Denver) 항공우주·컴퓨팅·공학·디자인대학(College of Aerospace, Computing, Engineering, and Design)의 신진섭(Ted Shin) 학장은 오랫동안 디자인 혁신과 교육 현장의 최전선에서 활동해 왔다. 약 30년에 걸친 국제적 디자인 실무 경험과 20여 년 이상의 디자인 교육 경력을 바탕으로 그는 산업디자인 분야의 변화를 직접 경험해 왔으며, 동시에 교육과 산업의 연계를 통해 미래 인재 양성에 힘써 왔다. 또한 부산 지역의 디자인 및 신발산업 발전에 꾸준한 관심을 가지고 학생들과 함께 여러 차례 부산을 방문하며 산업 현장을 직접 체험하고 지역 산업 생태계를 이해하는 데 노력해 왔다. 이번 인터뷰에서는 미국 디자인 교육의 특징과 강점, 인공지능 시대의 디자인 인재 양성, 산학협력의 중요성, 그리고 부산 신발산업의 미래 발전 방향에 대한 다양한 견해를 나누었다. 풍부한 현장 경험을 바탕으로 한 그의 통찰은 디자인 교육자와 산업 관계자는 물론, 미래를 준비하는 젊은 디자이너들에게도 의미 있는 시사점을 제공한다. Q1. 간단한 자기소개와 현재 미국 콜로라도 주립 메트로폴리탄 덴버 대학교에서 맡고 계신 역할을 소개 부탁드립니다. < 출처: 신진섭교수 제공 > A. 한국 이름은 신 진섭이고 미국 이름은 테드 신 (Ted Shin)입니다. 미국에 온 지 27년이 되었습니다. 현재는 미국 콜로라도주 메트로폴리탄 덴버 콜로라도 주립대 (Metropolitan State University of Denver) 의 College of Aerospace, Computing, Engineering, and Design에서 학장 (Dean)으로 재직 중이며 5개의 학과와 2개의 센터, Department of Aviation and Aerospace Science, Department of Computer Sciences, Department of Engineering and Engineering Technology, Department of Industrial Design, Department of Mathematics and Statistics, Advanced Manufacturing Sciences Institute, 그리고 Cybersecurity Center를 맡고 있습니다. 지금 이 학교에 온 지 20년째이고 10년은 교수직으로, 그리고 10년은 Department of Industrial Design 학과장직을 하였으며, 그중간에 6개월의 Advanced Manufacturing Science Institute 임시 센터장도 겸직한 경험이 있습니다. 최근 7개월 동안 임시 학장직을 지내고 현재는 정식 학장으로 근무 중입니다. 한국에서는 지금은 없어진 삼성 시계 디자이너로 처음 시작하였으며, 또한 지금은 없어진 삼성의 디자인 센터 Innovative Design Lab of Samsung (IDS)의 1기 디자이너를 지낸 후 삼성전자로 옮겨 미래 디자인팀, 무선 디자인팀을 거쳐 핸드폰을 디자인하였습니다. 그중 삼성의 첫 폴더폰을 제안 디자인하였고, 그 외에도 많은 미래 지향적 디자인을 하다가 1999년에 미국 일리노이 대학교 어배나-샴페인 (University of Illinois Urbana-Champaign, UIUC)에서 학위를 받고 Southern Illinois University Carbondale (SIUC)에서 조교수로 강의를 하다가 2006년에 현재 있는 대학교로 옮겨와서 지금껏 근무하고 있습니다. Q2. 메트로폴리탄 주립대학교 덴버의 산업디자인 전공과 교육과정에 대해 소개 부탁드립니다. 또한 교수님께서 생각하시는 미국 디자인 교육의 가장 큰 특징과 강점은 무엇인지 함께 말씀 부탁드립니다. A. MSU Denver의 산업디자인(Industrial Design) 학과는 실제로 만들어보는 Hands-on 중심의 저학년 수업과 미래 지향적인 AI를 이용한 고학년 수업까지 균형적으로 이루어진 4년제 정규 전공입니다. 1학년에 들어오면서부터 일반 교양 수업을 수강하며 전공 수업까지 병행하고 있으며, 미국 내의 공식적인 NASAD(National Association of Schools of Art and Design) 인증을 받았고, 미국 내 어떤 디자인 학과보다 뛰어난 시설을 자랑합니다. 공평한 교육 제공을 기본으로 디자인에 관심이 있는 경우, 나이, 배경, 디자인 경험에 상관없이 누구나 첫 2년 디자인 전공 수업을 들을 수 있으며, 2년이 지난 후 포트폴리오 심사를 통해 고학년으로 넘어가거나 부족한 부분을 다시 강화하여 재심사를 받게 됩니다. 평균 수업 학생 수는 1, 2학년이 평균 20명, 3, 4학년이 평균 16명 정도입니다. 학생들이 포기하지 않는 한 절대 교육을 포기하지 않겠다는 학과의 신념으로 학생을 지도하고 있으며, 저희 쪽만의 독특한 수업으로는 Textile 수업이 있는데, 이는 아웃도어 쪽을 겨냥한 수업으로 콜로라도 및 주변의 아웃도어 관련 취업이 아주 강한 학과만의 수업입니다. 이는 다른 학과와 웨어러블 기술 쪽으로도 열려 있습니다. 미국의 디자인 수업의 특색이라면 아무래도 수업이나 교수에 좌우되지 않는 자신만의 디자인 개발이라고 할 수 있겠습니다. 발표와 토론이 거의 모든 수업에 포함되어 있는 것이 미국 디자인 과정의 다른 점으로, 이로 인해 나중에 현업에서 자신의 디자인을 프레젠테이션하는 데 큰 도움이 된다고 생각합니다. 물론 모든 학교들이 그렇지는 않겠지만, 한국처럼 미리 단단한 기초 실력을 쌓고 경쟁해서 들어오는 것이 아니기 때문에 처음에는 기초 실력이 한국보다 떨어질지 몰라도 이후의 자신만의 디자인을 찾고 그것이 자신만의 자신감으로 계속 발전해 나가는 것은 어쩌면 장점이라고 볼 수 있겠습니다. Q3. 삼성전자에서 디자이너로 근무하시며 삼성 최초의 폴더폰 프로젝트 등에 참여하셨습니다. 당시의 경험 중 현재 교육과 연구에 가장 큰 영향을 준 디자인 철학은 무엇인가요? A. 아무래도 가장 큰 영향을 끼친 점은 IDS (Innovative Design Lab of Samsung) 때의 교육과정이 아니었나 싶습니다. 삼성에서 미래의 세계적인 디자인 리더를 육성한다는 생각으로 만들어진 과정으로, 경험에 기초한 디자인을 생각하고 추구할 수 있는 기회였다고 생각합니다. 1년 동안 현업을 떠나 세계를 여행하며 각 문화와 환경, 그리고 그곳에 사는 사람들을 경험하는 좋은 기회였으며, 그 경험이 나중에 사람들의 알지 못하는 필요성을 파악하여 디자인을 하고 폴더폰 디자인을 하는 데 도움이 되었습니다. 그 당시 같은 과정을 겪었던 사람들이 현재의 삼성 디자인 바탕을 만들지 않았나 생각합니다. 삼성에서 배운 것 중 아직도 여전히 학생들에게 이야기하는 것이 “어떤 것을 디자인하던 이유가 있어야 한다”는 Reasoning을 강조합니다. 선 하나를 긋든, 어떤 재료를 사용하건, 어떤 크기를 결정하든, 무엇이든 디자이너의 행동과 결정에는 합당한 이유가 있어야 한다는 게 아직도 학생들에게 강조하는 부분입니다. < 출처: 신진섭교수 제공 > Q4. 콜로라도주가 미국 내에서도 아웃도어 매우 발달한 지역이라고 말씀하셨습니다. 산업디자인 학과에서도 이러한 지역적 특성을 적극 활용하여 좋은 성과를 거두신 것으로 알고 있는데, 구체적인 사례를 소개 부탁드립니다. A. 처음 이곳에 임용되었을 때 제일 먼저 한 것이 어떻게 하면 우리만의 독특한 디자인을 할 수 있을까였습니다. 유명한 학교를 따라가는 것이 아니라 우리만의 위치를 찾자는 생각을 하니 쉽게 콜로라도만의 특색인 아웃도어 쪽에 관심이 가게 되었고, 텍스타일 수업을 개설하게 되었습니다. 현재는 텍스타일 1과 2로 두 과목이 되었으며, 이 수업을 듣는 학생들이 주변 아웃도어 기어 디자인 쪽에 많이 취업하고 있습니다. 필수 과목이 아닌데도 불구하고 항상 수업이 학생들로 가득 차습니다. 물론 그 외에도 텍스타일만큼은 아니지만, 수시로 신발 디자인과 자전거 디자인 수업을 강의하며, 수업 중 스노우보드, 스키 디자인을 한다든지 많은 수업들이 아웃도어 쪽에 연결된 과제를 하기도 합니다. 매 학기마다 있는 졸업 전시회에는 지역의 산업체, 특히 아웃도어 디자인 쪽에서 항상 참관하며 그곳이 미니 인터뷰 장소가 되기도 합니다. 졸업생 중에는 유명한 국제적인 회사, 일례를 들자면 North Face, Thule, Coach, Topo Design, Kelty, Osprey 등 외에도 기억도 못할 만큼 많은 유명 아웃도어/텍스타일 디자인 쪽에 인턴십과 취업을 하고 있습니다. < 출처: 부산MBC NEWS DESK 유튜브 화면캡쳐 > Q5. 학생들과 함께 여러 번에 부산을 방문하며 다양한 교류 활동을 진행해 오셨습니다. 지금까지 어떤 기업들과 어떠한 형태의 산학협력 및 교류를 진행하셨는지 소개 부탁드립니다. A. 부산의 동아대학교 디자인과와 학생/교수 간 교류협약을 맺고 매년 학생들을 데리고 한국 서울과 부산, 그리고 일본 도쿄를 방문하여 동양의 문화와 디자인을 견학합니다. 특히 부산에서는 동아대학교와 학생들 간 일주일간 디자인 교류 경험을 하고 있으며, 신발산업 진흥센터를 항상 방문하여 신발 디자인 관련 회사/디자이너 방문과 실제 생산업체 견학을 통해 학생들이 다양한 경험을 쌓을 수 있도록 하고 있습니다. 특별한 산학협력이나 교류는 아직 진행되지 않았지만 항상 기회를 찾고 있는 중입니다. < 출처: 신진섭교수 제공 > Q6. 부산은 세계적인 신발 생산기지이자 디자인 산업의 기반을 갖추고 있습니다. 미국 대학에서 바라본 부산 신발산업의 가장 큰 차별화 요소는 무엇이라고 생각하십니까？ A. 아무래도 생산 기지라는 게 가장 큰 차별화 요소라고 볼 수 있겠지요. 어떤 디자인이라도 결국은 생산이 되어야 하고, 생산성을 감안하지 않은 디자인은 실패할 수밖에 없으니, 회의를 위해 며칠을 여행하거나 온라인이 아닌 즉각적인 생산 현업과의 긴밀한 회의를 통한 개발 생산이 가능하다는 게 가장 큰 차별이라고 볼 수 있겠습니다. 부산 신발 사업이 생산만 하는 것이 아닌, 다른 곳보다 앞서가는 개발이 이루어진다면 신발 산업에서 Designed and Made in Busan이라는 새로운 브랜드 가치를 만들 수 있지 않을까 생각합니다. Q7. 교수님께서는 앞으로 산학협력이 더욱 중요해질 것이라고 말씀하셨습니다. 대학·기업·정부가 효과적인 혁신 생태계를 구축하기 위해 가장 우선적으로 해야 할 일은 무엇이라고 생각하십니까? A. 위에서도 말했지만 내가 디자인한 것이 어떻게 실제로 생산될지 제대로 된 연구가 이루어지지 않은 디자인은 실패할 수밖에 없다고 생각합니다. 이 질문은 거의 연구 논문급 질문이라서 쉽게 답하기 어렵지만, 서로 받쳐주는, 어느 한 곳이 다른 곳을 누르는 것이 아닌 서로의 빈자리를 채워주는 그런 생태계가 이루어져야 한다고 생각합니다. 혁신을 만들기 위해 대학, 기업, 정부의 각각의 역할이 무엇인지를 잘 알고 큰 목적을 위해서 작은 이익을 내려놓고 같이 협력하는 생태계 조성이 가장 중요하다고 생각합니다. Q8. 생성형 AI의 발전은 디자인 분야에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 교수님께서는 AI가 디자이너를 대체할 것이라고 보십니까, 아니면 디자이너의 역량을 확장하는 도구가 될 것이라고 보십니까? A. 짧은 대답으로는 결코 AI가 인간 디자이너를 대체할 수는 없다고 생각합니다. 하지만, 인간 디자이너가 하는 일이 달라질 수는 있고, 어떤 업무에서 필요한 인원이 적어지는 경우가 생길 수 있겠지요. 인간의 역할은 이제 창조, 개발에서 소위 말하는 조율자, 선택자, 지휘자의 역할이 더 커질 거라고 생각합니다. AI는 어떻게 사용하느냐에 따라서 지금까지 디자이너들이 가져왔던 어떤 도구보다 더 강력하고 효과적인 도구가 될 것이고, 가장 위험한 도구가 될 수도 있다고 생각합니다. 내가 원하는 것이 무엇인지 확실할수록 그 결론에 가장 빠르게 닿을 수 있을 것이지만, 조금만 나태해지면 가장 평범한 결론에 닿게 될 것입니다. Q9. 많은 학생들이 다양한 AI 도구를 활용해 디자인 작업을 수행하고 있습니다. 교육자로서 이러한 변화에 디자인 교육은 어떻게 대응해야 한다고 생각하십니까? A. 디자인뿐만 아니라 모든 교육에서 이제는 AI를 빼놓고 생각할 수 없지만, 밸런스를 찾아주는 것이 교육에서 가장 큰 역할이 아닐까 생각합니다. 인간과 인공지능의 밸런스, 어디에서 인간의 역할이 우선이 되어야 하고, 어디에서 인공지능의 역할이 중요해지는지 그것을 적절히 위치해야지 디자인 과정에서 가장 극대의 결과를 얻어낼 수 있다고 생각합니다. 어쩌면 인공지능의 참여가 더 커질수록 그 시간에 인간의 실제적인 기초 교육이 더 중요하다고 생각합니다. 저의 학과에 오려고 하는 학생과 그 부모와 면담할 때, 입학 전까지 무엇을 준비해야 할까요?란 질문에, 예전에는 그림을 열심히 그리고 디자인 관련 책을 많이 보는 버릇을 키워라고 조언을 해주었는데 최소 3년 전부터는 절대 그렇게 말하지 않습니다. 이제는, 책, 특히 시집 같은 책을 많이 읽고 그 느낌을 글로 적어보고, 새로운 언어를 배우고, 또한 새로운 곳에 여행을 많이 다니라고 이야기합니다. 그렇게 많은 경험이 있고 학교에서 디자인 교육을 받는다면 내가 원하는 것이 무엇인지를 제대로 알 수 있게 될 것이고 인공지능이 진정한 가장 효과적인 도구가 될 것이라 생각합니다. Q10. 현재 산업디자인 교육 과정에서 인공지능과 관련된 수업이나 교육 내용이 포함되어 있나요? A. 전체적으로 많은 수업에 인공지능을 소개하고 있으며, 어떤 수업들, 특히 고학년 수업에는 인공지능 사용을 권장하기도 합니다. 인공지능을 절대적으로 도구로 사용하는 한 그 사용을 제재해서는 안 된다고 생각하며, 제가 학과장으로 재직할 때 한 교수를 인공지능 디자인 관련 리더로 육성하여 지금 인공지능을 이용한 디자인 과정 수업을 올 여름부터 개설하여 강의 중입니다. Q11. 2001년부터 디자인 교육에 종사해 오셨습니다. 지난 20여 년 동안 미국 산업디자인 교육은 어떻게 변화해 왔다고 보십니까? A. 기본 교육 자체는 큰 변화가 없다고 생각합니다. 사용하는 툴들이 (가장 큰 변화는 3D 프린터와 인공지능) 많이 변화가 있어서 그것을 새로 강의에 포함해야 하는 것은 있지만, 기본적인 디자인 프로세스에는 큰 변화가 없다고 생각합니다. 약간의 변화는 조금 더 산학 협동의 경험의 필요성이 더 커졌거나, 다른 학과와의 협업 경험이 더 중요해졌다고 할 수 있겠지만 그 필요성과 제가 해온 것은 20년 전이나 지금이나 큰 차이가 없다고 생각합니다. 물론 미국 산업 디자인 교육을 제가 다 아는 것은 아니고 다른 곳에서는 다른 변화가 있을지 모르지만 제 개인 경험에서 말씀드리는 것입니다. < 출처: 신진섭교수 제공 > Q12. 산업디자인을 전공하는 학생들이 대학 시절 반드시 길러야 할 핵심 역량은 무엇이라고 생각하십니까? A. 발표라고 할 수 있겠습니다. 제가 학생들에게 하는 말 중 하나가 나를 설득할 수 있으면 최고점을 주겠다는 것입니다. 내가 왜 이 형태이냐, 왜 이 색깔을 썼느냐, 왜 이렇게 작동되느냐, 심지어는 왜 이 폰트를 썼느냐 등의 질문에 제대로 대답하고 그렇게 될 수밖에 없다는 나를 설득할 수 있다는 것은 그 디자인에 대해 모든 것이 명확한 이유가 있다는 것이고, 모든 것이 이미 생각되었고 그만큼 리서치라든지 개인이 모든 것을 만들었다는 것이니 그 디자인은 나의 잣대로 평가되어서는 안 되고 존중되어야 하기 때문입니다. 무엇을 하든 제대로 된 발표를 할 수 있는 능력이 제일 중요하다고 생각합니다. Q13. 마지막으로 디자인 분야를 꿈꾸는 젊은 학생들과 예비 디자이너들에게 조언 한 말씀 부탁드립니다. A. 한번 하고자 했으면 결코 포기하지 말라는 것입니다. 시간이 조금 더 걸릴 수도 있어도, 조금 힘들 수도 있어도, 0.00001%의 가능성이 있지만, 포기하는 순간 그 가능성은 완벽한 0%가 되기 때문입니다. 어떤 것에서도 배움을 찾아라는 것입니다. 제 수업에서 학생들에게 하는 말 중 하나가, 이 수업에서 너희는 70%는 다른 학생들이 성공하고 실패하는 데서 배울 것이고, 20%는 너 자신의 실패에서 배울 것이고, 단 10%만 내게서 배울 것이고, 그 10%마저도 네가 졸업할 때는 이미 죽은 지식이 되어 있을 것이고 그래야만 한다고 말합니다. 그만큼 항상 무엇에서든지 주변에서 개인에게서 미래를 보며 항상 배움을 멈추지 말라고 하고 싶습니다. 이전에 어디선가 읽은 글을 항상 제 자신에게도 되뇌입니다. You are not who you are, you are who you think you are. 이번 인터뷰를 통해 신진섭 학장은 단순히 산업디자인 교육자나 대학 행정가를 넘어, 산업과 교육, 그리고 미래 기술을 연결하는 실천적 리더임을 보여주었다. 삼성전자 디자이너로서의 경험과 미국 대학에서의 오랜 교육 경력을 바탕으로 그는 디자인의 본질과 미래 인재 양성의 방향에 대해 깊이 있는 통찰을 제시했다. 특히 부산 신발산업이 세계적인 생산기지라는 강점을 넘어 연구·개발 역량을 강화하고, 대학·기업·정부가 긴밀하게 협력하는 생태계를 구축한다면 ‘Designed and Made in Busan’이라는 새로운 글로벌 브랜드 가치를 만들어 갈 수 있을 것이라고 강조했다. 또한 AI 시대에도 중요한 것은 기술이 아니라 사람의 경험과 통찰, 그리고 끊임없이 배우려는 자세라고 말한다. 삼성의 디자이너에서 미국 대학의 학장에 이르기까지 그의 여정은 오늘날 젊은 디자이너들에게 의미 있는 방향성을 제시하며, 배움을 멈추지 않는 태도의 중요성을 다시 한번 일깨워준다. 통신원: 유운산 부경대학교 산업디자인학 박사