1. < 어떤 상황에서 AI를 활용했나요? >
전국민 AI 경진대회의 취지를 효과적으로 전달할 수 있는 홍보 포스터를 제작하는 과정에서 AI를 활용했습니다. 행사명과 참가 대상, 총상금 등 핵심 정보를 명확하게 전달하면서도 국민 누구나 AI에 친근하게 다가갈 수 있는 디자인을 구현하는 것이 과제였습니다.

처음에는 서로 다른 콘셉트의 포스터 시안 5개를 제작했습니다. 그러나 여러 시안 중 어떤 디자인이 홍보 목적에 가장 적합한지 판단하고, 시각적 완성도와 정보 전달력을 함께 높이는 데에는 체계적인 비교와 검토가 필요했습니다.

이에 AI를 단순한 이미지 생성 도구로 사용하는 데 그치지 않고, 디자인 시안의 비교·평가, 개선 방향 제안, 세부 레이아웃 수정 및 오류 점검을 지원하는 크리에이티브 디렉터로 활용했습니다. AI의 제안을 검토하고 구체적인 수정 지시를 반복하면서 작업을 완성했습니다.

2. < 어떤 AI를 어떻게 활용했나요? >

이번 사례에서는 ChatGPT와 Gemini를 함께 활용해 홍보 포스터의 기획부터 평가, 수정, 최종 검토까지 진행했습니다. 두 AI의 평가와 제안을 비교·검토하고, 실제 디자인에 반영할 개선점을 선별하여 포스터의 완성도를 높였습니다.

① 디자인 시안 비교·평가
Gemini와 협업하여 서로 다른 콘셉트로 제작한 포스터 시안 5개를 ChatGPT에 제시하고, 시선 집중도, 메시지 전달력, 행사 주제 적합성, 참가 유도력, 디자인 완성도를 기준으로 순위와 점수를 평가하도록 요청했습니다. 이후 Gemini에도 비교 평가를 요청해 두 AI의 관점과 제안을 참고하면서 최종 디자인 방향을 결정했습니다.

② 교차 평가를 통한 개선 방향 도출
선정한 포스터의 완성본을 ChatGPT와 Gemini의 평가를 참고해 검토했습니다. 메인 이미지의 크기, 상단 여백, 정보 배치, QR 코드의 행동 유도 문구 등 개선이 필요한 요소를 살펴보고, 서로 다른 관점에서 제시된 의견을 비교해 실제 수정에 반영할 사항을 선별했습니다.

③ 구체적인 수정 지시와 반복 개선
수정 과정에서는 주관 기관과 로고의 배치, 안내 정보 영역의 위치, 메인 이미지와 하단 정보 영역의 간섭 등 구체적인 문제를 제시했습니다. 기존 디자인의 형태와 핵심 요소를 유지하면서 특정 부분만 이동하거나 불필요한 테두리를 제거하도록 지시하는 등 반복적인 수정 작업을 진행했습니다.

④ 오류 점검 및 최종 품질 검토
행사 정보의 표기, 홈페이지 주소, QR 코드의 가독성 등을 점검했습니다. AI의 답변을 그대로 수용하지 않고 실제 결과물을 직접 확인하며, 요청한 수정 사항이 정확하게 반영될 때까지 피드백을 주고받았습니다.

이 과정에서 ChatGPT와 Gemini는 디자인 평가자이자 개선 방향 제안자로 활용했습니다. 저는 제작 목적과 디자인 기준을 설정하고, 두 AI의 의견을 비교·검토해 적용 여부를 판단하며 최종 수정 방향을 결정했습니다. 이를 통해 하나의 AI에 의존하지 않고 복수의 AI를 교차 활용하면서, 인간의 기획·판단 능력과 AI의 분석·생성 능력을 결합한 협업 방식​으로 홍보 포스터를 완성했습니다.

3. < 활용 결과 어떤 변화가 있었나요? >
AI를 활용하면서 포스터 제작 방식이 단순한 이미지 생성에서 시안 비교·평가, 개선 방향 도출, 반복 수정, 최종 검수로 이어지는 체계적인 디자인 작업​으로 발전했습니다.

① 디자인 의사결정의 체계화
서로 다른 콘셉트의 시안 5개를 평가 기준에 따라 비교하고, ChatGPT와 Gemini의 의견을 교차 검토해 최종 디자인 방향을 결정했습니다. 막연한 취향에 의존하기보다 메시지 전달력과 행사 주제 적합성 등 구체적인 기준을 바탕으로 디자인을 선택할 수 있었습니다.

② 포스터의 시각적 완성도 향상
AI의 피드백을 바탕으로 메인 이미지의 크기와 여백, 행사 정보의 배치, QR 코드의 안내 문구 등을 반복적으로 개선했습니다. 특히 메인 이미지와 하단 정보 영역이 겹치는 문제를 발견하고 수정하는 등 세부적인 레이아웃까지 검토해 결과물을 다듬었습니다.

③ 오류 검토와 세부 품질관리 강화
행사 정보와 표기 오류를 점검하고, 주최·주관 기관의 정보와 로고 배치 등 세부 요소를 확인했습니다. AI가 제안한 내용을 무조건 수용하지 않고 실제 결과물을 직접 검토하면서 수정이 필요한 부분을 구체적으로 다시 지시했습니다.

④ 인간-AI 협업 방식의 확립
AI가 시안을 평가하고 개선 방향을 제안하는 동안, 저는 행사 목적과 디자인 기준을 제시하고 최종 결과를 판단했습니다. 또한 ChatGPT와 Gemini의 서로 다른 의견을 비교해 개선점을 선별했습니다.

이번 경험을 통해 얻은 가장 큰 변화는 AI를 한 번 사용하고 끝내는 것이 아니라, 결과를 검토하고 피드백을 반복하면서 완성도를 높이는 활용 방식​을 습득했다는 점입니다.

4. < 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요? >
이번 사례에서 제가 적용한 방식은 AI에게 결과물을 한 번에 만들어 달라고 요청하는 대신, AI를 디자인 협업 파트너로 활용해 단계적으로 완성도를 높이는 것​입니다.

① 복수의 AI를 활용한 교차 평가
ChatGPT와 Gemini에 포스터 시안의 비교 평가를 요청하고, 두 AI의 의견을 비교·검토했습니다. 하나의 AI가 제시한 결과를 정답으로 간주하지 않고, 서로 다른 관점에서 나온 평가와 개선 의견을 참고해 최종 디자인 방향을 결정했습니다.

② 추상적인 요청보다 구체적인 수정 지시
단순히 포스터를 더 보기 좋게 만들어 달라고 요청하는 대신, 메인 이미지와 하단 정보 영역의 간섭, 안내 문구의 위치, 불필요한 테두리 등 구체적인 문제를 지적했습니다. 또한 기존 디자인의 형태는 유지하면서 특정 요소만 이동하거나 수정하도록 조건을 명확히 제시했습니다.

③ 결과물에 대한 반복 검토와 피드백
AI가 생성한 결과물을 직접 확인하고, 요청한 수정 사항이 제대로 반영되지 않았을 때는 문제를 다시 설명하고 수정 범위를 구체화했습니다. 이를 통해 AI의 결과물을 무조건 수용하지 않고, 사람이 직접 검토하고 통제하는 과정을 유지했습니다.

④ 사람의 판단과 AI의 역량을 결합
AI는 시안 평가와 개선 방향 제안, 이미지 생성 및 수정 작업을 지원했습니다. 저는 행사 목적과 디자인 기준을 설정하고, AI의 제안을 선별하며 최종 결과물을 판단했습니다. 이처럼 역할을 구분함으로써 AI의 생성 능력을 활용하면서도 결과물에 대한 최종 책임과 판단은 사람이 담당하도록 했습니다.

이번 경험을 통해 얻은 핵심적인 개선 포인트는 좋은 결과물을 얻기 위해서는 AI에게 무엇을 요청하는지만큼, 결과물을 어떻게 평가하고 수정 방향을 구체적으로 전달하는지가 중요하다​는 것입니다. 앞으로도 복수의 AI를 교차 활용하고, 구체적인 피드백과 반복 검증을 결합하는 방식으로 다양한 실무에 적용하고자 합니다.

5. < 다른 사람도 따라 할 수 있나요? >
네. 별도의 디자인 전문 지식이나 고급 AI 기술 없이도 ChatGPT와 Gemini를 활용해 따라 할 수 있는 방법입니다.

① 목표와 조건 설정하기
먼저 포스터의 제작 목적, 대상, 핵심 메시지, 필수 정보와 디자인 조건을 정리합니다. 이를 바탕으로 AI에 포스터 시안 제작을 요청합니다.

② 여러 시안 비교하기
서로 다른 콘셉트의 시안을 제작한 뒤 ChatGPT와 Gemini에 제시하고, 메시지 전달력, 시선 집중도, 주제 적합성, 정보 가독성 등의 기준으로 비교 평가하도록 요청합니다.

③ 개선점 구체화하기
선정한 시안에 대해 막연하게 수정해 달라고 요청하기보다, 개선이 필요한 위치와 문제를 구체적으로 설명합니다. 예를 들어 "하단 정보 영역이 메인 이미지의 모서리를 가리고 있으니, 기존 디자인과 박스 형태는 유지하면서 정보 영역만 아래로 이동해 줘"와 같이 지시합니다.

④ 결과물 검토하고 반복 수정하기
수정 결과를 직접 확인하고, 요청한 사항이 반영되지 않았다면 문제와 수정 조건을 다시 명확하게 전달합니다. 필요하면 다른 AI의 의견도 참고해 개선 방향을 검토합니다.

⑤ 최종 결과물 검수하기
행사명, 날짜, 기관명, 홈페이지 주소 등 모든 정보를 원본 자료와 대조합니다. QR 코드의 실제 작동 여부와 인쇄 시 가독성도 확인한 후 최종 결과물을 확정합니다.

이 방법은 행사 포스터뿐 아니라 교육 자료, 발표 자료, 카드뉴스, 홍보 배너 등 다양한 콘텐츠 제작에도 적용할 수 있습니다. 핵심은 특정 AI 도구의 사용법을 익히는 것보다 목표를 명확히 설정하고, 결과물을 평가하며, 구체적인 피드백을 반복하는 작업 습관입니다.