AI 기반 3D 캐릭터 모델링 교육 GATe 프레임워크 모델 제안

Q: 이 논문에서 정의한 GATE 프레임워크란 무엇인가?

한국교육학술정보원이 제시한 생성형 AI 기반 교수·학습 설계 모델을 3D 캐릭터 모델링 교육 특성에 맞게 재구성한 것이다. 이는 도입, 탐색, 창작, 성찰의 네 단계 순환 구조를 통해 AI 활용과 인간 중심의 후처리를 결합하여 학습자가 기술을 비판적으로 수용하고 창작하도록 돕는 교육적 틀이다.

Q: 생성형 AI 시대의 3D 캐릭터 모델링 교육은 어떤 방향으로 전환되어야 하는가?

연구 결과, 단순한 도구 중심 실습에서 벗어나 전통적인 모델링 역량을 유지하면서 AI를 초기 설계 및 반복 작업 보조로 활용하는 구조로 전환되어야 한다. 특히 AI 생성물의 비판적 분석, 수작업 기반의 후처리 및 최적화, 그리고 윤리적 고려와 명확한 평가 기준이 통합된 체계적인 교수·학습 구조가 필요하다.

정지연; 김정기

doi:10.47294/KSBDA.27.1.40

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저자정보: 정지연 김정기 (순천향대학교)

저널정보: 한국기초조형학회 기초조형학연구 기초조형학연구 제27권 제1호

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생성형 AI 기술의 확산으로 3D 콘텐츠 제작 환경이 변화하는 상황에서, 국내 대학 3D 캐릭터 모델링 교육은 이러한 변화를 충분히 반영하지 못하고 있다는 문제의식에서 본 연구는 출발하였다. 현재 대학 교육은 여전히 전통적인 도구 중심 실습과 수작업 위주의 구조에 머물러 있으며, 생성형 AI 환경에서 요구되는 제작 워크플로, 학습 목표, 평가 기준을 충분히 체계화하지 못하고 있다. 그 결과, AI 활용이 제작 과정에 본격적으로 개입하는 상황에서 학습자 숙련도 격차, 평가 기준의 모호성, AI 활용의 비 체계성이 교육 현장에서 복합적으로 나타나고 있다. 그러나 국내에서는 생성형 AI를 3D 캐릭터 모델링 제작 과정 전반과 교육과정 구조, 평가 체계까지 통합적으로 다룬 실증 연구가 아직 제한적인 상황이다. 이러한 문제를 규명하기 위해 본 연구는 국내 4년제 대학의 3D 모델링 교육과정을 분석하고, 교수자와 신입 모델러를 대상으로 FGI를 실시하여 교육과 실무 간 요구 차이를 도출하였다. 또한 재학생을 대상으로 생성형 AI 기반 3D 캐릭터 모델링 실습과 설문조사를 수행하여 학습 경험, 난점, AI 활용 인식을 종합적으로 분석하였다. 이상의 분석을 바탕으로, 한국교육학술정보원(KERIS)이 제시한 Generative AI-based Teaching and Learning Framework(GATe)를 3D 캐릭터 모델링 교육에 적합하도록 재구성한 교육모델을 제안한다. 제안된 모델은 도입–탐색–창작–성찰의 단계적 구조를 통해 생성형 AI 활용과 인간 중심 후처리가 결합하는 학습 흐름을 제시한다. 이를 통해 본 연구는 생성형 AI 시대의 3D 캐릭터 모델링 교육이 도구 중심 실습을 넘어, AI 활용 과정과 인간 개입, 평가 및 윤리 요소를 통합한 교수•학습 구조로 전환 될 필요가 있음을 실증적으로 제시하며, 향후 교육 적용과 검증 연구를 위한 이론적•실천적 기반을 제공한다.

This study examines limitations in university-level 3D character modeling education in Korea amid changes in digital content production driven by generative AI. Although generative AI increasingly intervenes in and accelerates modeling workflows, current educational practices remain centered on traditional tool-based exercises and manual production, failing to systematize production workflows, learning objectives, and assessment criteria required in AI-driven environments. As a result, educational settings exhibit learner proficiency gaps, ambiguous evaluation standards, and unsystematic use of AI tools, while empirical studies that integrate generative AI across the full modeling process, curriculum structure, and assessment design remain limited domestically. To address this gap, the study analyzes 3D modeling curricula at four-year universities and conducts focus group interviews with instructors and entry-level 3D modelers to identify differences between educational practice and industry demands. In addition, a generative AI–based 3D character modeling exercise and survey were conducted with undergraduate students to examine learning experiences, difficulties, and perceptions of AI use. Based on these findings, the study proposes an instructional model that adapts the Generative AI–based Teaching and Learning Framework (GATe) developed by KERIS to 3D character modeling education. The proposed model restructures instruction into four stages—introduction, exploration, creation, and reflection—integrating AI usage with human-led refinement, process-oriented assessment, and ethical considerations. The study provides empirical evidence that 3D character modeling education in the generative AI era should move beyond tool-centered practice toward a structured instructional framework that clarifies AI usage stages, systematizes human intervention, and embeds evaluation and ethical principles.

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