Study on Shape and Structural Performance Analysis of AI-based Arm-Chair Design - Focusing on the Results Generated Under the Load Conditions of Generative Design -

의자 디자인은 다양한 하중 시나리오에서 심미성과 구조적 안정성을 동시에 요구하기 때문에 개발 과정에서 반복적인 설계 및 테스트가 필수적이다. 이에 따라, 효율적인 설계 및 구조적 최적화를 위해 제너레이티브 디자인의 활용이 증가하고 있다. 본 연구에서는 AI 기반 제너레이티브 디자인을 적용하여 다양한 하중 조건이 암체어의 형상 및 구조적 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 과정에서는 수직, 수평, 비대칭 하중을 포함한 여러 조건을 좌판, 등받이, 팔걸이 등 암체어의 주요 부위에 적용하고, 생성된 디자인을 형상, 안전계수, 변위 값을 기준으로 평가하였다. 분석 결과, 하중 조건이 복잡해질수록 알고리즘（Algorithm）은 보다 유기적이고 안정적인 구조를 형성했으며, 특히 비대칭 하중에서는 복잡한 구조적 연결을 통해 힘의 분산을 최적화하는 경향을 보였다. 생성된 디자인은 높은 안전계수를 확보했지만, 일부 볼륨이 과도하게 형성되어 이를 조정하는 후속 설계 과정을 거쳤다. 수정된 디자인을 구조 해석한 결과, 변위 값은 다소 증가했으나 최소 안전계수 15를 유지하며 KS 안정성 검사 기준과 추가된 하중 조건을 모두 충족하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 실사용 환경을 반영한 안정성 평가를 통해 AI 기반 제너레이티브 디자인이 암체어의 형상과 구조 최적화에 효과적인 도구임을 검증하였다. 이러한 연구 결과는 가구 디자인뿐만 아니라 다양한 제품 디자인 분야에서 실무적 활용 가능성을 확장하는 데 기여할 것으로 기대되며, 제너레이티브 디자인이 단순한 형태 생성 도구를 넘어 실제 사용성과 조형적 가치를 극대화하는 설계 방법론으로 자리 잡을 것으로 기대한다.