A Comparative Study on the Shape and Design Characteristics of AI-Based Experiential Display Content -focused on the TeamLab Permanent Gallery and the ARTEM USEUM Network-

본 연구는 AI 기반 체험형 전시 콘텐츠의 조형•설계 특성을 비교 분석하여 성공 요인과 한계를 규명한다. 연구 대상은 teamLab 5개 상설관(도쿄 Borderless, 도쿄 Planets, 오사카 Botanical Garden, 마카오 SuperNature, 제다 Borderless)과 ARTE MUSEUM 5개 네트워크(제주, 여수, 두바이, 라스베이거스, 청두)이다.연구 방법은 사례 분석과 AI 시뮬레이션 평가를 병행하는 혼합 설계이다. 몰입 이론, AI 생성 이론, 다감각 경험 이론을 바탕으로 ISI(상호작용성), GCI(생성지능/실시간성), MSI(다감각통합) 3가지 평가 지표를 개발하였다. 자료 수집은 공식 자료, 학술 논문, 언론 리뷰, 온라인 후기(100건+)를 포함하며, GPT 5.1, Gemini 3 Pro, Grok 4.1 등 6개 AI 도구를 활용하여 전문가와 일반 관람객 페르소나에 대해 평가를 실시했다. 연구 결과는 팀랩이 실시간 인터랙티브 콘텐츠와 자유로운 동선 설계를 통해 ISI, GCI 최고 수준을 달성해 시청자를 공동 창작자로 만들 수 있도록 했다는 것이다. 그러나 MSI는 강한 시각적 자극과 높은 혼잡도로 인해 상대적으로 낮습니다. 반면 아템USEUM은 서사 감정 콘텐츠와 감각적 리듬, 휴식 공간 디자인을 통해 MSI의 완벽한 수준을 달성해 관객의 감정 공감과 힐링 경험을 극대화했다. 다만 유도 동선과 고정 내용으로 인해 ISI와 GCI가 상대적으로 낮다. AI 평가점수와 온라인 리뷰 키워드 빈도는 상관계수 r>0.6의 높은 일치도를 보여 ISI, GCI, MSI 지표의 타당성을 입증했다. 이는 평가 결과가 관객의 실제 반응과 의미 있는 수준에서 일치한다는 것을 의미한다. 결론적으로 실시간 상호작용 구조와 감각 리듬•휴식 공간 디자인의 균형은 AI 시대 체험형 전시의 핵심 성공 전략이다. 본 연구는 학술적으로 내용과 디자인을 결합한 새로운 분석 틀을 제시하고 실제 전시 기획자에게 디자인 체크리스트와 다양한 산업을 위한 디자인 원칙을 제공한다. 방법론에 AI 시뮬레이션 평가와 텍스트 마이닝 검증을 결합한 신뢰도 높은 글로벌 분산사례 연구 방법론을 개발했다.