# 디자인 허브 (Design Hub) 전체 내용

> 출처: https://designrefs.com/ · 사이트 397개, 스타일 34가지, 트렌드 20가지, 용어 155개

## UI/UX 레퍼런스

앱·웹 화면, 유저 플로우, 랜딩페이지 인스피레이션.

### 앱 화면 · 플로우

- [유아이볼 (UIBowl)](https://uibowl.io): 국내 앱·웹 화면을 로그인·결제·마이페이지 같은 UI 패턴과 업종별로 모은 레퍼런스. MAU 필터와 피그마 내보내기를 지원합니다.
- [What Was IT](https://wwit.design): 국내 모바일 앱의 화면을 업종별·화면 패턴별·컴포넌트별로 모은 한국어 UI/UX 레퍼런스. 온보딩, 로그인, 결제 같은 화면을 앱마다 볼 수 있습니다.
- [Mobbin](https://mobbin.com): 실제 서비스 앱·웹 화면과 플로우를 통째로 모아둔 UI 아카이브. 화면 단위 검색이 강력합니다.
- [Refero](https://refero.design): 실제 프로덕트의 UI 패턴을 컴포넌트·페이지 유형별로 검색할 수 있는 레퍼런스 툴.
- [Page Flows](https://pageflows.com): 온보딩, 결제 등 유저 플로우를 영상으로 기록해 둔 사이트.
- [UX Archive](https://uxarchive.com): 모바일 앱 유저 플로우를 단계별 스크린샷으로 정리.
- [Pttrns](https://www.pttrns.com): 모바일 앱 UI 패턴 레퍼런스의 고전.
- [ScreensDesign](https://screensdesign.com): 앱스토어 스크린샷과 실제 앱 UI 플로우를 모아둔 사이트.
- [Nicelydone](https://nicelydone.club): SaaS 프로덕트의 UI 패턴·플로우를 모아둔 레퍼런스.
- [Really Good UX](https://goodux.appcues.com): 온보딩·엠프티 스테이트 등 잘 만든 UX 사례 모음.
- [Collect UI](https://collectui.com): Dribbble 샷을 UI 요소(로그인, 404, 대시보드 등)별로 분류한 갤러리.

### 웹 · 랜딩

- [Nook](https://nook.ai.kr): 국내·해외 웹사이트를 화장품·패션·IT 같은 업종과 쇼핑몰·랜딩 같은 목적별로 모은 레퍼런스. 색상·국가 필터와 북마크·팀 폴더가 있습니다.
- [Land-book](https://land-book.com): 랜딩페이지 갤러리. 산업·스타일·컬러별 필터가 잘 되어 있습니다.
- [Lapa Ninja](https://www.lapa.ninja): 랜딩페이지 인스피레이션 모음. 무료 UI 킷·북도 함께 제공합니다.
- [SaaS Landing Page](https://saaslandingpage.com): SaaS 랜딩페이지 예시를 섹션·유형별로 정리한 사이트.
- [Supahero](https://supahero.io): 웹사이트 첫 화면(히어로 섹션)만 골라 모은 갤러리. 랜딩페이지의 첫인상을 잡을 때 좋습니다.
- [One Page Love](https://onepagelove.com): 원페이지 웹사이트 갤러리와 템플릿.
- [Landingfolio](https://www.landingfolio.com): 랜딩페이지·컴포넌트 인스피레이션. 섹션별 검색.
- [Minimal Gallery](https://minimal.gallery): 미니멀한 웹사이트만 모아둔 갤러리.
- [Dark Mode Design](https://www.darkmodedesign.com): 다크 모드 웹사이트 레퍼런스만 모아둔 사이트.
- [Httpster](https://httpster.net): 트렌디하고 실험적인 웹사이트를 모아둔 갤러리.
- [Curated Design](https://www.curated.design): 트렌디한 웹 디자인 큐레이션. 타입·스타일별 필터 제공.
- [Muzli](https://muz.li): 디자인 인스피레이션 피드. 크롬 확장 프로그램으로 새 탭에서 바로 볼 수 있습니다.

### 어워드 · 큐레이션

- [지디웹 (GDWEB)](https://www.gdweb.co.kr): 국내 웹·앱 디자인 어워드. 한국 기업 사이트 레퍼런스를 찾을 때 유용합니다.
- [디비컷 (DBCUT)](https://www.dbcut.com): 국내 웹디자인 레퍼런스 모음. 업종별·스타일별로 한국 사이트를 살펴볼 수 있습니다.
- [Awwwards](https://www.awwwards.com): 세계적인 웹 디자인 어워드. 인터랙션이 뛰어난 사이트를 매일 선정합니다.
- [CSS Design Awards](https://www.cssdesignawards.com): Awwwards와 함께 대표적인 웹 디자인 어워드.
- [FWA](https://thefwa.com): 2000년부터 이어진 인터랙티브 웹 어워드.
- [Recent (구 Godly)](https://recent.design): 감각적인 웹사이트만 엄선한 큐레이션. Godly에서 이름을 바꿨습니다.
- [Siteinspire](https://www.siteinspire.com): 깔끔하고 세련된 웹사이트 쇼케이스. 스타일·타입·주제별 필터 제공.

### 디테일 · 인터랙션

- [Footer.design](https://www.footer.design): 웹사이트 푸터 디자인만 모아둔 레퍼런스.
- [Navbar Gallery](https://www.navbar.gallery): 내비게이션 바 디자인 레퍼런스 모음.
- [Design Spells](https://www.designspells.com): 사용자를 미소 짓게 하는 UI 디테일·인터랙션 모음.
- [Ripplix](https://www.ripplix.com): 실제 앱·웹에서 모은 UI 애니메이션과 마이크로 인터랙션 7,000여 개. 요소·업종·서비스별로 찾아볼 수 있습니다.
- [Bento Grids](https://bentogrids.com): 벤토 그리드 레이아웃 레퍼런스 모음.

### UX 이론

- [Laws of UX](https://lawsofux.com): 힉의 법칙, 피츠의 법칙 등 UX 심리학 법칙을 카드로 정리.
- [Nielsen Norman Group](https://www.nngroup.com): UX 리서치의 권위 있는 기관. 휴리스틱, 리서치 아티클이 풍부합니다.
- [Growth.design](https://growth.design): 유명 서비스의 UX를 만화 형식으로 분석한 케이스 스터디.
- [UI Patterns](https://ui-patterns.com): UI 패턴을 문제·해결 관점에서 정리한 패턴 라이브러리.
- [Checklist Design](https://www.checklist.design): 페이지·컴포넌트별 디자인 체크리스트.

## 그래픽 / 브랜딩

포스터, 로고, 패키지, 브랜딩, 편집 디자인 레퍼런스.

- [Pinterest](https://kr.pinterest.com): 이미지 기반 인스피레이션 보드. 무드보드 만들 때 필수.
- [노트폴리오](https://notefolio.net): 국내 최대 디자이너 포트폴리오 플랫폼. 그래픽·브랜딩·일러스트 레퍼런스.
- [Dribbble](https://dribbble.com): 전 세계 디자이너들의 샷(Shot) 쇼케이스. 비주얼 트렌드 파악에 좋습니다.
- [Behance](https://www.behance.net): 어도비의 포트폴리오 플랫폼. 프로젝트 단위의 긴 호흡 작업물을 볼 수 있습니다.
- [Are.na](https://www.are.na): 광고 없는 리서치·큐레이션 도구. 디자이너들의 채널을 탐색할 수 있습니다.
- [Savee](https://savee.com): 비주얼 인스피레이션 수집 툴. 감각적인 이미지 피드.
- [Cosmos](https://www.cosmos.so): 알고리즘 없는 큐레이션 기반 디자인 무드보드 플랫폼.
- [Designspiration](https://www.designspiration.com): 그래픽 디자인 인스피레이션 검색. 컬러로 검색 가능.
- [It's Nice That](https://www.itsnicethat.com): 크리에이티브 산업 전반의 작업물을 소개하는 영국 매거진.
- [Brand New](https://www.underconsideration.com/brandnew/): 기업 로고·아이덴티티 리뉴얼을 리뷰하는 브랜딩 전문 블로그.
- [BP&O](https://bpando.org): 브랜딩·패키징 프로젝트를 깊이 있게 소개하는 아카이브.
- [The Dieline](https://thedieline.com): 패키지 디자인 전문 매거진.
- [Packaging of the World](https://packagingoftheworld.com): 전 세계 패키지 디자인 갤러리.
- [Logobook](https://www.logobook.com): 클래식 로고 아카이브. 형태·업종별 분류.
- [LogoLounge](https://www.logolounge.com): 로고 디자인 트렌드 리포트와 방대한 로고 데이터베이스.
- [Branding Style Guides](https://brandingstyleguides.com): 기업 브랜드 가이드라인 문서를 모아둔 사이트.
- [Typographic Posters](https://www.typographicposters.com): 타이포그래피 중심 포스터 아카이브.
- [Ads of the World](https://www.adsoftheworld.com): 전 세계 광고 캠페인 아카이브.
- [Abduzeedo](https://abduzeedo.com): 그래픽·브랜딩·일러스트 인스피레이션 블로그.
- [Visuelle](https://visuelle.co.uk): 편집·브랜딩 디자인 위주의 큐레이션 블로그.
- [Book Cover Archive](https://bookcoverarchive.com): 북 커버 디자인 아카이브.
- [Motionographer](https://motionographer.com): 모션 그래픽·애니메이션 작업과 스튜디오를 소개하는 매거진.
- [Mindsparkle Mag](https://mindsparklemag.com): 브랜딩·웹 디자인 큐레이션 매거진.
- [Gurafiku](https://gurafiku.tumblr.com): 일본 그래픽 디자인 아카이브.

## 컬러 가이드

팔레트 생성, 그라디언트, 명도 대비 검사.

- [Coolors](https://coolors.co): 스페이스바로 팔레트를 빠르게 생성. 이미지에서 컬러 추출, 대비 검사까지.
- [Adobe Color](https://color.adobe.com): 색상환 기반 조화 팔레트 생성. 트렌드·탐색 탭도 유용합니다.
- [Color Hunt](https://colorhunt.co): 큐레이션된 4색 팔레트 모음. 인기순·트렌드순 정렬.
- [Realtime Colors](https://www.realtimecolors.com): 팔레트를 실제 웹 UI에 바로 적용해 보며 확인.
- [Happy Hues](https://www.happyhues.co): 팔레트를 페이지 전체에 적용한 모습을 보며 고를 수 있는 사이트.
- [Khroma](https://www.khroma.co): 취향을 학습해 팔레트를 추천하는 AI 컬러 툴.
- [Huemint](https://huemint.com): 브랜드·웹·그라디언트용 팔레트를 AI로 생성.
- [Colormind](http://colormind.io): 딥러닝 기반 팔레트 생성기. 일부 색을 고정하고 나머지 추천.
- [Paletton](https://paletton.com): 색상 이론 기반 조합 생성기의 고전.
- [UI Colors](https://uicolors.app): 한 가지 색으로 Tailwind 스타일 50~950 단계 팔레트 자동 생성.
- [Radix Colors](https://www.radix-ui.com/colors): 접근성을 고려해 설계된 12단계 컬러 스케일 시스템.
- [Material Theme Builder](https://material-foundation.github.io/material-theme-builder/): 구글 머티리얼 3 기반 다이내믹 컬러 테마 생성.
- [WebAIM Contrast Checker](https://webaim.org/resources/contrastchecker/): WCAG 명도 대비 기준 통과 여부 검사.
- [OKLCH Color Picker](https://oklch.com): 지각적으로 균일한 OKLCH 색공간 피커. 최신 CSS 컬러 작업에 유용.
- [Color Leap](https://colorleap.app): 시대별(고대~현대) 역사적 컬러 팔레트 모음.
- [Picular](https://picular.co): 검색어를 입력하면 연관 이미지에서 색을 뽑아주는 컬러 검색.
- [Color Space](https://mycolor.space): 한 색을 넣으면 여러 조합과 그라디언트를 한 번에 생성.
- [Grabient](https://www.grabient.com): CSS 그라디언트를 만들고 코드로 바로 복사.
- [Grainient](https://grainient.supply): 그레인·부드러운 그라디언트, 움직이는 그라디언트, AI 배경을 모은 곳. 셰이더로 직접 만들 수도 있고 무료 모음도 있습니다.
- [Colors & Fonts](https://www.colorsandfonts.com): 컬러 팔레트·그라디언트·폰트 조합을 함께 제공.
- [Encycolorpedia](https://encycolorpedia.kr): 색상 코드 백과사전. HEX·RGB·CMYK·페인트 매칭 정보.
- [Pantone](https://www.pantone.com): 팬톤 컬러 시스템과 올해의 컬러.
- [Muzli Colors](https://colors.muz.li): 팔레트 생성과 실제 UI·일러스트 적용 미리보기.
- [ColorKit](https://colorkit.co): 팔레트 생성기와 인기 팔레트, 컬러 도구 모음.

## 타이포 / 폰트

무료 폰트, 폰트 조합, 타이포그래피 레퍼런스.

- [눈누](https://noonnu.cc): 상업용 무료 한글 폰트 모음. 라이선스 범위를 한눈에 확인.
- [Google Fonts](https://fonts.google.com): 오픈소스 웹폰트의 표준. 한글 폰트도 다수 포함.
- [Pretendard](https://github.com/orioncactus/pretendard): 국내 UI 디자인에서 가장 널리 쓰이는 무료 한글 폰트.
- [산돌구름](https://www.sandollcloud.com): 산돌의 폰트 구독 서비스. 국내 상업용 폰트가 가장 많습니다.
- [네이버 한글한글 아름답게](https://hangeul.naver.com): 나눔글꼴, 마루 부리 등 네이버 무료 한글 폰트 배포처.
- [Adobe Fonts](https://fonts.adobe.com): Creative Cloud 구독자를 위한 폰트 라이브러리.
- [Fontshare](https://www.fontshare.com): Indian Type Foundry의 고품질 무료 폰트.
- [Uncut](https://uncut.wtf): 현대적인 무료 폰트만 엄선한 카탈로그.
- [Velvetyne](https://velvetyne.fr): 실험적인 오픈소스 폰트 파운드리.
- [Free Faces](https://www.freefaces.gallery): 무료 폰트를 스타일별로 탐색할 수 있는 갤러리.
- [Fontesk](https://fontesk.com): 무료·유료 폰트를 폭넓게 모아둔 사이트.
- [Fonts In Use](https://fontsinuse.com): 실제 작업물에서 폰트가 어떻게 쓰였는지 보여주는 아카이브.
- [Typewolf](https://www.typewolf.com): 폰트 추천, 조합, 대체 폰트 정보가 잘 정리된 사이트.
- [Font Pair](https://www.fontpair.co): Google Fonts 조합 추천.
- [Typ.io](https://typ.io): 실제 웹사이트에서 사용된 폰트 조합 모음.
- [Fontjoy](https://fontjoy.com): 딥러닝으로 폰트 조합을 생성.
- [Type Scale](https://typescale.com): 타이포그래피 스케일(크기 체계) 계산기.
- [Wordmark](https://wordmark.it): 내 컴퓨터에 설치된 폰트로 문구를 한 번에 미리보기.
- [WhatTheFont](https://www.myfonts.com/pages/whatthefont): 이미지 속 폰트가 무엇인지 찾아주는 서비스.
- [DaFont](https://www.dafont.com): 개인용 무료 폰트가 가장 많은 사이트. 라이선스 확인 필수.
- [Font Squirrel](https://www.fontsquirrel.com): 상업용 무료 폰트만 골라 모은 사이트. 웹폰트 변환기 제공.
- [Pangram Pangram](https://pangrampangram.com): 트렌디한 서체를 개인용 무료로 배포하는 파운드리.
- [Klim Type Foundry](https://klim.co.nz): 뉴질랜드의 서체 파운드리. 브랜딩에 자주 쓰이는 고급 서체.

## 아이콘 / 에셋

아이콘, 일러스트, 사진, 영상 소스.

- [Lucide](https://lucide.dev): 깔끔하고 일관된 오픈소스 아이콘 세트. React 등 패키지 제공.
- [Heroicons](https://heroicons.com): Tailwind 팀이 만든 SVG 아이콘.
- [Phosphor Icons](https://phosphoricons.com): 6가지 굵기를 지원하는 유연한 아이콘 패밀리.
- [Tabler Icons](https://tabler.io/icons): 5,000개 이상의 무료 SVG 아이콘.
- [Iconify](https://icon-sets.iconify.design): 200,000개 이상의 아이콘을 한곳에서 검색.
- [Feather](https://feathericons.com): 심플한 선 아이콘의 고전.
- [The Noun Project](https://thenounproject.com): 방대한 픽토그램·아이콘 라이브러리.
- [Flaticon](https://www.flaticon.com): 스타일별 아이콘 팩이 풍부한 대형 아이콘 사이트.
- [SVG Repo](https://www.svgrepo.com): 무료 SVG 아이콘·벡터 모음.
- [3dicons](https://3dicons.co): 오픈소스 3D 아이콘. Figma·Blender 파일 제공.
- [Lordicon](https://lordicon.com): 애니메이션 아이콘 라이브러리.
- [LottieFiles](https://lottiefiles.com): 벡터 애니메이션(Lottie) 마켓과 에디터.
- [unDraw](https://undraw.co): 컬러를 바꿔 쓸 수 있는 오픈소스 일러스트.
- [Storyset](https://storyset.com): 커스터마이징 가능한 일러스트. Freepik 제공.
- [Humaaans](https://www.humaaans.com): 조합해서 쓰는 사람 일러스트 라이브러리.
- [Open Doodles](https://www.opendoodles.com): 손그림 느낌의 무료 일러스트.
- [Blush](https://blush.design): 아티스트별 일러스트를 조합해 만드는 툴.
- [Unsplash](https://unsplash.com): 고품질 무료 사진의 대명사.
- [Pexels](https://www.pexels.com): 무료 사진·영상 소스.
- [Freepik](https://www.freepik.com): 벡터·사진·PSD·목업 종합 소스 사이트.
- [Mixkit](https://mixkit.co): 무료 영상 클립·음악·효과음.
- [Coverr](https://coverr.co): 웹 배경용 무료 영상 소스.
- [Haikei](https://haikei.app): 웨이브, 블롭 등 SVG 배경 생성기.
- [Book of Shapes](https://bookofshapes.com): 격자·노이즈·아이소메트릭 등 값을 조절해 쓰는 제너레이티브 SVG 패턴 모음. 상업적 사용 가능, 출처 표기 불필요.
- [Figma Community](https://www.figma.com/community): UI 킷, 아이콘, 템플릿, 플러그인을 무료로 복제해 사용.
- [Untitled UI](https://www.untitledui.com): 가장 널리 쓰이는 Figma UI 킷. 무료 버전도 제공.
- [Icons8](https://icons8.com): 아이콘·일러스트·사진·3D를 스타일별로 제공하는 대형 사이트.
- [Iconoir](https://iconoir.com): 1,600개 이상의 오픈소스 선 아이콘.
- [Pixabay](https://pixabay.com): 무료 사진·일러스트·벡터·영상·음악.
- [Creative Market](https://creativemarket.com): 폰트·그래픽·템플릿·목업을 개별 구매하는 마켓.
- [UI8](https://ui8.net): 프리미엄 UI 킷·아이콘·3D 에셋 마켓.
- [Envato Elements](https://elements.envato.com): 구독 하나로 템플릿·폰트·영상·음악을 무제한 사용.
- [Craftwork](https://craftwork.design): 일러스트·UI 킷·3D 에셋 번들.

## 목업

기기·인쇄물·패키지·의류 목업, 목업 생성기.

- [Mockup World](https://www.mockupworld.co): 무료 PSD 목업 모음.
- [LS Graphics](https://www.ls.graphics): 고품질 목업·3D 일러스트·UI 킷.
- [Shots](https://shots.so): 스크린샷을 예쁜 목업으로 바로 만들어 주는 툴.
- [ContentCore](https://contentcore.xyz): 3D 기기 목업과 모션 템플릿을 브라우저에서 만들어 이미지·영상(MP4)으로 뽑는 툴.
- [Placeit](https://placeit.net): 기기·의류·인쇄물 목업을 브라우저에서 바로 합성하는 엔바토의 목업 생성기. 로고·영상 템플릿도 있습니다.
- [Mockuuups Studio](https://mockuuups.studio): 스크린샷을 끌어 놓으면 5,200여 개 장면 목업에 바로 입혀 주는 생성기.
- [Artboard Studio](https://artboard.studio): 브라우저에서 목업을 편집하고 움직이는 장면까지 만드는 온라인 목업 에디터.
- [Rotato](https://rotato.app): 3D 기기 목업을 돌리고 움직여 영상으로 뽑는 맥 앱.
- [Previewed](https://previewed.app): 앱 스크린샷으로 3D 목업과 앱스토어용 이미지를 만드는 생성기.
- [Device Frames](https://deviceframes.com): 기기 프레임을 3D로 돌려 목업 이미지를 만드는 생성기.
- [Angle](https://angle.sh): 피그마·스케치·XD에서 쓰는 기기 목업 7,600여 개 모음.
- [Mockey](https://mockey.ai): 템플릿 3만여 개로 목업을 만드는 AI 목업 생성기.
- [Yellow Images](https://yellowimages.com): 패키지·제품 오브젝트 목업이 특히 많은 목업 마켓.
- [Mockup Mark](https://mockupmark.com): 티셔츠·후드 같은 의류 목업을 사진 합성으로 만드는 생성기.
- [Mockups-Design](https://mockups-design.com): 고품질 PSD 목업을 무료로 바로 내려받는 곳.
- [Mockupden](https://mockupden.com): 웹 곳곳의 무료·유료 목업을 찾아 모아 둔 목업 검색 사이트.
- [Unblast](https://unblast.com): 무료 목업·폰트·아이콘을 모아 둔 리소스 사이트.
- [Pixelbuddha](https://pixelbuddha.net): 목업·폰트·그래픽 리소스를 무료와 멤버십으로 제공.
- [Pixeden](https://www.pixeden.com): 목업·템플릿·아이콘 리소스. 무료 자료와 멤버십(Pixeden Club).

## 디자인 툴

제작·협업·프로토타이핑·유틸리티 도구.

- [Figma](https://www.figma.com): UI 디자인·프로토타이핑·협업의 표준 툴.
- [Framer](https://www.framer.com): 디자인하듯 웹사이트를 만들어 바로 배포하는 노코드 빌더.
- [Webflow](https://webflow.com): CMS까지 갖춘 비주얼 웹 빌더.
- [ProtoPie](https://www.protopie.io): 코드 없이 고급 인터랙션을 만드는 국산 프로토타이핑 툴.
- [Rive](https://rive.app): 인터랙티브 벡터 애니메이션 제작 툴.
- [Spline](https://spline.design): 웹용 3D 디자인 툴. 인터랙티브 3D를 쉽게 제작.
- [Adobe Creative Cloud](https://www.adobe.com/kr/): 포토샵, 일러스트레이터, 인디자인 등.
- [Affinity](https://www.affinity.studio): 어도비 대안 그래픽 툴. 2025년 캔바 인수 후 무료로 전환.
- [Canva](https://www.canva.com): 템플릿 기반 간편 디자인 툴.
- [Photopea](https://www.photopea.com): 브라우저에서 돌아가는 무료 포토샵 대체 툴.
- [Procreate](https://procreate.com): iPad 드로잉·페인팅 앱.
- [Blender](https://www.blender.org): 무료 오픈소스 3D 제작 툴.
- [Glyphs](https://glyphsapp.com): 맥용 폰트 제작 툴. 한글 폰트 제작에도 널리 사용.
- [FontForge](https://fontforge.org): 무료 오픈소스 폰트 에디터.
- [Miro](https://miro.com): 온라인 화이트보드. 워크숍·리서치 정리.
- [Whimsical](https://whimsical.com): 와이어프레임·플로우차트·마인드맵을 빠르게 그리는 툴.
- [Excalidraw](https://excalidraw.com): 손그림 느낌의 무료 다이어그램 툴.
- [Notion](https://www.notion.com): 문서·프로젝트 관리. 포트폴리오 페이지로도 활용.
- [Maze](https://maze.co): 프로토타입 사용성 테스트·설문 플랫폼.
- [Hotjar](https://contentsquare.com/hotjar/): 히트맵·세션 녹화로 실제 사용자 행동 분석. 현재 Contentsquare에 합류.
- [TinyPNG](https://tinypng.com): PNG·JPG·WebP 이미지 압축.
- [Squoosh](https://squoosh.app): 구글의 브라우저 이미지 압축·변환 툴.
- [remove.bg](https://www.remove.bg): 이미지 배경을 자동으로 제거.
- [Screen Studio](https://screen.studio): 자동 줌·모션이 들어간 세련된 화면 녹화(맥).
- [CleanShot X](https://cleanshot.com): 맥용 스크린샷·녹화 툴.
- [Toools.design](https://www.toools.design): 디자인 리소스·툴 1,500개 이상을 모아둔 디렉터리.
- [Sketch](https://www.sketch.com): 맥 전용 UI 디자인 툴. Figma 이전의 표준.
- [Penpot](https://penpot.app): 오픈소스 디자인·프로토타이핑 툴. Figma의 무료 대안.
- [Jitter](https://jitter.video): 브라우저에서 쓰는 간편한 모션·애니메이션 디자인 툴. Figma 연동.
- [Loom](https://www.loom.com): 화면 녹화로 디자인 설명 영상을 빠르게 공유.

## AI

이미지·영상·UI 생성, AI 코딩 도구.

### LLM · 대화형

- [ChatGPT](https://chatgpt.com): OpenAI의 대화형 AI. 이미지 생성·기획·카피 작성.
- [Claude](https://claude.ai): Anthropic의 대화형 AI. 긴 문서 작업·코드 작성에 강점.
- [뤼튼](https://wrtn.ai): 국산 AI 포털. 여러 모델을 한곳에서 무료로 사용.
- [Grok (xAI)](https://grok.com): xAI의 대화형 AI. 실시간 X(트위터) 정보와 이미지 생성 기능.
- [Gemini](https://gemini.google.com): 구글의 대화형 AI. 이미지 생성·편집(나노 바나나)과 딥 리서치가 강점.
- [Microsoft Copilot](https://copilot.com): 마이크로소프트의 AI 비서. 오피스·윈도우와 통합.
- [DeepSeek](https://chat.deepseek.com): 오픈 웨이트 모델로 주목받은 중국의 대화형 AI.
- [Mistral Le Chat](https://chat.mistral.ai): 유럽 미스트랄의 대화형 AI. 빠른 응답과 문서 처리.
- [Qwen](https://chat.qwen.ai): 알리바바의 대화형 AI. 이미지·영상 생성까지 한곳에서.
- [Meta AI](https://www.meta.ai): 메타의 대화형 AI. 이미지 생성과 인스타그램·왓츠앱 연동.
- [Manus](https://manus.im): 작업을 끝까지 대신 수행하는 자율 에이전트. 리서치·슬라이드·웹 제작.

### 이미지 생성

- [Midjourney](https://www.midjourney.com): 가장 널리 쓰이는 이미지 생성 AI. 스타일 레퍼런스 기능이 강력.
- [Adobe Firefly](https://firefly.adobe.com): 상업적 사용이 안전한 어도비 생성형 AI.
- [Ideogram](https://ideogram.ai): 텍스트 렌더링에 강한 이미지 생성 AI. 포스터·로고 시안.
- [Recraft](https://www.recraft.ai): 벡터·브랜드 스타일 일관성에 특화된 이미지 생성 AI.
- [Leonardo.Ai](https://leonardo.ai): 게임·컨셉 아트에 강한 이미지 생성 플랫폼.
- [Krea](https://www.krea.ai): 실시간 생성·업스케일·영상까지 지원하는 크리에이티브 AI.
- [Civitai](https://civitai.com): Stable Diffusion 모델·LoRA 공유 커뮤니티.
- [Vizcom](https://vizcom.com): 스케치를 렌더링 이미지로 바꿔주는 산업 디자인용 AI.
- [Looka](https://looka.com): AI 로고·브랜드 킷 생성.
- [Stability AI](https://stability.ai): Stable Diffusion 개발사. 오픈 이미지·영상·오디오 모델.
- [FLUX (Black Forest Labs)](https://bfl.ai): 오픈 이미지 생성 모델 FLUX. 사실적인 이미지와 정확한 텍스트 렌더링.
- [Playground](https://playgroundai.com): 로고·포스터·SNS 그래픽을 템플릿 기반으로 생성하는 AI 디자인 툴.
- [ComfyUI](https://www.comfy.org): 노드 기반 오픈소스 이미지·영상 생성 워크플로 툴. 로컬에서 실행.
- [Kittl](https://www.kittl.com): AI 기능이 통합된 브라우저 그래픽 디자인 툴. 로고·티셔츠·포스터.
- [Freepik AI Suite](https://www.freepik.com/ai): 프리픽의 AI 이미지·영상 생성 모음. 여러 모델을 한곳에서.

### 이미지 편집 · 업스케일

- [Magnific](https://www.magnific.com): 디테일을 살려주는 AI 업스케일러.
- [Upscayl](https://upscayl.org): 무료 오픈소스 AI 이미지 업스케일러.
- [Clipdrop](https://clipdrop.co): 배경 제거, 조명 변경, 확장 등 AI 이미지 편집 툴 모음.
- [Topaz Labs](https://www.topazlabs.com): 사진·영상 업스케일과 노이즈 제거의 표준 툴.

### 영상 생성 · 편집

- [Runway](https://runway.com): 영상 생성·편집 AI의 선두주자.
- [Luma Dream Machine](https://lumalabs.ai): 이미지·영상 생성 AI.
- [Kling](https://kling.ai): 고품질 영상 생성 AI.
- [Google Flow (Veo)](https://labs.google/fx/tools/flow): 구글 Veo 모델로 영상을 만드는 AI 영화 제작 툴.
- [Pika](https://pika.art): 짧은 영상 생성·편집 AI. 효과와 립싱크 기능.
- [Hailuo](https://hailuoai.video): MiniMax의 영상 생성 AI. 자연스러운 인물 동작.
- [Higgsfield](https://higgsfield.ai): 카메라 무빙 프리셋으로 시네마틱 영상을 만드는 AI.
- [HeyGen](https://www.heygen.com): AI 아바타·더빙 영상 생성. 다국어 립싱크.
- [Synthesia](https://www.synthesia.io): 기업용 AI 아바타 영상 제작 플랫폼.
- [CapCut](https://www.capcut.com): AI 자막·배경 제거·템플릿이 강한 영상 편집기. 모바일·데스크톱.
- [Descript](https://www.descript.com): 텍스트를 고치듯 영상·팟캐스트를 편집하는 AI 편집기.
- [Swishy](https://www.swishy.ai): 말로 설명하면 텍스트·로고·UI 애니메이션을 만들어 주는 AI 모션 디자이너.

### 오디오 · 음성

- [ElevenLabs](https://elevenlabs.io): AI 음성 합성. 영상·프로토타입 내레이션.
- [Suno](https://suno.com): AI 음악 생성.
- [Udio](https://www.udio.com): AI 음악 생성. Suno와 양대 산맥.

### UI · 코드 생성

- [Google Stitch](https://stitch.withgoogle.com): 프롬프트로 UI 화면을 생성하고 Figma로 내보내는 구글 툴.
- [Uizard](https://uizard.io): 텍스트·스케치로 UI 프로토타입 생성.
- [Relume](https://www.relume.ai): AI로 사이트맵·와이어프레임을 만들고 Figma·Webflow로 내보내기.
- [Figma Make](https://www.figma.com/make/): 프롬프트로 동작하는 프로토타입을 만드는 Figma의 AI 기능.
- [v0](https://v0.app): Vercel의 UI 코드 생성 AI. React·Tailwind 컴포넌트 생성.
- [Lovable](https://lovable.dev): 대화로 풀스택 웹 앱을 만드는 AI 빌더.
- [Bolt](https://bolt.new): 브라우저에서 프롬프트로 웹 앱을 만들고 배포.
- [Cursor](https://cursor.com): AI 코드 에디터. 디자이너의 코드 작업 진입 장벽을 낮춥니다.
- [Claude Code](https://claude.com/product/claude-code): 터미널·데스크톱에서 코드를 작성·수정하는 Anthropic의 에이전트.
- [Replit](https://replit.com): 브라우저에서 AI 에이전트로 앱을 만들고 바로 배포.
- [GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot): 가장 널리 쓰이는 AI 코딩 어시스턴트. VS Code 등에 통합.

### 문서 · 프레젠테이션

- [Gamma](https://gamma.app): AI 프레젠테이션·문서·웹페이지 생성.
- [Napkin](https://www.napkin.ai): 텍스트를 다이어그램·인포그래픽으로 변환.

### 리서치 · 모델 허브

- [Perplexity](https://www.perplexity.ai): 출처를 함께 보여주는 AI 검색.
- [NotebookLM](https://notebook.google.com): 자료를 올리면 요약·질문·팟캐스트로 정리해 주는 구글 AI.
- [Hugging Face](https://huggingface.co): 오픈소스 AI 모델·데모 허브.

## 디자인 개발

디자인 시스템, 플랫폼 가이드라인, 인터랙션 구현.

### 디자인 시스템

- [KRDS 디지털정부서비스 UI/UX](https://www.krds.go.kr): 한국 디지털 정부서비스 UI/UX 가이드라인. 공공 프로젝트 필수 참고.
- [Material Design 3](https://m3.material.io): 구글 머티리얼 디자인 가이드라인과 컴포넌트.
- [Apple HIG](https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/): iOS·macOS 등 애플 플랫폼 휴먼 인터페이스 가이드라인.
- [LINE Design System](https://designsystem.line.me): 라인의 공개 디자인 시스템.
- [Atlassian Design System](https://atlassian.design): 문서화가 잘 된 디자인 시스템의 교과서.
- [Shopify Polaris](https://shopify.dev/docs/api/polaris): 쇼피파이 디자인 시스템. 콘텐츠 가이드가 특히 좋습니다.
- [IBM Carbon](https://carbondesignsystem.com): IBM의 오픈소스 디자인 시스템.
- [Ant Design](https://ant.design): 엔터프라이즈 UI 디자인 언어와 React 컴포넌트.
- [Design Systems Repo](https://designsystemsrepo.com): 공개된 디자인 시스템 모음.
- [Component Gallery](https://component.gallery): 여러 디자인 시스템의 동일 컴포넌트를 비교해 볼 수 있는 갤러리.
- [Zeroheight](https://zeroheight.com): 디자인 시스템 문서화 플랫폼.
- [Supernova](https://www.supernova.io): 디자인 토큰 관리와 코드 동기화.
- [Zeplin](https://zeplin.io): 디자인-개발 핸드오프 툴.

### 컴포넌트 · 프레임워크

- [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com): 복사해서 쓰는 React 컴포넌트. 최근 웹 UI의 기본값처럼 쓰입니다.
- [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com): 유틸리티 클래스 기반 CSS 프레임워크.
- [Radix UI](https://www.radix-ui.com): 접근성이 보장된 헤드리스 UI 컴포넌트.
- [Storybook](https://storybook.js.org): UI 컴포넌트를 독립적으로 개발·문서화하는 툴.
- [Bootstrap](https://getbootstrap.com): 가장 오래 쓰인 CSS 프레임워크. 반응형 그리드와 컴포넌트.
- [Uiverse](https://uiverse.io): 커뮤니티가 만든 오픈소스 CSS 버튼·로더·카드 모음.

### 애니메이션 · 인터랙션

- [Codrops](https://tympanus.net/codrops/): 고급 웹 인터랙션·애니메이션 데모와 튜토리얼.
- [CodePen](https://codepen.io): 프론트엔드 코드 스니펫 공유 플레이그라운드.
- [GSAP](https://gsap.com): 웹 애니메이션 라이브러리의 표준.
- [Motion](https://motion.dev): React·JS용 모던 애니메이션 라이브러리(구 Framer Motion).
- [Shaders](https://shaders.com): 웹용 셰이더 효과를 에디터로 디자인하고 컴포넌트로 바로 가져다 쓰는 플랫폼. 제작은 무료, 실서비스 적용은 유료.
- [Three.js](https://threejs.org): 웹 3D 라이브러리. 예제 갤러리가 인스피레이션이 됩니다.
- [Easings.net](https://easings.net): 이징 함수 치트시트.
- [cubic-bezier.com](https://cubic-bezier.com): CSS 베지어 이징 커브 시각 편집기.
- [Animista](https://animista.net): CSS 애니메이션을 눌러보며 골라 코드 복사.

### 문서 · 접근성 · 실습

- [MDN Web Docs](https://developer.mozilla.org/ko/): HTML·CSS·JS 공식 레퍼런스 문서.
- [CSS-Tricks](https://css-tricks.com): CSS 기법 아티클과 가이드.
- [Can I Use](https://caniuse.com): 브라우저별 CSS·JS 기능 지원 여부 확인.
- [WCAG 2.2 Quick Reference](https://www.w3.org/WAI/WCAG22/quickref/): 웹 접근성 지침 빠른 참조.
- [Responsively](https://responsively.app): 여러 기기 화면을 동시에 보며 반응형을 확인하는 브라우저.
- [Frontend Mentor](https://www.frontendmentor.io): 디자인 시안을 코드로 구현하며 배우는 실습 플랫폼.

## 커뮤니티 / 매거진

아티클, 뉴스레터, 강의, 디자이너 커뮤니티.

- [디자인정글](https://www.jungle.co.kr): 국내 디자인 뉴스·칼럼·전시 소식. 디자인 분야 채용 정보도 제공.
- [월간 디자인](https://design.co.kr): 디자인하우스의 월간 디자인 매거진.
- [디자인프레스](https://blog.naver.com/designpress2016): 네이버 디자인프레스. 국내 디자이너 인터뷰·이슈.
- [서핏](https://www.surfit.io): 디자이너·개발자 아티클 큐레이션. 새 탭 확장 프로그램 제공.
- [요즘IT](https://yozm.wishket.com): 위시켓의 IT·디자인 아티클 매거진.
- [디스콰이엇](https://disquiet.io): 프로덕트 메이커 커뮤니티. 사이드 프로젝트 공유.
- [커리어리](https://careerly.co.kr): 현직자 인사이트를 공유하는 커리어 SNS.
- [브런치](https://brunch.co.kr): 디자이너들의 에세이·회고가 많은 글 플랫폼.
- [토스 기술 블로그](https://toss.tech): 토스의 디자인·개발 아티클.
- [디자인베이스](https://designbase.co.kr): 디자인 툴 강의·아티클. 입문자에게 좋습니다.
- [Coloso](https://coloso.co.kr): 현업 디자이너·아티스트의 온라인 강의.
- [인프런](https://www.inflearn.com): IT·디자인 온라인 강의 플랫폼.
- [패스트캠퍼스](https://fastcampus.co.kr): 실무 중심 온라인 강의.
- [클래스101](https://class101.net): 취미·실무 크리에이티브 강의 구독.
- [Layers](https://layers.to): 디자이너 커뮤니티·포트폴리오 플랫폼.
- [Product Hunt](https://www.producthunt.com): 새로운 프로덕트·툴이 매일 올라오는 커뮤니티.
- [Sidebar](https://sidebar.io): 매일 5개의 디자인 링크를 보내주는 뉴스레터.
- [UX Collective](https://uxdesign.cc): Medium 최대 UX 퍼블리케이션.
- [UX Planet](https://uxplanet.org): UX 아티클 퍼블리케이션.
- [Smashing Magazine](https://www.smashingmagazine.com): 웹 디자인·프론트엔드 심층 아티클.
- [Figma Blog](https://www.figma.com/blog/): Figma의 디자인·프로덕트 아티클.
- [Eye on Design](https://eyeondesign.aiga.org): AIGA의 그래픽 디자인 매거진.
- [Creative Boom](https://www.creativeboom.com): 크리에이티브 산업 뉴스·인터뷰.
- [Dezeen](https://www.dezeen.com): 건축·인테리어·제품 디자인 매거진.
- [Design Milk](https://design-milk.com): 모던 디자인·아트·인테리어 매거진.
- [Refactoring UI](https://www.refactoringui.com): 개발자·디자이너를 위한 실전 UI 디자인 책.
- [Interaction Design Foundation](https://ixdf.org): UX 이론·강의를 제공하는 비영리 교육 기관.
- [Dense Discovery](https://www.densediscovery.com): 디자인·테크·문화를 다루는 주간 뉴스레터.
- [퍼블리](https://publy.co): 실무자 인사이트 아티클 구독 서비스.

## 크리에이터 / 채널

디자인 유튜버, 인스타그램 큐레이션 계정, 팟캐스트.

- [The Futur (Chris Do)](https://www.youtube.com/@thefutur): 디자인 비즈니스, 클라이언트 협상, 브랜딩 전략. 디자이너 채널 중 가장 큰 규모.
- [Flux Academy (Ran Segall)](https://www.youtube.com/@FluxAcademy): 웹 디자인 실무와 프리랜서 운영. Figma·Webflow 튜토리얼.
- [DesignCourse (Gary Simon)](https://www.youtube.com/@DesignCourse): UI 디자인과 프론트엔드를 함께 다루는 채널.
- [Satori Graphics](https://www.youtube.com/@SatoriGraphics): 로고·그래픽 디자인 이론과 일러스트레이터 팁.
- [Will Paterson](https://www.youtube.com/@WillPaterson): 로고 디자인과 핸드 레터링, 브랜딩 프로세스.
- [Dansky](https://www.youtube.com/@ForeverDansky): 어도비·Figma 등 툴 사용법을 짧고 명확하게.
- [Mizko](https://www.youtube.com/@Mizko): 프로덕트 디자인 실무, Figma 고급 활용, 커리어.
- [Malewicz](https://www.youtube.com/@MalewiczHype): UI 디자인 팁과 트렌드 비평. 짧고 직설적인 영상.
- [Juxtopposed](https://www.youtube.com/@juxtopposed): UI/UX 리디자인 케이스 스터디. 유머와 완성도 높은 편집.
- [Jesse Showalter](https://www.youtube.com/@JesseShowalter): UI/UX 디자인 입문, 포트폴리오, 툴 튜토리얼.
- [Linus Boman](https://www.youtube.com/@LinusBoman): 타이포그래피와 로고에 대한 비디오 에세이. 서체 역사와 비평.
- [Yes I'm a Designer](https://www.youtube.com/@yesimadesigner): 어도비 공인 강사 마틴 페르히니악의 포토샵·일러스트 튜토리얼.
- [PiXimperfect](https://www.youtube.com/@PiXimperfect): 포토샵 리터칭·합성의 교과서 같은 채널.
- [Abi Connick](https://www.youtube.com/@AbiConnick): 브랜딩 디자이너의 프로세스, 프리랜서 팁, 클라이언트 작업 공개.
- [The Design Theory](https://www.youtube.com/@TheDesignTheory): 디자인 이론·역사·비평 중심의 에세이 채널.
- [tutvid (Nathaniel Dodson)](https://www.youtube.com/@tutvid): 포토샵·일러스트레이터·프리미어 심화 튜토리얼.
- [CharliMarieTV](https://www.youtube.com/@CharliMarieTV): 디자이너의 일상, 커리어, 포트폴리오 이야기.
- [Photoshop Training Channel](https://www.youtube.com/@PhotoshopTrainingChannel): 포토샵 기능을 깊이 파는 튜토리얼 채널.
- [Femke](https://www.youtube.com/@femkedesign): 프로덕트 디자이너의 실무 이야기와 커리어 조언.
- [AJ&Smart](https://www.youtube.com/@AJSmart): 디자인 스프린트와 워크숍 퍼실리테이션.
- [NNgroup](https://www.youtube.com/@NNgroup): 닐슨 노먼 그룹의 UX 리서치 짧은 강의.
- [Google Design](https://www.youtube.com/@GoogleDesign): 구글 디자인 팀의 토크와 머티리얼 디자인 이야기.
- [Figma](https://www.youtube.com/@Figma): Figma 공식 채널. 신기능, Config 컨퍼런스 세션.
- [AIGA](https://www.youtube.com/@AIGAdesign): 미국 그래픽 디자인 협회의 디자인 컨퍼런스 강연.
- [It's Nice That (YouTube)](https://www.youtube.com/@ItsNiceThat): 크리에이티브 인터뷰와 스튜디오 방문 영상.
- [Gobird Masterclass](https://www.youtube.com/@gobirdmasterclass): 그래픽 디자인 스타일·레이아웃을 짧게 정리하는 채널. 인스타 릴스로 유명.
- [디자인베이스](https://www.youtube.com/@designbase): 디자인 툴 강의와 실무 팁. 국내 입문자에게 가장 알려진 채널.
- [빠르크의 3분 강좌](https://www.youtube.com/@Park3min): 포토샵·프리미어 등 툴 기능을 3분 안에 설명.
- [디자인 스펙트럼](https://www.youtube.com/@designspectrum): 국내 디자이너 커뮤니티의 컨퍼런스·토크 영상.
- [안그라픽스](https://www.youtube.com/@ahngraphics): 디자인 전문 출판사 안그라픽스의 책·저자 이야기.
- [노트폴리오 (YouTube)](https://www.youtube.com/@notefolio): 노트폴리오의 디자이너 인터뷰와 강연.
- [디자인정글 (YouTube)](https://www.youtube.com/@designjungle): 디자인정글의 전시·디자이너 소개 영상.
- [라우드소싱 (YouTube)](https://www.youtube.com/@loudsourcing): 디자인 콘테스트 플랫폼의 디자이너 인터뷰·팁.
- [Gobird (Instagram)](https://www.instagram.com/gobirdmasterclass/): 디자인 스타일과 원칙을 카드·릴스로 정리하는 계정.
- [Posterlad](https://www.instagram.com/posterlad/): 모하메드 사미르의 매일 포스터 프로젝트.
- [Typo/Graphic Posters](https://www.instagram.com/typo_graphic_posters/): 타이포그래피 포스터 아카이브 계정.
- [Logo Inspirations](https://www.instagram.com/logoinspirations/): 로고 디자인 큐레이션 계정.
- [Pentagram](https://www.instagram.com/pentagramdesign/): 세계 최대 독립 디자인 스튜디오의 작업 공개.
- [Studio Feixen](https://www.instagram.com/studiofeixen/): 스위스 스튜디오의 실험적 타이포·모션 그래픽.
- [Brand New (Instagram)](https://www.instagram.com/brand.new/): 브랜드 리뉴얼 리뷰 매체의 인스타그램.
- [The Design Tip](https://www.instagram.com/thedesigntip/): 그래픽 디자인 팁과 레퍼런스 큐레이션.
- [Graphic Design Central](https://www.instagram.com/graphicdesigncentral/): 그래픽 디자인 작업물 큐레이션 계정.
- [It's Nice That (Instagram)](https://www.instagram.com/itsnicethat/): 크리에이티브 매거진의 데일리 큐레이션.
- [노트폴리오 (Instagram)](https://www.instagram.com/notefolio_official/): 국내 디자이너 작업물 소개 계정.
- [디자인정글 (Instagram)](https://www.instagram.com/designjungle/): 디자인 뉴스와 전시 소식.
- [Design Matters (Debbie Millman)](https://www.designmattersmedia.com): 가장 오래된 디자인 팟캐스트. 디자이너·작가 인터뷰.
- [Design Details](https://designdetails.fm): 프로덕트 디자이너 두 명의 실무 이야기 팟캐스트.

## 외주 / 프리랜서

외주 매칭 플랫폼, 계약서·대가 기준.

- [크몽](https://kmong.com): 국내 최대 프리랜서 마켓. 디자인 카테고리가 가장 활발합니다.
- [숨고](https://soomgo.com): 견적 요청 기반 전문가 매칭 플랫폼.
- [위시켓](https://www.wishket.com): IT·디자인 프로젝트 아웃소싱 플랫폼. 규모 있는 프로젝트가 많습니다.
- [프리모아](https://www.freemoa.net): 프리랜서 프로젝트 매칭 플랫폼.
- [라우드소싱](https://www.loud.kr): 로고·네이밍·패키지 디자인 콘테스트 플랫폼.
- [이랜서](https://www.elancer.co.kr): IT 프리랜서 매칭. 상주 프로젝트가 많습니다.
- [원티드 긱스](https://www.wanted.co.kr/gigs): 원티드의 프리랜서·긱 프로젝트 매칭.
- [디자인DB (한국디자인진흥원)](https://www.designdb.com): 디자인 표준 대가 기준, 표준계약서 등 외주 시 참고할 공식 자료.
- [Upwork](https://www.upwork.com): 글로벌 프리랜서 플랫폼. 해외 클라이언트와 작업.
- [Fiverr](https://www.fiverr.com): 서비스 단위로 판매하는 글로벌 프리랜서 마켓.
- [Toptal](https://www.toptal.com): 상위 프리랜서만 선별하는 프리미엄 매칭.
- [99designs](https://99designs.com): 디자인 콘테스트·1:1 프로젝트 플랫폼.
- [Contra](https://contra.com): 수수료 없는 독립 프리랜서 플랫폼. 포트폴리오 기능 포함.

## 채용공고

디자이너 채용, 기업 정보, 커리어.

- [원티드](https://www.wanted.co.kr): IT·스타트업 채용의 중심. 프로덕트 디자이너 공고가 많습니다.
- [사람인](https://www.saramin.co.kr): 국내 대표 채용 사이트.
- [잡코리아](https://www.jobkorea.co.kr): 국내 대표 채용 사이트.
- [로켓펀치](https://www.rocketpunch.com): 스타트업 채용·비즈니스 네트워크.
- [디자이너잡](https://www.designerjob.co.kr): 디자이너 전문 채용 사이트.
- [직행](https://zighang.com): 여러 채용 사이트와 기업 채용 페이지의 공고를 한곳에 모아 보여 줍니다. 디자인 직군만 따로 볼 수 있습니다.
- [랠릿](https://www.rallit.com): 인크루트의 IT·디자인 직군 채용 플랫폼.
- [리멤버](https://www.rememberapp.co.kr): 명함 앱 기반 경력직 채용 제안.
- [잡플래닛](https://www.jobplanet.co.kr): 기업 리뷰·연봉 정보. 지원 전 회사 분위기 확인.
- [캐치](https://www.catch.co.kr): 기업 정보·채용 공고·취업 준비 정보.
- [블라인드](https://www.teamblind.com/kr): 익명 직장인 커뮤니티. 회사 내부 이야기 참고.
- [인디드](https://kr.indeed.com): 글로벌 채용 검색 엔진의 한국판.
- [LinkedIn Jobs](https://www.linkedin.com/jobs/): 글로벌·외국계 기업 채용.
- [Dribbble Jobs](https://dribbble.com/jobs): 해외 디자인 채용 보드.
- [Behance Jobs](https://www.behance.net/joblist): 비핸스 채용 공고.
- [Working Not Working](https://workingnotworking.com): 크리에이티브 전문 인재·채용 플랫폼.
- [UX Jobs Board](https://uxjobsboard.com): UX 직군 전문 채용 보드.
- [Remote OK](https://remoteok.com): 원격 근무 채용 모음. 디자인 카테고리 제공.
- [Glassdoor](https://www.glassdoor.com): 글로벌 기업 리뷰·연봉·채용 정보.
- [Wellfound](https://wellfound.com): 스타트업 채용 플랫폼(구 AngelList Talent).

## 디자인 스타일 사전

- **아르누보** (Art Nouveau, 1890–1910): 자연에서 가져온 유기적 곡선과 식물 모티프, 장식적인 손글씨 레터링. 포스터 예술의 출발점. 특징: 유기적 곡선 · 식물 문양 · 장식 레터링 · 파스텔 톤. 대표 인물: 알폰스 무하, 오브리 비어즐리.
- **다다** (Dada, 1916–1924): 전쟁에 대한 반발로 태어난 반(反)예술 운동. 무작위 타이포와 포토몽타주로 질서를 조롱했다. 특징: 콜라주 · 포토몽타주 · 뒤섞인 활자 · 우연성. 대표 인물: 한나 회흐, 쿠르트 슈비터스.
- **구성주의** (Constructivism, 1915–1930s): 러시아 혁명기의 선전 그래픽. 사선 구도와 빨강·검정, 사진 몽타주로 강한 메시지를 전달. 특징: 사선 구도 · 빨강/검정 · 포토몽타주 · 기하 도형. 대표 인물: 엘 리시츠키, 알렉산더 로드첸코.
- **데 스틸** (De Stijl, 1917–1931): 수직·수평선과 삼원색만으로 이루어진 네덜란드의 추상 양식. 오늘날 그리드 시스템의 뿌리. 특징: 수직/수평선 · 빨강·파랑·노랑 · 비대칭 격자. 대표 인물: 피트 몬드리안, 테오 반 두스뷔르흐.
- **바우하우스** (Bauhaus, 1919–1933): 독일의 디자인 학교이자 사상. 형태는 기능을 따른다는 원칙 아래 기하 형태와 산세리프를 정착시켰다. 특징: 원·삼각·사각 · 원색 · 산세리프 · 기능주의. 대표 인물: 헤르베르트 바이어, 라슬로 모호이너지, 얀 치홀트.
- **아르데코** (Art Deco, 1920s–1930s): 기계 시대의 화려함. 대칭적인 기하 장식과 금속 광택, 수직으로 뻗은 형태로 고급스러움을 표현. 특징: 대칭 · 부채꼴/지그재그 · 금색·검정 · 수직 강조. 대표 인물: A. M. 카상드르.
- **미드센추리 모던** (Mid-century Modern, 1945–1965): 전후 미국의 낙관주의. 단순한 형태와 따뜻한 팔레트, 유머 있는 일러스트로 기업 아이덴티티의 황금기를 열었다. 특징: 단순 형태 · 머스터드·올리브·오렌지 · 위트 있는 일러스트. 대표 인물: 폴 랜드, 솔 바스, 알렉산더 지라드.
- **스위스 스타일** (International Typographic Style, 1950s–): 그리드, 헬베티카, 비대칭 좌측 정렬, 객관적 사진. 현대 그래픽 디자인과 UI 레이아웃의 기본 문법. 특징: 그리드 시스템 · 헬베티카/악치덴츠 · 좌측 정렬 · 여백. 대표 인물: 요제프 뮐러브로크만, 아민 호프만, 에밀 루더.
- **팝아트** (Pop Art, 1955–1970): 대중문화와 광고 이미지를 예술로 끌어올린 운동. 망점과 원색, 반복이 특징. 특징: 망점(하프톤) · 원색 · 만화 컷 · 반복. 대표 인물: 앤디 워홀, 로이 리히텐슈타인.
- **사이키델릭** (Psychedelic, 1966–1972): 록 콘서트 포스터에서 시작된 환각적 스타일. 형광 보색과 흐르는 레터링이 아르누보를 재해석했다. 특징: 형광 보색 · 녹아내리는 레터링 · 소용돌이 · 낮은 가독성. 대표 인물: 웨스 윌슨, 빅터 모스코소.
- **펑크** (Punk, 1975–1980s): 직접 만들고 복사기로 찍어낸 DIY 미학. 신문에서 오려 붙인 레터링과 거친 콜라주. 특징: 오려 붙인 활자 · 복사기 질감 · 안전핀 · 흑백+빨강. 대표 인물: 제이미 리드.
- **뉴 웨이브 / 스위스 펑크** (New Wave, 1970s–1980s): 스위스 그리드를 일부러 깨뜨린 실험. 계단식 활자 배열, 자간 변주, 굵기 대비로 리듬을 만든다. 특징: 깨진 그리드 · 계단식 타이포 · 굵기·크기 대비 · 콜라주. 대표 인물: 볼프강 바인가르트, 에이프릴 그레이먼.
- **멤피스** (Memphis, 1981–1988): 이탈리아 디자인 그룹 멤피스의 유희적 스타일. 파스텔과 원색의 충돌, 테라조 패턴, 기하 도형. 특징: 테라조·물결 패턴 · 파스텔+원색 · 기하 도형 · 유머. 대표 인물: 에토레 소트사스, 나탈리 뒤 파스키에.
- **그런지** (Grunge, 1990s): 가독성보다 감정을 우선한 타이포그래피. 겹치고 부서진 글자와 지저분한 텍스처. 특징: 겹친 활자 · 얼룩·긁힘 텍스처 · 왜곡 · 저채도. 대표 인물: 데이비드 카슨(Ray Gun).
- **레트로 퓨처리즘** (Retrofuturism, 1950s–60s / 재유행): 과거가 상상했던 미래. 우주 시대의 유선형과 크롬, 둥근 형태를 향수 어린 시선으로 재현. 특징: 유선형 · 크롬 · 우주 모티프 · 둥근 산세리프.
- **Y2K** (Y2K Aesthetic, 1997–2004 / 2020s 재유행): 밀레니엄 전후의 기술 낙관주의. 크롬과 홀로그램, 버블 형태, 투명 플라스틱 질감. 특징: 크롬 · 홀로그램 · 버블 폰트 · 투명 플라스틱 · 은색. 대표 인물: 더 디자이너스 리퍼블릭.
- **프루티거 에어로** (Frutiger Aero, 2004–2013): Windows Vista·초기 iPhone 시대의 광택 UI. 유리 질감과 물방울, 자연 이미지, 투명한 파랑. 특징: 광택 유리 · 물방울·풀잎 · 파랑/초록 · 프루티거 서체.
- **스큐어모피즘** (Skeuomorphism, 2007–2013): 실물의 질감을 그대로 모사한 UI. 가죽 노트, 나무 책장, 종이 찢김 등. iOS 6까지의 애플 스타일. 특징: 실물 질감 · 그림자·하이라이트 · 가죽·종이 · 입체 버튼.
- **플랫 디자인** (Flat Design, 2012–): 그림자와 질감을 걷어낸 2차원 UI. Windows 8과 iOS 7이 대중화했고, 이후 모든 UI의 기본이 됐다. 특징: 단색 · 그림자 없음 · 단순 아이콘 · 굵은 타이포.
- **머티리얼 디자인** (Material Design, 2014–): 구글의 디자인 언어. 종이와 잉크의 은유, 층을 표현하는 그림자, 의미 있는 모션. 특징: 종이 레이어 · 그림자 깊이 · 플로팅 버튼 · 반응형 모션.
- **브루탈리즘** (Brutalism (Web), 2014–): 꾸미지 않은 날것의 웹. 시스템 폰트, 기본 HTML 느낌, 비대칭과 거친 대비로 세련된 무심함을 연출. 특징: 시스템 폰트 · 검정 테두리 · 비대칭 · 마키·기본 링크.
- **바포웨이브** (Vaporwave, 2010s): 인터넷 서브컬처에서 태어난 향수 미학. 고전 조각상, 파스텔 핑크·시안, 격자, 일본어 텍스트. 특징: 핑크·시안 그라디언트 · 조각상 · 격자 · 글리치 · 일본어.
- **미니멀리즘** (Minimalism, 상시): 본질만 남기는 태도. 넓은 여백, 제한된 팔레트, 절제된 타이포로 콘텐츠 자체를 드러낸다. 특징: 여백 · 흑백/단색 · 한 가지 서체 · 정제된 그리드.
- **코퍼레이트 멤피스** (Corporate Memphis, 2017–2022): 빅테크 일러스트의 정형. 긴 팔다리의 평면 인물, 파스텔, 친근하지만 몰개성하다는 비판도. 특징: 긴 팔다리 인물 · 파스텔 · 평면 일러스트 · 둥근 형태. 대표 인물: 페이스북 Alegria.
- **뉴모피즘** (Neumorphism, 2020): 배경과 같은 색의 요소가 부드럽게 돌출·함몰된 듯한 UI. 예쁘지만 대비가 낮아 실무 적용은 제한적. 특징: 이중 그림자 · 단색 배경 · 부드러운 돌출 · 낮은 대비.
- **글래스모피즘** (Glassmorphism, 2020–): 반투명 블러와 얇은 흰 테두리로 유리를 표현하는 UI. 2025년 애플 리퀴드 글래스로 다시 주류가 됐다. 특징: 배경 블러 · 반투명 · 얇은 테두리 · 층 구조.
- **에이시드 그래픽** (Acid Graphics, 2018–): 레이브·클럽 문화에서 온 스타일. 액체 크롬 타이포, 형광색, 왜곡과 노이즈. 특징: 액체 크롬 · 형광 초록/보라 · 왜곡 타이포 · 노이즈.
- **리소그래프** (Risograph, 1980s 인쇄기 / 2010s 재유행): 리소 인쇄기의 특성을 살린 스타일. 형광 잉크의 겹침, 거친 입자, 살짝 어긋난 판. 특징: 형광 잉크 겹침 · 거친 입자 · 판 어긋남 · 2~3도 인쇄.
- **콜라주 / 스크랩북** (Collage, 상시): 오려 붙인 사진과 종이, 테이프, 손글씨를 섞는 믹스드 미디어. 디지털 시대에 손맛으로 재유행. 특징: 오린 사진 · 마스킹 테이프 · 손글씨 · 종이 질감.
- **맥시멀리즘** (Maximalism, 2020s): 많을수록 좋다. 과잉 장식과 패턴 충돌, 여러 서체의 혼용으로 에너지를 만든다. 특징: 패턴 충돌 · 다서체 · 고채도 · 빽빽한 레이아웃.
- **픽셀 아트 / 8비트** (Pixel Art, 1980s / 재유행): 저해상도 격자와 제한된 팔레트. 레트로 게임 향수를 타고 브랜딩과 UI에 다시 등장. 특징: 픽셀 격자 · 제한 팔레트 · 비트맵 폰트 · 계단 현상.
- **사이버펑크** (Cyberpunk, 1980s–): 네온 도시와 디스토피아. 글리치, 홀로그램, 일본어·기술 텍스트가 겹치는 하이테크 로우라이프. 특징: 네온 핑크/시안 · 글리치 · 스캔라인 · 기술 텍스트.
- **일본 모던 그래픽** (Japanese Modern, 1960s–): 전통 문양과 여백의 미를 현대 그래픽으로 번역. 절제된 형태와 대담한 색면. 특징: 여백 · 세로 조판 · 전통 문양 재해석 · 대담한 색면. 대표 인물: 다나카 잇코, 요코오 다다노리, 사토 가시와.
- **안티 디자인 / 뉴 어글리** (Anti-design, 2019–): 의도적으로 어색하고 못생기게. 기본 서체, 클립아트, 눈부신 색으로 세련됨에 반기를 든다. 특징: 기본 서체 · 클립아트 · 충돌하는 색 · 어긋난 정렬.

## 2026 디자인 트렌드

- **초현실적 유머 · 리얼리티 워프** (그래픽): 익숙한 사물에 엉뚱한 크기나 상황을 더하는 흐름. Adobe와 Canva의 2026 리포트에서 함께 다룬다.
- **로컬 문화 · 지역의 시각 언어** (브랜딩): 지역의 문자, 공예, 생활 문화를 브랜드에 담는다. Adobe의 Local Flavor가 제안한 방향.
- **시네마틱 · 드라마틱 연출** (그래픽/영상): 무대 조명, 깊은 명암, 영화 같은 화면으로 장면을 만든다. Canva의 Drama Club에서 제시한 흐름.
- **공감형 비주얼 · 일상의 연결** (브랜딩): 거창한 장면보다 함께 먹고 쉬는 일상을 다룬다. Adobe의 Connectioneering은 이런 공통 경험에 주목한다.
- **인터페이스 플레이 · 레트로 테크** (그래픽/UI): 창, 셀, 커서 같은 도구 화면을 그래픽 재료로 활용한다. Canva의 Prompt Playground에서 소개한 방향.
- **리퀴드 글래스** (UI): Apple이 2025년 발표한 유리 기반 인터페이스. 반사·굴절과 주변 콘텐츠에 반응하는 컨트롤이 특징이다.
- **클라우드 댄서 (팬톤 2026)** (컬러): 팬톤이 2026 올해의 컬러로 선정한 PANTONE 11-4201 Cloud Dancer. 부드러운 흰색을 중심으로 팔레트를 탐색한다.
- **AI 비주얼 vs 손맛 회귀** (그래픽): 손그림과 덜 다듬어진 흔적을 드러내는 흐름. Canva는 이를 Imperfect by Design이라는 주제로 묶었다.
- **익스프레시브 타이포** (타이포): 크기·너비·배치를 과감하게 바꿔 글자 자체를 이미지로 만든다. 제목에 집중하고 긴 본문의 읽기 편의는 별도로 챙긴다.
- **네오 브루탈리즘** (UI/웹): 검정 테두리, 단단한 그림자, 색면으로 요소를 구분한다. 장식이 과해져 버튼과 본문의 우선순위가 뒤섞이지 않도록 한다.
- **픽셀 · 로우파이 노스탤지어** (그래픽): 저해상도 픽셀과 오래된 컴퓨터 화면을 재해석한다. 레트로 분위기를 쓰더라도 작은 글자와 기능 안내는 선명하게 유지한다.
- **벤토 그리드** (UI/웹): 서로 다른 크기의 모듈로 정보를 묶는 레이아웃. 모바일에서는 단순 축소보다 읽는 순서를 다시 정하는 것이 중요하다.
- **크롬 · 메탈릭** (그래픽): 반사광과 명암의 대비로 금속 표면을 표현한다. 타이포나 포인트 오브젝트에 쓰고, 작은 크기에서도 형태가 읽히는지 확인한다.
- **도파민 컬러** (컬러): 고채도 색을 대담하게 조합하는 팔레트 접근법. 많은 색을 고르게 쓰기보다 주조색과 보조색의 역할을 나눈다.
- **콜라주 · 스티커 · 스크랩북** (그래픽): 메모와 오린 조각을 겹쳐 사적인 기록처럼 구성한다. Canva의 Notes App Chic이 다루는 흐름과 맞닿아 있다.
- **세리프 리바이벌 · 에디토리얼** (타이포): 세리프 제목과 차분한 편집으로 읽는 호흡을 만든다. Canva의 Explorecore와 Opt-Out Era가 제안한 방향.
- **촉감 있는 3D** (그래픽/UI): 표면의 부드러움과 재질을 시각적으로 전달한다. Adobe의 All the Feels와 Canva의 Texture Check가 주목한 감각 중심 표현.
- **프린트 · 리소 텍스처** (그래픽): 잉크 겹침, 입자, 판 어긋남으로 인쇄의 흔적을 표현한다. 정보가 중요한 작은 본문에는 질감을 줄이는 편이 좋다.
- **오라 · 블러 그라디언트** (UI/그래픽): 경계가 부드러운 빛과 색으로 공간감을 만든다. 배경의 가장 밝고 어두운 지점 모두에서 글자 대비를 확인한다.
- **모션 우선 인터페이스** (UI/웹): 상태 변화와 이동 경로를 움직임으로 설명한다. 모션은 이해를 돕는 범위로 쓰고, 동작 줄이기 설정에서도 내용을 전달한다.

## 디자인 용어 사전

### 타이포그래피

- **서체 / 폰트** (Typeface / Font): 서체는 글자의 디자인(예: Pretendard), 폰트는 그 서체의 특정 굵기·스타일 파일(예: Pretendard Bold). 실무에서는 섞어 씁니다.
- **세리프 / 산세리프** (Serif / Sans-serif): 획 끝에 돌기(세리프)가 있으면 세리프(명조 계열), 없으면 산세리프(고딕 계열). 본문 인쇄물은 세리프, 화면 UI는 산세리프가 일반적.
- **웨이트** (Weight): 글자 굵기 단계. Thin(100)부터 Black(900)까지 숫자로 표기하며 UI에서는 보통 Regular·Medium·SemiBold·Bold 4단계 안에서 씁니다.
- **가변 폰트** (Variable Font): 굵기·너비·기울기 등을 파일 하나에서 연속적으로 조절할 수 있는 폰트. 웹에서 파일 수를 줄이고 미세 조정이 가능합니다.
- **자간** (Tracking / Letter-spacing): 글자 사이의 전체적인 간격. 제목은 좁히고(-2~-4%), 작은 대문자나 캡션은 넓히는 것이 관례.
- **커닝** (Kerning): 특정 글자 쌍(AV, To 등) 사이 간격을 개별 조정하는 것. 로고·헤드라인처럼 큰 글자에서 눈에 띕니다.
- **행간** (Leading / Line-height): 줄과 줄 사이 간격. 본문은 글자 크기의 1.5~1.7배, 제목은 1.1~1.3배가 기준. 한글은 영문보다 조금 넉넉하게.
- **베이스라인** (Baseline): 글자가 올라앉는 가상의 기준선. 여러 크기의 글자를 정렬할 때는 베이스라인을 맞춥니다.
- **엑스하이트** (x-height): 소문자 x의 높이. 엑스하이트가 큰 서체는 작은 크기에서도 잘 읽혀 UI 본문에 유리합니다.
- **어센더 / 디센더** (Ascender / Descender): 엑스하이트 위로 올라가는 부분(b, d, h)과 베이스라인 아래로 내려가는 부분(g, p, y).
- **합자** (Ligature): fi, fl처럼 두 글자가 붙어 하나로 디자인된 글리프. 세리프 본문에서 자연스러운 흐름을 만듭니다.
- **위도우 / 오펀** (Widow / Orphan): 단락 마지막 줄에 한 단어만 남거나(위도우), 단락 첫 줄이 페이지 끝에 홀로 남는 것(오펀). 편집에서 반드시 잡는 오류.
- **리버** (Rivers): 양끝 정렬에서 단어 간격이 벌어져 세로로 흰 강줄기처럼 보이는 현상. 하이픈이나 자간 조정으로 해결.
- **정렬** (Alignment): 좌·우·가운데·양끝 정렬. 본문은 좌측 정렬(래그드 라이트)이 가장 읽기 편하고, 가운데 정렬은 짧은 문장에만.
- **타입 스케일** (Type Scale): 일정 비율(1.2, 1.25, 1.333 등)로 커지는 글자 크기 체계. 12·14·16·20·24·32처럼 미리 정해 두고 씁니다.
- **위계** (Hierarchy): 크기·굵기·색·간격으로 정보의 중요도 순서를 만드는 것. 한 화면에 3단계 정도면 충분합니다.
- **가독성 / 판독성** (Readability / Legibility): 판독성은 글자 하나가 구분되는 정도, 가독성은 문장이 편하게 읽히는 정도. 서체 선택은 판독성, 조판은 가독성.
- **옵티컬 사이즈** (Optical Size): 본문용·제목용으로 크기에 따라 형태가 다르게 설계된 서체 변형. 제목용은 대비가 강하고 자간이 좁습니다.

### 편집 · 인쇄

- **판형** (Trim Size): 인쇄물의 최종 크기. A4(210×297), 국판(148×210), 신국판(152×225) 등. 판형이 그리드와 여백의 출발점.
- **판면** (Type Area): 여백을 제외하고 본문이 놓이는 영역. 판면 비율이 책의 인상을 좌우합니다.
- **그리드** (Grid): 페이지를 컬럼과 행으로 나눈 보이지 않는 틀. 요소를 일관되게 배치하고 리듬을 만드는 기준.
- **컬럼 / 거터** (Column / Gutter): 컬럼은 그리드의 세로 단, 거터는 컬럼 사이 간격. 웹에서는 12컬럼, 거터 16~24px이 일반적.
- **마진** (Margin): 페이지 가장자리 여백. 책은 안쪽(제본 쪽) 여백을 더 넓게 잡습니다.
- **블리드 (도련)** (Bleed): 재단 오차를 대비해 이미지를 재단선 밖으로 3mm 더 빼는 것. 도련 없이 넘기면 흰 테두리가 생깁니다.
- **재단선 / 트림 마크** (Trim Marks): 인쇄 후 종이를 자를 위치 표시. 인쇄용 PDF 내보낼 때 도련과 함께 포함.
- **세이프 존** (Safe Area): 재단선 안쪽 3~5mm. 글자나 중요한 요소는 이 안에 두어야 잘리지 않습니다.
- **스프레드 (펼침면)** (Spread): 마주 보는 두 페이지를 하나의 화면으로 보는 단위. 책·브로슈어는 스프레드 기준으로 디자인.
- **폴리오** (Folio): 쪽번호. 러닝 헤드(장 제목)와 함께 페이지 상단·하단에 놓입니다.
- **캡션 / 풀아웃** (Caption / Pull Quote): 캡션은 이미지 설명 글, 풀아웃은 본문에서 뽑아 크게 강조한 인용문.
- **CMYK / RGB** (CMYK / RGB): 인쇄는 잉크 4색 CMYK, 화면은 빛 3색 RGB. RGB의 형광·채도 높은 색은 인쇄하면 탁해지므로 CMYK로 변환해 확인.
- **별색** (Spot Color (Pantone)): CMYK 조합이 아니라 미리 조색된 잉크로 찍는 색. 브랜드 컬러·금·형광처럼 정확한 색이 필요할 때.
- **DPI / PPI** (DPI / PPI): 인쇄 해상도. 인쇄물 이미지는 실제 크기 기준 300dpi, 화면은 72~144ppi면 충분.
- **리치 블랙** (Rich Black): K100만 쓰면 회색빛이 돌아 C·M·Y를 섞어 만든 진한 검정(예: C60 M40 Y40 K100). 작은 글자는 K100만.
- **오버프린트 / 트래핑** (Overprint / Trapping): 색판이 어긋나 흰 틈이 생기지 않도록 겹쳐 찍거나(오버프린트) 경계를 살짝 넓히는 것(트래핑). 검정 글자는 보통 오버프린트.
- **후가공** (Finishing): 인쇄 뒤 더하는 공정. 박(금·은 호일), 형압(눌러 돋움), 부분 UV(광택), 코팅, 오시(접는 선), 타공 등.
- **제본** (Binding): 중철(스테이플, 얇은 책자), 무선(풀로 붙임, 일반 단행본), 양장(하드커버), 사철(실로 꿰맴, 펼침 좋음).
- **평량** (Paper Weight (g/㎡)): 종이 두께를 무게로 표시. 명함 300g, 포스터 150~200g, 본문 80~100g 정도.
- **교정쇄 / 프루프** (Proof): 본 인쇄 전에 색과 오탈자를 확인하는 견본. 색이 중요하면 반드시 실제 종이로 교정쇄를 봅니다.
- **아웃라인 처리** (Create Outlines): 인쇄소에 넘기기 전 글자를 패스(도형)로 변환해 폰트 누락을 막는 것. 원본은 따로 보관.
- **터잡기** (Imposition): 접었을 때 순서가 맞도록 한 장의 큰 종이에 페이지를 배치하는 작업. 페이지 수는 보통 4의 배수.

### 컬러

- **HEX / RGB / HSL** (Color Notation): HEX(#5B5BD6)는 웹에서 가장 흔한 표기, HSL은 색상·채도·명도로 다루기 쉬워 팔레트 조정에 편리.
- **색상 · 채도 · 명도** (Hue · Saturation · Value): 색상은 빨강·파랑 같은 종류, 채도는 선명한 정도, 명도는 밝은 정도. 세 축을 분리해서 생각하면 조합이 쉬워집니다.
- **보색 / 유사색** (Complementary / Analogous): 색상환에서 마주 보는 색은 보색(강한 대비), 이웃한 색은 유사색(조화). 강조는 보색, 배경은 유사색.
- **톤온톤 / 톤인톤** (Tone on Tone / Tone in Tone): 같은 색상의 명도 차이로 구성하면 톤온톤, 비슷한 톤의 다른 색상으로 구성하면 톤인톤.
- **60-30-10** (60-30-10 Rule): 주조색 60%, 보조색 30%, 강조색 10% 비율로 배분하는 원칙. 색이 많아도 균형이 잡힙니다.
- **명도 대비** (Contrast Ratio): 글자와 배경의 밝기 차이를 1:1~21:1로 표현. WCAG 기준 본문 4.5:1, 큰 글자 3:1 이상이어야 접근성 통과.
- **WCAG AA / AAA** (WCAG Levels): 웹 접근성 지침의 준수 등급. 대부분의 서비스는 AA(대비 4.5:1)를 목표로 합니다.
- **시맨틱 컬러** (Semantic Color): 용도에 이름을 붙인 색. primary, success, warning, error처럼 의미로 정의해 두면 다크 모드 전환이 쉬워집니다.
- **컬러 스케일** (Color Scale): 한 색상을 50~950처럼 10단계 명도로 늘어놓은 것. 디자인 시스템의 기본 단위.
- **색 공간** (Color Space (sRGB · P3 · OKLCH)): sRGB가 웹 표준, Display P3는 더 넓은 색역, OKLCH는 사람 눈에 균일한 최신 표기. 최신 CSS는 셋 다 지원.
- **그라디언트** (Gradient): 색이 점진적으로 변하는 것. 색상환에서 가까운 색끼리 섞어야 중간이 탁해지지 않습니다.
- **컬러 프로파일** (Color Profile (ICC)): 기기·종이마다 다른 색 재현을 맞추는 설정. 인쇄용 파일은 인쇄소가 지정한 프로파일(예: Japan Color 2001 Coated)로.

### 그래픽 · 브랜딩

- **CI / BI** (Corporate / Brand Identity): CI는 기업 전체의 아이덴티티, BI는 개별 브랜드·제품의 아이덴티티. 로고, 컬러, 서체, 톤을 포함.
- **심볼 / 워드마크 / 로고타입** (Symbol / Wordmark / Logotype): 심볼은 그림 마크, 워드마크(로고타입)는 글자로 된 로고. 둘을 정해진 규칙으로 조합한 것이 시그니처.
- **브랜드 가이드라인** (Brand Guidelines): 로고 사용 규칙, 최소 크기, 여백, 금지 사례, 컬러·서체·이미지 톤을 정리한 문서. 외주 시 반드시 요청.
- **키 비주얼** (Key Visual): 캠페인이나 브랜드를 대표하는 핵심 이미지. 포스터·배너·SNS로 변주되는 원본.
- **무드보드** (Mood Board): 방향을 잡기 위해 레퍼런스 이미지·색·질감을 모아 놓은 보드. 시안 전에 클라이언트와 합의하는 용도.
- **톤앤매너** (Tone & Manner): 브랜드가 말하고 보이는 방식의 일관성. 색·서체·사진 스타일·문체를 아우르는 분위기.
- **그래픽 모티프** (Graphic Motif): 로고에서 파생돼 반복 사용되는 도형·패턴. 로고 없이도 브랜드를 알아보게 하는 장치.
- **시안** (Draft / Comp): 클라이언트에게 보여 주는 디자인 안. 보통 A·B·C안으로 방향을 나눠 제시하고 하나를 골라 발전.
- **룩앤필** (Look & Feel): 보이는 인상(룩)과 사용 감각(필). "룩앤필을 맞춰 달라"는 기존 톤과 어긋나지 않게 하라는 뜻.
- **어플리케이션** (Application): 아이덴티티를 명함·사인·패키지·웹 등 실제 매체에 적용한 결과물.
- **벡터 / 래스터** (Vector / Raster): 벡터(AI, SVG)는 수식 기반이라 확대해도 깨지지 않고, 래스터(PNG, JPG)는 픽셀 기반. 로고는 반드시 벡터로.
- **베지어 곡선 / 패스** (Bézier Curve / Path): 앵커 포인트와 핸들로 만드는 곡선. 펜 툴의 기본이며 앵커는 적을수록 매끄럽습니다.
- **클리핑 마스크** (Clipping Mask): 위 도형의 모양대로 아래 이미지를 잘라 보이게 하는 기능. 원본을 훼손하지 않아 수정이 쉽습니다.
- **블렌딩 모드** (Blending Mode): 레이어를 겹칠 때 색을 섞는 방식. Multiply(곱하기)는 어둡게, Screen은 밝게, Overlay는 대비를 높입니다.
- **목업 (그래픽)** (Mockup): 디자인을 실제 제품(명함, 간판, 패키지)에 입혀 보여 주는 합성 이미지. 스마트 오브젝트 PSD로 제작.
- **아트워크** (Artwork): 인쇄·제작에 넘기는 최종 데이터. "아트워크 넘겨 주세요"는 완성 파일을 달라는 뜻.

### UI 설계

- **와이어프레임** (Wireframe): 색·이미지 없이 회색 박스와 선으로 화면 구조와 정보 배치만 잡은 설계도.
- **로파이 / 하이파이** (Lo-fi / Hi-fi): 완성도 단계. 로파이는 손그림·와이어프레임 수준, 하이파이는 실제와 같은 시각 디자인.
- **목업 (UI)** (Mockup): 동작하지 않는 하이파이 정적 화면. 여기에 인터랙션을 붙이면 프로토타입.
- **프로토타입** (Prototype): 클릭·전환이 되는 시뮬레이션. 개발 전에 흐름을 검증하고 사용성 테스트에 씁니다.
- **디자인 시스템** (Design System): 컬러·타이포·간격·컴포넌트와 사용 규칙을 묶은 재사용 체계. 팀이 커질수록 필수.
- **컴포넌트** (Component): 버튼·인풋·카드처럼 반복 사용하는 UI 조각. 원본(마스터)을 고치면 모든 인스턴스가 바뀝니다.
- **디자인 토큰** (Design Token): 색·간격·크기 값을 이름으로 저장한 최소 단위(color-primary, space-4). 디자인과 코드가 같은 값을 공유.
- **아토믹 디자인** (Atomic Design): 원자(버튼) → 분자(검색창) → 유기체(헤더) → 템플릿 → 페이지로 UI를 쌓는 방법론.
- **8pt 그리드** (8pt Grid): 간격·크기를 8의 배수(8, 16, 24, 32…)로 통일하는 규칙. 어떤 해상도에서도 깔끔하게 떨어집니다.
- **브레이크포인트** (Breakpoint): 레이아웃이 바뀌는 화면 폭 기준. 보통 모바일 ~640, 태블릿 ~1024, 데스크톱 1280 이상.
- **반응형 / 적응형** (Responsive / Adaptive): 반응형은 폭에 따라 유연하게 흐르고, 적응형은 정해진 몇 가지 폭에 맞춘 고정 레이아웃을 골라 보여 줍니다.
- **뷰포트 / 폴드** (Viewport / Fold): 뷰포트는 화면에 보이는 영역, 폴드는 스크롤 전 보이는 경계. 핵심 메시지와 CTA는 폴드 위에.
- **히어로 섹션** (Hero Section): 랜딩페이지 최상단의 큰 제목·이미지·CTA 영역. 3초 안에 무엇을 하는 서비스인지 전달.
- **CTA** (Call to Action): "시작하기", "구매하기"처럼 행동을 유도하는 버튼. 화면당 주요 CTA는 하나만 강조.
- **GNB / LNB** (Global / Local Navigation): GNB는 전체 서비스 공통 메뉴(상단), LNB는 현재 섹션 안의 하위 메뉴(왼쪽). 국내 실무 용어.
- **햄버거 메뉴 / 탭 바** (Hamburger / Tab Bar): 모바일에서 메뉴를 숨기는 ≡ 아이콘과 하단에 항상 노출하는 탭 바. 핵심 기능이 5개 이하면 탭 바가 낫습니다.
- **모달 / 다이얼로그** (Modal / Dialog): 화면 위에 떠서 다른 조작을 막는 창. 남용하면 피로하니 확인이 꼭 필요한 순간에만.
- **바텀 시트** (Bottom Sheet): 모바일 화면 아래에서 올라오는 패널. 모달보다 가볍고 엄지로 닿기 좋습니다.
- **토스트 / 스낵바** (Toast / Snackbar): "저장되었습니다"처럼 잠깐 떴다 사라지는 알림. 스낵바는 실행 취소 같은 액션이 하나 붙습니다.
- **툴팁 / 팝오버** (Tooltip / Popover): 호버·클릭 시 나오는 짧은 설명(툴팁)과 조금 더 많은 내용을 담은 작은 창(팝오버).
- **드롭다운 / 셀렉트** (Dropdown / Select): 눌렀을 때 목록이 펼쳐지는 컨트롤. 선택지가 5개 이하면 라디오·세그먼트가 더 빠릅니다.
- **아코디언** (Accordion): 제목을 누르면 내용이 펼쳐지고 접히는 목록. FAQ에 주로 사용.
- **카드** (Card): 이미지·제목·설명을 한 덩어리로 묶은 컨테이너. 격자로 늘어놓기 쉽지만 남발하면 복잡해집니다.
- **스켈레톤 UI** (Skeleton): 로딩 중 콘텐츠 자리에 회색 블록을 먼저 보여 주는 것. 스피너보다 체감 속도가 빠릅니다.
- **엠프티 스테이트** (Empty State): 데이터가 없을 때의 화면. 빈 화면 대신 다음 행동을 안내해야 합니다.
- **온보딩** (Onboarding): 첫 사용자가 서비스를 익히는 과정. 튜토리얼, 권한 요청, 초기 설정 화면을 포함.
- **마이크로인터랙션** (Microinteraction): 버튼 눌림, 좋아요 애니메이션 같은 작은 반응. 피드백을 주고 완성도를 높입니다.
- **어포던스** (Affordance): 보기만 해도 어떻게 쓰는지 알 수 있는 성질. 버튼은 눌러 보이고 링크는 밑줄이 있어야 합니다.
- **상태** (States (Hover · Active · Focus · Disabled)): 컴포넌트가 가지는 여러 모습. 기본·호버·눌림·포커스·비활성·로딩·에러를 모두 정의해야 개발 누락이 없습니다.
- **오토 레이아웃** (Auto Layout): Figma에서 내용에 따라 크기와 간격이 자동으로 늘어나는 프레임. CSS 플렉스박스와 같은 개념.
- **컨스트레인트** (Constraints): 프레임 크기가 바뀔 때 요소가 어느 쪽에 붙어 따라갈지 정하는 규칙. 반응형 컴포넌트의 기본.
- **배리언트** (Variants): 한 컴포넌트의 여러 버전(크기·상태·타입)을 한 세트로 묶은 것. 속성을 바꿔 가며 선택.
- **핸드오프** (Handoff): 디자인을 개발자에게 넘기는 과정. 스펙(간격·색·폰트), 에셋, 인터랙션 설명이 포함되어야 합니다.
- **레드라인 / 스펙** (Redline / Spec): 간격·크기를 빨간 선과 숫자로 표기한 문서. 요즘은 Figma Dev Mode가 자동으로 대신합니다.
- **세이프 에어리어** (Safe Area): 노치·홈 인디케이터 등 기기 UI에 가려지지 않는 영역. 중요한 요소는 이 안에 배치.
- **터치 타깃** (Touch Target): 손가락으로 누를 수 있는 최소 크기. iOS 44pt, 안드로이드 48dp 이상.
- **플레이스홀더 / 밸리데이션** (Placeholder / Validation): 입력 전 힌트 텍스트와 입력값 검증. 라벨을 플레이스홀더로 대체하면 입력 중 사라져 불편합니다.
- **브레드크럼** (Breadcrumb): 홈 > 카테고리 > 상품처럼 현재 위치 경로를 보여 주는 내비게이션.
- **페이지네이션 / 무한 스크롤** (Pagination / Infinite Scroll): 목록을 페이지로 나누거나 스크롤하면 계속 불러오는 방식. 목적 있는 탐색은 페이지네이션이 낫습니다.
- **배지 / 칩** (Badge / Chip): 배지는 알림 개수·상태를 표시하는 작은 라벨, 칩은 선택·필터·태그로 쓰는 알약 모양 요소.
- **캐러셀** (Carousel): 이미지를 옆으로 넘겨 보는 슬라이드. 자동 재생은 사용자가 대부분 무시하므로 신중히.
- **다크 모드** (Dark Mode): 어두운 배경 테마. 단순 반전이 아니라 순검정 대신 진회색, 채도 낮춘 강조색으로 다시 설계해야 합니다.

### UX · 리서치

- **UX / UI** (User Experience / User Interface): UI는 보이는 화면과 조작 요소, UX는 서비스를 쓰는 전체 경험. 예쁜 UI가 좋은 UX를 보장하지는 않습니다.
- **유저 리서치** (User Research): 인터뷰·설문·관찰로 사용자의 행동과 니즈를 파악하는 활동. 정성(왜)과 정량(얼마나)으로 나뉩니다.
- **페르소나** (Persona): 리서치를 바탕으로 만든 대표 가상 사용자. 이름·목표·불편을 붙여 팀이 같은 사람을 떠올리게 합니다.
- **유저 저니 맵** (User Journey Map): 사용자가 목표를 이루기까지의 단계별 행동·감정·접점을 시간순으로 그린 지도. 불편 구간을 찾는 도구.
- **정보 구조** (Information Architecture (IA)): 콘텐츠와 기능을 어떻게 나누고 이름 붙이고 연결할지 정하는 설계. 사이트맵이 그 결과물.
- **유저 플로우** (User Flow): 특정 목표(회원가입, 결제)를 위해 거치는 화면과 분기의 흐름도. 와이어프레임 전에 그립니다.
- **카드 소팅** (Card Sorting): 사용자에게 항목 카드를 분류하게 해 메뉴 구조를 정하는 리서치 방법.
- **사용성 테스트** (Usability Test): 실제 사용자에게 과제를 주고 수행 과정을 관찰하는 것. 5명만 해도 주요 문제의 대부분이 드러납니다.
- **휴리스틱 평가** (Heuristic Evaluation): 전문가가 닐슨의 10가지 원칙 같은 기준으로 UI를 점검하는 방법. 테스트보다 빠르고 저렴.
- **A/B 테스트** (A/B Test): 두 버전을 나눠 보여 주고 지표(클릭·전환)로 우열을 가리는 실험.
- **접근성** (Accessibility (a11y)): 장애·환경에 관계없이 누구나 쓸 수 있게 만드는 것. 대비, 키보드 조작, 대체 텍스트, 스크린 리더 대응.
- **인지 부하** (Cognitive Load): 화면을 이해하는 데 드는 정신적 노력. 선택지·정보·장식을 줄일수록 낮아집니다.
- **힉의 법칙** (Hick's Law): 선택지가 많을수록 결정 시간이 길어진다. 메뉴는 줄이고 단계를 나눕니다.
- **피츠의 법칙** (Fitts's Law): 목표가 크고 가까울수록 빨리 누를 수 있다. 중요한 버튼은 크게, 엄지 근처에.
- **제이콥의 법칙** (Jakob's Law): 사용자는 다른 서비스에서 익힌 방식을 기대한다. 관습을 따르는 것이 대개 옳습니다.
- **멘탈 모델** (Mental Model): 사용자가 머릿속에 가진 "이건 이렇게 동작할 것"이라는 믿음. 여기에 맞추면 설명이 필요 없습니다.
- **다크 패턴** (Dark Pattern): 해지 버튼 숨기기, 기본 체크된 동의처럼 사용자를 속여 이익을 얻는 설계. 규제 대상이 되고 있습니다.
- **퍼널 / 전환율** (Funnel / Conversion Rate): 방문 → 가입 → 결제로 좁아지는 단계(퍼널)와 다음 단계로 넘어간 비율(전환율). 이탈 구간을 찾는 기본 지표.
- **리텐션** (Retention): 사용자가 다시 돌아오는 비율. 신규 유입보다 서비스 건강을 더 잘 보여 줍니다.
- **KPI / OKR** (KPI / OKR): 성과를 재는 핵심 지표(KPI)와 목표·핵심 결과로 정리한 목표 관리 틀(OKR). 디자인 결정의 근거로 쓰입니다.
- **MVP** (Minimum Viable Product): 핵심 가치만 담아 가장 빨리 내놓는 최소 제품. 완성도보다 검증 속도가 목적.
- **디자인 씽킹 / 더블 다이아몬드** (Design Thinking / Double Diamond): 공감→정의→아이디어→프로토타입→테스트, 또는 발견→정의→개발→전달로 문제를 넓혔다 좁히는 프로세스 모델.
- **애자일 / 스프린트** (Agile / Sprint): 1~2주 단위(스프린트)로 만들고 배포하고 개선을 반복하는 개발 방식. 디자이너도 스프린트 단위로 일합니다.
- **백로그** (Backlog): 해야 할 일의 우선순위 목록. 디자인 요청도 백로그에 쌓여 스프린트에 배정됩니다.
- **JTBD** (Jobs To Be Done): 사용자가 제품을 "고용"해 해결하려는 일에 집중하는 관점. "드릴이 아니라 구멍을 원한다".
- **히트맵** (Heatmap): 클릭·스크롤·시선이 몰리는 곳을 색으로 표시한 분석. 폴드 아래 콘텐츠가 얼마나 보이는지 확인.

### 개발 협업

- **HTML / CSS / JS** (HTML / CSS / JavaScript): HTML은 구조, CSS는 모양, JS는 동작. 디자이너가 CSS를 읽을 수 있으면 핸드오프 대화가 훨씬 정확해집니다.
- **px / rem / em** (CSS Units): px는 고정, rem은 루트 글자 크기 기준(보통 16px=1rem), em은 부모 기준. 접근성을 위해 글자는 rem 권장.
- **박스 모델** (Box Model (Margin · Padding · Border)): 요소는 내용 → 패딩(안쪽 여백) → 보더 → 마진(바깥 여백) 순으로 감싸입니다. Figma의 오토 레이아웃 패딩과 같은 개념.
- **플렉스박스 / 그리드** (Flexbox / CSS Grid): 한 방향 정렬은 플렉스, 행·열 2차원 배치는 그리드. 오토 레이아웃은 플렉스로 번역됩니다.
- **미디어 쿼리** (Media Query): 화면 폭·다크 모드 등 조건에 따라 다른 CSS를 적용하는 문법. 브레이크포인트가 여기서 구현됩니다.
- **SVG / PNG / WebP** (Image Formats): 아이콘·로고는 SVG, 투명 이미지는 PNG, 사진은 WebP(또는 AVIF)가 가볍습니다. JPG는 점점 WebP로 대체.
- **이징** (Easing): 애니메이션 속도 곡선. ease-out은 빠르게 시작해 부드럽게 멈춰 UI에 가장 자연스럽습니다. 지속 시간은 150~300ms.
- **z-index** (z-index): 요소가 겹칠 때 위아래 순서. 모달·툴팁·드롭다운의 층 순서를 디자인 시스템에서 미리 정해 둡니다.
- **시맨틱 마크업** (Semantic Markup): 버튼은 button, 제목은 h1~h6처럼 의미에 맞는 태그를 쓰는 것. 접근성과 검색 노출의 기본.
- **컴포넌트 라이브러리 / 스토리북** (Component Library / Storybook): 코드로 구현된 컴포넌트 모음과 그것을 따로 띄워 보는 도구. 디자인 시스템의 개발 쪽 짝.
- **CSS 변수** (CSS Custom Properties): --color-primary처럼 값을 이름으로 저장하는 CSS 기능. 디자인 토큰이 코드에서 이 형태가 됩니다.
- **웹폰트 / FOUT** (Web Font / FOUT): 서버에서 내려받는 폰트와, 로딩 전 대체 폰트가 잠깐 보이는 현상. 서브셋 폰트로 용량을 줄여 완화.
- **레이지 로딩** (Lazy Loading): 화면에 보일 때 이미지를 불러오는 기법. 긴 페이지의 초기 속도를 크게 개선.
- **LCP / CLS** (Core Web Vitals): 구글의 성능 지표. LCP는 큰 콘텐츠가 뜨는 시간, CLS는 로딩 중 레이아웃이 튀는 정도. 이미지 크기를 지정하면 CLS가 줄어듭니다.
- **QA** (Quality Assurance): 배포 전 오류를 찾는 검수. 디자인 QA는 구현이 시안과 다른 곳(간격, 색, 상태)을 잡아내는 단계.
- **스테이징 / 배포** (Staging / Deploy): 실제 서비스(프로덕션) 전에 검수하는 테스트 서버가 스테이징. "스테이징에 올렸어요"는 확인해 달라는 뜻.
- **Git / PR** (Git / Pull Request): 코드 변경 이력을 관리하는 도구와, 변경을 합쳐 달라는 요청. 디자인 파일의 브랜치·버전 기능과 같은 개념.
- **API** (Application Programming Interface): 프로그램끼리 데이터를 주고받는 약속. "API가 아직 없다"는 화면에 넣을 실제 데이터가 준비되지 않았다는 뜻.
- **CMS** (Content Management System): 개발자 없이 콘텐츠를 올리고 고치는 관리 도구. WordPress, Webflow CMS 등. 템플릿 설계가 디자이너 몫.


## 읽을거리 (직접 쓴 글)

### 글자가 깨지지 않는 포스터 시안을 위해, 캔바 크래프트는 배치부터 짠다

출처: https://designrefs.com/articles/canva-craft-text-layout-image-model/ · 2026-10-26 · AI 디자인

클라이언트 메일은 한 줄이다. "행사 포스터 시안 세 가지만 오늘 안에 부탁드려요. 날짜랑 장소는 크게요."

이미지 AI에 넣고 뽑으면 그림은 그럴듯하다. 그런데 날짜가 "10월 27일"이 아니라 "10월 2기일"로 찍혀 나온다. 다시 뽑는다. 이번에는 글자는 맞는데 제목이 구석으로 밀려 있다. 시안 세 장에 뽑는 횟수가 계속 늘어난다. (가정해서 그린 장면이다.)

Canva가 10월 22일 첫 자체 이미지 생성 모델 'Canva Craft'를 냈다. 사진보다 포스터, 소셜 게시물, 발표 자료처럼 글자와 배치가 중요한 결과물을 겨냥했다고 한다. 이 글은 Craft를 직접 써 본 후기가 아니라, 보도로 확인한 내용을 디자이너 관점에서 읽는 글이다.

모델을 직접 돌려 보지는 않았고, TechCrunch와 Digital Trends 같은 보도를 바탕으로 썼다. 순위와 성능 수치는 캔바가 밝힌 것이고, 독립적으로 검증된 자료는 찾지 못했다. API 요금이나 크레딧 가격도 보도에 나오지 않았다.

## 그림을 먼저 그리지 않고 계획을 먼저 짠다

TechCrunch와 Digital Trends가 공통으로 전한 구조는 두 단계다.

| 단계 | 하는 일 |
|---|---|
| 1단계: 계획 | 프롬프트를 읽고 어떤 요소를 넣을지, 서로 어디에 놓을지, 크기 차이와 시각적 위계, 들어갈 글자를 정한다 |
| 2단계: 그리기 | 그 계획을 받아 이미지를 만든다. 최대 2K 해상도, 용도별 약 30가지 화면 비율 |

※ 출처: TechCrunch (2026-10-22), Digital Trends. 표는 두 기사의 설명을 줄여 옮긴 것이다.

디자이너가 시안을 짤 때의 순서와 비슷하다. 제목을 어디에 두고 날짜를 얼마나 키울지 정하고 나서 색과 그림을 얹는다. 이 순서를 모델 안에 넣었다는 설명이다. 다만 이 구조가 실제로 글자 오류를 줄이는지는 내가 확인하지 못했다. 설명과 결과는 별개다.

## 학습 재료가 사진이 아니라 템플릿이다

기사에 따르면 Craft는 사진이 아니라 Canva 라이브러리에 있는 사람이 만든 템플릿으로 학습했다. 포스터, 소셜 게시물, 발표 자료, 인포그래픽, 메뉴, 글자 중심 레이아웃이 들어 있다. The Letter Two는 텍스트 생성이 55개 언어를 지원한다고 전했다. 한국어가 그 안에 있는지, 한글 획이 얼마나 정확한지는 어느 자료에도 없었다.

여기서 두 가지가 남는다. 하나는 한글 같은 비라틴 문자의 품질이다. 다른 하나는 템플릿 제작자에 대한 보상이다. The Letter Two는 템플릿 제작자 보상 여부와 고객 상업 이용에 대한 보호 여부가 명시되지 않았다고 정리했다. 클라이언트 작업에 넣는다면 이 두 가지는 약관이 나올 때까지 비워 둔 질문이다. 일반 이미지 AI의 상업 이용 기준은 AI로 만든 이미지, 클라이언트 작업에 써도 될까에 정리해 두었는데, Craft에 그대로 적용된다는 확인은 아니다.

## 순위는 이렇게 발표됐다

The Letter Two가 옮긴 Canva의 발표는 이렇다.

| 구분 | Canva가 밝힌 순위 |
|---|---|
| 전체 | 출시 당시 4위(GPT-Image-2.5 Sunburst, GPT-Image-2.5 Flare, GPT Image 2 다음) |
| 인물·초상 | 1위(86개 모델보다 앞) |
| 추상·패턴 | 2위 |
| 제품 | 4위 |

※ 출처: The Letter Two (2026-10-23). Canva가 DesignArena 리더보드를 인용해 발표한 수치이며, 기사에서 독립 검증되지 않았다.

Digital Trends는 Canva가 자사 연구팀을 이미지 생성 분야 "세계에서 두 번째로 앞선 연구소"라고 소개했다고 전했다. 모델 순위(4위)와 연구소 순위(2위)가 다른 말이라서, 이 숫자를 한 줄로 합쳐 "2위 모델"이라고 읽으면 틀린다. 또 이 리더보드는 사람들의 투표로 순위를 매기는 방식이다. 투표가 포스터 작업의 편의성을 얼마나 반영하는지는 별도로 봐야 한다. 이런 순위를 읽는 법은 메타의 첫 최상위 모델이 디자인 투표 1위, 이 순위를 어떻게 읽을까에서 다뤘다.

## 어디서 쓸 수 있나

보도에서 일치하는 부분과 갈리는 부분을 나눠 적는다.

- 일치: 모든 Canva 사용자가 Dream Lab 탭에서 쓸 수 있다. Canva API로도 제공된다. 계정과 사용량 제한이 있다는 설명이 Digital Trends에 있다.
- 일치: 더 싼 버전인 Craftfast와 Craft-ultrafast가 곧 나온다. 정확한 날짜는 없다.
- 갈림: Canva MCP(AI 어시스턴트가 Canva를 부르는 연결)로 ChatGPT, Gemini에서 Craft를 쓰는 것은 계획 단계라고 TechCrunch와 Digital Trends가, "곧 출시 예정"이라고 The Letter Two가 적었다. 지금 바로 쓸 수 있다고 쓴 곳은 이번에 직접 연 자료에는 없었다.
- 한 곳에만 있음: TechCrunch는 만든 이미지를 Canva Magic으로 레이어가 나뉜 디자인으로 바꿀 수 있다고 썼고, Digital Trends는 이를 Magic Layers 기술이라고 불렀다. The Letter Two에서는 이 내용을 찾지 못했다. 레이어가 어떻게 나뉘는지, 글자가 편집 가능한 텍스트로 남는지는 확인되지 않았다.

마지막 항목은 아이디오그램 벡터 1.0에서 던진 질문과 같다. 이미지 AI의 결과물이 "그림 한 장"인지 "고칠 수 있는 파일"인지가 실무에서는 가장 크게 갈린다.

## 디자이너가 먼저 시험해 볼 것

글자가 많은 포스터 한 장. 날짜, 장소, 가격, 전화번호가 들어간 행사 포스터를 같은 프롬프트로 열 번 뽑는다. 몇 번이 글자 오류 없이 나오는지 세어 둔다. 기존에 쓰던 모델로도 같은 프롬프트를 돌려 비교한다. 이 비교가 없으면 "글자가 잘 나온다"는 말은 기분일 뿐이다.

한글 제목. 55개 언어에 한국어가 들어 있는지 알 수 없으니, 한글 제목과 작은 한글 본문을 따로 시험한다. 받침이 있는 글자와 작은 크기에서 먼저 무너진다.

한 군데만 고치기. "로고는 그대로 두고 배경색만 바꿔 줘"처럼 한 요소만 바꾸는 요청을 해 본다. 편집 기능을 내세우는 모델이 많아서, 실제로 나머지가 그대로 남는지 볼 만하다. 크레아 3 편집 모델을 확인할 때 쓴 기준과 같다.

변환 뒤 파일 열기. 레이어 변환을 쓸 수 있다면 결과를 열어 글자가 텍스트 상자인지 확인한다. 이 한 가지가 납품까지 걸리는 시간을 가른다.

## 지금 알 수 없는 것

- 가격. API 요금, 앱 크레딧 소모량, 무료 사용 한도 모두 확인된 자료가 없다.
- 독립 시험. Canva가 인용한 순위 말고 제3자의 비교 시험은 찾지 못했다.
- 상업 이용 조건. 학습에 쓴 템플릿 제작자의 보상, 생성물의 권리 보호는 명시되지 않았다.
- 한글 품질. 지원 언어 목록에 한국어가 있는지 확인되지 않았다.
- 레이어 변환의 실제. 분리 정도와 글자의 편집 가능 여부는 직접 열어 보기 전에는 모른다.
- 세부 사양. 모델 크기와 기술 문서는 공개되지 않았다고 보도됐다.

## 그래서 지금은

열 번 뽑아 세어 보자. 글자가 많은 포스터를 같은 프롬프트로 열 번 돌려 오류 없는 장수를 기록한다. 지금 쓰는 도구와 같은 조건으로 나란히 놓아야 바꿀 이유가 생긴다.

클라이언트 작업에는 약관을 먼저 본다. 상업 이용과 템플릿 학습에 관한 조건이 나오기 전까지는 연습용 시안과 납품용을 나눠 둔다. 확실하지 않은 것을 전제로 약속을 걸지 않는다.

시안은 배치부터 말로 정한다. 계획을 먼저 짜는 모델이든 아니든, "제목은 위쪽 3분의 1, 날짜는 제목 아래 가장 크게, 장소는 하단"처럼 위치와 크기 순서를 프롬프트에 적으면 다시 뽑는 횟수를 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 이 문장은 직접 비교한 결과가 아니라 시도해 볼 만한 방법이다.

다음에 찾아 줬으면 하는 사이트 종류가 있으면 댓글로 남겨 달라. 들어온 요청은 다음 모음의 첫 소재로 삼는다.

※ 출처: TechCrunch: Canva releases its first image generation model, Digital Trends: Canva enters the AI image generation race with Craft, The Letter Two: Canva Craft Is Canva Research's First Image Model, Future Tools 뉴스.

### 아이디오그램 벡터 1.0, AI 로고를 처음부터 SVG로 받는다면

출처: https://designrefs.com/articles/ideogram-vector-1-editable-svg/ · 2026-10-24 · AI 디자인

클라이언트 메일은 두 줄이다. "AI로 뽑은 로고 마음에 들어요. 명함이랑 현수막에 다 쓸 거라 원본 파일 주세요."

받은 건 PNG 한 장이다. 현수막 크기로 키우면 가장자리가 뭉개진다. 인쇄소는 AI나 SVG 같은 벡터 파일을 달라고 한다. 이미지 AI 결과물을 일에 쓰려다 이 지점에서 막히는 경우가 많다.

Ideogram이 10월 22일 첫 벡터 모델 'Ideogram Vector 1.0'을 냈다. 글로 설명하면 SVG 파일이 나오고, 이미 있는 그림을 올리면 벡터로 바꿔 준다고 한다. 이 글은 공식 API 문서와 보도로 직접 확인한 것만 적는다.

(그림: Ideogram 개발자 문서의 SVG 생성 API 페이지. 출처: developer.ideogram.ai/api-reference/vectors/generate-svg (캡처일 2026-10-24))
아이디오그램 개발자 문서와 발표를 옮긴 보도를 바탕으로 썼고, 모델을 직접 돌려 보지는 않았다. 가격은 공식 문서에 없어서 문서를 인용한 외부 글 두 곳에서 가져왔는데, 둘이 일치했다. '깔끔하다'는 평가는 아직 아이디오그램 쪽 설명이고, 외부에서 시험한 자료는 찾지 못했다.

## 래스터와 벡터, 한 줄로

래스터는 점(픽셀)으로 그린 그림이라 키우면 뭉개진다. 벡터는 점과 선의 계산식으로 그린 그림이라 얼마든 키워도 선이 선명하다. 로고, 아이콘, 간판, 굿즈 인쇄는 벡터를 요구하는 일이 흔하다. 지금까지 많은 이미지 AI는 래스터만 내놓았고, 그걸 벡터로 바꾸는 일은 별도 작업이었다.

Ideogram의 발표 문구는 이렇게 전해진다. 텍스트 프롬프트로 "부드러운 그라데이션과 또렷한 글자체"를 가진 깨끗하고 편집 가능한 SVG를 만들거나, 어떤 이미지든 세밀하고 확대해도 되는 벡터로 바꾼다. Ideogram 앱과 API에서 쓸 수 있다.

## 공식 문서에서 읽은 것

API 문서에는 두 가지 작업이 따로 있다.

| 작업 | 주소(엔드포인트) | 넣는 것 |
|---|---|---|
| 글로 SVG 만들기 | POST /v2/svg/generate/ideogram-vector-1 | 프롬프트(필수), 참고 이미지(선택), 화면비, 품질, 장수, 시드 |
| 이미지를 SVG로 바꾸기 | POST /v2/svg/vectorize/ideogram-vector-1 | JPEG·PNG·WEBP 파일(50MB까지), 세밀도 모드 |

※ 출처: Ideogram 개발자 문서: Generate SVG, 같은 문서: Vectorizer. 표는 두 페이지의 매개변수를 줄여 옮긴 것이다.

이미지를 바꿀 때 고르는 세밀도 모드는 문서에 세 가지다. simple은 도형 수를 줄이고, detailed는 잔 디테일을 살리고, auto는 이미지에 맞춰 알아서 정한다. 외부 글 중에는 모드를 Simple과 Default로 적은 곳이 있었는데, 공식 문서 표기는 위와 같다.

그 밖에 문서에서 확인한 것은 이렇다.

- 결과물은 기본으로 비공개다. 기업용은 항상 비공개다.
- 요청을 보내면 바로 파일이 오지 않고 작업 번호(generation_id)를 받아 결과를 따로 가져온다.
- dry_run을 켜면 생성도 청구도 하지 않고 이 요청의 값만 알려 준다. 돈이 걸린 일괄 작업 전에 써 볼 만하다.
- 동시에 돌릴 수 있는 작업 수에 한도가 있고, 넘으면 429 오류가 난다. 일일 한도, 구독 필요 같은 거절 사유도 문서에 나열돼 있다.

문서의 두 페이지 어디에도 레이어, 글자 처리, 그라데이션 품질 설명은 없었다. 그 부분은 결과 파일을 직접 열어 봐야 안다.

## 값은 이렇게 보도됐다

| 작업 | API 한 장당 |
|---|---|
| 글로 만들기, 품질 낮음 | 0.13달러 |
| 글로 만들기, 품질 중간 | 0.16달러 |
| 글로 만들기, 품질 높음 | 0.20달러 |
| 글로 만들기, 품질 높음 + 참고 이미지 | 0.32달러 |
| 이미지를 벡터로 | 0.10달러 |

※ 출처: Creators Toolbox: Ideogram Vector, OrcaRouter: Ideogram Vector 1.0, What the SVG File Actually Holds. 두 글이 Ideogram의 공개 요금이라며 같은 값을 적었다. 공식 개발자 문서 페이지에서는 값을 확인하지 못했다.

계산해 보면 높음 품질로 열 장을 뽑아도 2달러다. 시안을 여러 안 보여 주는 일이라면 부담이 큰 금액은 아니다. 다만 이건 API 값이고, 앱에서 쓰는 크레딧 값은 알려지지 않았다.

## 디자이너가 먼저 열어 볼 세 가지

첫째, 레이어가 나뉘어 있나. 외부 글에 따르면 Ideogram은 글로 만든 SVG의 도형이 따로 움직일 수 있는 단위로 나온다고 설명한다. 반면 이미지를 변환하는 쪽은 도형을 묶어 레이어로 만드는 기능이 "아직 제공되지 않는다"고 한다. 내가 연 변환 문서에는 그 옵션이 보이지 않았다. 사진이나 PNG 로고를 변환하면 한 덩어리로 겹친 선과 면이 나올 수 있다고 보고, 일러스트레이터나 피그마에서 정리할 시간을 따로 잡는 편이 안전하다.

둘째, 글자가 글자로 남나. 발표는 "또렷한 글자체"를 내세운다. 그런데 그 글자가 수정할 수 있는 텍스트인지, 윤곽선으로 바뀐 도형인지는 자료에 없다. 로고 안의 이름을 오타 하나 고치려는 상황이라면 이 차이가 크다. 윤곽선이면 글자를 지우고 다시 쳐야 하고, 글꼴도 알 수 없다.

셋째, 점이 몇 개나 되나. 그라데이션과 디테일이 많은 SVG는 경로(선분 단위)가 수천 개일 수 있다. 외부 글은 파일이 커질 수 있다고만 짚고 수치는 내지 않았다. 웹에 올리는 아이콘이면 파일 크기와 렌더링 속도를, 인쇄용이면 선 두께와 면 겹침을 확인하는 게 순서다.

일러스트레이터나 피그마에서 편집된다는 말은 보도에 반복해서 나온다. 다만 이것도 Ideogram의 설명이다. 열렸을 때 파일 구성이 쓸 만한지는 별개 문제다.

## 이미 있는 선택지와 나란히 놓으면

벡터를 바로 뽑는 AI는 이번이 처음이 아니다. 검색 결과에는 Recraft가 SVG를 직접 내놓는다는 설명이 있었다. 이번 소식의 새로움은 "벡터를 낸다"보다 "이미지 생성에서 이름난 회사가 벡터 전용 모델을 따로 냈다"에 가깝다. 어느 쪽이 더 낫다고 비교한 자료는 찾지 못했다.

Ideogram 같은 이미지 생성 도구와 AI 로고·브랜드 키트 도구는 AI 디자인 툴의 이미지 생성 항목에 Recraft, Looka 등과 함께 모아 두었다. 이미지 AI의 결과물을 다시 뽑지 않고 고치는 흐름은 배경만 바꿨는데 로고까지 바뀌었을 때, 크레아 3 편집 모델에서 확인할 것에서 다뤘다. 그쪽은 래스터 편집, 이쪽은 벡터 출력이라 쓰는 자리가 다르다.

## 지금 알 수 없는 것

- 결과 품질. 로고, 아이콘, 포스터 중 어느 쪽에 강한지 독립 시험이 없다.
- 앱 요금. 무료 계정에서 쓸 수 있는지, 크레딧이 몇 개 드는지 확인되지 않았다.
- 상업 이용 조건. 이 모델 결과물의 저작권과 사용 범위는 이번에 열어 본 자료에 없다. 일반 이미지 모델의 기준은 AI로 만든 이미지, 클라이언트 작업에 써도 될까에 정리해 두었다. 이 모델에 그대로 적용된다는 확인은 아니다.
- 편집 기능. 문서에 만든 SVG를 말로 고치는 엔드포인트는 보이지 않았다. 외부 글도 수정은 디자인 툴에서 하라는 쪽이다.
- 품질 값의 의미. 낮음·중간·높음이 어떻게 다른지 문서에 설명이 없다.

## 그래서 지금은

래스터와 벡터를 먼저 구분하자. 클라이언트가 원본 파일을 달라고 할 때 받는 형식이 무엇인지부터 확인한다. 인쇄, 간판, 굿즈는 벡터가 필요하고 웹 화면용 일러스트는 PNG로 충분한 경우도 많다. 형식이 맞지 않는데 모델부터 바꿔 보는 일을 줄일 수 있다.

열 장 정도로 파일 속을 열어 보자. 로고 한 개, 아이콘 한 세트, 글자가 들어간 포스터를 각각 뽑아 일러스트레이터나 피그마에서 열어 본다. 레이어가 나뉘었는지, 글자가 살아 있는지, 점이 얼마나 많은지를 적어 두면 다음에 맡길 일과 맡기지 않을 일이 갈린다. API를 쓴다면 dry_run으로 값부터 확인한다.

납품 전에 사람 손을 한 번 넣는 시간을 잡자. 변환한 SVG는 도형이 한 덩어리로 겹쳐 있을 수 있다. 색 값과 획 두께를 정리하고 이름을 붙이는 작업을 견적에 넣어 두면 "AI라서 금방 끝나겠죠"라는 말에 답하기 쉽다.

다음에 찾아 줬으면 하는 사이트 종류가 있으면 댓글로 남겨 달라. 들어온 요청은 다음 모음의 첫 소재로 삼는다.

※ 출처: Ideogram 개발자 문서: Generate SVG, Ideogram 개발자 문서: Vectorizer, Ideogram 발표(X), Runtime Wire: Ideogram launches its first vector model, Creators Toolbox: Ideogram Vector, OrcaRouter: What the SVG File Actually Holds, Future Tools 뉴스.

### 제미나이 대화창에서 웹플로 사이트를 고친다, 연결 앱으로 되는 일과 아직 모르는 일

출처: https://designrefs.com/articles/webflow-gemini-connector-edit-site-in-chat/ · 2026-10-23 · AI 디자인

클라이언트 메시지는 한 줄이다. "소개 문구 세 군데랑 팀원 사진 한 장만 바꿔 주세요."

그 한 줄을 처리하려고 웹플로 편집 화면을 열고, 컬렉션을 찾고, 항목을 하나씩 열어 고치고, 다시 게시한다. 작업 자체는 금방 끝나는데 열고 닫는 데 더 걸린다. 이런 잔일은 AI 채팅창에서 끝내고 싶어진다.

Webflow가 10월 15일 보도자료로 Google Gemini 앱의 '연결 앱'이 됐다고 발표했다. 이 글은 그 보도자료와 Webflow 앱 마켓플레이스 페이지에서 직접 확인한 내용만 옮긴다.

(그림: Webflow 앱 마켓플레이스의 Google Gemini MCP Connector 페이지. 출처: webflow.com/apps/detail/google-gemini-mcp-connector (캡처일 2026-10-23))
보도자료와 마켓플레이스 페이지에 적힌 내용을 따랐고, 연결을 직접 설치해 써 보지는 않았다. 요금제별 조건과 지원 지역, 사용량 한도는 어디에도 구체적으로 없었다. 어떤 곳은 '웹플로가 제미나이를 통합했다'고 요약했지만, 보도자료의 표현은 제미나이 앱 안의 '연결 앱'이라 이 글도 그 표현을 따른다.

## 연결 앱이 뭔가

MCP는 AI 앱이 다른 도구의 기능을 불러 쓰게 해 주는 연결 규격이다. 풀어 말하면 "채팅창과 서비스를 잇는 콘센트"다. Webflow는 이 규격의 서버를 이미 갖고 있었고, 보도자료에 따르면 Claude, ChatGPT, Codex, Slack에서 쓰던 것과 비슷한 기능이 이번에 Gemini에도 붙었다.

Gemini 쪽에는 승인된 파트너만 들어가는 커넥터 마켓플레이스가 있고, Webflow가 거기에 올랐다. 마켓플레이스 페이지는 이 앱을 "Webflow 계정을 Gemini와 연결해 대화로 사이트를 고치고 성과 질문에 답하게 하는 앱"으로 소개한다. 설치는 그 페이지에서 로그인한 뒤 진행한다. 세부 단계는 페이지에 없었다.

## 보도자료가 말한 일곱 가지

| 하는 일 | 보도자료의 설명 |
|---|---|
| 성과 질문 | Webflow Analyze로 트래픽, 상위 페이지, 참여도, 목표, 시간에 따른 변화를 묻는다 |
| 테스트 결과 | Webflow Optimize에서 어느 변형이 가장 잘 나왔는지, 통계적으로 의미 있는 차이인지 확인한다 |
| AI 속 브랜드 | AEO Analytics로 AI 시스템이 브랜드를 찾고 설명하고 인용하는 방식을 본다 |
| 페이지 제작 | 기존 스타일과 브랜드 규칙을 따라 반응형 페이지와 부품(컴포넌트)을 만들고 스크롤, 호버, 로드, 클릭 동작을 붙인다 |
| CMS 관리 | 컬렉션 만들기, 수정, 정리, 정렬, 필터를 한 번의 요청으로 한다. 직접 만든 필드와 참조 필드도 다룬다 |
| 앱 배포 | Webflow Cloud 앱을 배포하고, 상태를 보고, 실패한 배포의 원인을 찾는다 |
| 사이트 감사 | SEO, 접근성, 깨진 링크, 성능, 콘텐츠 품질을 점검한다 |

※ 출처: CMSWire: Webflow and Google Gemini announce new agentic integration (2026-10-15 보도자료). 표는 보도자료 항목을 줄여 옮긴 것이다.

마켓플레이스 페이지에는 비슷한 목록이 조금 다른 말로 있다. 디자인이나 설명을 반응형 페이지로 만들기, 컬렉션 항목 대량 생성·수정, 모션 추가 뒤 Webflow의 시각 타임라인에서 세부 조정, 우선순위가 매겨진 수정 목록 받기 등이다.

## 디자이너에게 눈에 띄는 세 가지

첫째, '기존 스타일을 따른다'는 문구. 보도자료는 페이지와 부품을 기존 스타일과 브랜드 시스템 위에서 만든다고 한다. 브랜드 시스템은 이미 사이트에 정리해 둔 색·글자 크기 규칙, 버튼·카드 같은 부품 모음이다. 규칙이 정리돼 있지 않은 사이트에서 이 말이 어떻게 작동하는지는 자료에 없다. 규칙을 AI에게 건네는 방법은 AI에게 우리 디자인 규칙을 건네는 파일 한 장, DESIGN.md에서 다뤘다. 이번 연결은 그 규칙이 사이트 안에 이미 있다는 전제로 읽힌다. 이건 내 해석이다.

둘째, 기록이 남는다. 보도자료는 기존 역할과 권한이 그대로 적용되고, AI가 한 작업이 활동 로그에 AI 작업으로 기록된다고 한다. 마켓플레이스 페이지는 설치 시 사이트 데이터 접근과 디자이너 작업 흐름 권한이 필요하다고 적었다. 클라이언트 사이트라면 "누가 고쳤는지"가 남는 쪽이 낫다. 다만 로그에서 AI 작업이 어떻게 보이는지는 직접 보지 못했다.

셋째, 분석 질문이 같이 들어 있다. 페이지를 만드는 기능만이 아니라 "지난달 어느 페이지를 많이 봤나", "AI 답변에서 우리 브랜드가 어떻게 소개되나" 같은 질문도 같은 채팅에서 한다. 마지막 항목은 검색 결과 대신 AI의 답이 첫 화면이 될 때에서 다룬 문제와 이어진다. 다만 그 분석이 얼마나 정확한지는 이 자료로 알 수 없다.

## 값과 조건

- 연결 앱은 설치가 무료다.
- 지금은 Webflow AI 크레딧을 쓰지 않는다. 보도자료의 표현은 "currently"에 해당하는 현재형이다. 나중에 바뀔 수 있다는 뜻으로 읽는 편이 안전하다. 바뀐다는 발표는 없었다.
- 어떤 기능을 쓸 수 있는지는 기존 Webflow 요금제와 사용자 권한에 따른다. 요금제별 표는 없다.
- 마켓플레이스 페이지는 "Webflow가 앱 품질을 검토했지만 보증하거나 인증하지는 않는다"고 적어 두었다.

같은 주에 나온 피그마 소식과 헷갈리지 않게 적어 둔다. 데이터 저장과 관리자 화면을 Figma Make에 붙인 이야기는 화면은 다 됐는데 저장 버튼이 아무것도 저장하지 않을 때에서 다뤘다. 그쪽은 새 사이트를 프롬프트로 만드는 흐름이고, 이쪽은 이미 있는 Webflow 사이트를 채팅에서 만지는 흐름이다.

## 지금 알 수 없는 것

- 되돌리기. 채팅에서 고친 내용을 한 번에 되돌릴 수 있는지, 게시 전에 확인 단계가 있는지 자료에 없다.
- 결과 품질. 인터랙션과 반응형 페이지가 디자이너가 만든 수준으로 나오는지는 확인된 바 없다.
- 한도. 대화 한 번에 고칠 수 있는 항목 수, 속도 제한은 적혀 있지 않다.
- 지역과 요금제. 보도자료는 지역별 제공 범위를 말하지 않는다.
- 무료 기간. 크레딧을 쓰지 않는 상태가 언제까지인지 밝히지 않았다.

## 지금 쓰는 일과 맞춰 보면

문구 수정, 사진 교체, 블로그 항목 일곱 개 정리 같은 잔일이 이 연결의 첫 후보다. 컬렉션을 대량으로 만들고 고치는 기능이 목록에 있다. 새 레이아웃을 처음부터 잡는 일은 결과를 본 뒤에 판단해도 늦지 않다.

외주를 맡는 입장에서는 '운영 인수인계' 문서가 한 장 늘 수 있다. 클라이언트 쪽 담당자가 채팅으로 사이트를 고치게 된다면, 어떤 권한을 줄지 정해야 한다. 보도자료에 따르면 기존 권한 체계가 그대로 적용되니, 지금 권한 설정이 어떤지부터 점검해 볼 만하다. 이것도 내 의견이다.

## 그래서 지금은

내 Webflow 권한부터 확인하자. 설치하려면 사이트 데이터와 디자이너 작업 흐름 권한이 필요하다고 한다. 클라이언트 사이트에 연결하기 전에 누가 편집 권한을 갖는지 정리하고, 활동 로그 위치를 한 번 열어 둔다.

고쳐도 부담 없는 사이트에서 시작하자. 포트폴리오나 테스트 사이트에서 "컬렉션 항목 다섯 개의 소개 문구를 같은 말투로 고쳐 줘" 같은 작은 요청을 해 본다. 결과가 원하는 대로 안 나오면 되돌리는 방법도 그때 확인한다.

무료라는 말은 '지금은'으로 읽자. 크레딧을 쓰지 않는 상태가 계속된다는 약속은 없다. 클라이언트와 정한 월 유지 비용 안에 AI 사용료를 넣을지는 요금이 정해진 뒤에 다시 따져도 된다.

AI 디자인 도구는 AI 디자인 툴에 쓰임별로 모아 두었다.

※ 출처: CMSWire: Webflow and Google Gemini announce new agentic integration, TechIntelPro 보도자료 사본, Webflow 앱 마켓플레이스: Google Gemini MCP Connector, MarTech 소식 모음.

### 피그마 메이크에 Payload가 들어왔다, 시안에 데이터베이스와 로그인이 생긴다

출처: https://designrefs.com/articles/figma-make-payload-save-button/ · 2026-10-22 · AI 디자인

시안은 그럴듯하다. 글 목록도 있고 상품 카드도 있고 "저장" 버튼도 있다. 그런데 눌러 보면 새로 고침과 함께 다 사라진다. 화면만 있고 데이터를 넣어 둘 곳이 없기 때문이다.

이 빈칸을 메우려면 지금까지는 별도의 백엔드(화면 뒤에서 데이터를 저장하고 로그인을 처리하는 부분)를 연결해야 했다. Figma가 10월 15일 공식 블로그에서 Payload를 Figma Make에 넣었다고 발표했다. 이 글은 그 블로그 글과 Figma 릴리스 기록에서 직접 확인한 내용만 옮긴다.

(그림: Figma 블로그 'Create, ship, and manage data-backed websites with Payload in Figma'. 출처: figma.com/blog/websites-with-payload-in-figma (캡처일 2026-10-22))
피그마 공식 블로그와 릴리스 기록을 바탕으로 했고, Payload를 직접 돌려 보지는 않았다. 사용량과 저장 용량 한도, 프로젝트를 밖으로 내보낼 수 있는지는 공식 글에 나와 있지 않다. 모든 계정에 열리기까지 몇 주가 걸린다니 아직 안 보일 수도 있다.

## 공식 글이 약속한 것

Payload는 오픈소스 헤드리스 CMS다. 풀어 말하면, 글·이미지 같은 내용을 넣고 꺼내는 관리 도구를 화면과 따로 두는 방식의 소프트웨어다. 이 Payload가 Figma에 합류했고, 이제 Figma Make 안에 들어 있다. 글을 쓴 사람은 Figma의 James Mikrut이고, 날짜는 2026년 10월 15일이다.

공식 글이 말하는 동작은 이렇다.

- Figma Make에서 콘텐츠 관리 기능이 있는 앱을 프롬프트로 만들면 데이터베이스, 파일 저장, 사용자 로그인, 관리자 화면이 함께 준비된다.
- 호스팅은 Figma가 맡는다. 디자인과 콘텐츠, 데이터가 한곳에 있다는 것이 핵심 문구다.
- CSV 파일을 올리고 에이전트에게 "이 파일로 컬렉션(데이터 묶음)을 만들어 줘"라고 하면 된다. 공식 글의 예는 카탈로그 항목을 한꺼번에 넣는 일이다.
- API 키(외부 서비스를 부르는 비밀번호 같은 값)를 Make 설정에 넣어 두면 Figma가 안전하게 보관하고, 사이트를 공개해도 방문자에게 노출되지 않는다고 한다. 이전에는 Supabase 프로젝트를 만들어 연결해야 했다고 글에 적혀 있다.
- 공개한 사이트 주소 뒤에 /admin을 붙이면 관리자 화면으로 들어간다.

## 역할마다 들어가는 곳이 다르다

공식 글은 세 부류의 사람을 나눠 설명한다.

| 역할 | 공식 글이 말하는 일 |
|---|---|
| 디자이너 | 실제 콘텐츠를 넣어 둔 상태로 화면을 프롬프트한다 |
| 마케터 | 관리자 화면에서 글 작성, 문구 수정, 태그 달기, 이미지 교체, 카테고리 순서 바꾸기, 버전 확인, 게시를 한다 |
| 개발자 | Payload의 오픈소스 프레임워크로 앱을 확장한다 |

※ 출처: Figma 블로그: Payload in Figma. 역할 구분과 권한은 Figma 설명을 그대로 요약한 것이다.

역할마다 작업 공간이 따로 있고, "누가 무엇을 바꿀 수 있는지" 세밀하게 정하는 권한 기능이 있다고 한다. 어떤 단계의 권한이 있는지는 글에 구체적으로 나와 있지 않다.

디자이너에게 눈에 띄는 대목은 첫 줄이다. 가짜 글(Lorem ipsum)로 채운 시안 대신 진짜 내용이 들어간 화면에서 일을 시작하라고 권하는 구조다. 이건 내 해석이다.

## 값과 시기: 지금은 무료, 가격은 나중에

Figma 릴리스 기록과 블로그에서 확인한 내용이다.

- Payload는 모든 요금제에서 쓸 수 있다. 접근 권한은 앞으로 몇 주에 걸쳐 모든 계정으로 열린다.
- Payload를 쓴 Figma Make 프로젝트의 호스팅은 현재 베타이고 무료다.
- "효력이 생기기 전에 가격과 구성을 발표하겠다"고 했다. 금액과 날짜는 없다.

무료라는 말은 "지금은"이라는 조건이 붙어 있다. 클라이언트에게 넘길 사이트라면 나중에 요금이 생겼을 때 누가 내는지 미리 정해 둬야 한다. 이건 내 의견이다.

같은 주에 나온 다른 소식과 헷갈리지 않게 적어 둔다. 코드 레이어의 무료 기간은 Payload와 별개다. 에이전트가 AI 크레딧을 쓰기 시작한 이야기는 공짜로 시키던 피그마 에이전트가 크레딧을 쓰기 시작했다에서 다뤘다.

## 지금 알 수 없는 것

- 데이터를 꺼내 올 수 있는가. Figma 호스팅 프로젝트를 내보내거나 직접 서버에 올릴 수 있는지 공식 글에 없다. 공식 글은 "직접 올리거나 확장하는 방법"을 Payload 오픈소스 사이트로 안내하는데, 이는 Figma 호스팅 앱이 아니라 오픈소스 프로젝트 이야기로 읽힌다.
- 한도. 저장 용량, 요청 수, 사용자 수 제한이 적혀 있지 않다.
- 로그인 방식. 사용자 로그인이 준비된다는 설명만 있고, 어떤 방식(이메일, 소셜 로그인 등)인지는 공식 글에서 찾지 못했다.
- 실제 완성도. "프롬프트 한 번에 쓸 만한 관리자 화면이 나온다"는 것은 Figma의 설명이다. 내 프로젝트에서 어떨지는 돌려 봐야 안다.
- 독립 검증. 내가 연 자료 중에는 제3자가 Payload in Figma를 시험한 결과가 없었다.

## 디자이너에게 이것이 의미하는 것

포트폴리오나 소규모 가게 사이트처럼 "내용이 바뀌는 화면"이 있다. 그런 일에서 시안과 실제 사이트 사이의 거리가 줄어든다. 클라이언트가 직접 글을 고칠 관리자 화면이 필요한 외주도 이 범위에 든다.

바이브 코더에게는 데이터베이스와 로그인을 따로 알아보는 단계가 줄어드는 소식이다. 다만 화면이 다 비슷해 보이는 문제는 백엔드가 풀어 주지 않는다. 폰트와 색을 정해 두는 일이 여전히 먼저다.

한 가지 걱정은 책임이다. 화면만 만들 때는 틀려도 새로 그리면 됐다. 사용자 로그인과 데이터가 붙으면 개인정보와 백업 문제가 따라온다. 누구의 데이터를 받는 사이트인지 먼저 생각해야 한다. 이것도 내 의견이다.

Figma 안에서 AI와 같이 일하는 흐름은 피그마 Specs, 마크다운 한 장으로 팀과 AI에게 맥락을 건네는 방법에서 한 번 다뤘다. 이번 Payload는 그 맥락 위에 "데이터"가 얹힌 모양이다.

## 그래서 지금은

진짜 내용 열 개로 시작하자. CSV 한 장에 실제 상품명이나 글 제목 열 줄을 적어 올리고, 그걸로 컬렉션을 만들게 한다. 공식 글이 소개한 방식이고, 가짜 글 대신 진짜 글이 화면을 얼마나 바꾸는지 바로 보인다.

클라이언트 작업이라면 호스팅 조건부터 적어 두자. 지금은 베타이고 무료지만 가격은 미정이다. 요금이 생길 때 누가 내는지, 데이터를 어떻게 옮길지 계약이나 메모에 한 줄 남겨 둔다.

개인정보가 들어가는 사이트는 한 번 더 멈추자. 사용자 로그인을 받는다면 어떤 정보를 저장하는지 정리하고, 정식 서비스 전에 도움말 문서에서 한도와 내보내기 가능 여부를 직접 확인한다.

Figma Make 같은 AI 디자인 도구는 AI 디자인 툴에 쓰임별로 모아 두었다.

※ 출처: Figma 블로그: Payload in Figma, Figma 릴리스 기록(Releasebot).

### 크레아 3 편집 모델은 로고를 지켜 줄까? 2K 한 장 0.06달러

출처: https://designrefs.com/articles/krea-3-edit-keep-logo/ · 2026-10-21 · AI 디자인

제품 사진의 배경만 따뜻한 나무 선반으로 바꾸면 되는 일이 있다. 그런데 이미지 AI에 맡기면 배경은 그럴듯한데 병 라벨의 글자가 흐물흐물해지고 로고 모양이 달라지는 일이 흔하다. 그러면 결과를 고치는 데 처음부터 새로 찍는 시간이 든다.

이미지 AI 업체 Krea가 10월 15일 'Krea 3'을 공개했다. 만들어 주는 모델이 아니라 이미 있는 이미지를 고치는 편집 모델이다. 공식 소개 글의 첫 번째 약속이 "바꾸라고 하지 않은 것은 그대로 둔다"이다. 이 글은 Krea 공식 블로그와 가격 페이지를 직접 열어 확인한 내용만 옮긴다.

(그림: Krea 블로그 'Introducing Krea 3' 화면. 출처: krea.ai/blog/introducing-krea-3 (캡처일 2026-10-21))

속도와 값, 품질은 모두 크레아가 직접 밝힌 숫자다. 비교 상대는 나노 바나나 프로와 GPT Image 2였고, 다른 곳에서 같은 조건으로 재현한 자료는 찾지 못했다. 글자가 많은 포장이나 복잡한 로고에서 얼마나 버티는지도 아직 사례가 없다. 요금제별 한도는 가격 페이지 표기가 엇갈려 뒤에서 따로 적었다.

## 소개 글이 약속한 것

Krea 3의 블로그 글은 편집 동작을 이렇게 설명한다.

- 바꾸라고 하지 않은 부분은 보존한다. 제품은 라벨과 로고를 그대로 두고 주변 장면만 바뀐다.
- 한 예시에서는 소파, 의자, 테이블이 바뀌는 동안 러그, 창밖 풍경, 책 읽는 여성은 그대로였다.
- 이미지가 여러 장이어도 사람과 캐릭터가 같은 모습으로 이어진다.
- 편집 한 번에 참조 이미지를 최대 6장까지 쓴다.
- 회화, 벡터 아트, 잉크 드로잉에서도 쓸 수 있다고 한다.
- 스케치, 무드보드, 색 팔레트가 있는 선화를 완성된 이미지로 바꿀 수도 있다.

소파 전/후 예시 이미지는 Krea의 것이라 이 글에 옮기지 않았다. 원문 소개 글에서 직접 볼 수 있다.

말하자면 "다시 뽑기"가 아니라 "그 자리만 수정"에 가깝다. 이미지 AI가 이 방향으로 가는 흐름은 다시 뽑지 말고 고쳐 쓴다, 이미지 AI가 '편집' 쪽으로 간 한 주에서 한 번 다뤘다.

## 속도와 값: Krea가 내놓은 숫자

소개 글의 수치는 이렇다.

- 대부분의 편집이 2K 해상도 기준으로 끝까지 8초 안에 끝난다.
- 가장 빠른 설정에서는 4~5초 정도이고, 실시간은 아직 아니라고 밝혔다.
- 값은 2K 한 장 0.06달러, 1K 한 장 0.03달러다.
- 비교 기준: 2026년 9월 24일~10월 1일 Krea에서 편집 작업을 돌려 대기 시간까지 포함한 중간값을 쟀다. 나노 바나나 프로는 33초, GPT Image 2는 90초였다.
- 한 달 편집 10만 번(참조 이미지 없이, 정가 기준)이면 Krea 3 6,000달러, 나노 바나나 프로 13,500달러, GPT Image 2 22,000달러다.

(그림: Krea 3 편집 비용과 속도 비교)

| 모델 | 편집 10만 번 비용(정가) | 편집 한 건 중간 시간 |
|---|---|---|
| Krea 3 | 6,000달러 | 대부분 8초 안 |
| 나노 바나나 프로 | 13,500달러 | 33초 |
| GPT Image 2 | 22,000달러 | 90초 |

※ 출처: Krea 블로그: Introducing Krea 3. 시간은 Krea가 9월 24일~10월 1일에 측정한 값이다. Krea 3의 '8초 안'은 중간값이 아니라 대부분의 편집이 끝나는 상한으로 소개 글에 적혀 있다.

표의 숫자를 한 장 값으로 나누면 나노 바나나 프로가 0.135달러, GPT Image 2가 0.22달러다. 소개 글에도 같은 값이 적혀 있다. 한 번에 한 장씩 만지는 디자이너에게는 큰 차이가 아닐 수 있다. 쇼핑몰 상품 수백 장의 배경을 바꾸는 일이라면 얘기가 달라진다.

여기서 주의할 점이 있다. 시간 비교는 Krea 자신의 서비스에서 잰 값이고, 상대 모델은 다른 환경에서 돌아간다. 대기열 상황이 다르면 결과도 달라진다. 숫자는 방향을 알려 주는 정도로만 보자.

## 쓰는 법도 공식 글에 있다

Krea가 소개 글에 적은 요령은 네 가지다.

1. 먼저 "그대로 둘 것"을 말한다.
2. 바꿀 부분은 사진가처럼 장면, 빛, 카메라로 묘사한다.
3. 이미지를 여러 장 올릴 때는 각각 무슨 용도인지 적는다.
4. 한 가지만 바꾸고 싶을 때는 "only"를 쓴다.

이 요령을 제품 사진 상황에 옮기면 이런 문장이 된다. 아래는 Krea의 요령을 내가 우리말로 옮겨 적은 예시이고, 실제로 돌려 보지는 않았다.

 병의 라벨과 로고는 그대로 둔다. 배경만 아침 햇빛이 드는 나무 선반으로 바꾼다. 카메라 각도는 그대로.

바꿀 것보다 지킬 것을 먼저 쓰는 순서가 눈에 띈다. 편집 모델이 "어디를 건드려도 되는지"를 문장에서 읽기 때문일 것이다. 이 해석은 내 추측이다.

## 어디서 쓰나

소개 글에 따르면 Krea 3은 krea.ai에서 바로 쓸 수 있고(Krea는 사용자 3천만 명이라고 밝혔다), Krea API로도 열려 있다. fal, Hedra, Together AI, Nous Research, OpenRouter, Replicate 같은 외부 서비스에도 올라가 있다. 기업 팀은 Krea에 따로 문의하면 된다.

(그림: Krea 첫 화면. 출처: krea.ai (캡처일 2026-10-21))

Krea 가격 페이지에서 확인한 요금제는 이렇다. 월 가격은 연간 결제 기준으로 보이는 값이고, 페이지에 취소선으로 함께 적힌 값(Basic 9달러, Pro 35달러, Max 105달러, Business 200달러)이 월 결제 가격으로 추정된다. 페이지가 이를 명확히 밝히지는 않았다.

(그림: Krea 가격 페이지 요금제 영역. 연간 결제 할인가 기준이며 가격은 바뀔 수 있다. 출처: krea.ai/pricing (캡처일 2026-10-21))

| 요금제 | 월 가격(연간 결제로 보이는 값) | 사용량 |
|---|---|---|
| Free | 0달러 | 하루 100 유닛 |
| Basic | 5달러 | 월 5,000 유닛 |
| Pro | 21달러 | 월 20,000 유닛 |
| Max | 63달러 | 월 60,000 유닛 |
| Business | 160달러 | 월 80,000 유닛(최대 50석) |

※ 출처: Krea 가격 페이지. 가격 페이지의 구조화 데이터에는 Max가 70달러·40,000 유닛으로 적혀 있어 화면 표기와 달랐다. 결제 전에 현재 표기를 직접 확인하자.

무료 요금제에서 Krea 3을 몇 장 쓸 수 있는지는 페이지 표기가 엇갈렸다. 비교표의 Krea 3 칸에는 하루 약 5장(추정치 표기)이라고 보이고, 별도의 편집 한도 표에는 다른 숫자가 있다. 어느 쪽이 맞는지 가려내지 못했다. 처음에는 무료로 몇 장 돌려 보고 판단하는 편이 안전하다.

## 아직 비어 있는 것

- 원본 보존의 한계. 소개 글은 "그대로 둔다"고 하지만, 글자가 작은 라벨이나 복잡한 패턴에서 어떻게 되는지 수치로 낸 곳은 없다.
- 영역을 지정하는 방식. 소개 글의 로드맵에는 원을 그리거나 이미지 위에 글을 써서 지시하는 기능이 있다. 아직 만드는 중이라고 적었다. 지금은 문장 설명으로 위치를 말해야 한다.
- 해상도. 더 높은 해상도를 낮은 비용으로 내는 것도 로드맵이다. 지금 기본은 2K다.
- 저작권과 상업 사용. 이 모델로 만든 이미지를 일에 써도 되는지는 이 글에서 다루지 않았다. 일반 원칙은 AI로 만든 이미지, 클라이언트 작업에 써도 될까에 적어 두었다. 서비스 약관은 따로 읽어야 한다.
- 독립 검증. 내가 연 자료 중에는 제3자가 Krea 3과 다른 모델을 같은 조건으로 비교한 것이 없었다.

## 디자이너에게 이것이 의미하는 것

제품 사진, 패키지 목업, 광고 시안처럼 "무엇이 절대 바뀌면 안 되는지"가 분명한 일에서 편집 모델이 쓸모 있다. 반대로 새 이미지를 아이디어 단계에서 많이 뽑는 일에는 큰 의미가 없다.

한 가지 걱정은 속도다. 8초면 부담 없이 여러 번 돌릴 수 있지만, 그만큼 "그럴듯하게 틀린 결과"를 지나칠 위험도 커진다. 로고와 글자는 매번 원본과 겹쳐 놓고 확인하는 습관이 필요하다. 이것도 내 의견이다.

바이브 코더에게는 랜딩 페이지에 넣을 제품 이미지, 히어로 배경을 손쉽게 맞추는 길이 된다. 다만 AI로 만든 화면이 다 비슷해 보이는 문제는 이미지로 풀리지 않는다. 폰트와 색을 정해 두는 일이 먼저다.

## 그래서 지금은

지킬 것부터 한 줄로 쓰자. 편집을 시킬 때 "라벨과 로고는 그대로 둔다"를 맨 앞에 두고, 바꿀 것은 "only"로 하나만 적는다. Krea가 소개 글에서 권하는 순서이고, 어느 편집 모델에서나 먼저 시도해 볼 만하다.

무료 한도 안에서 내 사진 한 장으로 확인하자. 소개 글의 예시 말고, 라벨 글자가 가장 작은 내 제품 사진으로 한 번 돌려 본다. 원본과 겹쳐 놓고 글자 가장자리를 확대해 보면 쓸 수 있는지 바로 가려진다.

상업 작업이라면 약관부터 읽자. 속도와 값이 좋아도 클라이언트에게 넘길 이미지라면 사용 조건이 먼저다. 확인한 내용은 작업 파일 옆에 메모해 둔다.

쓰임별 이미지 생성·편집 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다. Krea도 이미지 생성 목록에 있다.

## 제작사가 밝힌 숫자, 내 파일에서는

Krea 3은 "바꾸지 말라고 한 것은 그대로 둔다"를 내세운 편집 모델이고, 2K 한 장 0.06달러에 대부분 8초 안에 끝난다고 Krea가 밝혔다. 이 숫자들은 제작사가 직접 낸 것이라, 내 작업물에서의 결과는 직접 돌려 봐야 안다.

※ 출처: Krea 블로그: Introducing Krea 3, Krea 블로그 목록, Krea 가격 페이지.

### 피그마 코드 레이어 오픈 베타, 눌리는 시안을 캔버스에서 바로 (11월 4일까지 무료)

출처: https://designrefs.com/articles/figma-code-layers-open-beta/ · 2026-10-20 · AI 디자인

클라이언트에게 시안을 보냈더니 답이 왔다. "이 버튼 누르면 어떻게 되나요?" 정지된 화면에는 답이 없다. 프로토타입 연결선을 이어 붙이다 하루가 가기도 한다. 진짜 눌리는 화면이 필요한 순간이다.

피그마는 10월 15일 Config India 2026에서 '코드 레이어(Code layers)'를 오픈 베타로 열었다. 캔버스 위에 실제 코드로 돌아가는 프로토타입을 올리는 기능이다. 이 글은 피그마 릴리스 노트, 도움말 문서, 공식 블로그를 직접 열어 확인한 내용만 옮긴다. 확인되지 않은 부분은 따로 적었다.

코드 레이어는 단계적으로 열리는 중이라 아직 계정에 안 보일 수 있다. 이 글은 공식 문서를 따라 썼고 직접 돌려 보지는 않았다. 지원 프레임워크와 사용량 한도, 크레딧 단가는 문서에 없었고, 플랜 표기가 문서마다 조금 달라 뒤에서 따로 정리했다.

## 코드 레이어가 뭔가

도움말 문서는 코드 레이어를 "캔버스 위에 있는, 실행 중인 코드로 뒷받침되는 인터랙티브 프로토타입"으로 설명한다. 디자인과 코드가 한 파일에 같이 있어서 변형안을 나란히 놓고 비교할 수 있고, 바꾼 내용을 코드 레이어로 되돌려 보낼 수도 있다.

말하자면 그림으로 그린 버튼이 아니라 진짜 눌리는 버튼이 캔버스에 놓이는 셈이다. 레이어를 고르고 재생(Play)을 누르면 돌아가고, 여러 개를 동시에 돌릴 수 있다. 피그마 앱으로 모바일 미리보기도 된다.

## 만드는 길은 다섯 가지

문서에 적힌 방법을 줄이면 이렇다.

| 방법 | 순서 |
|---|---|
| 처음부터 | 코드 도구(단축키 B)를 고르고 캔버스에 드래그한 뒤 피그마 에이전트에게 프롬프트로 시킨다 |
| 내 시안에서 | 디자인 프레임을 고르고 오른쪽 사이드바의 Build selection을 누른다. 프레임 여러 개도 된다 |
| 깃허브 저장소에서 | 연결한 저장소를 복제해 기존 프런트엔드 코드 위에서 시작한다 |
| 내 컴퓨터 폴더에서 | 코드 파일이 든 폴더를 올린다 |
| 웹사이트에서 | 피그마 크롬 확장 프로그램의 Capture code로 가져와 디자인 파일에 붙인다 |

※ 출처: Figma 도움말: Code layers in Figma Design

피그마와 코딩 도구를 잇는 방법도 하나 더 있다. 클로드 코드 같은 코딩 에이전트에게 "이 프로젝트를 이 피그마 파일에 코드 레이어로 가져와 줘"라고 시키면 된다. 문서가 예로 든 프롬프트는 "Import this project as a code layer in <Figma file URL."이다. 이 방식으로 만들려면 Full 좌석이 필요하다고 문서가 밝혔다.

### 가져오기는 느릴 수 있다

문서는 MCP로 프로젝트를 가져오면 10분 이상 걸릴 수 있고, 프로젝트에 따라 코드 레이어에서 돌아가도록 고쳐야 할 수도 있다고 적었다. 복잡한 코드베이스를 더 잘 지원하는 것은 앞으로의 계획이라고 블로그가 말한다. 첫 시도는 작은 화면 하나로 해 보는 편이 안전하다.

## 고치는 법: 말로, 클릭으로

만든 뒤 고치는 방법도 문서에 있다.

1. 피그마 에이전트에게 말로 시킨다.
2. 코드 편집기를 열어 코드를 보고 댓글을 달고 디자인을 고친다.
3. 포인트 앤 에디트 도구로 미리보기에서 요소를 직접 골라 속성을 바꾼다. 채팅에서 Apply를 누르면 반영된다.
4. Reload code layer를 눌러 변경이 보이게 한다.

디자이너에게 3번이 눈에 띈다. 코드를 몰라도 화면에서 요소를 짚어 고칠 수 있는 길이다. 다만 이것이 얼마나 정확하게 고쳐 주는지는 공개된 비교가 없다.

## 캔버스로 되돌리고, 깃허브로 내보내기

코드 레이어는 한 방향으로만 흐르지 않는다고 문서가 밝혔다.

- 현재 상태, 고른 요소, 또는 흐름을 녹화해 여러 프레임으로 뽑아 디자인으로 되돌릴 수 있다.
- 뽑아낸 디자인에서 고친 것을 다시 코드 레이어로 보낼 수 있다.
- 깃허브를 쓰면 피그마가 복제본을 보관한다. 브랜치를 따고 풀 리퀘스트(변경 합치기 요청)를 만들어 원래 저장소에 합칠 수 있다.

그러니 흐름은 "시안 → 눌러 보는 화면 → 다시 시안 → 개발 저장소"로 돌 수 있다. 개발자에게 넘길 때 "이렇게 동작해야 해요"를 글과 그림이 아니라 돌아가는 화면으로 건넨다는 점이 이전과 다르다.

## 누가 쓸 수 있고, 값은 어떻게 되나

- 도움말 문서: Education(K-12), Starter, Professional, Organization, Enterprise 플랜에서 쓸 수 있고, 디자인 파일 편집 권한이 필요하다.
- 릴리스 노트와 블로그: 오픈 베타이며 전 플랜에서 열린다고 적었다.
- 무료 기간: 릴리스 노트는 "유료 플랜에서 11월 4일까지 코드 레이어 만들기·수정이 무료"라고 적었다. 도움말 문서는 같은 기간이 지나면 코드 레이어 작업이 모두 크레딧을 쓴다고 밝혔다.
- 같은 요청에 딸린 다른 에이전트 작업은 계속 크레딧을 쓴다.
- 크레딧 소모량은 작업 복잡도에 따라 다르다고만 적혀 있고, 숫자는 없다.
- 깃허브나 MCP(피그마와 AI를 잇는 연결)로 가져오기는 크레딧을 쓰지 않는다. 그 뒤에 Make 에이전트에게 하는 프롬프트는 쓴다.

에이전트 크레딧 이야기는 공짜로 시키던 피그마 에이전트가 크레딧을 쓰기 시작했다에서 다뤘다. 같은 지갑을 쓰는 셈이라, 무료 기간이 끝난 뒤 얼마나 나갈지는 지금 숫자로 알 수 없다.

플랜 표기 차이도 있다. 블로그는 "전 플랜"이라 했고, 릴리스 노트의 무료 조건은 "유료 플랜"이다. 무료 플랜 계정에서 어디까지 되는지는 문서만으로 가려지지 않는다. 결제 전에는 피그마 요금 안내에서 현재 조건을 확인하자.

관리 쪽 한계도 있다. 코드 레이어를 끄는 선택은 Enterprise 플랜만 할 수 있고, 관리자가 끄려면 AI 기능 전체를 끄는 방법뿐이라고 문서가 적었다. 팀에서 도입을 논의한다면 알아 둘 부분이다.

## 같은 날 나온 발표와의 관계

10월 15일 릴리스 노트에는 코드 레이어 말고도 여러 항목이 있었다.

| 항목 | 상태 | 내용 |
|---|---|---|
| 가이드라인(Guidelines) | 오픈 베타 | 발행한 라이브러리에 가이드라인을 붙이면 에이전트가 우리 패턴을 따른다 |
| 코드 소스(Code sources) | 비공개 베타 | 깃허브 저장소나 npm 패키지를 가져와 실제 디자인 시스템 코드를 반영한다 |
| 통합 디자인 시스템 | 미리보기 | 디자인 라이브러리, 코드 라이브러리, 가이드라인을 한곳에서 묶어 관리한다 |
| 페이로드(Payload) | 전 플랜 | Make가 CMS, 데이터베이스, 인증, 관리자 화면이 있는 백엔드를 만든다 |
| 피그마 MCP | 제공 중 | 성능 개선, 지원 제품 확대, 파트너 20곳 추가 |

※ 출처: Figma 릴리스 노트, Figma 블로그: Config India 2026

블로그에 따르면 가이드라인과 코드 소스는 모든 유료 플랜에서 쓸 수 있게 된다. 이 둘이 눈여겨볼 대목이다. 코드 레이어가 "눌러 보는 화면"을 만든다면, 가이드라인은 그 화면이 우리 규칙에서 벗어나지 않게 하는 쪽이기 때문이다. 이 흐름은 AI에게 우리 디자인 규칙을 건네는 파일 한 장, DESIGN.md와 피그마 Specs에서 다룬 방향과 이어진다.

## 아직 확인되지 않은 것

- 코드 레이어가 지원하는 프레임워크와 언어. 도움말에 이름이 없다.
- 무료 기간이 끝난 뒤 작업별 크레딧 소모량.
- 레이어가 만든 코드의 품질. 그대로 제품에 쓸 수 있는지에 대한 공개 평가는 찾지 못했다.
- 무료 플랜에서의 정확한 이용 범위. 문서마다 표현이 다르다.
- 가져오기가 실패하는 프로젝트의 구체적 조건. 문서는 "일부 프로젝트는 고쳐야 한다"고만 적었다.

## 디자이너에게 이것이 의미하는 것

프로토타입을 만드는 일은 지금까지 "연결선을 잇는 일"이었다. 코드 레이어는 그 자리에 "돌아가는 화면에 말로 지시하는 일"을 놓는다. 시안을 넘기기 전에 눌러 보게 하면 개발 단계에서 "이게 이렇게 움직이는 거였어요?"가 줄어들지 모른다. 이것은 내 추측이고, 아직 검증된 자료는 없다.

바이브 코더에게는 반대 방향의 이야기다. 만든 화면을 피그마로 가져와 디자인으로 뽑고, 거기서 간격과 색을 손봐 되돌려 보낼 수 있다. 감이 없어서 막힐 때 디자인 도구 쪽에서 다듬는 길이 생긴 셈이다.

## 그래서 지금은

작은 화면 하나로 11월 4일 전에 시험해 보자. 로그인 화면이나 가격표처럼 작은 프레임을 골라 Build selection을 눌러 본다. 외부 프로젝트를 가져올 때는 10분 넘게 걸릴 수 있으니 큰 프로젝트는 피한다. 무료 기간에 얼마나 되는지 감을 잡아 두면 이후 크레딧 판단이 쉬워진다. 무료는 유료 플랜 기준이다.

시안을 넘길 때 "눌러 보는 화면"을 같이 건네 보자. 정적 시안에 설명을 길게 쓰는 대신 코드 레이어로 돌아가는 모습을 보여 준다. 클라이언트 질문 한 줄("이 버튼 누르면요?")에 답이 되는지 확인하는 용도로 시작하면 부담이 적다.

우리 규칙을 글로 먼저 적어 두자. 가이드라인은 발행한 라이브러리에 붙이는 방식이다. 라이브러리가 아직 없다면 주 색, 글꼴, 모서리 둥글기, 여백 단위를 열 줄 안팎으로 적어 두는 것부터 하면 된다. 어느 도구를 쓰든 그대로 쓸 수 있다.

쓰임별 AI 디자인 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

## 정리하면

피그마는 정지된 시안 옆에 실제 코드로 돌아가는 프로토타입을 둘 수 있게 했고, 11월 4일까지는 유료 플랜에서 만들기·수정이 무료다. 어디까지 믿고 쓸 수 있는지는 아직 공개된 비교가 없다. 확실한 것은 시안을 "그리는 일"에서 "눌러 보게 하는 일"로 한 걸음 옮겨 가고 있다는 점이다.

※ 출처: Figma 릴리스 노트, Figma 도움말: Code layers in Figma Design, Figma 블로그: Config India 2026.

### 러버블은 왜 '디자인 방향 3안'을 없앴을까, 비슷비슷한 AI 화면과 디자인 시스템

출처: https://designrefs.com/articles/lovable-design-system-same-look/ · 2026-10-19 · AI 디자인

러버블이나 커서로 화면을 몇 개 만들다 보면 이상하게 다 비슷해 보인다. 둥근 카드, 비슷한 보라색, 비슷한 여백. 프롬프트를 바꿔 다시 시켜도 결이 같다. 그래서 "디자인 감이 없어서 그런가" 하고 넘기기 쉽다.

러버블의 공식 변경 기록(changelog)에는 이 문제와 관련된 항목이 최근 몇 주 사이에 몇 개 올라왔다. 하나는 첫 빌드 전에 보여 주던 '디자인 방향 3안' 단계를 없앴다는 것이고, 다른 하나는 디자인 시스템이 모든 유료 플랜으로 열렸다는 것이다. 이 글은 러버블 변경 기록과 공식 문서를 직접 열어 확인한 내용만 옮기고, 확인되지 않은 부분은 따로 적는다.

러버블의 공식 변경 기록과 문서(8~10월 항목)를 바탕으로 썼다. '디자인 시스템을 쓰면 화면이 덜 비슷해진다'는 건 공개된 비교 자료가 없어서, 그 부분은 내 해석이다. 플랜 설명은 검색 요약과 공식 문서가 서로 달라 뒤에서 따로 적었다.

## 무엇이 바뀌었나

공식 변경 기록에서 이번 글과 관련된 항목을 모으면 이렇다.

| 날짜 | 항목 | 내용 |
|---|---|---|
| 2026-08-19 | 디자인 시스템 | 모든 유료 플랜에서 사용 가능. 연결하면 모든 빌드가 컴포넌트, 토큰, 디자인 규칙을 물려받는다 |
| 2026-09-21 | 그룹별 기본 디자인 시스템 | Business·Enterprise 플랜의 관리자가 그룹마다 기본값을 정할 수 있다 |
| 2026-10-08 | 첫 빌드 전 디자인 방향 제거 | 시각적으로 열려 있는 프롬프트에서 보여 주던 3가지 방향이 사라졌다 |
| 2026-10-12 | 파일 탭 이미지 편집 | 이미지 위에 직접 표시해 고칠 수 있고, 결과는 새 파일로 저장된다 |

※ 출처: Lovable 변경 기록

### 디자인 방향 3안이 사라졌다

변경 기록 문장을 옮기면 "The three design directions Lovable showed before building a visually open-ended prompt have been removed."이다. 말하자면 "예쁘게 만들어 줘"처럼 모양을 정하지 않은 프롬프트를 던지면, 예전에는 첫 빌드 전에 방향 세 가지를 보여 줬다. 이제는 그 단계 없이 입력한 설명을 바탕으로 바로 모양을 만든다.

다만 색, 글자, 레이아웃을 프롬프트에서 정하지 않았다면 이 세 가지는 여전히 물어본다고 변경 기록이 밝혔다. 예전 대화는 그때 고른 방향을 그대로 유지하지만 미리보기는 보이지 않는다.

왜 뺐는지 이유는 변경 기록에 적혀 있지 않다. 그래서 "방향 선택이 소용없어서 뺐다"고 읽으면 안 된다. 확인되는 것은 '단계가 없어졌다'는 사실까지다.

### 디자인 시스템은 유료 전 플랜으로

8월 19일 항목은 "Create a design system and attach it to your projects so every build inherits your components, tokens, and design rules."라고 적었다. 풀어 쓰면, 버튼·카드 같은 부품과 색·글자 크기 규칙을 한 번 만들어 프로젝트에 붙이면 이후 빌드가 그 규칙을 물려받는다는 뜻이다.

기존 npm 패키지를 디자인 시스템으로 감싸는 방식은 Enterprise 플랜 전용이라고 같은 항목이 밝혔다. 문서 페이지에도 같은 구분이 있다. React 컴포넌트 라이브러리 기반 시스템은 모든 유료 플랜, npm 래퍼 방식은 Enterprise 전용이다.

## 디자인 시스템은 어떻게 생겼나

러버블 공식 문서는 디자인 시스템을 "컴포넌트 라이브러리, 스타일 가이드, 설치 방법을 한 번 정의해 워크스페이스의 여러 프로젝트에서 재사용하는 기능"으로 설명한다. 디자인 시스템 자체가 전용 러버블 프로젝트다.

문서가 말하는 구성은 세 가지다.

1. 컴포넌트. React 컴포넌트 라이브러리
2. 스키마와 가이드라인. 토큰, 컴포넌트 카탈로그, 제약 조건을 담은 기계가 읽는 스키마와 렌더링된 문서. 러버블이 코드를 만들 때마다 이를 참조한다
3. 설치 정보. 설정 방법과 필요한 구성

릴리스하면 프로젝트의 .lovable 폴더에 design-system.json, rules/components.md, rules/design-tokens.md, rules/library-guidelines.md가 만들어진다. system.md는 직접 쓰는 파일이고 릴리스 때 덮어쓰지 않는다. 문서는 설계 철학이나 사용 규칙을 여기에 적으라고 안내한다.

이 구조는 앞서 다룬 DESIGN.md와 닮았다. AI에게 주는 디자인 규칙 메모를 파일로 두고, AI가 만들 때마다 읽게 한다는 점이 같다. 러버블은 그것을 서비스 안의 기능으로 묶어 놓은 셈이다.

### 만드는 순서

문서에 적힌 순서를 줄이면 이렇다.

1. 프롬프트 박스의 + 메뉴에서 Design → Use a design system → Create design system을 고른다. 이름은 나중에 연결할 때 쓰이니 알아보기 쉽게 짓는다.
2. 채팅으로 구성한다. 이미 있는 라이브러리를 npm 패키지명이나 공개 Git 저장소 주소로 가져오거나, 목표·기술 스택·원하는 부품·참고 문서(PDF, 마크다운, 스크린샷)를 순서대로 알려 주고 새로 만든다.
3. Release version을 누른다. 스키마 생성, 문서 렌더링, 버전 증가, 커밋이 이뤄지고 프로젝트에 연결할 수 있게 된다.
4. 새 프로젝트는 + → Design → Use a design system에서 고른다. 기존 프로젝트는 Project settings → General의 Design system 섹션에서 Attach design system을 누른다.

연결하면 부품이 src/design-system/<슬러그/로 복사되고, 규칙 파일이 .lovable/rules/libraries/<슬러그/에 들어간다. 새 버전이 나오면 채팅에 "Update available"이 뜨고, 받아들이면 기존 디자인 시스템 파일이 교체된다. 프로젝트 자체 코드는 바뀌지 않는다고 문서가 적었다.

## 쓰기 전에 알아 둘 한계

문서가 직접 밝힌 제한 중 디자이너가 알아 둘 것만 추렸다.

- 프로젝트 하나에 디자인 시스템 하나만 연결된다. 바꾸려면 먼저 떼어 내야 한다.
- 릴리스하지 않은 초안은 새 프로젝트의 바탕으로 쓸 수 없다.
- 기존 프로젝트를 디자인 시스템으로 바꿀 수 없다. 새로 만들어야 한다.
- 연결된 프로젝트의 .lovable 폴더와 복사된 부품은 직접 고치지 않는 것이 좋다. 업데이트하면 고친 부분이 덮어써진다. 영구적인 변경은 디자인 시스템 프로젝트에서 한다.
- 연결을 끊으면 업데이트와 규칙 적용이 멈추고, 복사된 파일은 일반 코드로 남는다.
- 공식 지원은 React뿐이다. Vue, Angular, Svelte는 보장되지 않는다.
- 올린 자료를 읽는 방식은 "best-effort", 곧 최선을 다하는 수준이다. 첫 결과를 직접 검토하라고 문서가 안내한다.

플랜 설명이 어긋나는 부분도 있다. 검색에서 나온 문서 요약에는 "Enterprise 플랜에서 쓸 수 있다"는 표현이 보였지만, 변경 기록(8월 19일)과 문서의 플랜 항목은 React 기반이 모든 유료 플랜이라고 적었다. 결제 전에는 러버블의 요금 안내에서 현재 조건을 확인하자.

## 같은 시기의 다른 변화

10월 12일 항목은 프로젝트의 Files 탭에서 이미지 위를 직접 그려 표시하거나, 댓글을 핀으로 꽂거나, 지우거나, 배경을 제거할 수 있다고 적었다. 결과는 새 파일로 저장된다. 이미지를 통째로 다시 뽑지 않고 고치는 쪽으로 간다는 점에서, 앞서 다룬 다시 뽑지 말고 고쳐 쓴다와 같은 흐름이다.

이 외에 러버블이 5월에 낸 'Aesthetics' 업데이트가 있다. 러버블의 X 게시물은 타이포그래피, 레이아웃, 색 선호를 요청하고, 짓기 전에 디자인 콘셉트를 미리 볼 수 있으며, 더 대담한 랜딩 페이지·앱·블로그를 만들 수 있다고 소개했다. 날짜(5월 11일)는 2차 매체인 Create With의 보도에서 확인했고, 러버블 쪽 상세 문서는 찾지 못했다. 이 기능과 이번에 사라진 '방향 3안' 단계가 어떻게 이어지는지는 공개된 자료로 확인되지 않았다.

## 아직 확인되지 않은 것

- 방향 3안 단계를 없앤 이유. 변경 기록에 설명이 없다.
- 디자인 시스템을 붙인 빌드와 안 붙인 빌드의 결과 차이를 보여 주는 공개 비교.
- 디자인 시스템의 크레딧 비용. 문서는 설정 확인 단계가 0크레딧이라고만 밝히고, 업데이트 같은 다른 작업의 비용은 적지 않았다.
- 변경 기록 뒷부분(이번에 읽지 못한 범위)에 있을 수 있는 관련 항목.

## 디자이너에게 이것이 의미하는 것

바이브 코더에게는 단순한 소식이다. 모양을 매번 프롬프트로 설득하지 말고, 한 번 정해 둔 규칙을 붙이라는 방향이다. 디자이너에게는 조금 다른 일이다. 버튼·카드 같은 부품과 색·글자 규칙을 AI가 읽을 수 있는 형태로 정리하는 일이 새 업무가 될 수 있다. 이것은 내 추측이다.

피그마 Specs가 시안의 맥락을 마크다운 한 장으로 건네는 구조였다면, 러버블의 디자인 시스템은 코딩 도구 쪽에서 같은 문제를 푸는 방식으로 보인다. 도구는 달라도 '규칙을 글과 파일로 남겨 둔다'는 일은 같다.

## 그래서 지금은

내 규칙부터 열 줄로 적자. 주 색 하나, 보조 색 하나, 글꼴 둘, 모서리 둥글기, 여백 단위를 먼저 정한다. 러버블을 쓰지 않아도 커서나 클로드 코드에 줄 규칙 메모로 그대로 쓸 수 있다. 작성법은 DESIGN.md 글에 적어 두었다.

첫 프롬프트에서 모양을 비워 두지 말자. 변경 기록에 따르면 색, 글자, 레이아웃을 정하지 않으면 러버블이 되묻는다. 처음부터 "주 색은 이것, 글꼴은 이것"이라고 적어 두면 되묻는 과정을 건너뛸 수 있다.

고친 곳은 규칙 쪽에 반영하자. 문서가 안내하듯 연결된 프로젝트의 복사된 부품을 직접 고치면 업데이트 때 덮어써진다. 마음에 드는 변경은 디자인 시스템 프로젝트에 넣어야 남는다.

쓰임별 AI 디자인 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

## 정리하면

러버블은 열려 있는 프롬프트에서 방향을 고르게 하던 단계를 없앴고, 부품과 규칙을 한 번 정해 모든 빌드에 물려주는 디자인 시스템을 모든 유료 플랜의 기능으로 내놓았다. 그것이 화면이 덜 비슷해지게 만드는지는 아직 확인된 바 없다. 확실한 것은 모양을 정하는 일이 프롬프트 한 줄에서 규칙 파일로 옮겨 가고 있다는 점이다.

※ 출처: Lovable 변경 기록, Lovable 문서: Design systems, Lovable X 게시물, Create With: Lovable Aesthetics.

### 피그마 에이전트 유료 전환, 크레딧 한 달 치를 아껴 쓰는 법

출처: https://designrefs.com/articles/figma-agent-ai-credits-ga/ · 2026-10-18 · AI 디자인

피그마 안에서 에이전트에게 화면을 맡겨 본 사람이라면, 베타 기간에는 몇 번을 시켜도 값을 신경 쓰지 않았을 것이다. 그 시기가 끝났다. 피그마 공식 AI 크레딧 FAQ에 따르면 Figma Design의 에이전트와 Weave 도구는 2026년 10월 6일 정식 출시(GA)됐고, 이때부터 AI 크레딧을 소모한다.

프롬프트를 던질 때마다 얼마가 빠지는지, 한 달 몫이 얼마인지 모르면 월말에 갑자기 막힌다. 이번 글은 피그마의 공식 FAQ와 요금 페이지, 커뮤니티 포럼의 답변을 따라가며 무엇이 확인되고 무엇이 비어 있는지 나눠 적는다.

## 무엇이 바뀌었나

피그마 FAQ의 'Agent and Weave tools' 항목을 옮기면 이렇다.

- Figma Design의 에이전트와 Weave 도구가 2026년 10월 6일 정식 출시됐고, 이제 AI 크레딧을 소모한다.
- 이 도구들은 Figma Make 같은 다른 정식 AI 도구와 한 예산을 나눠 쓴다.
- Weave 도구는 도구마다 크레딧 값이 정해져 있다. 에이전트는 프롬프트의 복잡도, 에이전트가 취한 동작, 건넨 맥락에 따라 달라진다.
- 베타 기간의 사용은 크레딧을 소모하지 않았다.
- 조직(Organization)과 엔터프라이즈 관리자는 베타 사용 내역을 CSV로 내려받을 수 있다. 베타 기간 데이터만 들어 있다.

여기서 눈에 띄는 것은 '한 예산을 나눠 쓴다'는 문장이다. 이미지 생성이나 Make로 시안을 많이 뽑은 달에는 에이전트에게 쓸 몫이 줄어든다. FAQ도 다른 AI 도구가 예산을 다 썼다면 에이전트 쪽에 남은 크레딧이 0으로 보일 수 있다고 적었다.

## 한 달 몫은 얼마인가

피그마 요금 페이지에 적힌 월 크레딧은 아래와 같다. 모든 좌석(seat)이 매달 일정량의 AI 크레딧을 받는다.

(그림: 피그마 요금제별 월 AI 크레딧)

| 요금제 | 풀(Full) 좌석 월 크레딧 | Dev·Collab 좌석 월 크레딧 |
|---|---|---|
| 스타터(무료) | 500 (하루 150, 월 최대 500) | 500 |
| 프로페셔널 | 3,000 | 500 |
| 조직 | 3,500 | 500 |
| 엔터프라이즈 | 4,250 | 500 |

※ 출처: Figma 요금 페이지

좌석 가격은 같은 페이지 기준으로 프로페셔널 풀 좌석이 월 16달러, Dev 12달러, Collab 3달러다. 프로페셔널 가격이 월 결제 기준인지 연 결제 기준인지는 페이지에 따로 적혀 있지 않다. 조직은 연간 결제 기준 풀 55달러, 엔터프라이즈는 풀 90달러다. 가격은 바뀔 수 있으니 결제 전에 페이지를 다시 확인하자.

요금 페이지에는 "Number of credits used varies by request", 곧 요청마다 쓰는 양이 다르다는 문장이 있다. 기능별 단가표는 없다. 크레딧은 매달 초기화되고, 남은 양은 AI Balance 메뉴에서 볼 수 있다는 것이 FAQ의 설명이다.

## 한 번에 얼마 드나: 하나의 단서

정확한 단가는 공개돼 있지 않지만 단서가 하나 있다. 8월 12일 피그마 커뮤니티 포럼에는 베타 중인 에이전트 화면의 툴팁에 "After beta, it will use 196 credits"라고 떴다는 글이 올라왔다. 피그마 커뮤니티 답변은 이 숫자를 '예상 영수증'으로 설명했다. 베타가 끝난 뒤 비슷한 프롬프트가 쓸 양을 미리 보여 주는 값이라는 뜻이다. 같은 답변은 베타 중에 쓴 것은 지금도 나중에도 청구되지 않는다고 했다.

이 숫자를 어림해 보면 이렇다. 아래 계산은 내가 한 것이고, 한 사람의 한 프롬프트에 뜬 값이라는 점을 감안해야 한다.

- 프로페셔널 풀 좌석 3,000 ÷ 196 ≒ 15회
- 스타터 500 ÷ 196 ≒ 2회

프롬프트가 작으면 더 많이, 크면 더 적게 돌릴 수 있다. 여기서 읽을 것은 정확한 횟수가 아니라 규모감이다. 큰 화면 하나를 통째로 시키는 방식으로 매일 쓰면 한 달 몫이 빠르게 줄 수 있다. 다만 포럼의 답변은 공식 정책 문서가 아니라 커뮤니티 안내이고, 글을 쓴 시점(8월 12일)에는 GA 날짜도 정해지지 않았다. 지금의 실제 소모량은 직접 시켜 보고 AI Balance에서 확인하는 수밖에 없다.

## 부족하면: 추가 크레딧

팀이 AI를 자주 쓴다면 구독이나 종량제(pay-as-you-go)로 크레딧을 더 살 수 있다. 요금 페이지에는 추가 크레딧을 팀 전체가 같이 쓴다고 적혀 있다. FAQ는 8월 25일부터 같은 값에 더 많은 크레딧을 주도록 애드온이 바뀌었다고 밝혔다. 프로페셔널은 2배, 조직과 엔터프라이즈는 1.6배다. 자동 적용되고, 청구서에 조정 줄이 보여도 실제 비용은 같다고 한다. 월 지출 한도는 그대로다.

## 아직 확인되지 않은 것

- 에이전트 프롬프트 하나의 평균 크레딧. 공식 단가표가 없다.
- 요금제별로 에이전트를 쓸 수 있는 범위. 요금 페이지에 따로 적혀 있지 않다.
- 좌석별 크레딧이 한 팀에서 합쳐지는지, 안 쓴 몫이 넘어가는지. 요금 페이지에 명시돼 있지 않다.
- 피그마 Make와 이미지 도구 등 다른 AI 기능과의 크레딧 비율.
- FigJam과 슬라이드의 에이전트 사정. 이번에 확인한 FAQ 항목에는 Figma Design 에이전트와 Weave 도구만 나온다.

## 앞서 다룬 것과 이어 보면

피그마 Specs는 시안의 맥락을 마크다운 한 장으로 건네는 구조였다. 이번 변화는 그 맥락을 AI에게 건넬 때 값이 붙는다는 쪽이다. 건네는 맥락이 많을수록 에이전트가 쓰는 양도 달라진다고 FAQ가 적었다. 규칙을 짧게 정리해 두면 결과가 나아질 뿐 아니라 쓰는 양도 줄일 수 있을지 모른다. 이것은 내 추측이고, 공개된 시험은 없다. 규칙 메모는 DESIGN.md 글에 정리해 두었다.

## 그래서 지금은

AI Balance부터 열어 보자. 오늘 남은 크레딧이 얼마인지 보고, 작은 프롬프트 하나를 시킨 뒤 얼마 줄었는지 적어 두면 우리 작업의 단가가 생긴다. 공식 단가표가 없으니 이 방법이 가장 정확하다.

프롬프트를 작게 쪼개자. 화면 전체를 한 번에 시키기보다 카드 하나, 헤더 하나로 나눠 시키면 마음에 안 드는 결과에 큰 몫을 쓰는 일을 줄일 수 있다. 쓰는 양은 복잡도와 맥락에 따라 다르다는 FAQ의 설명에 기댄 요령이다.

팀이라면 관리자에게 물어 두자. 추가 크레딧은 팀이 같이 쓰고, 조직·엔터프라이즈 관리자는 베타 사용 내역을 CSV로 받을 수 있다. 베타 때 얼마나 썼는지 보면 정식 출시 후의 규모를 어림할 수 있다.

쓰임별 AI 디자인 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

## 정리하면

에이전트는 정식 출시와 함께 크레딧을 쓰기 시작했고, 한 번에 드는 양은 공식 단가표가 없다. 그래서 AI Balance로 내 작업의 단가를 직접 재 보는 것이 가장 확실하다. 글 속 계산은 포럼의 숫자 하나에 기댄 어림이다. 나는 크레딧 과금 상태의 에이전트를 직접 써 보지 못했다.

※ 출처: Figma 도움말: AI 크레딧 FAQ, Figma 요금 페이지, Figma 커뮤니티 포럼: figma agent beta pricing.

### 프로토파이가 MCP를 열었다, AI가 프로토타입을 읽고 고치고 코드로 넘긴다

출처: https://designrefs.com/articles/protopie-mcp-prototype-ai/ · 2026-10-17 · AI 디자인

프로토파이(ProtoPie)가 MCP 지원을 공식으로 알렸다. 프로토파이 블로그의 공식 지원 글 상단에는 날짜가 10월 7일로 적혀 있고, 페이지 정보에는 10월 15일로 되어 있다. 두 날짜가 달라 정확한 게시일은 확인하지 못했다.

인터랙션 프로토타입을 만들어 본 사람이라면 아는 장면이 있다. 버튼을 누르면 카드가 펼쳐지는 동작 하나를 위해 트리거를 붙이고, 응답을 고르고, 변수를 연결한다. 어렵지는 않은데 손이 많이 간다. 그렇게 완성한 프로토타입을 개발자에게 넘기면 "이 동작은 어떻게 구현하나요"라는 질문이 돌아온다. 프로토파이는 이 두 구간에 AI를 끼워 넣었다.

이번 글은 프로토파이의 공식 블로그 글과 문서를 따라가며, 무엇이 되는지와 아직 확인되지 않은 것을 나눠 적는다.

프로토파이가 공개한 글과 문서를 바탕으로 했고, 기능을 직접 써 보지는 못했다. 가격과 사용 횟수 제한, 요금제별 범위는 공개된 글끼리 다르거나 적혀 있지 않았다.

## MCP가 여기서 하는 일

MCP는 AI 도구가 다른 프로그램의 기능을 불러 쓰도록 이어 주는 약속이다. 프로토파이의 문서 표현으로는 두 개의 서버가 있고, 둘은 같은 프로토파이 계정을 쓴다.

- Studio MCP: 프로토파이 스튜디오에 AI를 연결해, 열어 둔 프로토타입을 읽고 고치게 한다. 스튜디오 안에서 로컬로 돌아가고, AI는 연결한 MCP 클라이언트 쪽에서 돌아간다.
- Code MCP: 완성한 프로토타입을 AI 코딩 에이전트가 읽고 코드로 다시 만들게 한다. 내 컴퓨터에서 npx로 실행하고, 읽기 전용이다.

정리하면 앞의 것은 만드는 쪽, 뒤의 것은 넘기는 쪽이다.

## Studio MCP: 말로 시키고, 손으로 고친다

프로토파이 문서에 적힌 Studio MCP의 쓰임은 다섯 가지다.

- 열어 둔 프로토타입을 AI가 읽고 편집한다. 캔버스 화면을 캡처하게 할 수도 있다.
- 프롬프트로 레이어, 레이아웃, 인터랙션을 만든다. 예로 든 것은 버튼에 탭 트리거를 붙이는 일이다.
- 내 컴포넌트 라이브러리를 쓴다. 프로토파이에 이미 올려 둔 에셋과 컴포넌트로 화면을 짓는다.
- 프로토타입을 검증한다. 동작이 기대와 맞는지, 인터랙션이나 흐름에 문제가 없는지 살핀다.
- 요소의 ID로 정확히 짚는다. 레이어, 씬, 변수, 컴포넌트, 트리거, 응답의 ID를 복사해 프롬프트에 넣으면 된다. 공식 글의 예시는 "[요소 ID]의 인터랙션을 바꿔 줘" 꼴이다.

눈에 띄는 것은 두 가지다. 하나는 AI가 아무 부품이나 만들어 내는 게 아니라 내가 쓰는 컴포넌트 라이브러리에서 실제 인스턴스를 꺼내 쓴다는 점이다. 다른 하나는 ID로 대상을 지정한다는 점이다. "그 버튼"이라고 말했다가 엉뚱한 레이어가 바뀌는 일을 줄이려는 장치로 읽힌다. 이 해석은 내 것이고, 실제로 얼마나 정확한지는 공개된 시험이 없다.

프로토파이는 생성된 인터랙션이 스튜디오 안에서 계속 편집 가능하다고 적었다. AI가 만든 것을 처음부터 다시 만들 필요 없이 손으로 이어 고칠 수 있다는 뜻이다.

## Code MCP: 프로토타입을 구현으로 넘긴다

Code MCP는 개발 쪽에 가깝다. 프로토파이 글은 이 기능이 "완성된 프로토타입을 AI 코딩 에이전트가 이해하고 구현 결과물을 만들도록 돕는다"고 설명한다. 공식 글에서 정식 지원한다고 밝힌 프레임워크는 일곱 가지다.

- React, React Native, Qt/QML, Flutter, SwiftUI, Compose, ArkTS

함께 소개된 Dev View는 프로토타입 전체, 씬 하나, 컴포넌트 하나, 레이어 하나를 골라 공유하는 기능이다. 개발자에게 "이 화면 전체를 보세요"가 아니라 "이 컴포넌트만 보세요"라고 범위를 좁혀 건넬 수 있다.

앞서 다룬 피그마 Specs도 링크 하나로 맥락을 코딩 에이전트에게 넘기는 구조였다. 같은 방향이지만 넘기는 내용이 다르다. Specs는 글과 시안으로 된 맥락이고, 프로토파이는 움직임이 담긴 프로토타입이다. 말로 설명하기 어려운 전환과 반응을 그대로 보여 줄 수 있다는 점이 프로토타입 쪽의 장점일 수 있다. 이것도 내 해석이다.

## 어떤 AI와 이어지나

프로토파이는 자체 모델을 주지 않고 쓰던 AI를 가져오는 방식(Bring Your Own Model)을 택했다. 7월 20일자로 표기된 소개 글은 Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Antigravity 같은 MCP 호환 클라이언트를 예로 들었고, 지원은 계속 늘어난다고 했다. Studio MCP 문서에는 Claude 데스크톱도 이름이 올라 있다.

조건도 몇 가지 있다.

- ProtoPie Studio 10.3.0 이상. MCP 서버가 이 버전부터 들어 있다.
- AI 클라이언트와 프로토파이 스튜디오가 같은 컴퓨터에서 돌아야 한다.
- 프로 또는 엔터프라이즈 요금제.

모델에 따라 결과 차이가 난다는 말도 7월 소개 글에 있다. 소넷급 모델은 단순한 작업에 잘 맞고, 오퍼스급 모델은 복잡한 인터랙션과 구현 작업에서 대체로 더 나은 결과를 낸다고 한다. 숫자나 시험 결과 없이 프로토파이가 밝힌 경험적 안내다.

도구가 연결되는 것과 원하는 결과가 나오는 것은 별개일 수 있다. 연결된 뒤에는 무엇을 시킬지 정하고 결과를 확인하는 일이 남는다. 프로토파이도 AI가 만든 것을 사람이 고치는 흐름을 전제로 한다.

## 요금제, 무엇이 확인되고 무엇이 아닌가

프로토파이의 공개 글들은 요금제를 서로 조금 다르게 적고 있다. 표로 나눴다.

| 글 | 적힌 내용 |
|---|---|
| 7월 20일자로 표기된 소개 글 | 베타이며 프로와 엔터프라이즈 사용자는 추가 비용 없이 쓸 수 있다 |
| 10월 공식 지원 글 | MCP Core(프로 요금제)에 Studio MCP, MCP Enterprise(엔터프라이즈 요금제)에 Studio MCP·Code MCP·Dev View |
| Studio MCP 문서 | 프로 또는 엔터프라이즈 요금제, 'MCP Core'로 제공 |

※ 출처: ProtoPie 블로그: MCP 공식 지원, ProtoPie 블로그: 디자인에서 코드까지, ProtoPie 문서: Studio MCP

표에서 보듯 Code MCP를 프로 요금제에서 쓸 수 있는지는 글마다 다르게 읽힌다. 10월 글만 보면 엔터프라이즈 쪽에 묶여 있고, 7월 글은 베타 기간에 프로와 엔터프라이즈 사용자는 추가 비용이 없다고 했다. 다만 이 베타 범위에 Code MCP가 들어가는지는 글에 분명히 적혀 있지 않았다. 어느 쪽이 지금 기준인지는 공식 요금제 페이지에서 직접 확인하는 수밖에 없다. 공식 지원 글에는 가격도 적혀 있지 않았다.

## 아직 확인되지 않은 것

- 가격과 AI 사용량에 따른 제한. 공식 지원 글에는 없다.
- 프로 요금제에서 Code MCP를 쓸 수 있는지.
- 한국어 프롬프트로 시켰을 때의 정확도. 따로 공개된 시험이 없다.
- 실제 작업에서 AI가 만든 인터랙션을 얼마나 고쳐야 하는지.
- 일곱 개 프레임워크 각각에서 나오는 코드의 품질.
- 공식 글의 정확한 게시일. 페이지 안에서 날짜가 서로 다르다.

## 그래서 지금은

작은 인터랙션 하나로 시험해 보자. 버튼을 누르면 모달이 열리는 정도의 동작이면 된다. 프로 요금제와 스튜디오 10.3.0 이상이 있다면, 같은 동작을 손으로 만든 것과 말로 시킨 것의 소요 시간과 고친 횟수를 적어 두면 우리 팀에 맞는지 가늠할 수 있다.

컴포넌트 이름과 라이브러리부터 정리하자. Studio MCP는 내 라이브러리의 컴포넌트를 꺼내 쓴다. 이름이 뒤죽박죽이면 사람도 AI도 헷갈린다. 요소 ID를 복사해 프롬프트에 넣는 방식이라면, 레이어 이름을 알아볼 수 있게 두는 습관이 도움이 된다.

개발자에게 넘길 범위를 정해 두자. 화면 전체인지, 컴포넌트 하나인지 정하고 Dev View로 좁혀 건네는 연습이 필요하다. 규칙은 DESIGN.md나 가이드라인에, 움직임은 프로토타입에 두면 역할이 나뉜다.

쓰임별 AI 디자인 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

※ 출처: ProtoPie 블로그: MCP 공식 지원, ProtoPie 블로그: 디자인에서 코드까지, ProtoPie 문서: 시작하기, ProtoPie 문서: Studio MCP.

### 피그마 Specs, 마크다운 한 장으로 팀과 AI에게 맥락을 건네는 방법

출처: https://designrefs.com/articles/figma-specs-markdown-context/ · 2026-10-16 · AI 디자인

피그마가 캔버스 위에 마크다운 문서를 올려 두는 기능 'Specs'를 냈다. 인도에서 열린 첫 Config 행사에서 나온 소식이고, 피그마 공식 글의 날짜는 10월 15일이다.

디자인 파일을 열면 프레임은 있는데 "왜 이렇게 했는지"는 어디에도 없을 때가 많다. 결정은 메신저에, 요구 사항은 문서에, 시안은 피그마에 흩어져 있다. 이제는 여기에 AI 에이전트까지 읽어야 한다. 피그마는 이 흩어진 맥락을 캔버스 위 한 곳에 모으겠다고 했다.

그래서 이번 글은 발표 문구보다 피그마 공식 블로그 글과 릴리스 노트를 따라갔다. 무엇이 되는지, 누가 쓸 수 있는지, 아직 확인되지 않은 것은 무엇인지를 나눠서 적는다.

피그마가 공개한 글과 노트, 기사를 바탕으로 했고, 기능을 직접 써 보지는 못했다. 요금제별 세부 제한이나 마크다운 문법을 어디까지 지원하는지는 공개된 글에서 찾지 못했다.

## Specs는 무엇인가

피그마는 Specs를 캔버스 위에 놓이는 '맥락을 담는 컨테이너'로 소개한다. 원문 표현으로는 "a multiplayer container that allows context to fully express itself"다. 여럿이 함께 편집하는 문서이고, 마크다운으로 쓴다.

특징은 문서 안에 디자인이 들어간다는 점이다. 스펙 안에 FigJam 파일, 프레임, 캔버스의 노드를 직접 끼워 넣을 수 있다. 글과 시안이 나란히 놓이니, 설명 문서를 따로 열어 보는 수고가 줄어든다. 독립된 파일로 둘 수도 있고, 캔버스 안에 같이 둘 수도 있다.

만드는 방법은 두 가지다.

- 이미 있는 .md 파일을 캔버스에 끌어다 놓으면 스펙이 된다.
- 피그마나 FigJam에서 키보드 D를 누르거나 툴바의 Specs 아이콘을 누르면 새 스펙이 열린다.

스펙을 복제해서 팀원이 각자 버전을 동시에 써 보고, 나중에 방향을 맞추는 것도 된다고 한다.

## 왜 하필 마크다운인가

마크다운은 사람도 읽기 쉽고, AI도 잘 읽는 형식이다. 지난 2일 글에서 다룬 DESIGN.md도 같은 이유로 마크다운을 쓴다. 색과 글자 크기 같은 값은 위쪽에 정확히 적고, 그 값을 왜 어떻게 쓰는지는 아래쪽에 글로 적는 파일이었다.

Specs는 그 생각이 피그마 안으로 들어온 모습에 가깝다. 다만 같은 것은 아니다. DESIGN.md는 구글 랩스가 공개한 파일 형식이고, Specs는 피그마 캔버스 안의 문서다. 하나는 규칙을 담은 파일, 다른 하나는 작업 맥락을 담는 자리라고 나눠 보면 된다. 둘 중 하나를 고를 문제가 아니라, 규칙은 규칙대로 쓰고 작업의 배경은 스펙에 쓰는 식으로 나눠 쓸 수 있다. 이 부분은 내 해석이다.

나도 이 사이트를 만들며 회색 글자의 명도 대비를 검사기로 확인하고 고친 적이 있다. 기준을 숫자로 적어 두면 눈으로 놓친 곳을 도구가 짚어 준다. 맥락을 문서로 남기는 일도 비슷한 쓸모가 있다.

## 에이전트가 스펙을 읽고, 댓글도 단다

피그마 글에 따르면 피그마 에이전트는 스펙의 댓글을 읽고 답글을 달 수 있다. 사람과 일하듯 에이전트에게도 댓글로 일을 시킬 수 있다는 뜻이다. 에이전트와의 여러 대화는 각각 별도 스레드로 나뉘어 병렬로 진행된다.

연결된 도구도 소개됐다.

- GitHub 커넥터: 코드베이스를 참고해 기술 스펙 초안을 쓰게 할 수 있다.
- Hex 커넥터: 제품 사용 데이터를 분석하고 결과를 스펙에 댓글로 남기게 할 수 있다.

코딩 에이전트와의 연결은 MCP로 한다. 스펙 링크를 복사해 코딩 에이전트의 프롬프트에 붙이면, 마크다운과 프레임 참조, 다이어그램, 코드 레이어, Code Connect 스니펫이 함께 넘어간다고 한다. 개발자에게 "피그마 링크랑 이 문서 보세요"라고 따로 말하던 일을 링크 하나로 줄이겠다는 얘기다.

피그마 공식 글에는 사례도 있다. Intuit의 Mark Harvey는 아이콘 세트의 파일 이름, 분류, 태그, 설명을 스펙으로 정리했다. 피그마 리서처는 브레인스토밍 결과와 아직 풀리지 않은 질문을 스펙에 모아 둔다. 디자이너에게 가까운 쓰임은 이쪽이다.

## 같이 나온 것들

10월 15일 릴리스 노트와 TechCrunch 기사를 합쳐 상태를 표로 정리했다.

| 기능 | 상태 | 제공 범위 |
|---|---|---|
| Specs | 오픈 베타 | 유료 플랜 |
| 가이드라인 | 출시(단계 명시 없음) | 요금제 명시 없음 |
| 통합 디자인 시스템(디자인 라이브러리 + 코드 라이브러리 + 가이드라인) | 프리뷰 | 명시 없음 |
| 코드 레이어 | 공개 베타(6월 비공개 베타에서 전환) | 명시 없음 |
| 피그마 에이전트 | 10월 6일 정식 출시 | AI 크레딧 사용 |
※ 출처: Figma 릴리스 노트 (10월 16일 확인), TechCrunch

눈여겨볼 것은 가이드라인이다. 릴리스 노트에 따르면 게시된 디자인 라이브러리에 규칙, 모범 사례, 하지 말아야 할 것을 마크다운 파일로 붙여 둘 수 있고, 라이브러리를 켜고 프롬프트를 쓸 때마다 에이전트가 이 파일을 읽는다. 앞서 AI가 화면을 직접 그리기 시작한 주에 던진 질문, 곧 디자인 규칙을 누가 쥐고 있느냐에 대한 피그마의 답이 이쪽이다. 규칙을 사람이 글로 적어 두면 에이전트가 따른다는 구조다.

피그마는 AI의 결과가 매번 다르다는 점도 의식하고 있다. TechCrunch는 이번 발표가 AI 결과를 더 예측할 수 있게 하려는 도구라고 전했다. 다만 얼마나 예측 가능해지는지는 숫자로 공개된 것이 없다.

에이전트는 10월 6일부터 AI 크레딧을 쓴다. 맥락을 많이 붙이고 여러 번 시킬수록 크레딧이 들 수 있으니, 팀에서 쓴다면 이 부분을 확인해 두자. 커스텀 스킬은 Starter 플랜에서도 쓸 수 있다고 릴리스 노트에 적혀 있다.

## 아직 확인되지 않은 것

- Specs의 가격과 베타 종료 일정. 공식 글에는 유료 플랜 오픈 베타라는 말만 있다.
- 파일 크기나 스펙 개수 같은 제한.
- 마크다운 문법의 지원 범위. 표나 체크리스트가 어디까지 되는지는 직접 열어 봐야 한다.
- 한국어 문서에서의 동작. 한글로 쓴 스펙을 에이전트가 얼마나 잘 따르는지는 따로 공개된 시험이 없다.
- 통합 디자인 시스템과 가이드라인이 어느 요금제에서 되는지.

## 그래서 지금은

기존 문서 하나를 스펙으로 끌어다 놓아 보자. 프로젝트 소개나 회의 정리처럼 이미 있는 .md 파일 하나면 된다. 새로 쓰기 전에, 있는 글이 캔버스 위에서 어떻게 보이는지부터 확인하는 게 가장 빠르다. 유료 플랜이 아니라면 아직 쓸 수 없으니 베타가 열릴 때를 기다리자.

"왜 이렇게 했는지"를 세 줄만 적어 두자. 시안 옆에 결정 이유, 버린 안, 아직 모르는 것을 적는다. 에이전트가 읽든 사람이 읽든 이 세 줄이 가장 쓸모 있다. 아직 풀리지 않은 질문을 따로 적는 습관은 피그마 리서처의 사례에서 가져왔다.

규칙은 규칙대로, 맥락은 맥락대로 나눠 쓰자. 색과 글자 같은 규칙은 DESIGN.md나 가이드라인에, 이번 작업의 배경은 스펙에 쓰면 섞이지 않는다. 에이전트에게 시킬 때도 어느 글을 읽혀야 하는지가 분명해진다.

쓰임별 AI 디자인 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

※ 출처: Introducing Specs: Markdown as a medium (Figma 블로그), Figma 릴리스 노트 (10월 16일 확인), TechCrunch.

### 나노 바나나 2.1 요금표를 직접 열어 보니, 4K는 반값이 아니었다

출처: https://designrefs.com/articles/nano-banana-2-1-designers/ · 2026-10-15 · AI 디자인

구글의 이미지 모델 '나노 바나나'는 국내에서도 꽤 익숙한 이름이 됐다. 그 나노 바나나가 10월 6일 2.1로 올라갔다.

발표 직후 기사 제목은 대부분 비슷했다. "절반 값에 4K." 그런데 오늘 구글 요금표를 직접 열어 보니, 절반이 된 건 1K와 2K뿐이었다. 4K는 4분의 1만 내렸다. 기사마다 나온 '10월 29일 이전 모델 종료'도 구글 공식 문서에서는 찾을 수 없었다.

그래서 이번 글은 소문보다 문서를 따라갔다. 구글 요금표, 모델 카드, 사용 중단 일정표를 하나씩 확인해서 디자이너에게 필요한 것만 추렸다.

## 무엇이 달라졌나

나노 바나나 2.1은 제미나이 3.6 플래시를 바탕으로 만든 이미지 생성·편집 모델이다. 제미나이 앱과 검색의 AI 모드, AI 스튜디오, 영상 도구 Flow, UI 디자인 도구 Stitch, 구글 광고까지 차례로 들어가고 있다.

구글이 내세운 건 세 가지다. 시각 디자인, 고칠 곳을 말로 고르는 편집, 그리고 여러 장을 만들어도 같은 인물과 물건이 유지되는 일관성이다. 참고 이미지는 한 번에 14장까지 넣을 수 있고, 그 안에서 인물 넷과 물건 열 개까지 따라간다. 화면 비율은 8:1처럼 아주 긴 띠 모양까지 된다. 웹 배너나 현수막 시안을 뽑을 때 쓸 만한 변화다.

대신 가장 작은 크기였던 0.5K는 빠졌다. 이제 1K, 2K, 4K 셋 중에 고른다.

## 값: 1K·2K는 절반, 4K는 덜 내렸다

(그림: 이미지 한 장 값. 1K는 0.067달러에서 0.034달러로, 2K는 0.101달러에서 0.050달러로 절반이 됐고, 4K는 0.151달러에서 0.113달러로 25% 내렸다.)

발표 때 퍼진 4K 가격은 0.0756달러였다. 지금 요금표에는 0.113달러로 올라 있다. 4K 한 장에 쓰는 토큰 수가 이전 모델보다 늘어난 탓이다. 4K로 많이 뽑을 계획이라면 예산을 다시 계산해 두는 게 좋다.

눈여겨볼 건 2K다. 새 모델의 2K 한 장 값(0.050달러)이 이전 모델의 1K 한 장 값(0.067달러)보다 싸다. 이게 중요한 이유는 아래 모델 카드에 있다.

## 구글이 잰 숫자, 그리고 스스로 밝힌 약점

모델 카드에는 사람들이 결과를 비교해 고른 점수가 실려 있다. 점수가 높을수록 더 자주 골랐다는 뜻이다.

| 평가 | 나노 바나나 2.1 | 나노 바나나 2 | 나노 바나나 Pro |
|---|---|---|---|
| 전체 선호도 | 1050 | 990 | 935 |
| 인포그래픽 디자인 | 1048 | 961 | 912 |
| 인포그래픽 사실 정확도 | 0.521 | 0.179 | 0.265 |
| 일반 편집 | 1026 | 938 | 939 |
| 여러 인물 일관성 | 1106 | 978 | 1011 |
※ 출처: 나노 바나나 2.1 모델 카드 (2026년 10월). 모두 구글이 직접 한 평가다.

인포그래픽 사실 정확도가 0.179에서 0.521로 뛴 게 가장 크다. 도표 속 숫자나 이름을 틀리게 그리는 일이 꽤 줄었다는 얘기다. 그래도 완벽과는 거리가 있는 점수다. 숫자가 들어간 그림은 반드시 한 번 더 확인하자.

같은 모델 카드에 약점도 적혀 있다. 1K에서는 작은 글자가 흐릿하게 나올 때가 많고, 긴 문단이나 한 페이지짜리 글은 아직 약하다. 왼쪽과 오른쪽 같은 위치를 헷갈릴 때도 있다고 했다. 글자는 "여러 언어로" 쓸 수 있다고만 했고, 한글을 따로 언급하지는 않았다.

그래서 앞의 2K 이야기로 돌아간다. 글자가 들어가는 포스터나 상세 이미지라면 1K 대신 2K로 뽑자. 이전 모델 1K보다 싸고, 작은 글자가 흐려지는 문제를 피할 수 있다.

## 말로 고치는 편집, 이렇게 시키자

고칠 곳을 붓으로 칠하지 않고 말로 고르는 편집은 이번에 가장 좋아진 부분이다. 그런데 위치를 헷갈린다는 약점과 함께 놓고 보면, 시키는 방법이 중요해진다.

(그림: 나노 바나나 2.1에게 부분 수정을 시킬 때는 왼쪽 위, 오른쪽처럼 위치로 말하기보다 SALE이라는 글자, 모자 쓴 사람처럼 대상을 짚어 말하는 편이 낫다. 문장은 설명을 위한 예시다.)

"왼쪽 위 글자"보다 "'SALE'이라는 글자", "오른쪽 사람"보다 "모자 쓴 사람". 화면에 그 설명에 맞는 게 하나뿐이면 모델이 엉뚱한 곳을 건드릴 일이 줄어든다. 다시 뽑지 않고 한 군데만 고쳐 쓰는 흐름은 지난주 이미지 AI 글에서도 다뤘다.

## 모든 그림에 표시가 남는다

나노 바나나로 만든 그림에는 눈에 보이지 않는 워터마크 SynthID가 들어간다. 보도에 따르면 2.1은 여기에 더해, 어떤 도구로 만들었는지 적어 두는 콘텐츠 자격 증명(C2PA)도 붙인다. 구글이 확인 방법을 짧은 영상으로 올려 두었다.

(그림: AI로 만든 이미지인지 확인하는 방법. 구글 공식 유튜브 채널 영상이다.)

클라이언트 일에서는 이게 중요하다. 나노 바나나로 만든 이미지를 납품하면, 받은 쪽이 나중에 AI로 만들었다는 걸 확인할 수 있다. 숨길 수 없다고 생각하고, 처음부터 어디에 AI를 썼는지 알려 두는 편이 낫다. 상업적으로 써도 되는지는 AI 이미지 상업적 이용 글에 정리해 두었다.

## 이번 주에 해 볼 것

한글 포스터 한 장을 2K로 뽑아 보자. 실제로 쓰는 문구로 제목, 부제, 작은 안내 문구까지 넣어서 시험하는 거다. 한글을 얼마나 잘 쓰는지는 아직 아무도 숫자로 보여 주지 않았다. 내 문구로 직접 보는 게 가장 빠르다.

API나 자동화로 쓰고 있다면 모델 이름을 확인하자. 구글은 이전 모델(나노 바나나 2)을 대신할 모델로 2.1을 권하고 있다. 다만 종료 날짜는 아직 정하지 않았다. '10월 29일 종료'라는 글을 봤다면, 구글 사용 중단 일정표에서 직접 확인하자. API에는 두 모델 모두 무료 사용량이 없다.

4K는 꼭 필요할 때만 쓰자. 인쇄용 큰 이미지가 아니라면 2K로 시안을 고르고, 마지막 한 장만 4K로 뽑는 게 값에 맞다.

쓰임새별 이미지 AI 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

※ 성능 숫자는 모두 구글이 직접 잰 것이다. 한글 글자를 따로 시험한 결과는 아직 어디에도 없다.

※ 출처: 나노 바나나 2.1 모델 카드, Gemini API 요금표 · 사용 중단 일정표 (10월 15일 확인), Neowin, Android Headlines, Apidog, Google 유튜브.

### 메타의 첫 최상위 모델이 디자인 투표 1위, 이 순위를 어떻게 읽을까

출처: https://designrefs.com/articles/muse-wonder-design-arena/ · 2026-10-14 · AI 디자인

10월 12일, 메타가 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 내놓았다. 메타가 AI 조직을 다시 짠 뒤 처음 내는 최상위급 모델이다. 발표의 중심은 기억력이었다. 며칠, 몇 주가 지나도 사용자에게 중요한 걸 기억하고, 어려운 일도 끝까지 붙들고 가는 모델이라는 설명이다.

디자인 이야기는 발표문에 한 줄도 없었다. 그런데 같은 날 Design Arena에 이 모델이 올라왔고, 이틀이 지난 오늘 웹사이트 부문과 UI 컴포넌트 부문에서 1위에 올라 있다.

Design Arena는 사람들이 AI가 만든 디자인을 직접 보고 골라서 순위를 매기는 곳이다. 새 모델이 나올 때마다 "디자인 1위"라는 말이 붙는 근거가 대개 여기서 나온다. 그래서 이번에는 모델 자체보다 그 순위가 어떻게 만들어지는지를 먼저 들여다봤다.

숫자를 읽기 전에 두 가지. 점수는 투표가 쌓이면서 매일 바뀌어서 아래 숫자는 모두 10월 14일에 본 것이다. 그리고 같은 순위표에 앤트로픽 모델도 올라 있는데, 이 사이트는 클로드 코드로 만들고 있다.

## 투표 한 번이 순위가 되기까지

Design Arena의 소개 페이지에 방식이 꽤 자세히 적혀 있다. 누군가 "카페 랜딩 페이지 만들어 줘" 같은 요청을 넣으면, 모델 넷이 무작위로 뽑혀 같은 요청을 동시에 받는다. 투표하는 사람은 어느 모델이 만든 건지 모른 채 둘씩 나란히 놓인 결과를 보고 하나를 고른다.

(그림: Design Arena는 같은 요청을 받은 모델 넷의 결과를 이름을 가린 채 다섯 번 비교하게 해서 1위부터 4위까지 정한다. 승패는 설명을 위한 예시다.)

고르는 건 모두 다섯 번이다. 처음 두 번은 짝을 지어 고르고, 세 번째는 이긴 둘끼리, 네 번째는 진 둘끼리 붙는다. 마지막 다섯 번째에서 가운데 두 자리가 정해진다. 다섯 번을 고르고 나면 네 모델의 1위부터 4위까지가 나오고, 그제야 모델 이름이 공개된다.

이렇게 쌓인 둘 중 하나 고르기 결과를 통계로 묶어 점수를 낸다. 체스 순위를 매기는 방식과 비슷한 계산이다. 회사가 표를 골라 내거나 손보지 않고, 표 하나하나를 똑같이 센다고 적혀 있다.

## 1위라는 숫자를 풀어 보면

Muse Wonder는 오늘 기준으로 토너먼트 2,086번에 나갔다. 그 안에서 받은 등수를 펼쳐 보면 이렇다.

(그림: Muse Wonder가 Design Arena 토너먼트 2,086번에서 받은 등수는 1등 42%, 2등 25%, 3등 19%, 4등 14%. 부문별 승률은 3D 69%, UI 컴포넌트 66%, 게임 64%, 웹사이트 62%.)

1등을 한 건 열 번에 네 번 남짓이다. 나머지 여섯 번은 다른 모델의 결과가 더 낫다는 표를 받았다. 1위 모델이라고 해서 매번 가장 좋은 걸 내놓는 건 아니라는 뜻이다. 상위권이 그만큼 붙어 있기도 하다. 다른 집계 사이트를 보면 웹사이트 부문 상위 10개 모델의 점수 차는 50점 남짓에 그친다.

두 번째 차트도 재미있다. 승률이 가장 높은 부문은 3D(69%)인데, 순위는 오히려 6위다. 웹사이트는 승률이 62%로 가장 낮은데 1위다. 3D 부문에는 이 모델보다 더 많이 이기는 모델이 다섯이나 있고, 웹사이트 부문에는 아직 없다는 얘기다. 순위는 그 모델이 얼마나 잘하느냐만큼, 같은 부문에 누가 있느냐에 따라 움직인다.

숫자가 아직 자리를 잡지 않았다는 점도 알아 두자. 공개 직후 이틀 동안 웹사이트 부문 점수는 1355에서 1363 사이를 오갔고, 2위로 표시된 때도 있었다.

## 투표가 재지 못하는 것

Design Arena는 스스로를 "주관적인 평가 틀"이라고 소개한다. 숨기지 않고 적어 둔 만큼, 쓰는 쪽도 그 한계를 알고 보는 게 좋다.

먼저 요청이 제각각이다. 문제를 회사가 정해 두는 게 아니라 투표하는 사람이 직접 넣는다. 누군가는 포트폴리오 사이트를, 누군가는 게임 화면을 부탁한다. 누가 어떤 화면에서 투표하는지도 따로 거르지 않는다. 한 리뷰는 이 방식이 "몇 초 사이에 가장 눈에 띄는 결과"를 고르게 만들 수 있다고 지적했다.

디자이너가 일에서 따지는 것들도 대부분 이 투표 밖에 있다.

| 투표에서 보이는 것 | 투표에서 안 보이는 것 |
|---|---|
| 첫눈에 드는 인상 | 우리 브랜드 규칙을 지키는지 |
| 요청 한 번에 나온 결과 | 두세 번 고쳐 달라고 할 때 버티는지 |
| 화면 한 장의 완성도 | 글자 크기, 대비 같은 접근성 |
| 모델끼리의 상대 순위 | 내 파일과 도구로 넘겨받을 수 있는지 |
※ 투표 방식은 Design Arena 소개 페이지, 한계에 대한 지적은 ToolCenter 리뷰를 참고했다.

그러니 이 순위는 "처음 한 번 맡겼을 때 사람들 눈에 더 자주 든 모델"로 읽는 게 맞다. 쓸모없는 숫자는 아니다. 첫 시안의 인상은 실제로 중요하고, 수천 번의 눈이 고른 결과라는 점도 무시할 수 없다. 다만 그게 곧 우리 일에 맞는 모델이라는 뜻은 아니다.

## 그래서 디자이너가 이 모델을 쓸 수 있나

지금 바로 써 볼 수 있는 길은 개발자 쪽에 열려 있다.

| | 쓸 수 있는 곳 | 가격 |
|---|---|---|
| Muse Wonder | 메타 모델 API, Muse Code | 100만 토큰당 입력 4달러, 출력 20달러 |
| Muse Wonder Full | Muse Code 상위 요금제 구독자 | 토큰 단가 공개 안 됨 |
| Muse 앱 | 구독자부터 차례로 열릴 예정 | 요금제에 따라 |
※ 출처: 메타 발표, TechCrunch, The Rundown 정리. 지역과 요금제에 따라 다르고, 한국 이야기는 발표에 없었다.

디자이너에게 더 가까운 건 Muse 앱 쪽이다. 메타는 9월 29일 Muse 에이전트에 캔바 연결을 붙였다. 캔바 계정의 글꼴, 색, 브랜드 자산을 불러와 전단이나 초대장, SNS 이미지를 만들고, 결과는 캔바에서 고칠 수 있는 상태로 남는다. 메타는 사용자가 승인하기 전에는 아무것도 게시하거나 보내지 않는다고 했다. 다만 Muse 자체가 아직 미국과 캐나다에서만 쓸 수 있고, 캔바 기능에 어떤 모델이 쓰이는지도 밝히지 않았다.

그래도 방향은 보인다. 디자인 투표에서 1위를 한 모델이 곧 Muse 안에서 돌아가게 되고, 그 Muse는 이미 캔바에 손이 닿아 있다. 앞서 다룬 챗GPT 안의 캔바·피그마·어도비와 같은 흐름이다. 디자인 툴이 대화창 안으로 들어가고, 대화창 쪽 회사들은 자기 모델의 디자인 감각을 내세우기 시작했다.

## 순위표를 내 눈으로 바꾸는 법

직접 한 번 투표해 보자. Design Arena에 내가 실제로 받는 일과 비슷한 요청을 넣어 보면 된다. "동네 빵집 주문 페이지"든 "앱 설정 화면"이든 좋다. 다섯 번 고르고 이름이 공개되는 순간, 내 눈이 어느 모델 쪽으로 기우는지 알 수 있다. 순위표를 읽는 것보다 이게 더 많이 알려 준다.

내 일과 같은 부문을 보자. 이 사이트는 웹사이트, UI 컴포넌트 말고도 로고, 그래픽 디자인, 슬라이드, SVG 부문을 따로 매긴다. 웹사이트 1위가 로고에서도 잘한다는 보장은 없다. 3D 부문의 Muse Wonder가 그랬듯이.

마지막 판단은 내 규칙으로 하자. 투표가 재지 못하는 부분은 직접 시험해 봐야 한다. 자주 쓰는 템플릿 하나와 브랜드 규칙 한 장을 주고 같은 화면을 만들게 한 뒤, 두세 번 고쳐 달라고 해 보는 거다. Sonnet 5.5 글에서 쓴 방법과 같다. 규칙을 미리 글로 적어 둔 게 있다면 DESIGN.md 한 장을 그대로 붙이면 된다.

AI 모델의 디자인 순위는 앞으로도 계속 뒤집힐 것이다. 이번 주에는 메타였고, 다음 달에는 또 다른 이름이 맨 위에 있을 수 있다. 쓰임새별 AI 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

※ 출처: 메타 발표 (10월 12일), TechCrunch, Design Arena: Muse Wonder · 소개 (10월 14일 확인), BenchLM Design Arena 웹사이트 순위 (10월 13일), ToolCenter, 캔바 뉴스룸, Unite.AI.

### 클라이언트가 AI 시안을 보내며 "이것만 다듬어 주세요" 할 때

출처: https://designrefs.com/articles/ai-draft-client-pixel-pusher/ · 2026-10-13 · AI 디자인

"AI로 대충 만들어 봤는데, 이것만 좀 다듬어 주실 수 있을까요?"

요즘 이런 메일을 받는 디자이너가 많다. 첨부된 건 챗GPT나 클로드로 만든 로고, 포스터, 랜딩 페이지 시안이다. 그리고 대개 한 줄이 더 붙는다. "거의 다 된 거라, 비용은 좀 낮춰 주시면 좋겠어요."

10월 12일 Fast Company가 이 이야기를 다뤘다. 그래픽 디자이너 열두 명 넘게 인터뷰했는데, 지난 1년 반 사이 비슷한 일을 겪었다는 사람이 많았다. 클라이언트는 AI 시안을 보내며 값을 깎고, 회사에서는 상사가 AI로 만든 화면을 내밀며 "이대로 만들어 달라"고 한다. 의견을 내면 "챗GPT한테 물어봐"라는 답이 돌아오기도 하고, AI가 대신할 수 있다는 말과 함께 일자리를 잃은 사람도 있었다. 기사는 이렇게 디자이너가 '픽셀만 옮기는 사람'이 되어 간다고 썼다.

## "거의 다 됐다"는 착각

클라이언트 눈에 AI 시안은 완성품에 가깝다. 그럴듯한 색, 그럴듯한 구도, 그럴듯한 글자. 그런데 그걸 실제로 쓰려면 해야 할 일이 꽤 남아 있다.

(그림: 클라이언트에게 보이는 건 AI 그림 한 장이지만, 그 아래에는 권리 확인, 다시 만들기, 글자, 브랜드, 매체별 파일, 수정 대응이 남아 있다.)

몇 가지만 짚어 보자.

글자는 대개 처음부터 다시 짜야 한다. AI가 그린 글자는 그림이다. 고칠 수 없고, 한글은 특히 자주 깨진다. 로고라면 결국 손으로 다시 그려야 한다.

파일이 없다. AI가 주는 건 그림 한 장이다. 레이어도, 벡터도, 인쇄용 해상도도 없다. 명함, 간판, SNS용으로 쓰려면 다시 만드는 것과 다르지 않다.

권리 확인이 남아 있다. 이 그림을 상업적으로 써도 되는지, 다른 브랜드 로고나 실존 인물과 닮은 데는 없는지. 이 부분은 AI 이미지, 클라이언트 작업에 써도 될까에서 자세히 다뤘다.

AI 시안이 해 준 건 "이런 느낌"을 정하는 일이다. 그것도 쓸모 있는 일이지만, 디자인 작업 전체로 보면 앞부분이다.

## 일감은 실제로 줄고 있나

분위기만이 아니다. 숫자로 나온 것도 있다.

| 조사 | 무엇을 봤나 | 결과 |
|---|---|---|
| 하버드 경영대학원·임페리얼 칼리지 연구 | 프리랜서 플랫폼의 일감 공고 | 이미지 생성 AI가 나온 뒤 8개월 사이, 이미지 관련 일감 약 17% 감소 |
| Fast Company·AIGA 디자인 단가 조사 | 프리랜서 디자이너 약 1,273명, 채용 담당자 150명 | 클라이언트가 디자이너를 AI로 바꾸는지까지 물었다. 자세한 단가 표는 유료 |
| Envato 2026 크리에이티브 AI 보고서 | 크리에이터 1,780명 | AI는 이미 작업 도구로 자리 잡았다는 응답이 다수 |
※ 출처: HBR(연구 소개), Fast Company 단가 조사, Envato. 조사마다 대상과 질문이 달라 나란히 비교하기는 어렵다.

일감이 줄어든 쪽은 주로 단순하고 빠른 일이었다. 반대로 말하면, 위 그림에서 수면 아래에 있는 일, 그러니까 판단과 책임이 필요한 일은 아직 사람 몫이다. 문제는 그 일이 클라이언트 눈에 잘 안 보인다는 것이다.

## 값을 깎자는 말에 어떻게 답할까

"AI가 거의 다 했으니 싸게"라는 말은, 일을 시간으로 계산할 때 나온다. 그림이 이미 있으니 시간이 덜 들 거라는 생각이다. 그래서 대답도 시간이 아니라 남은 일로 하는 편이 낫다.

(그림: AI 시안을 받았을 때 확인, 나누기, 견적, 기록의 네 단계로 정리한다.)

| 클라이언트의 말 | 이렇게 답해 볼 수 있다 |
|---|---|
| "거의 다 됐으니 다듬기만" | "방향은 좋아요. 그대로 쓸 수 있는 것과 다시 만들어야 하는 걸 나눠서 보여 드릴게요." |
| "AI로 했으니 더 싸게" | "시간이 아니라 남은 일 기준으로 드릴게요. 목록을 보시고 빼실 건 빼셔도 돼요." |
| "이 그림 그대로 로고로" | "로고는 확대·축소와 상표 확인이 필요해서, 이 그림을 바탕으로 새로 그려야 해요." |
| "챗GPT는 이렇게 하라던데" | "그 방향도 해 볼게요. 대신 두 안을 나란히 놓고 고르시죠." |
※ 이 사이트가 정리한 예시다. 상황과 관계에 맞게 말투를 바꿔 쓰자.

핵심은 AI 시안을 깎아내리지 않는 것이다. 클라이언트가 원하는 방향을 그림으로 보여 준 건 오히려 고마운 일이다. 말로 설명하는 것보다 훨씬 빠르다. 다만 그 그림이 '시작점'이라는 걸, 남은 일 목록으로 보여 주면 된다.

회사 안에서도 같다. 상사가 AI로 만든 화면을 내밀면, 그걸 출발점으로 받되 "여기서부터 제가 판단한 것"을 따로 적어 두자. 무엇을 바꿨고 왜 바꿨는지. 그게 쌓이면, 디자이너가 픽셀만 옮긴 게 아니라는 기록이 된다.

## 그래서 지금은

1. 견적서에 줄을 나누자. "디자인 1식" 대신 권리 확인, 글자 다시 짜기, 파일 정리, 매체별 제작, 수정 몇 회처럼 남은 일을 줄마다 적자. 클라이언트도 어디에 돈을 내는지 보인다.
2. 받은 시안의 출처를 물어 두자. 어떤 AI로 만들었는지, 그 서비스가 상업적 이용을 허락하는지. 나중에 문제가 생겼을 때 디자이너가 떠안지 않도록, 메일로 남겨 두자.
3. 내가 바꾼 것을 기록하자. 처음 받은 AI 시안과 최종 결과물을 나란히 저장해 두자. 포트폴리오에도, 다음 견적 협상에도 쓸 수 있다.

AI 도구를 실제 작업에 어떻게 쓰는지는 AI 디자인 도구, 실무에서는 어떻게 쓰나에, 쓰임새별 AI 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

※ 이런 일이 얼마나 흔한지 보여 주는 통계는 아직 없다. 그림과 순서는 인터뷰 기사와 조사 속 디자이너들의 이야기를 바탕으로 정리한 것이다.

※ 출처: Fast Company(2026. 10. 12), Fast Company 단가 조사, HBR, Envato.

### 검색 결과 대신 AI의 답이 첫 화면이 될 때, 브랜드는 어떻게 보이나

출처: https://designrefs.com/articles/ai-search-brand-visibility/ · 2026-10-12 · AI 디자인

지난 10월 8일, 런던 히드로 공항이 어도비와의 계약을 넓혔다. 새 웹사이트를 어도비 기술로 다시 만든다는 내용인데, 눈에 띄는 대목은 따로 있었다. 챗GPT, 코파일럿, 퍼플렉시티 같은 AI가 히드로를 어떻게 말하는지 재고, 빈틈을 찾겠다는 것이다.

어도비가 든 근거는 이렇다. 소비자 넷 중 하나는 여행을 정할 때 AI를 가장 먼저 찾는다. 사람들이 검색창 대신 AI에게 묻기 시작하면, 브랜드가 신경 써야 할 '첫 화면'이 바뀐다.

## AI 답변 속 브랜드는 어디서 오나

(그림: AI는 공식 사이트의 글, 그림 설명, 리뷰와 기사, 구조화된 정보를 읽고 답을 만든다. 브랜드는 그 답에 얼마나 자주, 정확히 나오는지 잰다.)

검색 결과 화면에서는 로고, 사진, 색, 배너가 사람의 눈을 끌었다. AI의 답에는 그런 게 거의 없다. 한두 문장의 요약, 추천 목록 속 이름 하나, 인용된 링크 몇 개가 전부다.

그리고 그 문장은 AI가 읽은 글에서 나온다. 공식 사이트에 적힌 설명, 그림마다 붙은 설명 글(alt), 리뷰와 기사, 그리고 기계가 읽기 좋게 정리한 정보. 시각적으로 아무리 잘 만든 브랜드라도, 글로 된 흔적이 부실하면 AI의 답에서는 흐릿하게 나온다.

## 히드로가 쓰는 도구

히드로가 쓰는 건 어도비가 6월에 내놓은 'Brand Visibility'다. 하는 일은 크게 세 가지다.

| | 하는 일 |
|---|---|
| 재기 | 챗GPT, 구글 AI 모드, 코파일럿, 퍼플렉시티에서 브랜드가 얼마나 자주, 얼마나 정확히 언급되는지 |
| 찾기 | 경쟁사는 나오는데 우리는 안 나오는 질문, 틀리게 소개되는 대목 |
| 고치기 | 어떤 글과 정보를 보강하면 좋을지 제안 |
※ 출처: Adobe·Heathrow 발표, CMSWire, The Next Web. 어도비는 실제 AI 검색 질문 2억 8,900만 개를 바탕으로 한다고 밝혔다. 기업용이라 값은 공개되지 않았다.

이런 도구가 대기업용으로 팔린다는 건, 'AI 답변 속 브랜드'가 이미 마케팅 예산이 붙는 영역이 됐다는 뜻이다. 검색 엔진 최적화(SEO)처럼, AI 답변 최적화도 하나의 일이 되고 있다.

## 디자이너에게 넘어오는 일

이 일을 마케터만의 일로 두기 어려운 이유가 있다. AI가 읽는 것의 상당 부분이 디자이너의 손을 거친다.

그림 설명 글(alt). 웹사이트의 이미지마다 붙는 짧은 설명이다. 원래는 화면을 보지 못하는 사람을 위한 접근성 장치인데, AI도 이걸 읽는다. "image01.jpg"나 빈칸 대신 "히드로 2터미널 출국장, 자동 수하물 위탁기"처럼 무엇이 보이는지 적힌 설명은 사람과 AI 모두에게 도움이 된다.

브랜드를 설명하는 문장. 로고와 색은 AI 답변에 나오지 않는다. 대신 "우리는 어떤 브랜드인가"를 설명하는 한두 문장이 그대로 인용된다. 브랜드 가이드에 톤 앤 매너만 있고, 브랜드를 한 문장으로 설명하는 글이 없다면 지금 써 둘 때다.

페이지 구조. 제목, 소제목, 표, 목록이 제대로 짜인 페이지를 AI는 훨씬 잘 읽는다. 시각적으로만 제목처럼 보이게 만든 큰 글자보다, 진짜 제목 태그가 낫다. 디자인 시스템에 글의 구조까지 포함시켜야 하는 이유다.

이건 DESIGN.md 이야기와도 닮았다. 그때는 AI가 우리 디자인 규칙을 읽게 하는 법이었고, 이번에는 AI가 우리 브랜드를 읽게 하는 법이다. 둘 다 결국, 기계가 읽을 수 있는 글로 우리를 설명해 두는 일이다.

## 그래서 지금은

큰 도구 없이도 해 볼 수 있는 게 있다.

1. AI에게 직접 물어보기. 챗GPT, 퍼플렉시티 같은 AI에게 "○○ 브랜드는 어떤 곳이야?", "△△ 분야에서 추천할 만한 곳은?"을 물어보자. 내 브랜드나 클라이언트가 어떻게 소개되는지, 틀린 내용은 없는지 확인하는 것만으로 시작이 된다.
2. 이미지 설명부터 채우기. 작업한 사이트의 주요 이미지 열 장만 골라 설명 글이 비어 있지 않은지 보자. 비어 있으면 무엇이 보이는지 한 문장으로 채우자.
3. 브랜드 한 문장 쓰기. 브랜드 가이드 첫 장에 "우리는 누구를 위해 무엇을 하는 곳인가"를 한 문장으로 적어 두자. AI가 인용하기 가장 좋은 문장이다.

AI에게 우리 디자인 규칙을 건네는 법은 DESIGN.md 글에, 브랜딩 레퍼런스는 그래픽 / 브랜딩에 모아 두었다.

※ 어도비가 든 '넷 중 하나'라는 숫자는 조사 방법이 함께 공개되지 않았다. 참고로 이 사이트도 AI가 읽기 쉽도록 llms.txt라는 안내 파일을 두고 있다.

※ 출처: Adobe·Heathrow 발표, IT Brief UK, The Next Web, CMSWire, TechRadar.

### 맥에서 AI를 한 번에 끄는 스위치가 사라졌다, '끄는 버튼'도 디자인이다

출처: https://designrefs.com/articles/macos-27-ai-off-switch/ · 2026-10-11 · AI 디자인

이번 주 맥 사용자들 사이에서 조용히 퍼진 도구가 있다. 이름은 RemoveMacAI. 맥에 깔린 애플의 AI 기능을 끄고, 그 AI가 쓰는 모델 파일까지 지워 준다. 지우고 나면 12GB 넘는 저장 공간이 돌아온다는 후기가 여럿 올라왔다.

이런 도구가 나온 데는 이유가 있다. 올가을 나온 macOS 27에서, AI 기능 전체를 한 번에 끄던 스위치가 사라졌다.

애플은 스위치를 없앤 이유를 따로 설명하지 않았다. 이 도구도 macOS 27에서 직접 돌려 보지는 않았고, 맥 전문 매체들의 보도를 따라 정리했다.

## 무엇이 바뀌었나

(그림: macOS 26에서는 스위치 하나로 AI 기능을 모두 껐고, macOS 27에서는 기능마다 따로 꺼야 한다. 보도를 바탕으로 그린 개념도.)

macOS 26까지는 '애플 인텔리전스' 전체를 끄는 스위치가 있었다. 누르면 글쓰기 도구, 젠모지, 이미지 플레이그라운드 같은 기능이 다 꺼지고 모델 파일도 지워졌다.

macOS 27에서는 그 스위치가 없다. 기능을 하나씩 찾아 꺼야 하고, 보도에 따르면 끌 곳이 여러 설정 화면에 흩어져 열 개 남짓이다. 더 큰 차이는 꺼도 모델 파일이 그대로 남는다는 점이다. 애플이 밝힌 크기로는 M3 이상 맥에서 최대 14GB다.

RemoveMacAI는 그 빈자리를 채운다. 애플이 기업용으로 마련해 둔 설정 방식(구성 프로파일)을 써서 기능을 끄고, 모델을 지우고, 다시 내려받지 못하게 막는다. 시스템 파일을 직접 건드리지 않고 되돌릴 수 있다고 개발자는 설명한다. 다만 애플이 공식으로 권하는 방법은 아니다.

## 디자이너의 맥에서 확인할 것

디자이너가 이 소식을 그냥 넘기기 어려운 이유가 두 가지 있다.

저장 공간. 디자이너의 맥은 늘 공간이 모자란다. PSD 몇 개, 영상 소스 몇 개면 금방 찬다. 쓰지 않는 AI 모델이 14GB를 차지하고 있다면 신경 쓰이는 크기다.

클라이언트 자료. 글쓰기 도구는 선택한 글을 고쳐 주고, ChatGPT 연결은 내용을 바깥 서비스로 보낼 수 있다. 계약서나 출시 전 자료를 다루는 사람이라면, 어떤 기능이 켜져 있는지 한 번은 알고 있어야 한다.

| 확인할 것 | 어디서 | 왜 |
|---|---|---|
| 글쓰기 도구 | 시스템 설정  Apple Intelligence & Siri | 고객사 문서에서 무심코 쓰지 않도록 |
| ChatGPT 연결 | 같은 곳 | 외부 서비스로 내용이 갈 수 있는 경로 |
| 이미지 플레이그라운드·젠모지 | 같은 곳 (화면 시간 설정도 확인) | 쓰지 않으면 끄기 |
| 모델이 쓰는 공간 | 시스템 설정  일반  저장 공간 | 꺼도 남는 모델 파일 크기 확인 |
※ 출처: MacRumors, Digital Trends, Futurism. 메뉴 이름과 위치는 macOS 버전에 따라 다를 수 있다.

외부 도구로 모델까지 지우는 건 각자 판단할 일이다. 회사 맥이라면 IT 담당자와 먼저 이야기하는 게 좋다. 구성 프로파일은 회사 관리 설정과 부딪힐 수 있다.

## '끄는 버튼'도 디자인이다

이 이야기는 맥 설정에서 끝나지 않는다. 지금 많은 디자이너가 자기 서비스에 AI 기능을 넣는 일을 하고 있다. 그래서 같은 질문이 우리 앞에도 놓인다. 사용자가 이 기능을 끄고 싶을 때, 쉽게 끌 수 있나?

애플의 선택은 좋은 반면교사다.

- 켜는 건 한 번, 끄는 건 열 번. 켤 때는 기본값으로 켜져 있고, 끌 때는 여러 화면을 돌아다녀야 한다. 사용자는 이걸 "끄지 말라는 뜻"으로 읽는다.
- 꺼도 남는 것. 기능을 꺼도 파일이 남으면, 사용자는 정말 꺼진 건지 믿지 못한다. 그래서 외부 도구를 찾는다.
- 설명 없는 변경. 있던 스위치가 이유 없이 사라지면, 사람들은 가장 나쁜 쪽으로 추측한다.

반대로 하면 된다. AI 기능을 설계한다면 끄는 곳을 한 군데에 모으고, 끄면 무엇이 꺼지고 무엇이 남는지 한 줄로 알려 주자. 기능을 바꿨다면 왜 바꿨는지 말하자. 사용자가 외부 도구를 찾기 시작했다면, 그건 설정 화면의 디자인이 실패했다는 신호다.

## 그래서 지금은

1. 내 맥부터 확인. 위 표대로 켜져 있는 AI 기능과 모델이 쓰는 공간을 한 번 살펴보자. 쓰지 않는 건 끄면 된다.
2. 만드는 서비스에도 같은 질문. 지금 작업 중인 AI 기능에 '끄기'가 어디 있는지, 몇 번 눌러야 하는지 세어 보자. 세 번이 넘으면 다시 볼 일이다.
3. 바꿀 때는 이유와 함께. 설정을 바꾸거나 없앨 일이 있다면, 업데이트 노트 한 줄이라도 이유를 적자.

AI가 화면을 직접 그리는 시대에 규칙을 누가 정하는지는 AI가 화면을 직접 그리기 시작한 주에, UI 레퍼런스는 UI/UX 레퍼런스에 모아 두었다.

※ 출처: Futurism, MacRumors, MacRumors (저장 공간), Digital Trends, Daring Fireball.

### 댓글은 'AI 슬롭', 조사는 호평. 환타의 AI 할로윈 캠페인이 남긴 것

출처: https://designrefs.com/articles/fanta-ai-halloween-campaign/ · 2026-10-10 · AI 디자인

할로윈을 3주 앞두고, 한 음료 광고가 디자인 매체의 단골 소재가 됐다. 코카콜라의 브랜드 환타가 만든 '호러 유니버스(Haunted Universe)'다.

환타는 할로윈을 자기 것으로 만들고 싶어 한다. 코카콜라가 크리스마스를 떠올리게 하듯이. 그래서 남의 영화 캐릭터를 빌려 오던 지난 2년과 달리, 올해는 사이보그 프랑켄슈타인, 디제이 늑대인간 같은 자기 괴물 넷을 만들었다. 그리고 그걸 AI 스튜디오와 함께 만들었다.

## 누가 무엇을 했나

(그림: 환타 호러 유니버스에서 사람과 AI가 맡은 일, 그리고 반응. 환타와 제작사가 밝힌 내용을 바탕으로 정리했다.)

제작은 AI 스튜디오 GRAiL이 맡았다. 8월 24일 영화 같은 예고편을 공개했고, 이후 50개 시장으로 캠페인을 넓혔다. 환타 쪽 설명은 이렇다. 작가, 기술자, 크리에이터, 아티스트가 함께 일했고, AI는 리서치와 제작 단계에서 썼다. 사람이 이끈 작업이라는 것이다.

(그림: 8월 24일 공개된 호러 유니버스 예고편. 환타 공식 유튜브 채널 영상이다.)

환타의 글로벌 마케팅 부사장 이브라힘 칸은 "버튼 몇 번 누르면 나오는 줄 아는데, 1년 반이 걸렸다"고 말했다.

## 댓글과 숫자가 반대로 갔다

반응은 둘로 갈렸다.

온라인에서는 혹평이 많았다. 유튜브 댓글에는 예고편을 두고 'AI 슬롭(AI가 대충 찍어 낸 결과물)'이라는 말이 금세 붙었고, 디자인 매체 크리에이티브 블록은 댓글이 거의 다 부정적이고 다시는 환타를 안 사겠다는 말도 많다고 전했다. 화면이 매끈하지 않다는 지적과 함께, AI 이미지 자체를 반대하는 목소리도 컸다.

그런데 조사 숫자는 다른 이야기를 한다.

(그림: 같은 브랜드, 엇갈린 숫자. 할로윈 제품은 평균보다 좋은 반응을 얻었지만, AI 마케팅에 대한 경계도 크다.)

소비자 조사 회사 재피(Zappi)가 환타의 할로윈 한정 제품을 시험해 보니, "남다르다"는 응답이 85%로 평균 71%보다 높았고, "더 낫다"는 응답도 62%로 평균 47%를 넘었다. 광고 자체를 본 사람들도 대체로 좋게 봤고, 어떤 기술로 만들었는지는 크게 신경 쓰지 않았다는 게 재피의 해석이다.

(그림: 재피가 분석한 60초 광고 'Halloween Reveal'. 환타 공식 유튜브 채널 영상이다.)

한편 지난 7월 다른 조사에서는 Z세대의 74%가 AI로 만든 마케팅에 부정적으로 반응했다고 답했다. 72%는 그 때문에 브랜드에 대해 뭔가 행동을 한 적이 있다고 했다.

두 조사는 대상도 질문도 다르다. 그래서 어느 쪽이 맞다고 할 수는 없다. 다만 하나는 분명하다. 조용히 제품을 고르는 사람들과, 댓글을 다는 사람들의 반응은 다를 수 있다.

## 왜 갈렸을까

몇 가지가 겹친 것으로 보인다.

'AI로 만들었다'가 먼저 알려졌다. 환타는 AI 사용을 숨기지 않았다. 좋은 일이지만, 그 순간부터 사람들은 화면의 작은 어색함을 AI 탓으로 읽는다. 사람이 만들었으면 '스타일'이었을 것이 'AI라서'가 된다.

캐릭터는 처음 보는 것이었다. 지난 2년 환타는 사탄의 인형 처키, 비틀쥬스처럼 이미 사랑받는 캐릭터를 빌려 왔다. 올해는 처음 보는 괴물들이다. 익숙한 얼굴이 주는 애정이 없으니, 만듦새가 더 날카롭게 평가받는다.

광고를 보는 자리가 달랐다. 조사에서는 사람들이 광고를 끝까지 보고 답한다. 댓글 창에서는 몇 초 만에 첫인상으로 판단한다. AI 영상 특유의 미묘한 어색함은 짧고 빠른 첫인상에서 더 크게 걸린다.

## 브랜드 일을 하는 디자이너가 챙길 것

환타의 사례는 AI를 쓰느냐 마느냐의 문제가 아니다. 이미 많은 브랜드가 쓰고 있고, 지난주 정리한 것처럼 디자이너의 91%가 매주 AI를 쓴다. 문제는 어떻게 쓰고, 어떻게 말하느냐다.

| 정할 것 | 환타의 선택 | 생각해 볼 것 |
|---|---|---|
| AI 사용을 밝힐까 | 밝힘 | 밝히는 건 맞다. 대신 '어디에 썼는지'까지 구체적으로 |
| 무엇에 쓸까 | 캐릭터 영상 전체 | 사람 얼굴·움직임처럼 어색함이 잘 보이는 곳은 신중하게 |
| 무엇을 새로 만들까 | 처음 보는 캐릭터 | 새 캐릭터일수록 만듦새가 더 엄격하게 평가받는다 |
| 반응을 무엇으로 볼까 | 조사 + 댓글 | 숫자와 댓글이 다를 수 있다는 걸 미리 알고 시작하기 |
※ 출처: Creative Bloq, eMarketer, Zappi 제품 분석, Zappi 광고 분석, DesignRush, Marketing-Interactive.

## 그래서 지금은

클라이언트가 "이번 캠페인 AI로 가 볼까요"라고 물을 때 꺼낼 만한 질문이 생겼다.

1. 어디에 쓸지부터 나누기. 콘셉트 탐색, 배경, 소품처럼 어색해도 티가 덜 나는 곳과, 얼굴과 손처럼 바로 티가 나는 곳을 나눠서 정하자.
2. 'AI로 만들었다'를 어떻게 말할지 미리 쓰기. 숨기지 말되, "AI로 만든 광고"보다 "사람이 기획하고, 이 부분에 AI를 썼다"처럼 구체적으로.
3. 첫 3초를 따로 보기. 완성본을 처음부터 끝까지 보는 시사 말고, 소셜 피드처럼 몇 초만 보고 넘기는 상황으로 한 번 더 보자. 댓글은 거기서 달린다.

AI로 만든 이미지를 일에 써도 되는지는 AI로 만든 이미지, 클라이언트 작업에 써도 될까에, 그래픽·브랜딩 레퍼런스는 그래픽 / 브랜딩에 모아 두었다.

※ 캠페인 영상은 공개돼 있지만 반응을 숫자로 잰 자료는 많지 않다. 숫자마다 누가 어떻게 쟀는지 함께 적었다.

※ 출처: Creative Bloq, eMarketer, Zappi, Adweek, DesignRush, Marketing-Interactive.

### AI로 다시 만든 무료 '포토샵' 일곱 개, 디자이너는 갈아탈 수 있을까

출처: https://designrefs.com/articles/artcraft-free-adobe-alternatives/ · 2026-10-09 · AI 디자인

이번 주 디자인 쪽에서 화제가 된 소식이 있다. 한 개발자가 포토샵, 일러스트레이터, 프리미어, 라이트룸, 애프터 이펙트, 인디자인, 애크로뱃을 대신할 앱 일곱 개를 무료로 공개했다. 이름은 ArtCraft. 그리고 이걸 AI로 만들었다고 했다.

"어도비 구독을 끊을 수 있다"는 제목이 여기저기 붙었다. 실제로 그런지, 지금 어디까지 왔는지 차분히 들여다봤다.

이 앱들은 앤트로픽의 Claude Opus 5.5로 만들어졌다고 알려졌는데, 이 사이트도 같은 회사의 클로드 코드로 만들고 있다. 그래서 개발자의 말보다 저장소에 적힌 내용과 다른 매체의 확인을 따랐다. 앱은 직접 설치해 보지 않았다.

## 누가, 왜, 어떻게

만든 사람은 소프트웨어 엔지니어 브랜든 토마스(Brandon Thomas)다. 계기는 어도비의 해지 수수료였다고 밝혔다. 어도비의 '연간 약정, 월 결제' 요금제는 1년을 채우기 전에 해지하면 남은 금액의 절반을 위약금으로 낸다. 미국 연방거래위원회(FTC)가 2024년 이 문제로 어도비를 고소했고, 합의로 끝났다.

만드는 방식은 이렇다.

- AI로 짰다. 코드는 Claude Opus 5.5를 써서 썼다고 했다.
- 러스트(Rust)로 새로 만들었다. 어도비 코드를 가져온 게 아니라, 쓰는 법과 생김새만 보고 처음부터 다시 만드는 '클린룸' 방식이라고 설명했다.
- 무료, 오픈소스. MIT와 Apache 2.0 라이선스로 공개해서 누구나 내려받고 고칠 수 있다.

## 일곱 개, 지금 어디까지 왔나

(그림: ArtCraft 일곱 개 앱의 현재 상태. 실선은 초기 알파, 점선은 개발 중이다.)

쓸 수 있는 단계에 온 건 두 개뿐이다. 포토샵을 대신하는 PhotoCraft와 애크로뱃을 대신하는 앱이 '초기 알파'고, 나머지 다섯 개는 아직 '개발 중'이다. 개발자는 처음에 한 달 안에 기능을 맞추겠다고 했다가 "몇 년이 아니라 몇 달"로 말을 바꿨다.

## PhotoCraft는 PSD를 연다

가장 앞선 PhotoCraft는 디자이너에게 가장 중요한 걸 먼저 챙겼다. PSD 파일이다. 8비트, 16비트, 32비트 PSD와 큰 파일용 PSB를 열고 저장할 수 있다고 저장소에 적혀 있다.

(그림: PhotoCraft로 시험 파일 309개를 열었다 다시 저장했더니 307개가 제대로 그려졌다. 개발자 자체 시험이다.)

공개된 PSD 시험 파일 309개를 열었다 다시 저장했을 때, 307개가 제대로 그려졌다고 한다. 숫자만 보면 높다. 다만 이건 개발자가 직접 돌린 시험이고, 다시 저장한 파일은 원본과 바이트까지 같지는 않다. 레이어 정보와 합쳐진 이미지를 새로 쓰기 때문이다.

그리고 빠진 것도 분명하다.

| | 지금 PhotoCraft에서는 |
|---|---|
| PSD·PSB 열기와 저장 | 됨 (8·16·32비트) |
| 생성형 AI 기능 | 없음 |
| 도구 | 포토샵 대비 20개쯤 빠짐 |
| 글자 다루기 | 아직 약함 |
| 플러그인 | 쓸 수 없음 |
| 애프터 이펙트 파일(AEP) | EffectCraft에서 못 엶 |
※ 출처: PhotoCraft 저장소, Windows Forum 정리, Cybernews. 일찍 써 본 사람들은 아직 실제 작업을 대신할 수준은 아니라고 했다.

법적인 걱정도 남아 있다. 코드를 베끼지 않았더라도, 화면 생김새가 너무 비슷하면 '트레이드 드레스' 문제가 될 수 있고, 어도비는 기능 동작 방식에 관한 특허도 많이 갖고 있다는 지적이 나왔다.

## 디자이너가 볼 것은 '앱'이 아니라 '파일'

이 소식에서 디자이너가 챙길 건, 당장 어도비를 끊을 수 있느냐가 아니다. 지금 답은 분명히 "아니요"다. 클라이언트 작업을 알파 버전 앱에 맡길 수는 없다.

오히려 볼 것은 두 가지다.

하나, 우리를 붙잡고 있는 건 파일 형식이다. 디자이너가 어도비를 못 떠나는 이유는 앱이 좋아서이기도 하지만, 주고받는 파일이 PSD, AI, INDD, AEP이기 때문이기도 하다. PhotoCraft가 가장 먼저 PSD 호환에 힘을 쏟은 것도 그래서다. 대체 앱이 진짜로 위협이 되는 순간은 기능이 많아질 때가 아니라, 클라이언트가 보낸 파일을 그대로 열고 그대로 돌려줄 수 있을 때다.

둘, 소프트웨어를 만드는 값이 내려가고 있다. 사람 한 명이 AI와 함께 일곱 개 앱의 뼈대를 내놓았다. 완성도는 아직 멀지만, 앞으로 이런 시도는 더 많아질 거다. 어도비 입장에서는 기능 경쟁보다 가격과 해지 조건에 대한 압박이 먼저 올 가능성이 크다. 디자이너에게는 나쁘지 않은 일이다.

## 그래서 지금은

갈아타지는 말고, 지켜보면서 한 가지만 해 보자.

1. 작업 파일의 사본으로 시험하기. 평소 쓰는 PSD 하나를 복사해서 PhotoCraft로 열어 보자. 레이어, 마스크, 조정 레이어, 글자 레이어 중 어디가 깨지는지 보면, 이 앱이 내 작업에 얼마나 가까운지 감이 온다. 원본은 절대 덮어쓰지 말자.
2. 구독 조건 다시 보기. 어도비를 '연간 약정, 월 결제'로 쓰고 있다면, 해지 시점과 위약금 조건을 한 번 확인해 두자. 1년을 채운 뒤에는 위약금 없이 해지할 수 있다.
3. 이미 있는 무료 대안도 함께. 오래된 무료 도구(김프, 잉크스케이프, 다빈치 리졸브 등)는 완성도에서 아직 한참 앞서 있다. 새 소식에 들뜨기 전에 비교 기준으로 삼기 좋다.

AI 시대에 디자인 도구가 어떻게 바뀌는지는 AI가 시안을 서른 장 뽑아 줘도 일이 줄지 않는 이유에, 디자인 툴 모음은 디자인 툴에 정리해 두었다.

※ 출처: Cybernews, GIGAZINE, PhotoCraft 저장소, Windows Forum, Softonic, Engadget (FTC 합의).

### AI가 화면을 직접 그리기 시작한 주, 디자인 규칙은 누가 쥐고 있나

출처: https://designrefs.com/articles/chatgpt-intelligent-ui-figma-agent/ · 2026-10-08 · AI 디자인

이번 주에 AI가 화면을 그리는 소식이 두 개 연달아 나왔다.

10월 6일, 피그마가 디자인 에이전트의 베타를 끝냈다. 다음 날인 7일에는 오픈AI가 챗GPT에 GPT-6를 넣으면서 'Intelligent UI'를 공개했다. 질문에 글로만 답하지 않고, 버튼과 폼과 차트가 들어간 화면으로 답하는 기능이다. 유료 사용자부터 열렸고, 오늘부터는 무료 사용자에게도 풀린다.

하나는 대화창 안에서, 하나는 디자인 툴 안에서. 자리는 다르지만 둘 다 AI가 화면을 직접 그린다는 점은 같다. 그래서 같은 질문이 떠오른다. 그 화면의 규칙은 누가 정하나.

두 기능 모두 나온 지 며칠밖에 안 돼서 써 본 사람의 후기는 거의 없다. 회사 발표와 정리 기사를 따라 썼다.

## 답이 화면으로 온다

오픈AI의 설명은 이렇다. GPT-6는 글, 그림, 조작할 수 있는 요소를 섞어 답을 짜고, 질문마다 어떻게 배치할지 스스로 정한다. 비교는 나란히 놓고, 설명은 직접 만져 보는 도표로 보여 주고, 간단한 질문에는 그냥 글로 답한다.

오픈AI가 든 예는 이런 것들이다. 레시피 옆에 조리 시간표, 여행 경로를 찍은 지도, 그리고 그 자리에서 만들어 주는 작은 도구들. 적금 계산기, 더치페이 계산기, 대화창 안에서 하는 게임까지.

(그림: 같은 질문에 글로 된 답과 화면으로 된 답. 설명을 위한 예시이고 실제 답과는 다를 수 있다.)

디자이너의 질문으로 바꿔 보면 감이 온다. "외주 견적을 시간당 얼마로 잡아야 할까"라고 물었을 때, 예전에는 문단 몇 개가 돌아왔다. 이제는 작업 시간과 단가를 움직이는 슬라이더와 계산된 금액이 같이 올 수 있다. 위 그림은 그 차이를 보여 주려고 그린 예시다.

만드는 방식도 공개했다. 오픈AI가 미리 만들어 둔 부품 모음이 있고, 모델이 답을 쓰는 동안 그 부품을 바로바로 화면에 그린다. 생각을 다 마칠 때까지 기다리지 않고, 답을 쓰면서 화면을 채워 간다. 오픈AI는 모델이 만든 화면이 분명한지, 쓸모 있는지, 빠진 게 없는지 스스로 점검한다고 했다. 다만 디자인 판단을 키우는 일은 아직 진행 중이라고 함께 밝혔다.

쓸 수 있는 범위도 정리해 두면 이렇다.

| | 내용 |
|---|---|
| 유료(Plus · Pro · Business · Enterprise) | 10월 7일부터, 채팅 탭에서 |
| 무료 · Go | 10월 8일부터 |
| 안 되는 곳 | Pro의 생각 모드, 업데이트하지 않은 데스크톱 앱 |
| 끄는 법 | 웹 설정의 'Layout and visuals'. 일부 그림은 남을 수 있음 |
※ 출처: OpenAI, GPT-6 and Intelligent UI for everyone, 9to5Mac, Relevant Audience. 보도에 따르면 유료는 GPT-6 Sol, 무료는 GPT-6 Luna로 돈다.

## 같은 주, 피그마 에이전트는 베타를 끝냈다

피그마 쪽 발표는 하루 앞섰다. 10월 6일 릴리스 노트에 따르면 디자인 에이전트가 정식 기능이 됐다. 응답이 빨라졌고, 대화 중에 피그마 파일을 찾아 붙일 수 있다. 팀원이 에이전트에게 시킨 작업이 캔버스 위에서 진행되는 모습을 실시간으로 볼 수도 있다.

디자이너가 눈여겨볼 건 '라이브러리 가이드라인'이다. 디자인 라이브러리에 마크다운 파일을 올려 두면 된다. 규칙, 모범 사례, 하면 안 되는 사례를 적어 두면, 그 라이브러리를 켜고 일을 시킬 때마다 에이전트가 그 파일을 읽는다.

대신 공짜는 끝났다. 10월 6일부터 에이전트는 AI 크레딧을 쓴다. 피그마 메이크와 같은 크레딧에서 빠져나간다. 한 번 시키는 데 얼마가 드는지는 정해져 있지 않다. 피그마는 요청이 얼마나 복잡한지, 에이전트가 몇 단계를 거치는지, 라이브러리나 파일을 얼마나 붙였는지에 따라 달라진다고만 했다. 피그잼과 슬라이드의 에이전트는 아직 비공개 베타라 크레딧을 쓰지 않는다.

## 규칙은 누가 쥐고 있나

두 기능을 나란히 놓으면 차이가 분명해진다.

(그림: 챗GPT Intelligent UI는 오픈AI의 부품으로 화면을 짜고, 피그마 에이전트는 우리 팀의 라이브러리와 가이드라인을 읽고 일한다.)

챗GPT가 그리는 화면은 오픈AI의 부품으로 만들어진다. 질문한 사람이 누구든 같은 디자인의 버튼과 차트가 나온다. 발표에는 다른 회사가 자기 부품이나 디자인 규칙을 넣을 수 있는지에 대한 이야기가 없었다. 규칙의 주인은 오픈AI다.

피그마 에이전트는 반대다. 우리 팀이 만든 컴포넌트를 쓰고, 우리가 적어 둔 가이드라인을 읽는다. 규칙의 주인이 우리 팀이다. 그리고 그 규칙은 마크다운 파일 한 장에 들어간다. 지난주에 다룬 DESIGN.md와 같은 생각이다. AI에게 일을 맡기려면, 규칙을 AI가 읽을 수 있는 글로 적어 둬야 한다.

## 디자이너에게 남는 일

언제 화면이 낫고 언제 글이 나은지 판단하는 일. 오픈AI는 질문마다 모델이 형식을 정한다고 했다. 그 판단은 원래 UI 디자이너가 매일 하던 일이다. 계산기로 줄지, 표로 줄지, 한 문장으로 끝낼지. 오픈AI도 이 부분은 아직 키우는 중이라고 했으니, 당분간은 사람이 보는 눈이 더 낫다.

규칙을 글로 적어 두는 일. 피그마 에이전트를 쓸 거라면 라이브러리 가이드라인부터 써 두자. 처음부터 길 필요는 없다. 하면 안 되는 것 다섯 줄이면 충분하다. 강조색은 한 화면에 하나만, 본문은 16px 아래로 내리지 않기, 그림자는 카드에만. DESIGN.md를 이미 써 뒀다면 같은 내용을 옮기면 된다.

크레딧을 한 달 지켜보는 일. 요청이 복잡하고 붙이는 파일이 많을수록 크레딧이 더 든다. 처음 한 달은 큰 라이브러리를 통째로 붙이기보다 필요한 것만 골라 붙이면서, 크레딧이 얼마나 줄어드는지 세어 보자.

AI가 그리는 화면은 앞으로 더 많아질 것이다. 그 화면이 어떤 규칙을 따르는지는 결국 누가 그 규칙을 먼저 적어 두느냐로 갈린다. 쓰임새별 AI 툴은 AI 디자인 툴에, 디자인 시스템 레퍼런스는 디자인 개발에 모아 두었다.

※ 출처: OpenAI (10월 7일), 피그마 릴리스 노트 (10월 6일), FourWeekMBA, 9to5Mac, Relevant Audience.

### 지난 일주일, AI 디자인 도구는 '운'을 줄이는 쪽으로 갔다

출처: https://designrefs.com/articles/ai-design-week-1007/ · 2026-10-07 · AI 디자인

지난 일주일 동안 이 사이트에 AI와 디자인 이야기를 매일 한 편씩 올렸다. 쇼핑몰 편집기, 디자인 규칙 파일, 이미지 모델 둘, 3D 출력 도구, 챗GPT 광고, 영상 모델. 따로 보면 서로 상관없어 보이는데, 나란히 놓고 보니 공통점이 하나 보였다.

AI에게 통째로 맡기고 결과를 기다리던 자리를, 사람이 직접 정할 수 있게 바뀌고 있다.

한 주 동안 쓴 글을 한데 묶은 정리라서, 소식마다 자세한 내용과 출처는 원래 글에 남겨 두었다. 아래 숫자에 Claude가 나오니 하나 밝혀 두면, 이 사이트는 클로드 코드로 만들고 있다.

## 여섯 가지 소식, 한 장으로

(그림: 지난 일주일 나온 여섯 가지 소식과, 각각 사람이 정할 수 있게 된 것.)

하나씩 짧게 다시 보면 이렇다.

- 쇼피파이 캔버스 (10/1). 가게의 모든 페이지를 한 판에 펼쳐 놓고, 눌러서 고치거나 AI에게 말로 시킨다. 한 페이지씩 열던 편집기에서 '전체'를 보는 쪽으로.
- DESIGN.md (10/2). 색, 글자, 하지 말 것을 파일 한 장에 적어 AI에게 건넨다. 규칙이 비어 있으면 AI가 알아서 채운다는 것도 확인했다.
- Ideogram 4.5와 FLUX 3 Image (9/30, 10/2). 고른 자리만 바뀌고 나머지는 그대로. FLUX 3는 상자로 배치부터 정한다.
- InstructMesh (10/1). AI가 만든 3D 모델의 80%가 그대로는 출력해도 못 쓴다. 문제 부위만 골라 말로 고친다.
- 챗GPT 이미지 광고 (10/5). 그림이 그려지는 동안 옆에 광고가 붙는다. 새 광고 지면이자, 레퍼런스에 광고가 섞일 수 있는 자리.
- 클링 4.0 (9/28~). 처음·끝 두 장 대신 키프레임 열 장. AI 영상에 콘티를 건넨다.

광고 소식만 결이 조금 다르다. 나머지 다섯은 디자이너가 정할 수 있는 게 늘어난 이야기고, 광고는 디자이너가 만들 지면이 늘어난 이야기다. 그래도 방향은 같다. AI가 일하는 화면 안에 사람의 손이 닿는 자리가 많아지고 있다.

## 디자이너는 AI를 얼마나 쓰나

이 흐름이 왜 지금인지는 숫자를 보면 이해가 된다. 5월에 나온 'AI in Design Report 2026'은 60여 개국 디자이너 900여 명에게 물었다.

(그림: 디자이너의 AI 사용, 1년 사이. 매주 쓰는 사람이 54%에서 91%로 늘었다.)

매주 AI를 쓰는 디자이너가 1년 사이 54%에서 91%가 됐다. 매일 쓰는 사람도 75%다. 평소 쓰는 AI 도구는 평균 3개에서 7개로 늘었고, 디자이너의 절반은 AI가 만든 코드를 실제 서비스에 내보낸 적이 있다고 답했다.

이 보고서를 정리한 글들에 따르면, 디자이너들이 꼽은 가장 큰 불만은 결과물 품질이 들쭉날쭉하다는 것이었다. 도구가 작업 흐름에 남느냐 마느냐를 가르는 것도 결국 품질이었다.

이 두 숫자를 겹쳐 보면 지난 일주일의 소식들이 왜 그쪽으로 갔는지 보인다. 이제 거의 모든 디자이너가 AI를 쓴다. 남은 문제는 "쓸까 말까"가 아니라 "믿고 맡길 수 있나"다. 그래서 도구들은 더 놀라운 결과보다, 결과가 덜 흔들리고 사람이 정한 대로 나오게 하는 쪽에 힘을 쓰고 있다.

## 그래서 디자이너에게 남는 일

운이 줄어든 자리마다 사람이 정해야 할 것이 생긴다.

| 새로 생긴 손잡이 | 디자이너가 정할 것 |
|---|---|
| 가게 전체를 한 판에 | 어떤 규칙이 모든 페이지에 지켜져야 하는지 |
| 규칙 파일 | 색과 글자의 값, 그리고 그 값을 쓰는 이유 |
| 고른 자리만 고치기 | 어디를 고치고 어디를 지킬지 |
| 상자로 배치 | 무엇을 어디에 얼마나 크게 둘지 |
| 문제 부위 고치기 | 이 물건이 실제로 쓰일 수 있는지 |
| 키프레임 열 장 | 장면을 몇 장으로 나누고, 몇 초에 무엇이 보일지 |

표의 오른쪽 열을 다시 읽어 보면, 새로운 기술이 하나도 없다. 레이아웃, 규칙, 구도, 사용성, 콘티. 디자이너가 원래 하던 일이다. AI가 손을 덜어 준 만큼, 판단해야 할 자리가 더 또렷하게 드러나는 셈이다.

## 이번 주에 해 볼 것 하나씩

일주일 치를 한 번에 다 해 볼 필요는 없다. 지금 하는 일에 가장 가까운 것 하나만 골라 보자.

1. 웹·앱을 만든다면. 색 다섯 개, 글자 크기 세 단계, 하지 말 것 세 줄로 DESIGN.md를 써 보자.
2. 이미지 시안을 만든다면. 같은 그림을 다섯 번 고친 뒤 포토샵 '차이' 모드로 원본과 겹쳐 보자. 고쳐 쓰기 글에 방법을 적어 두었다.
3. 영상을 만든다면. 지금 쓰는 영상 AI로 15초를 뽑고, 의도와 어긋나는 순간을 표시해 두자. 클링 4.0이 나오면 그 자리가 키프레임을 꽂을 곳이다.

쓰임새별 AI 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

※ 출처: 이 사이트 읽을거리 10월 1일~6일 글(각 글 아래 출처 참고), AI in Design Report 2026, Designer Fund 정리, Foundation Capital.

### AI 영상이 콘티를 받기 시작했다, 클링 4.0의 키프레임 열 장

출처: https://designrefs.com/articles/kling-4-keyframes/ · 2026-10-06 · AI 디자인

중국 콰이쇼우의 AI 영상 모델 클링(Kling)이 4.0의 사양을 공개했다. 정식판은 10월 중에 나온다고 했고, 가벼운 판인 4.0 Flash는 9월 28일부터 일부 구독자에게 먼저 열렸다.

숫자가 눈에 띈다. 한 번에 최대 30초, 키프레임 최대 10장, 참고 자료 최대 15개. 그런데 디자이너 입장에서 오래 들여다본 건 키프레임 쪽이다. AI 영상에 콘티를 건넬 수 있게 됐다는 뜻이라서.

## 두 장에서 열 장으로

지금까지 AI 영상에서 연출을 정하는 방법은 둘이었다. 글로 설명하거나, 처음 장면과 끝 장면 두 장을 주는 것. 클링 3.0도 처음과 끝 두 장을 받아 그 사이를 AI가 채웠다.

(그림: 클링 3.0은 처음과 끝 두 장, 클링 4.0은 키프레임을 최대 10장까지 꽂는다. 클링이 밝힌 사양을 바탕으로 그린 개념도.)

처음과 끝만 정하면 가운데는 운이다. 인물이 어느 쪽으로 걸어가는지, 카메라가 언제 돌아가는지, 제품이 몇 초에 화면에 들어오는지는 AI가 정한다. 클링 4.0은 그 사이에 장면을 여덟 장 더 꽂을 수 있다. 영상 일을 해 본 사람이라면 익숙한 물건이다. 콘티, 스토리보드다.

## 길이도 두 배

(그림: 한 번에 만드는 영상 최대 길이. 클링 4.0은 3.0의 두 배인 30초다.)

30초면 광고 한 편이 들어가는 길이다. 지금까지는 15초 안팎으로 끊어 만들고 이어 붙여야 했다. 이어 붙인 자리마다 인물 얼굴이나 조명이 미묘하게 달라지는 게 AI 영상의 고질적인 문제였는데, 한 번에 길게 뽑을 수 있으면 그 이음매가 줄어든다.

## 정식판과 Flash, 무엇이 다른가

| | 클링 3.0 | 클링 4.0 Flash | 클링 4.0 |
|---|---|---|---|
| 공개 | 판매 중 | 9월 28일, 연간 Ultra 구독자만 | 10월 중 (날짜 미정) |
| 한 번에 최대 길이 | 15초 | 20초 | 30초 |
| 장면 지정 | 처음·끝 2장 | 여러 장 지정 없음 | 키프레임 최대 10장 |
| 참고 자료 | – | – | 최대 15개 (이미지 10, 영상 5) |
| 화질 | 최대 4K | 720p | 최대 4K, 10비트 HDR |
※ 출처: Atlas Cloud 사양 비교, Pandaily, Morphic. 4.0의 크레딧 가격은 아직 발표되지 않았다. 3.0은 초당 6크레딧(720p)부터 30크레딧(4K)까지다.

중요한 건 가운데 열이다. 먼저 열린 Flash에는 키프레임 여러 장 지정이 없다. 이번 발표에서 가장 눈에 띄는 기능은 아직 아무도 쓰지 못하는 셈이다. 정식판이 나오기 전까지는 사양표로만 판단해야 한다.

## 디자이너에게 달라지는 것

이번 주 내내 비슷한 흐름을 봤다. 이미지 AI는 상자로 먼저 배치하고 고른 자리만 고치는 쪽으로, 3D AI는 문제 있는 부위만 골라 고치는 쪽으로 갔다. 클링 4.0의 키프레임도 같은 이야기다. 운에 맡기던 부분을 사람이 정할 수 있게 바꾸는 것.

그러면 일의 무게중심이 옮겨 간다. 프롬프트를 길고 정교하게 쓰는 요령보다, 장면을 몇 장으로 나눌지, 몇 초에 무엇이 보여야 하는지를 정하는 능력이 더 쓸모 있어진다. 콘티를 그려 본 모션 디자이너, 광고 영상 기획자에게 유리한 변화다.

하나 더. 키프레임 열 장은 결국 이미지 열 장이다. 그 이미지를 만드는 건 이미지 AI일 수도, 디자이너가 직접 그린 그림일 수도 있다. 같은 인물, 같은 제품, 같은 조명이 열 장 내내 유지돼야 영상이 자연스럽다. 이미지 쪽의 '안 흔들리는 편집'과 영상 쪽의 '키프레임'이 맞물리는 지점이다.

## 그래서 지금은

정식판이 나오기 전에 해 볼 만한 준비가 있다.

1. 15초짜리 콘티부터. 지금 쓰는 영상 AI로, 처음과 끝 두 장만 주고 15초를 뽑아 보자. 가운데에서 의도와 어긋나는 순간을 표시해 두면, 그 자리가 4.0에서 키프레임을 꽂을 자리다.
2. 키프레임 이미지를 한 세트로. 열 장을 따로 만들면 인물과 조명이 장마다 달라진다. 한 장을 원본으로 두고 고른 자리만 고치는 이미지 편집으로 나머지를 파생시키는 편이 안전하다.
3. 값은 정식판을 보고. 4.0의 가격은 아직 나오지 않았다. 30초 4K는 3.0 기준으로도 크레딧을 꽤 쓰는 조합이라, 시안은 짧고 낮은 화질로 보고 최종만 길고 크게 뽑는 습관이 필요하다.

영상과 모션 쪽 AI 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

※ 정식판은 아직 나오지 않았고 Flash도 연간 최상위 구독자만 쓸 수 있어 직접 써 보지 못했다. 클링이 공개한 사양과 이를 정리한 글을 바탕으로 했다.

※ 출처: Atlas Cloud, Pandaily, Morphic, sloptv, Atlas Cloud 가격 정리.

### 챗GPT가 그림을 그리는 동안, 옆에 광고가 붙는다

출처: https://designrefs.com/articles/chatgpt-image-generation-ads/ · 2026-10-05 · AI 디자인

오픈AI가 10월 5일(미국 시간) 챗GPT의 새 광고 형식을 발표했다. 챗GPT가 그림을 만드는 동안, 그 옆에 이미지로 된 광고가 붙는다.

챗GPT의 주간 사용자는 12억 명이다. 그중 상당수가 그림을 만들러 온다. 오픈AI 입장에서는 사람들이 가장 오래 화면을 바라보는 순간 중 하나가 그림이 그려지기를 기다리는 몇 초다. 거기에 광고 자리가 생겼다.

## 어디에, 어떻게 붙나

광고는 사용자가 요청한 그림과 떨어진 자리에 붙는다. 오픈AI는 세 가지를 약속했다. 광고라고 분명히 표시한다. 만든 그림과 섞이지 않게 따로 둔다. 광고가 챗GPT의 답에 영향을 주지 않는다.

(그림: 챗GPT가 그림을 만드는 동안 붙는 광고의 자리. 발표를 바탕으로 그린 구조도이고 실제 화면과는 다를 수 있다.)

흥미로운 건 광고의 성격이다. 오픈AI는 이 광고가 "영감을 주는 이미지, 제품을 쓰는 장면, 그 제품이 가능하게 하는 경험"을 보여 준다고 설명했다. 캠핑장 그림을 요청하면 옆에 랜턴을 쓰는 장면이 뜨는 식이다. 배너라기보다는 무드보드 한 칸에 가깝다.

## 글 광고에서 이미지 광고로

챗GPT 광고는 갑자기 생긴 게 아니다. 올해 2월부터 차근차근 넓혀 왔다.

(그림: 챗GPT 광고가 걸어온 여덟 달. 2월 글 광고로 시작해 10월 이미지 광고까지 왔다.)

2월 9일 미국의 무료·Go 요금제 사용자에게 글 광고가 붙기 시작했고, 5월 5일에는 누구나 직접 광고를 집행할 수 있는 광고 관리자가 열렸다. 그 사이 영국, 캐나다, 호주 등으로 나라도 늘었다. 이번 발표와 함께 광고 효과를 재는 협력사도 10곳 넘게 추가됐다. 광고 사업을 본격적으로 키우겠다는 신호다.

## 누가 보게 되나

| | 광고가 보이나 |
|---|---|
| 무료 요금제 | 보임 |
| Go 요금제 (월 8달러) | 보임 |
| Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu | 안 보임 |
| 18세 미만으로 확인된 계정 | 안 보임 |
| 민감한 대화 | 붙지 않도록 막는다고 함 |
※ 출처: OpenAI 도움말 'Ads in ChatGPT', TechCrunch. 시험은 미국에서, 일부 광고주로만 시작한다.

## 디자이너에게 생기는 일

새 광고 지면이 생긴다. 광고주가 있으면 광고 소재를 만들 사람도 필요하다. 이번 형식은 지금까지의 배너와 다르다. 사용자가 방금 요청한 그림 옆에 나란히 놓이니, 요란한 할인 문구보다 그 장면에 자연스럽게 섞여 들어가는 사진이 먹힐 가능성이 크다. "캠핑장 저녁"을 그리는 사람 옆에 어울리는 한 장. 제품 사진보다 연출된 장면 사진, 즉 라이프스타일 컷을 잘 찍고 고르는 감각이 중요해진다.

레퍼런스와 광고가 한 화면에 선다. 반대로 챗GPT로 무드보드를 만들거나 시안 방향을 잡는 디자이너라면 조심할 점이 생긴다. 내가 만든 그림 옆에 실제 브랜드의 제품 사진이 '영감'이라는 이름으로 붙는다. 표시가 분명하다고 해도, 여러 장을 모아 저장하다 보면 어느 게 내가 만든 것이고 어느 게 광고였는지 흐려지기 쉽다. 광고 이미지를 레퍼런스로 넘기면 남의 브랜드 사진을 쓰는 셈이 된다.

무료와 유료의 차이가 하나 더 생긴다. 그동안 유료 요금제의 이유는 더 좋은 모델과 더 많은 사용량이었다. 이제 "그림 옆에 광고가 없다"가 더해진다. 클라이언트 앞에서 화면을 공유하며 시안을 만드는 일이 잦다면 이 차이가 생각보다 크게 느껴질 수 있다.

## 그래서 지금은

한국은 아직 대상이 아니라 당장 바뀌는 건 없다. 다만 글 광고가 미국에서 시작해 몇 달 만에 다른 나라로 퍼진 걸 보면, 이미지 광고도 머지않아 넓어질 가능성이 높다.

미리 해 둘 만한 건 이 정도다.

1. 무드보드 폴더 규칙 정하기. AI로 만든 그림을 모을 때, 캡처 대신 내려받기로 저장하는 습관을 들이자. 광고가 화면 캡처에 섞여 들어오는 일을 막을 수 있다.
2. 클라이언트 앞 시연은 유료 계정으로. 무료 계정 화면에 다른 브랜드 광고가 뜨는 건 피하는 게 좋다.
3. 광고 소재 일을 한다면. 그림 요청 옆에 놓일 한 장이라는 조건으로 시안을 만들어 보자. 같은 제품이라도 '설명하는 사진'과 '어울리는 사진'은 다르다.

AI 도구가 디자인 흐름 안으로 들어오는 이야기는 데브데이에서 디자이너가 볼 것에, AI로 만든 이미지를 일에 써도 되는지는 AI로 만든 이미지, 클라이언트 작업에 써도 될까에 정리해 두었다.

※ 시험은 10월 말에 시작해서 아직 실제 광고를 본 사람이 없다. 이 글은 오픈AI 발표와 이를 다룬 기사를 바탕으로 했다.

※ 출처: TechCrunch, OpenAI 도움말, WinBuzzer, Android Headlines, CNBC (주간 사용자 수), Honeyb (2월 출시).

### AI가 만든 3D 모델, 다섯 개 중 넷은 그대로 출력하면 못 쓴다

출처: https://designrefs.com/articles/instructmesh-ai-3d-print/ · 2026-10-04 · AI 디자인

글 한 줄이나 사진 한 장으로 3D 모델을 만드는 AI가 흔해졌다. 화면 속 결과물은 그럴듯하다. 그런데 3D 프린터로 뽑아 보면 이야기가 달라진다. 손잡이가 너무 가늘어 부러지고, 피리는 속이 막혀 소리가 안 나고, 벽은 얇아서 출력 중에 무너진다.

MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL)가 10월 1일 이 문제를 다룬 도구를 공개했다. 이름은 InstructMesh. AI가 만든 3D 모델에서 문제 있는 부위만 골라, 말로 고치고 나서 출력하게 해 준다.

InstructMesh는 아직 연구 단계라 직접 써 볼 수는 없었다. MIT의 발표와 논문을 바탕으로 썼고, 논문은 11월 사용자 인터페이스 학회(UIST)에서 발표된다.

## 보기에는 맞는데, 쓰기에는 틀리다

연구진의 진단은 한 문장으로 요약된다. AI는 물건이 어떻게 생겼는지는 알지만, 어떻게 쓰이는지는 모른다.

그래서 연구진은 먼저 얼마나 자주 그런지 재 봤다. 3D 프린팅 공유 사이트 씽기버스(Thingiverse)의 인기 모델들을 3D 생성 AI TRELLIS로 다시 만들게 했다.

(그림: AI로 다시 만든 3D 모델의 약 80%에 구조 결함이 있었다. InstructMesh를 쓴 초보자들은 그중 약 90%를 찾아 고쳤다.)

약 80%가 구조적으로 결함이 있었다. 다섯 개 중 넷은 그대로 출력하면 제 역할을 못 한다는 뜻이다.

## 고칠 곳만 칠하고, 말로 고친다

InstructMesh의 방식은 이렇다. 마이크로소프트의 3D 생성 모델 TRELLIS로 모델을 만들고, 언어 모델 GPT-4가 사용자의 말을 알아듣는 역할을 한다.

(그림: InstructMesh로 고치는 순서. 만들고, 문제 있는 부위만 칠해 고르고, 말이나 슬라이더로 고친 뒤 출력한다.)

중요한 건 두 번째 단계다. 모델 전체를 다시 만들지 않는다. 손잡이면 손잡이, 바닥이면 바닥처럼 문제가 보이는 부위만 칠해서 고른다. 그다음 "손잡이를 두껍게"처럼 말로 시키거나, 두께 같은 작은 조정은 슬라이더로 한다. 할 수 있는 일은 주로 세 가지다.

- 구멍 열기. 피리나 물통처럼 속이 비어야 하는데 막혀 버린 곳을 연다.
- 구멍 막기. 생기면 안 되는 틈을 메운다.
- 두께 조절. 너무 얇아서 부러지거나 출력이 안 되는 부분을 두껍게 한다.

이 도구로 연구진이 실제로 뽑은 물건들이 재미있다. 용이 몸을 감고 있고 꼬리가 손잡이가 되는 머그잔, 렌즈 위로 나비 날개가 펼쳐진 안경, 조개를 닮은 파란 호루라기, 문어 모양 디스펜서, 데님처럼 보이는 무릎 보호대. 모양은 AI가 잡고, 쓸 수 있게 만드는 마무리는 사람이 했다.

12명의 초보자에게 맡겨 보니, 결함을 찾아 고친 비율이 약 90%였다. 고친 결과는 전문가가 확인했다. 3D 모델링을 해 본 적 없는 사람도, 어디가 문제인지 보이기만 하면 말로 고칠 수 있었다는 뜻이다.

## 2D에서 본 장면이 3D에서도

어제 이미지 AI가 '편집' 쪽으로 간 한 주를 정리했다. 이미지 모델들이 "통째로 다시 뽑기" 대신 "고른 자리만 고치기"를 앞세웠다는 이야기였다.

InstructMesh도 같은 방향이다. 전체를 다시 만들면 고친 곳 말고 다른 데가 또 틀어진다. 그래서 부위를 고르고, 거기만 손댄다. 2D든 3D든, AI 결과물을 실제로 쓰려면 이 '부분 수정'이 빠질 수 없다는 게 점점 분명해진다.

그리고 역할 분담도 같다. AI는 모양을 빠르게 내놓고, 그게 실제로 쓰일 수 있는지 판단하는 건 사람이다. 손잡이를 쥐었을 때 버틸지, 물이 샐지, 어디가 부러질지. 제품 디자이너가 원래 하던 일이 여기서 더 중요해진다.

## 그래서 지금은

InstructMesh는 아직 내려받아 쓸 수 있는 제품이 아니다. 하지만 지금 쓰는 3D 생성 AI로 출력할 계획이라면, 연구진이 고친 세 가지를 그대로 확인 목록으로 쓸 수 있다.

| 확인할 것 | 왜 | 어떻게 보나 |
|---|---|---|
| 얇은 부분 | 출력 중에 무너지거나 쓰다가 부러진다 | 슬라이서의 얇은 벽 경고, 단면 보기 |
| 막힌 구멍 | 속이 비어야 하는 물건이 제 역할을 못 한다 | 단면을 잘라 속이 비었는지 본다 |
| 생기면 안 되는 틈 | 물이 새거나 출력이 끊긴다 | 메시 검사(구멍·뒤집힌 면 찾기) |
| 쓰는 동작 | 쥐고, 끼우고, 세울 수 있어야 한다 | 손잡이·바닥·맞물리는 부분을 따로 본다 |

특히 마지막 줄이 중요하다. AI는 손으로 쥐는 상황을 상상하지 못한다. 출력 버튼을 누르기 전에 "이걸 손에 들면 어디에 힘이 실리지?"를 한 번만 떠올려 보자. 연구에서 초보자들이 고친 것도 눈으로 보고 알아챌 수 있는 결함들이었다. 알아채기만 하면 고칠 수 있다.

3D와 목업 관련 도구는 목업과 AI 디자인 툴에 모아 두었다. AI 결과물을 일에 들일 때의 고민은 AI가 시안을 서른 장 뽑아 줘도 일이 줄지 않는 이유에 따로 적었다.

※ 출처: MIT News, MIT CSAIL, arXiv 2608.28534 논문, 3D Printing.

### 다시 뽑지 말고 고쳐 쓴다, 이미지 AI가 '편집' 쪽으로 간 한 주

출처: https://designrefs.com/articles/image-ai-edit-not-reroll/ · 2026-10-03 · AI 디자인

이미지 AI로 시안을 만들어 본 사람이라면 한 번쯤 겪었을 일이 있다. 제목 글자 하나만 바꿔 달라고 했는데, 돌아온 그림에서 모델 얼굴이 달라져 있고 병 색이 미묘하게 틀어져 있다. 두 번, 세 번 고칠수록 처음 그림에서 점점 멀어진다.

이번 주 나온 두 이미지 모델은 바로 이 지점을 겨냥했다. 9월 30일 Ideogram 4.5, 그리고 10월 2일 발표된 Black Forest Labs의 FLUX 3 Image. 둘 다 "더 멋진 그림"보다 "고른 곳만 고치고 나머지는 그대로"를 앞에 내세웠다.

## 다시 뽑기와 고쳐 쓰기

지금까지 이미지 AI의 '수정'은 사실 다시 그리기에 가까웠다. 원래 그림을 참고는 하지만, 매번 전체를 새로 만든다. 그래서 고칠 때마다 손대지 않은 자리까지 조금씩 흔들린다. 업계에서는 이걸 '드리프트(drift)'라고 부른다.

(그림: 같은 그림을 세 번 고칠 때. 예전 방식은 매번 전체가 흔들리고, 이번 주 모델들은 고른 자리만 바뀐다. 개념을 그린 그림이다.)

이번 주 두 모델이 내건 약속은 아래 줄이다. 제목을 고치면 제목만, 병 색을 바꾸면 병만 바뀐다.

## Ideogram 4.5: 열 번 고쳐도 무너지지 않게

Ideogram은 4.5를 "가장 정밀한 편집 모델"이라고 소개했다. 핵심 주장은 하나다. 같은 그림을 두 번, 세 번, 열 번 고쳐도 디테일이 유지되도록 드리프트를 줄였다는 것.

눈에 띄는 숫자는 크기다. 발표에서 4016 × 6016 픽셀, 약 2420만 화소짜리 원본을 줄이지 않고 그대로 고치는 장면을 보여 줬다. 고친 부분을 원본에 다시 붙여도 크게 뽑거나 가까이 들여다볼 때 티가 나지 않는다는 얘기다. 인쇄물을 다루는 사람에게는 반가운 대목이다.

외부 평가에서는 중간 정도다. Artificial Analysis 순위로 그림 만들기는 167개 중 34위, 편집은 23위였다. 값은 재판매처 가격표 기준으로 한 장에 3센트(낮은 품질)부터 22센트(높은 품질)까지다.

## FLUX 3 Image: 상자로 먼저 자리를 잡는다

FLUX 3 Image는 한 걸음 더 갔다. 고칠 때 바꾸지 않은 픽셀은 숫자 하나까지 그대로 둔다고 했다. '비슷하게 유지'가 아니라 '똑같이 고정'이다.

더 흥미로운 건 만드는 방식이다. 글로 장면을 설명하는 대신, 요소마다 상자를 그려 자리와 크기를 먼저 정할 수 있다.

(그림: FLUX 3 Image의 상자 배치. 제목, 제품, 모델, 할인 딱지를 상자로 먼저 놓는다. 발표를 바탕으로 그린 예이고 실제 형식과는 다를 수 있다.)

디자이너에게는 익숙한 순서다. 와이어프레임을 먼저 잡고 그 안을 채우는 것과 같다. "왼쪽에 모델, 오른쪽 아래에 제품, 위에 큰 제목"을 글로 길게 설명하고 운에 맡기던 일이, 상자 네 개로 바뀐다. 상자마다 참고 이미지를 붙일 수 있고, 한 번에 최대 10장까지 쓴다.

출력은 최대 4K(5456 × 3072)다. 다만 크기에 따라 값이 크게 뛴다.

(그림: FLUX 3 Image의 크기별 한 장 값. 4K는 2K의 6배다. 10월 8일까지는 절반 값.)

2K는 장당 10센트인데 4K는 61센트, 6배다. 시안은 1K~2K로 뽑아서 고르고, 최종 하나만 4K로 다시 뽑는 편이 맞다. 10월 8일까지는 발표 할인으로 절반 값이고, 내려받아 직접 돌릴 수 있는 오픈 가중치 판도 몇 주 안에 낸다고 했다.

## 두 모델을 나란히

| | Ideogram 4.5 | FLUX 3 Image |
|---|---|---|
| 나온 날 | 9월 30일 | 10월 1일 출시, 2일 발표 |
| 내세운 것 | 여러 번 고쳐도 덜 흔들림 | 안 고친 픽셀은 그대로 고정 |
| 배치 | 글로 설명 | 상자로 자리·크기 지정 |
| 참고 이미지 | – | 최대 10장 |
| 크기 | 2420만 화소 원본을 줄이지 않고 편집 | 최대 4K (1680만 화소) |
| 한 장 값 | 약 3~22센트 | 약 4~61센트 (8일까지 절반) |
※ 출처: Ideogram 4.5 정리(orcarouter), the-decoder, Tech Times, kingy.ai 가격 정리. 가격은 재판매처 기준이라 쓰는 곳마다 다를 수 있다.

같은 주에 Midjourney도 작은 갱신을 냈다. 만들기 전에 옆 막대에서 스타일을 미리 보는 기능, 그리고 고친 그림이 원래 비율을 지키도록 한 수정이 들어갔다. 크기는 달라도 방향은 같다. 뽑기 전에 예상하고, 뽑은 뒤엔 덜 흔들리게.

## 디자이너에게 달라지는 것

지금까지 이미지 AI는 '뽑기'에 가까웠다. 마음에 드는 게 나올 때까지 여러 장을 뽑고, 고르고, 조금 다르면 처음부터 다시. 그래서 결과물이 무드보드나 초기 탐색 단계에 머무는 경우가 많았다.

고친 자리만 바뀐다면 이야기가 달라진다. 클라이언트가 "제목만 바꿔 주세요"라고 할 때, 승인받은 나머지를 건드리지 않고 고칠 수 있다. 수정 요청이 오가는 실제 작업 흐름에 처음으로 들어올 수 있는 모양이 된 셈이다.

그리고 상자 배치는 구도를 잡는 일이 다시 사람 쪽 일이 된다는 뜻이기도 하다. 어디에 무엇을 얼마나 크게 둘지는 여전히 디자이너가 정한다. 프롬프트를 길게 쓰는 요령보다 레이아웃 감각이 더 쓸모 있어지는 쪽이다.

## 그래서 지금은

'안 바뀐다'는 말을 믿기 전에 확인하는 방법이 있다. 포토샵만 있으면 된다.

1. 원본과 3~5번 고친 결과를 한 파일에 레이어로 겹친다.
2. 위 레이어의 혼합 모드를 차이(Difference)로 바꾼다.
3. 화면이 거의 까맣다면 정말 그대로인 것이다. 고치지 않은 자리에 밝은 얼룩이 보이면 그만큼 흔들린 것이다.

새 모델을 작업에 들이기 전에 한 번만 해 보면, 어디까지 믿고 맡겨도 될지 감이 온다. 두 모델 모두 짧게라도 써 볼 수 있으니, 평소 자주 받는 수정 요청 하나로 시험해 보자.

원하는 분위기를 말로 전하는 법은 '느낌 있게'를 말로 옮기는 일에, 만든 이미지를 일에 써도 되는지는 AI로 만든 이미지, 클라이언트 작업에 써도 될까에 정리해 두었다. 이미지 도구들은 AI 디자인 툴에 모여 있다.

※ 두 모델 모두 직접 돌려 보지는 못했다. 각 회사 발표와 이를 다룬 기사, 재판매처 가격표를 바탕으로 썼다.

※ 출처: Ideogram 4.5 정리(orcarouter), completeaitraining, the-decoder, Tech Times, OpenRouter FLUX.3 Image, kingy.ai.

### AI에게 우리 디자인 규칙을 건네는 파일 한 장, DESIGN.md

출처: https://designrefs.com/articles/design-md-for-ai/ · 2026-10-02 · AI 디자인

이번 주 디자인 쪽 소식 두 개가 묘하게 같은 방향을 가리켰다.

어제 쇼피파이가 내놓은 캔버스는 가게의 디자인 시스템을 AI 비서 옆에 함께 펼쳐 놓는다. 그 하루 전 피그마는 모션 기능을 고치면서, 이징과 길이 같은 움직임 값을 '애니메이션 스타일'로 저장해 라이브러리에 올리게 했다. 둘 다 결국 규칙을 한곳에 모아 두는 일이다. 사람과 AI가 같은 규칙을 꺼내 쓸 수 있게.

규칙을 모아 두는 방법 중에 요즘 자주 보이는 게 있다. DESIGN.md라는 파일 한 장이다.

아래 실험은 이 사이트를 만들고 있는 클로드 코드 안에서 했고, 검사기는 구글이 공개한 공식 도구(0.4.0)를 그대로 썼다.

## DESIGN.md가 뭔가

구글 랩스가 AI 디자인 툴 스티치(Stitch) 안에서 쓰던 형식이다. 4월 21일에 형식을 공개해서, 지금은 어떤 AI 도구든 읽을 수 있다. 라이선스는 Apache 2.0이고, 아직 알파 단계다.

생김새는 단순하다. 마크다운 파일 하나에 두 층이 있다.

(그림: DESIGN.md 한 장의 구조. 위쪽은 정확한 값, 아래쪽은 그 값을 쓰는 이유.)

위쪽 --- 사이에는 토큰을 적는다. 색, 글자, 둥근 정도, 간격, 컴포넌트를 정확한 값으로. 아래쪽에는 그 값을 왜 쓰는지 글로 적는다. 구글 설명을 빌리면, 토큰은 AI에게 정확한 값을 주고 글은 그 값을 어떻게 써야 하는지 알려 준다.

이 두 번째 층이 핵심이다. #6B6B6B라는 값만 주면 AI는 그 회색을 아무 데나 쓴다. "설명 글에만 쓴다"는 한 줄이 붙어야 제목에 그 색을 쓰지 않는다.

## 무엇을 적나

아래쪽 글은 정해진 순서가 있다. 빼도 되지만, 쓰는 칸은 이 순서를 지켜야 한다.

| 순서 | 칸 | 무엇을 적나 |
|---|---|---|
| 1 | Overview | 브랜드의 성격과 전체 분위기. 한두 문장 |
| 2 | Colors | 색마다 이름, 값, 어디에 쓰는지 |
| 3 | Typography | 글자 크기 단계와 쓰임 |
| 4 | Layout | 간격과 격자 |
| 5 | Elevation & Depth | 그림자와 겹침 |
| 6 | Shapes | 모서리 둥근 정도 |
| 7 | Components | 버튼, 입력칸 같은 부품의 조합 |
| 8 | Do's and Don'ts | 하지 말아야 할 것 |
※ 출처: google-labs-code/design.md 규격 문서.

브랜드 가이드 PDF를 만들어 본 사람이라면 낯설지 않은 목차다. 다른 점은 받는 쪽이 AI라서, 애매한 형용사보다 값과 조건이 더 잘 먹힌다는 것. "세련된 느낌"보다 "강조는 색 대신 굵기로"가 낫다.

## 이 사이트로 직접 해 봤다

말로만 하면 감이 안 와서, 이 사이트의 규칙을 DESIGN.md로 옮겨 적었다. 이 사이트는 흑백만 쓴다. 회색 몇 가지, 글꼴 하나, 둥근 모서리 몇 단계가 전부다. 그리고 구글이 함께 내놓은 검사기 lint를 돌렸다.

결과는 경고 네 개. 그중 둘이 볼 만했다.

첫째, 회색 하나가 기준에 못 미쳤다. 사이트 주소와 태그를 쓰는 연한 회색 #A3A3A3이 흰 바탕에서 대비 2.52 : 1이 나왔다. 본문 글자의 웹 접근성 기준(WCAG AA)은 4.5 : 1이다. 만들 때는 "덜 중요한 글자니까 연하게"라고 생각했는데, 검사기는 숫자로 잘랐다.

(그림: 이 사이트의 회색 넷과 바꿔 볼 후보 하나를 흰 바탕 위에서 잰 대비. 4.5보다 낮은 건 하나뿐이다.)

후보로 #767676을 넣고 비교 명령 diff를 돌리니, 바뀐 토큰 하나와 줄어든 경고 하나를 정확히 짚어 냈다. 대비는 4.54 : 1로 겨우 통과다. 실제로 바꿀지는 화면에서 다시 보고 정하려 한다.

덧붙임. 글을 올린 날 사이트 전체를 다시 점검하고 #767676으로 바꿨다. 어두운 화면의 같은 자리 회색(#5E5E5E, 2.96 : 1)도 걸려서 #868686으로 올렸다. 로고의 점처럼 글자가 아닌 장식에만 예전 회색을 남겼다.

둘째, '주 색'이 없다는 경고. 검사기는 primary라는 색이 없으면 이렇게 알려 준다. "AI가 주요 색을 알아서 만들어 낼 수 있다." 흑백 사이트라 일부러 주 색을 두지 않았는데, 그 빈자리를 AI는 '아직 안 정한 것'으로 읽는다는 뜻이다. 그러니 "강조 색은 없다. 만들지 않는다"를 Do's and Don'ts에 적어 두어야 한다. 없는 것도 적어야 지켜진다.

나머지 두 경고는 정의만 하고 어느 컴포넌트에도 쓰지 않은 색이 있다는 것이었다. 정리할 거리를 찾아 준 셈이다.

## 이미 있는 도구들과의 관계

DESIGN.md가 피그마 변수나 토큰 파일을 대신하는 건 아니다. 검사기의 export 명령으로 같은 토큰을 테일윈드 설정, CSS 변수, W3C 디자인 토큰 형식(DTCG)으로 내보낼 수 있다. 값은 한곳에 두고 여러 곳으로 흘려보내는 그림이다.

차이는 받는 쪽에 있다. 토큰 파일은 사람이 만든 코드가 읽고, DESIGN.md는 AI가 읽는다. 클로드 코드나 커서 같은 코딩 에이전트에게 프로젝트 폴더에 이 파일을 두라고 하면, 화면을 만들기 전에 먼저 읽는다.

한 가지 주의할 점. 인기를 타면서 'DESIGN.md 모음'을 내건 사이트들이 생겼는데, 구글 공식 규격과 형식이 다른 것들이 섞여 있다는 지적이 나왔다. 남이 만든 파일을 가져다 쓸 거라면 lint부터 한 번 돌려 보는 게 좋다.

## 그래서 지금은

처음부터 여덟 칸을 다 채울 필요는 없다. 이 정도로 시작하면 된다.

1. 색 다섯 개 이내. 이름과 값, 그리고 어디에 쓰는지 한 줄씩.
2. 글자 크기 세 단계. 제목, 본문, 작은 글자.
3. 하지 말 것 세 줄. AI가 자주 엇나가는 방향을 적는다. 그라데이션을 쓰지 않는다거나, 그림자를 넣지 않는다거나.

그리고 npx @google/design.md lint DESIGN.md 한 줄을 돌려 보자. 내 경우처럼 오래 써 온 색 하나가 기준에 걸릴 수도 있다. AI에게 규칙을 넘기기 전에 규칙부터 점검하는 셈이다.

AI에게 원하는 스타일을 말로 전하는 법은 디자인 스타일을 말로 설명하는 법에 따로 정리했다. 색 대비를 확인하는 도구는 컬러에 모아 두었다.

※ 출처: 구글 블로그 'Stitch's DESIGN.md format is now open-source', google-labs-code/design.md, the-decoder, Figma 릴리스 노트, note.com 공식 규격 비교 글.

### 쇼피파이 '캔버스', 가게 전체를 한 판에 펼쳐 놓고 AI와 고친다

출처: https://designrefs.com/articles/shopify-canvas-sidekick/ · 2026-10-01 · AI 디자인

쇼피파이가 10월 1일(미국 시간) '캔버스(Canvas)'를 내놓았다. 온라인 가게를 꾸미는 새 작업대다.

이름부터 디자이너에게 익숙하다. 실제로 생긴 것도 그렇다. 가게의 모든 페이지를 한 판에 펼쳐 놓고, 손으로 끌어 옮겨 다니고, 확대해서 들여다본다. 피그마 파일을 열었을 때와 비슷한 감각이다. 다른 점은 그 판 위에 있는 게 시안이 아니라 실제로 돌아가는 가게라는 것.

## 한 페이지씩에서, 한 판으로

지금까지 쇼피파이 가게는 '테마 편집기'에서 고쳤다. 페이지를 하나 열고, 왼쪽에 줄지어 있는 설정 칸을 하나씩 눌러 바꾸는 방식이다. 홈 화면을 고치다가 상품 페이지를 보려면 페이지를 바꿔 열어야 했다.

(그림: 테마 편집기와 캔버스의 차이. 발표를 바탕으로 그린 구조도이고 실제 화면과는 다르다.)

캔버스는 이걸 뒤집었다. 가게의 페이지, 디자인 요소, 디자인 시스템이 한 화면에 다 놓인다. 고치는 길은 두 가지다.

- 직접 누른다. 판 위의 아무 요소나 눌러서 바로 고친다.
- 말로 시킨다. 옆 대화창에서 쇼피파이의 AI 비서 '사이드킥'에게 원하는 걸 말한다. 섹션 하나부터 가게 전체를 갈아엎는 일까지, 바뀌는 모습이 판 위에 바로 나타난다.

미리보기도 그림이 아니다. 쇼피파이는 화면에 그려지는 게 목업이 아니라 가게 뒤의 실제 코드라고 강조했다. 그래서 애니메이션과 상호작용이 살아 있는 채로, 상품이나 컬렉션을 바꿔 끼우고 화면 크기를 바꿔 가며 확인할 수 있다.

## 2주와 20분

쇼피파이의 프로덕트 디렉터 벤 셀은 의류 브랜드 Kotn의 공동 창업자이기도 하다. 그가 발표에서 꺼낸 비교가 눈길을 끈다.

(그림: 벤 셀이 말한 두 숫자. 12년 전엔 2주, 지금은 20분. 같은 조건으로 잰 기록은 아니다.)

 12년 전 Kotn을 만들 때 나는 코딩을 할 줄 알았는데도, 대충 돌아가는 가게 하나를 만드는 데 2주가 걸렸다. 지금은 쇼피파이에서 누구든 20분 만에 완전히 맞춤형 가게를 만든다. 그때 내가 만든 것보다 훨씬 나은 가게를.

그래프로 그려 보면 아래 막대는 거의 점이다. 다만 이건 회사 사람의 회고와 홍보가 섞인 말이지, 같은 가게를 같은 조건으로 잰 기록은 아니다. 20분이면 '시작'은 된다 정도로 읽는 게 알맞다. 사진을 고르고, 문구를 다듬고, 상품 정보를 채우는 시간은 여기에 들어 있지 않다.

## 아직 안 되는 것

출시 첫날의 캔버스는 빈자리가 꽤 있다. 쇼피파이는 차차 채우겠다고 했다.

| 항목 | 지금 캔버스에서는 |
|---|---|
| 테마 스토어의 외부 테마 | 쓸 수 없음. 쇼피파이가 만든 테마와 직접 만든 테마만 |
| 앱 블록·앱 임베드 | 넣거나 설정할 수 없음 |
| 새 블록 추가 | 손으로는 안 되고 사이드킥에게 부탁해야 함 |
| 마켓별 꾸미기·번역 | 안 됨. 번역은 Translate & Adapt 앱에서 따로 |
| 테마 업데이트 | 캔버스에서 고친 테마는 더 이상 받지 못함 |
| 테마 파일 내려받기 | 안 됨 |
※ 출처: 쇼피파이 변경 기록, TechCrunch. 사이드킥은 모든 요금제에서 추가 비용 없이 쓴다.

눈여겨볼 건 맨 아래 두 줄이다. 캔버스에서 고친 테마는 원래 테마의 업데이트를 더 이상 받지 못하고, 파일을 내려받아 다른 곳에서 고칠 수도 없다. 한 번 들어가면 그 테마는 캔버스 안에서만 산다.

다행히 시작은 조심스럽게 할 수 있다. 온라인 스토어  테마에서 새 테마를 캔버스로 만들거나, 지금 테마를 복제해서 캔버스로 연다. 원래 테마는 기존 편집기에 그대로 남는다. 캔버스는 아직 데스크톱에서만 열린다.

## 디자이너에게 달라지는 것

쇼피파이 가게를 만들어 주는 일을 하는 디자이너라면, 일의 모양이 조금 바뀐다.

지금까지는 피그마에서 시안을 만들고, 개발자나 테마 편집기에서 그걸 옮기는 두 단계였다. 캔버스는 그 사이를 줄인다. 시안을 그리는 판과 실제 가게가 같은 판이 되니까. 대신 사장님이 직접 사이드킥에게 "버튼을 검정으로"라고 말하는 순간도 같이 온다.

그러니 남는 일은 이쪽이다. 어떤 버튼이 검정이어야 하는지, 왜 그런지를 정하고 적어 두는 일. 판 위에 디자인 시스템이 함께 놓인다는 건, AI가 그 규칙을 읽고 따른다는 뜻이기도 하다. 규칙이 비어 있으면 AI가 알아서 채운다. 이 이야기는 내일 AI에게 디자인 규칙을 건네는 파일, DESIGN.md에서 이어서 다룬다.

또 하나. 지난주 데브데이 정리에서 디자인 툴이 챗GPT 안으로 들어간다고 적었다. 이번에는 반대로 장사하는 도구 안으로 디자인 작업대가 들어왔다. 어디서 시작하든 실물에 바로 닿는 쪽으로 흐름이 모이고 있다.

## 그래서 지금은

쇼피파이 가게가 있다면, 지금 테마를 복제해서 캔버스로 열어 보는 정도가 알맞다. 원본은 그대로 두고, 앱 블록이나 번역을 쓰는 가게라면 아직 옮기지 않는 게 낫다.

복제본에서 해 볼 만한 건 이것. 평소 가게의 규칙 세 가지(예: 버튼 모양, 제목 글자 크기, 사진 비율)를 사이드킥에게 먼저 알려 주고, 그다음 페이지 하나를 새로 만들게 해 보자. 규칙을 몇 페이지까지 지키는지 보면 이 작업대를 어디까지 믿어도 될지 감이 온다.

쇼핑몰 레퍼런스가 필요하다면 UI/UX 레퍼런스에, AI 툴은 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

※ 캔버스는 며칠에 걸쳐 가게마다 차례로 열린다. 쇼피파이 가게를 운영하지 않아 직접 써 보지는 못했고, 쇼피파이 발표와 변경 기록, 기사를 바탕으로 했다.

※ 출처: Shopify 'Introducing Canvas', Shopify 변경 기록, TechCrunch, Unite.AI, ecommercenews.

### 챗GPT 안으로 들어온 캔바·피그마·어도비, 데브데이에서 디자이너가 볼 것

출처: https://designrefs.com/articles/openai-devday-2026-designers/ · 2026-09-30 · AI 디자인

오늘 새벽 2시, 오픈AI의 개발자 행사 데브데이가 샌프란시스코에서 열렸다. 발표만 스무 개가 넘었다.

제일 크게 다뤄진 건 '닷(dots)'이다. 앱을 닫아도 뒤에서 계속 일하는 에이전트다. 그런데 디자이너 입장에서 오래 들여다본 건 다른 쪽이었다. 캔바, 피그마, 어도비가 챗GPT 화면 안으로 들어왔다.

## 플러그인이 들어가는 세 자리

새로 나온 건 '플러그인 익스텐션'이다. 대화창 안에서 링크만 건네던 예전 방식과 달리, 앱 화면 자체를 챗GPT 안에 띄운다. 들어가는 자리는 세 군데다.

(그림: 챗GPT 화면에서 플러그인이 들어가는 세 자리. 발표를 바탕으로 그린 구조도이고 실제 화면과는 다르다.)

첫째는 대화 옆 사이드 패널. 캔바가 여기에 디자인 도구를 넣었다. 시안을 뽑아 달라고 한 다음, 대화를 닫지 않고 옆에서 바로 고치는 흐름이다.

둘째는 파일 뷰어. 대화에 올라온 파일을 앱으로 연다. 어도비는 PDF는 애크로뱃으로, 이미지는 포토샵으로 열리게 했다.

셋째는 입력창의 @호출이다. 피그마는 파일 검색을 여기에 넣었다. "@Figma 지난주 랜딩 시안" 하는 식으로 불러낸다.

플러그인은 무료를 포함한 모든 요금제에서 설치할 수 있다. 다만 파일 뷰어와 @호출은 데스크톱 앱에서만 된다. 무료·Go 요금제의 웹 버전은 "곧"이라고만 했다. 기업용으로는 어도비, 피그마를 포함한 32개 회사가 들어간 마켓플레이스도 열었다.

## 네 번째 시도라는 것

반가운 소식인데, 한 가지는 알고 가는 게 좋다. 챗GPT에 남의 앱을 들이려는 시도가 이번이 처음이 아니다.

(그림: 챗GPT 앱 플랫폼이 3년 동안 네 번 바뀌었다. 첫 플러그인은 1년 만에 닫혔고, GPT 스토어는 올해 12월에 닫는다.)

2023년 3월의 플러그인은 1년 남짓 만에 닫혔다. 같은 해 11월에 나온 GPTs와 GPT 스토어는 12월 11일에 문을 닫는다. 2025년 10월에 Apps SDK가 나왔고, 이번이 네 번째다. 브라질의 한 기술 매체는 이걸 두고 "3년 사이 네 번째"라고 꼬집었다.

그러니 작업 흐름을 통째로 여기에 걸기보다는, 자주 쓰는 한두 개를 먼저 써 보는 정도가 알맞다. 플랫폼이 또 바뀌어도 원본 파일은 늘 피그마와 어도비에 남아 있다는 점도 기억해 두자.

## 디자인 작업과 닿는 다른 발표들

페이지(Pages). 사람과 에이전트가 함께 쓰는 새 문서 형식이다. 리서치, 도표, 데이터 시각화를 한 문서 안에서 같이 만든다. 기획서나 리서치 정리를 자주 쓰는 사람이라면 볼 만하다.

함께 고치는 슬라이드. 여러 사람이 한 덱을 동시에 고친다. 파워포인트와 구글 슬라이드로 내보낼 수 있고, 몇 주 안에 나온다고 했다.

스페이스(Spaces). 팀이 대화와 에이전트를 한곳에 모아 두는 공간이다. 슬랙과 팀즈에서 @ChatGPT로 부르는 기능도 같이 나왔다.

닷(dots). 목표를 주면 자기 클라우드 컴퓨터와 브라우저로 계속 일하는 에이전트다. GPT-6 아스트라로 돌고, 4,000개가 넘는 앱에 연결된다. 프로와 비즈니스 프리미엄 요금제에서 첫 번째 닷이 포함된다.

## 그리고 가격

모델 쪽에서는 GPT-6.1 Sol이 나왔다. 오픈AI는 최상위 모델인 GPT-6 아스트라와 거의 비슷한 성능을 5분의 1 값에 낸다고 했다. 100만 토큰에 입력 2달러, 출력 10달러다.

(그림: 독립 평가 기관의 종합 지수와 과제 하나당 비용. 점수 차이는 1점인데 비용은 4분의 1도 안 된다.)

Artificial Analysis 종합 지수로 보면 GPT-6.1 Sol은 52점으로 아스트라(53점)와 1점 차이다. 지수 과제 하나당 비용은 0.72달러로 아스트라의 4분의 1이 안 된다. 1위는 여전히 Claude Opus 5.5(58점)다.

오픈AI가 직접 낸 표에서는 차이가 좀 더 벌어진다. 과학 분야 터미널 작업 평가에서 Sol은 57.0%, 아스트라는 68.1%였다. 모든 일에서 아스트라를 대신하지는 못한다는 뜻이다.

흥미로운 건 2달러·10달러라는 값이다. 하루 전에 나온 Claude Sonnet 5.5와 정확히 같다. 중간 칸에서 두 회사가 같은 값으로 맞붙었다.

구독 요금제도 바뀌었다. 월 500달러짜리 최상위 요금제(Pro 500)가 새로 생겼고, 월 200달러 요금제는 새로 가입하는 사람의 사용량이 절반으로 줄었다. 기존 가입자는 그대로다. 발표 직후부터 이 부분을 두고 말이 많다.

## 그래서 지금은

오늘 당장 할 일은 많지 않다. 데스크톱 챗GPT 앱을 쓰고 있다면, 평소 쓰는 캔바·피그마·어도비 플러그인을 하나 설치해서 대화 옆에서 얼마나 쓸 만한지 보는 정도면 된다.

더 중요한 건 흐름이다. 디자인 툴이 챗GPT 안으로 들어오고, 챗GPT는 디자인 툴 안으로 들어간다. 어디서 시작하든 같은 파일에 닿게 되는 쪽으로 가고 있다. 그 사이에서 원본을 어디에 두고, 마지막 확인을 누가 하는지는 여전히 사람이 정할 일이다. 이 경계에 대해서는 AI가 시안을 서른 장 뽑아 줘도 일이 줄지 않는 이유에 따로 적었다.

※ 발표 직후에 쓴 글이라 직접 써 본 사람의 후기는 거의 없다. 오픈AI 발표와 행사를 정리한 기사들을 바탕으로 했다.

※ 출처: OpenAI DevDay 2026 정리, the-decoder, antihype.com.br, DEV Community 발표 정리, The Next Web, THE DAILY BRIEF.

### '디자인 보는 눈'을 내세운 Claude Sonnet 5.5, 중간 가격 모델이 달라졌다

출처: https://designrefs.com/articles/claude-sonnet-5-5-design/ · 2026-09-29 · AI 디자인

앤트로픽이 9월 28일(미국 시간) Claude Sonnet 5.5를 내놓았다. 한국에서는 오늘 아침부터 소식이 돌았다.

Sonnet은 앤트로픽 모델 가운데 가운데 칸이다. 가장 비싸고 똑똑한 모델도 아니고, 가장 싸고 빠른 모델도 아니다. 그래서 보통은 발표가 조용한 편인데, 이번에는 눈에 띄는 문장이 하나 있었다. 앤트로픽은 이 모델이 "디자인을 보는 눈이 날카롭다"고 적었다.

중간 가격 모델이 디자인을 내세우는 건 흔한 일이 아니다. 그리고 이 칸은 디자이너와 생각보다 가깝다. AI 기능을 파는 툴 회사 입장에서는, 원가를 생각하면 가장 비싼 모델보다 이 가격대를 기본값으로 두고 싶기 마련이니까.

이 사이트는 클로드 코드로 만들고 있다. 그래서 회사 발표와 외부에서 직접 돌려 본 결과만 옮기고, 숫자마다 누가 쟀는지 적었다.

## 값은 그대로, 칸은 붐빈다

가격은 Sonnet 5와 같다. 100만 토큰에 입력 2달러, 출력 10달러. 달라진 건 속도와 말의 양이다. 앤트로픽은 이전 모델보다 30% 넘게 빠르고, 같은 일을 더 적은 토큰으로 끝내서 대부분의 작업에서 비용이 최대 30% 줄어든다고 했다.

(그림: 100만 토큰당 가격. 입력 2달러, 출력 10달러 칸에 두 회사의 모델이 나란히 서 있다.)

그래프로 놓고 보면 재미있는 게 보인다. 2달러·10달러 칸에 오픈AI의 GPT-6 Sol도 서 있다. 지난주 가격이 반으로 내려간 한 주를 지나고 나니, 두 회사의 중간 모델이 정확히 같은 값에서 마주 보게 된 셈이다. 맨 위 칸은 여전히 입력 10달러, 출력 50달러다.

## 무엇을 잘한다고 했나

앤트로픽이 꼽은 쓰임새는 이렇다. 범위가 분명한 일상 작업, 버그 고치기, 그리고 문서·슬라이드·스프레드시트를 깔끔하게 만드는 일. 여기에 디자인이 붙었다. 화면에 마감을 더하고, 템플릿을 잘 따른다는 설명이다. 내부 시험에서는 손볼 데가 거의 없는 투자 발표 자료를 만들었다고 했다.

| 평가 | Sonnet 5 | Sonnet 5.5 | 누가 쟀나 |
|---|---|---|---|
| GDPval-AA (실무 문서 작업) | 1449 | 1844 | 앤트로픽 발표 |
| FrontierCode (최대 노력) | 42.4% | 46.2% | 앤트로픽 발표 |
| 속도 | 기준 | 30% 넘게 빠름 | 앤트로픽 발표 |
※ 출처: 앤트로픽 Claude Sonnet 5.5 소개. GDPval-AA에서는 상위 모델 Opus 5.5보다 2점 낮다고 함께 밝혔다.

발표 표에는 좋은 숫자만 모이기 마련이다. 그래서 바깥에서 직접 시켜 본 결과가 더 궁금했다.

## 한 페이지짜리 사이트를 시켜 보니

공개 직후 개발자 Thomas Wiegold가 블로그에 올린 시험이 있다. 과제는 'Low Tide'라는 가상의 행사 사이트 한 페이지. 바닷가에서 단편 영화 세 편을 트는 야외 상영회다. 날짜, 입장 시간, 상영작, 표, 자주 묻는 질문까지 내용은 정해 주고, Opus 5.5, Sonnet 5.5, Sonnet 5에 같은 조건으로 맡겼다.

순위는 Opus 5.5, Sonnet 5.5, Sonnet 5 순이었다. 그런데 결과물의 성격이 흥미롭다.

Opus 5.5는 분위기로 갔다. 노을 위에 부드러운 'Low Tide' 글자를 얹고, 글자와 해가 수면에 비치게 했다. 애니메이션이 아홉 개였고 접근성 처리도 가장 꼼꼼했다.

Sonnet 5.5는 인쇄물 쪽으로 갔다. 크림색과 남색 바탕에 납작한 주황 해, 정자체와 이탤릭을 짝지은 타이포. 애니메이션은 네 개뿐이지만 골라서 넣었고, 움직임을 줄이고 싶은 사람을 위한 설정도 챙겼다. 리뷰어는 Opus와 같은 슬라이더 아이디어를 떠올리고도 전혀 다른 모습으로 풀어냈다는 점을 짚었다.

Sonnet 5는 필름 릴이라는 주제를 기계적으로 적용했다. 테두리에 필름 구멍을 뚫고 섹션마다 릴 번호를 붙이는 식이다. 아이디어는 있는데 템플릿 같았다는 평이다.

(그림: 같은 과제에 든 비용과 시간, 말의 양. Sonnet 5.5는 Opus보다 싸고, 말은 더 많이 했다.)

숫자도 볼 만하다. Sonnet 5.5는 1.35달러로 Opus 5.5(1.94달러)보다 30% 싸게 끝냈다. 다만 출력 토큰은 오히려 Opus보다 많았다. 토큰 값이 싸서 전체 값이 내려간 것이지, 말수가 줄어서가 아니었다. 과제 하나를 한 번씩 돌린 개인 시험이라 이것만으로 우열을 가를 수는 없다.

## 중간 칸이 좋아지면 달라지는 것

디자이너가 모델 이름을 골라서 쓰는 일은 생각보다 적다. 대개는 쓰는 툴이 정해 둔 모델을 그대로 쓰고, 그 툴이 어떤 칸의 모델을 쓰는지는 원가가 정한다.

그러니 중간 칸의 디자인 감각이 올라가면, 이름을 모르는 채로 쓰던 도구들의 첫 시안이 같이 나아질 수 있다. 가장 비싼 모델의 점수보다 이쪽이 매일의 작업에 더 가깝다.

직접 확인하는 방법은 어렵지 않다. 자주 쓰는 템플릿 하나와 브랜드 가이드 한 장을 주고 같은 페이지를 만들게 해 보자. 템플릿을 얼마나 지키는지, 여백과 글자 크기를 어디서 흐트러뜨리는지 보면 된다. 이번 발표에서 앤트로픽이 가장 자신 있어 한 대목이 바로 거기라서다.

모델 이름이 헷갈린다면 지난번 Fable 5.1과 아스트라 비교를 같이 보면 칸이 정리된다. 쓰임새별 도구는 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

### 투명 배경까지 뽑아 주는 무료 이미지 모델, 일에 써도 될까

출처: https://designrefs.com/articles/open-image-model-license/ · 2026-09-28 · AI 디자인

28일 파이낸셜타임스는 기업들의 AI 지출이 오픈AI와 앤트로픽에서 값싼 오픈 모델 쪽으로 옮겨 가고 있다고 보도했다. 숫자로 보면 더 분명하다. 여러 AI 모델을 한곳에서 연결해 주는 버셀의 집계에서, 가중치를 내려받을 수 있는 오픈 모델이 처리한 토큰은 지난해 12월 7%였다. 올해 8월에는 56%로 처음 절반을 넘었다.

재미있는 건 돈이다. 같은 달 지출에서 오픈 모델의 몫은 14%뿐이었다. 양은 오픈 모델이 가져가고, 돈은 여전히 닫힌 모델이 번다. 흔한 일은 싼 모델에 맡기고 중요한 일에만 비싼 모델을 쓰는 식으로 나눠 쓰기 시작했다는 뜻이다.

이미지 쪽에서도 같은 일이 벌어지고 있다. 그리고 바로 그 자리에서 디자이너가 걸려 넘어지기 쉬운 문제가 하나 튀어나왔다.

라이선스 이야기라 한 가지는 분명히 해 둔다. 이 글은 법률 자문이 아니고, 조건은 모델 버전마다 다르고 바뀌기도 한다. 실제로 쓰기 전에는 모델 페이지의 원문을 확인하자.

## 투명 배경이 그대로 나온다

9월 20일 알리바바가 이미지 모델 Qwen-Image-2.1을 공개했다. 디자이너가 반길 만한 기능이 몇 가지 있다.

가장 눈에 띄는 건 투명 배경이다. 배경이 빠진 PNG를 처음부터 만들어 준다. 누끼를 따로 딸 필요가 없고, 투명 레이어 위의 글자만 골라 고칠 수도 있다. 참조 이미지를 한 번에 열 장까지 넣을 수 있어서 단체 사진, 옷 입혀 보기, 방 꾸미기 시안에 쓰기 좋다. 기본 출력은 2048×2048이다.

크기도 작다. 이미지를 만드는 부분이 70억 개 매개변수로, RTX 3090 정도의 그래픽카드에서 돌아간다. 압축해서 돌리면 16GB 안팎의 그래픽 메모리로 된다. 내 컴퓨터에서 무료로, 무제한으로 돌릴 수 있다는 얘기다.

성능은 아직 조심해서 볼 필요가 있다. 닫힌 모델 대부분을 이겼다는 결과는 알리바바가 직접 만든 시험에서 나온 것이고, 독립 평가는 아직 없다. 먼저 써 본 사람들은 이전 버전보다 확실히 선명하다면서도, 색이 살짝 누렇게 뜨고 복잡한 구도에서 지시를 놓친다고 적었다.

## 그런데 일에는 못 쓴다

문제는 라이선스다. Qwen-Image-2.1에는 'Qwen Research License'가 붙어 있다. 연구와 평가 목적으로만, 비상업적으로만 쓰라는 조건이다. 돈 받는 작업에 쓰려면 알리바바에 따로 허락을 받아야 한다.

이게 소식이 된 이유가 있다. 이전 버전인 Qwen-Image와 2.0은 상업적으로도 자유롭게 쓸 수 있는 Apache 2.0이었다. 같은 이름의 모델이 버전 번호 0.1 차이로 조건이 완전히 바뀐 셈이다. 해커뉴스에서는 이 정도면 오픈이라고 부르기도 어렵다는 반응까지 나왔다.

작년에 "큐원 이미지는 상업용 괜찮대"라고 들은 사람이라면, 그 말이 2.1에는 통하지 않는다.

## '오픈'이라는 말에 섞여 있는 것들

오픈 모델이라는 말은 사실 몇 가지 다른 상태를 한데 부른다. 내려받을 수 있느냐와 일에 써도 되느냐는 따로 봐야 한다.

| 상태 | 내려받기 | 상업적 이용 | 예 |
|---|---|---|---|
| 허용형 라이선스 (Apache 2.0, MIT 등) | 가능 | 가능. 출처 표시 정도만 지키면 된다 | Ideogram 4.0 (6월 공개) |
| 연구용·비상업 라이선스 | 가능 | 불가. 따로 허락을 받아야 한다 | Qwen-Image-2.1 |
| 닫힌 모델 | 불가 | 서비스 약관에 따라 다르다 | 미드저니, GPT 이미지 |
※ 출처: the-decoder (9월 20일), MIXED, Wikipedia: Ideogram).

첫 줄과 둘째 줄은 겉보기에 똑같다. 둘 다 허깅페이스에 올라와 있고, 둘 다 무료로 받는다. 차이는 모델 페이지의 License 칸에 적힌 한 단어뿐이다.

## 내 컴퓨터에서 돌리면 괜찮지 않을까

그렇게 생각하기 쉽다. 서버에 올리지 않고 내 그래픽카드로 돌리면 아무도 모르니까.

라이선스는 어디서 돌리든 따라온다. 누가 알아채느냐는 다른 문제다. 그리고 클라이언트 작업에서 사고는 대개 한참 뒤에 난다. 캠페인이 끝나고 몇 달 뒤 "이 이미지 어떻게 만든 거예요?"라는 질문이 올 때다.

하나 더 있다. 라이선스를 통과해도 끝이 아니다. AI로 만든 결과물에 저작권이 생기는지, 누군가의 캐릭터를 닮지는 않았는지는 별개의 문제다. 이 부분은 AI로 만든 이미지, 클라이언트 작업에 써도 될까에 따로 정리했다.

## 받기 전에 30초

오픈 이미지 모델을 받을 때 볼 곳은 세 군데 정도다.

모델 페이지 오른쪽이나 맨 아래의 License 칸. 여기에 research, non-commercial이라는 단어가 보이면 일에는 못 쓴다고 보면 된다.

버전 번호. 앞에서 봤듯이 같은 모델도 버전마다 조건이 다르다. 남이 공유한 ComfyUI 워크플로를 받았다면 그 안에 어떤 파일이 들어 있는지까지 확인하자.

그리고 기록. 어떤 모델의 몇 버전을, 어떤 라이선스로 받았는지 프로젝트 폴더에 한 줄 적어 두면 된다. 몇 달 뒤의 질문에 답할 수 있는 건 그 한 줄뿐이다.

오픈 모델이 싸고 좋아지는 건 반가운 일이다. 투명 배경까지 한 번에 뽑는 모델을 내 컴퓨터에서 돌릴 수 있게 됐으니까. 다만 공짜로 받은 것과 공짜로 써도 되는 것은 다르다. 상업적으로 쓸 수 있는 이미지 툴은 AI 디자인 툴에서 찾아볼 수 있다.

### 한 주 만에 반값이 된 AI, 디자인 툴 값도 내려갈까

출처: https://designrefs.com/articles/ai-price-cut-week/ · 2026-09-27 · AI 디자인

지난 화요일, 9월 22일 하루 사이에 가격표가 세 장 바뀌었다. 앤트로픽이 Claude Opus 5.5를 내놓았고, 같은 날 오픈AI가 GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna를 공개했다. 셋 다 이전 세대보다 싸다. 그것도 꽤 많이.

API 가격은 디자이너에게 먼 이야기처럼 들린다. 직접 API를 부르는 디자이너는 많지 않다. 그런데 피그마 메이크, 캔바, 온갖 이미지·프로토타입 툴이 받는 크레딧 값은 결국 이 숫자 위에 올라가 있다. 원가가 내려가면 언젠가는 우리가 내는 값도 움직인다. 언제, 얼마나 움직이느냐가 문제일 뿐.

가격은 모두 9월 27일 기준이다. 29일에 오픈AI 데브데이가 잡혀 있어서 며칠 안에 또 바뀔 수 있다. 이 사이트를 클로드 코드로 만들고 있는 만큼, 숫자는 회사 발표와 독립 매체에서만 가져왔다.

## 한 주 동안 바뀐 가격표

| 모델 | 입력 (100만 토큰) | 출력 (100만 토큰) | 이전 세대와 비교 |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | $4 | $20 | Opus 5.0보다 20% 인하, 캐시 읽기는 60% 인하 |
| GPT-6 Sol | $2 | $10 | GPT-5.6 Sol의 절반 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | GPT-5.6 Luna의 절반 |
| (참고) Claude Fable 5.1, GPT-6 아스트라 | $10 | $50 | 그대로 |
※ 출처: Simon Willison (9월 22일), Digital Applied 9월 모델 출시 기록.

숫자보다 눈에 띄는 건 앤트로픽의 설명이다. Opus 5.5가 대부분의 작업에서 Fable 5.1 수준으로 일한다고 했다. 사실이라면 3주 전 최상위 모델이 하던 일을 40% 값에 시킬 수 있다는 뜻이다. 회사 스스로 한 말이라 독립 평가가 쌓이는 걸 봐야 하지만.

이번 주에 갑자기 벌어진 일도 아니다. 여러 AI 모델을 한곳에서 연결해 주는 버셀의 집계를 보면, 8월 한 달 동안 토큰 평균 단가가 23.2% 내려갔다. 석 달 연속 하락이었다. 9월 22일은 그 흐름이 가격표에 한꺼번에 찍힌 날에 가깝다.

## 맨 위 칸은 그대로다

모든 게 싸진 건 아니다. 표 맨 아래 줄, Fable 5.1과 아스트라는 여전히 입력 10달러, 출력 50달러다.

오히려 위로 한 칸이 더 생길 모양이다. 27일 AI타임스 보도에 따르면 챗GPT 설정 화면에서 월 500달러짜리 '프로 맥스' 요금제의 흔적이 발견됐다. 지금 가장 비싼 프로(월 200달러)의 두 배 반이다. 아직 공식 발표는 없다.

그러니까 가격은 한쪽으로만 가지 않고 벌어지는 중이다. 흔한 일은 빠르게 싸지고, 가장 좋은 모델과 가장 빠른 처리는 비싼 값을 유지한다.

그리고 토큰 값이 싸다고 일값이 싼 건 아니다. 지난번 Fable 5.1과 아스트라 비교에서 가격표가 같은데도 과제당 비용이 두 배 넘게 벌어진 이유가 말의 양이었다. 이번에도 비슷한 이야기가 나왔다. Simon Willison은 Opus 5.5에 생각을 최대로 시켰더니 출력 한도 12만 8천 토큰을 다 쓰고도 결론을 못 내, 한 번 시도에 2.56달러가 들었다고 적었다. 그래도 그는 개발 작업의 기본 모델을 GPT-6 Sol과 Opus 5.5로 바꿨다고 했다.

## 디자인 툴에는 이미 내려오고 있다

피그마가 먼저 움직였다. 9월 8일 골드만삭스 기술 콘퍼런스에서 딜런 필드 CEO는 피그마 메이크의 크레딧 값을 꽤 내렸고, 어떤 경우는 절반이 됐다고 말했다. 단기 마진보다 쓰는 양을 늘리는 쪽을 택했다는 설명이었다.

같은 달 16일에는 이미지와 벡터를 만드는 워크플로 도구인 피그마 위브(Weave)를 커뮤니티에 올려 공유할 수 있게 했다. 지금은 공개 베타라 무료다. 다만 정식 출시되면 AI 크레딧을 쓴다고 이미 공지해 두었다. 공짜는 베타 기간 한정이라는 뜻이다.

## 싸지는 건 값이지, 결과가 아니다

같은 자리에서 필드는 이런 말도 했다. "환각은 큰 문제다." 엉뚱한 맥락에 디자인 시스템을 가져다 쓰는 것도 여전하다고 했다. 최상위 모델이 디자인 작업에서 나아지는 속도는 점진적이라는 평가였다.

디자이너들의 체감도 크게 다르지 않다. Designer Fund와 Foundation Capital이 5월 20일 낸 AI in Design Report 2026은 60여 개국 디자이너 900여 명에게 물었다. 조사는 올해 1분기에 했다.

- 매주 AI를 쓰는 디자이너는 91%. 작년 54%에서 크게 늘었다.
- 한 사람이 쓰는 AI 툴은 평균 7개로, 작년 3개의 두 배를 넘는다.
- 가장 큰 어려움으로 62%가 들쭉날쭉한 결과를 꼽았다.
- 툴을 계속 쓰게 되는 이유 1순위는 믿을 만한 품질(80%)이었다.

값이 문제였다면 지금쯤 다 해결됐어야 한다. 그렇지 않다는 게 이 숫자들이 하는 말이다. 사람들이 원하는 건 싼 결과보다 매번 비슷하게 좋은 결과니까.

## 그래서 지금 할 수 있는 것

툴 일곱 개를 쓴다면 한 번쯤 정리할 때가 됐다. 같은 일을 하는 구독이 두 개씩 겹쳐 있을 가능성이 크다.

쓰는 툴이 어떤 모델을 쓰는지도 확인해 볼 만하다. 설정 화면이나 도움말에 대개 적혀 있다. 원가가 절반이 됐는데 크레딧 값이 석 달째 그대로라면, 다른 툴로 옮길 이유가 하나 생긴 셈이다.

연간 결제는 조금 미뤄도 된다. 단가가 석 달 연속 내려갔고 29일에 또 발표가 있다. 한 달 치씩 내는 편이 지금은 덜 아깝다.

원가가 내려갔다고 구독료가 바로 따라 내려오지는 않는다. 값은 그대로 두고 크레딧을 조금 더 얹어 주는 식으로 반영되는 경우도 있다. 내 요금제에서 크레딧 한 개로 무엇을 몇 번 할 수 있는지, 다음 달에 한 번 더 세어 보자. 쓰임새별 AI 툴은 AI 디자인 툴에 모아 두었다.

※ 10월 8일 고침: AI in Design Report 2026의 발표일을 9월 16일로 잘못 적었습니다. 5월 20일이 맞아 바로잡았습니다.

### Claude Fable 5.1 vs GPT-6 아스트라, 숫자로 비교해 보면

출처: https://designrefs.com/articles/claude-fable-5-1-vs-gpt-6-astra/ · 2026-09-26 · AI 디자인

9월 첫 주, 최상위 AI 모델 두 개가 이틀 간격으로 나왔다. 앤트로픽의 Claude Fable 5.1이 9월 1~2일, 오픈AI의 GPT-6 아스트라가 9월 3일이다. 둘 다 자기가 가장 똑똑하다고 발표했고, 공교롭게 가격표까지 같다.

어느 쪽이 낫냐고 물으면 한 줄로 답하기가 어렵다. 공식 사양, 독립 기관의 평가, 먼저 써 본 사람들의 반응을 차례로 놓고 보면 왜 그런지 보인다.

벤치마크 상당수는 모델을 만든 회사가 직접 잰 수치라서, 누가 잰 숫자인지 표마다 적었다. 이 사이트를 클로드 코드로 만들고 있으니 출처가 분명한 숫자만 옮겼고, 모두 9월 중순 기준이다.

## 사양: 가격은 같고, 캐시가 다르다

| | Claude Fable 5.1 | GPT-6 아스트라 |
|---|---|---|
| 공개 | 2026년 9월 1~2일 | 2026년 9월 3일 |
| 입력 가격 (100만 토큰) | $10 | $10 |
| 출력 가격 (100만 토큰) | $50 | $50 |
| 캐시 읽기 (100만 토큰) | $0.25 | $1 |
| 한 번에 읽는 분량 | 100만 토큰 | 105만 토큰 |
| 한 번에 쓰는 분량 | 12.8만 토큰 | 12.8만 토큰 |
| 지식 기준 시점 | 2026년 6월 | 2026년 4월 |
※ 출처: 앤트로픽 모델 문서, 오픈AI 모델 문서. 굵은 글씨가 유리한 쪽.

표만 보면 거의 쌍둥이다. 차이는 두 군데다.

같은 긴 자료를 되풀이해 읽히는 작업이라면 이야기가 달라진다. 한 번 읽은 내용을 다시 불러올 때 내는 캐시 요금이 Fable 5.1은 아스트라의 4분의 1이다. 브랜드 가이드 PDF를 붙여 두고 몇십 번씩 질문하는 식의 작업이 여기에 해당한다. 그리고 Fable 5.1이 두 달 더 최근까지 알고 있다.

속도는 공식적으로 비교할 숫자가 없다. 앤트로픽은 Fable 5.1을 자사 모델 가운데 "느린 편"으로 분류한다.

## 종합 점수는 같은데, 비용은 두 배 넘게

독립 평가 기관인 Artificial Analysis의 종합 지수(9월 9일, v4.3)에서 두 모델은 나란히 53점, 공동 1위다. 코딩 에이전트 지수도 62점으로 같다.

차이는 같은 점수를 내는 데 든 비용에서 난다. 지수 과제 하나를 푸는 데 평균 Fable 5.1은 7.63달러, 아스트라는 3.26달러를 썼다. 토큰 가격이 같은데 비용이 다른 이유는 말의 양이다. 과제 하나에 Fable 5.1은 출력 토큰을 약 7만 8천 개, 아스트라는 약 2만 7천 개 썼다.

(그림: 같은 점수를 내는 데 든 비용과 말의 양. 막대가 짧을수록 적게 썼다는 뜻이다.)

한 가지 조심할 점이 있다. 이 지수는 아스트라가 나온 뒤 일주일 사이에 두 번 개편됐고, 그 사이 아스트라는 5위에서 1위로 올라왔다. 아직 자리 잡은 숫자라고 보기는 이르다.

## 일의 종류가 바뀌면 순위도 바뀐다

| 평가 | 무엇을 재나 | Fable 5.1 | 아스트라 | 누가 쟀나 |
|---|---|---|---|---|
| Code Arena: WebDev | 웹앱을 만들게 하고 사람이 둘 중 고름 | 1758점 (2위) | 1800점 (1위) | Arena 사용자 투표 |
| Agent Arena | 도구를 써서 하는 긴 작업 | 1위 | 2위 | Arena 사용자 투표 |
| Design Arena 3D | 3D 장면 만들기 | 1423점 (3위) | 1481점 (1위) | Design Arena 사용자 투표 |
| Terminal-Bench 4.0 | 터미널에서 하는 코딩 작업 | 55.8% | 57.7% | 오픈AI 발표 |
| DeepSWE v1.1 | 긴 호흡의 실제 개발 과제 | 67.4% | 74.1% | 오픈AI 발표 |
| 인류의 마지막 시험 (도구 사용) | 전문가 수준의 문제 | 65.0% | 57.2% | 오픈AI 발표 |
※ 출처: Runtime Wire (Arena, 9월 9~13일), Better Stack (Design Arena), Vellum (오픈AI 발표 표).

웹 화면을 만드는 대결에서는 아스트라가 앞서고, 도구를 오래 쓰는 에이전트 대결에서는 Fable 5.1이 앞선다. 사람이 직접 고르는 투표형 평가에서도 결과가 이렇게 갈린다.

눈여겨볼 줄은 맨 아래다. 오픈AI가 직접 낸 발표 표인데도 전문가 수준 문제에서는 Fable 5.1이 더 높게 나와 있다.

두 회사가 서로 다른 시험을 골라 발표한다는 점도 알아 두면 좋다. 앤트로픽은 Fable 5.1의 SWE-bench Pro 점수를 81.2%로 냈지만, 오픈AI는 아스트라의 같은 점수를 내지 않았다. 같은 시험 점수가 나란히 놓인 경우가 생각보다 적다.

## 디자이너들의 반응

오픈AI는 아스트라를 소개하면서 프런트엔드 디자인의 시각적 판단력을 앞세웠다. 스케치나 레퍼런스를 주면 동작하는 화면으로 옮기고 레이아웃, 타이포그래피, 간격을 다듬는다는 설명이다.

먼저 써 본 디자이너들의 평은 한쪽으로 쏠리지 않는다. 한 비교 글(Eidos Design, 9월 7일)은 이렇게 정리했다.

- 아스트라: 첫 초안이 이미 완성품에 가깝다. 레이어와 공간을 잘 다루고 3D·CAD에 강하다. 대신 덜어 내야 할 때 더하는 버릇이 있어 화면을 과하게 채우고, 틀릴 때도 자신 있게 틀린다.
- Fable 5.1: 절제된 쪽이라 실제로 내보낼 화면으로 다듬는 데 낫다. 대신 과감함이 부족해 손을 한 번 더 봐야 한다.
- 둘 다: 진짜 취향은 없다.

다섯 가지 디자인 과제를 나눠 시켜 본 비교(Better Stack, 9월 14일)도 결론이 비슷하다. 웹 디자인은 오히려 Kimi K3가 가장 나았고, 3D는 아스트라, 2D 게임은 Fable 5.1이 이겼다. UI 컴포넌트는 셋이 비슷했고, 모바일 앱 디자인은 셋 다 그대로 쓸 수준이 아니었다.

하나 더 있다. Artificial Analysis는 발표 자료 같은 문서의 완성도를 재는 항목에서 아스트라가 이전 모델인 GPT-5.6 Sol보다 오히려 낮게 나왔다고 적었다. 슬라이드를 많이 만드는 사람이라면 참고할 만하다.

## 정리하면

가격표는 같지만 실제 비용은 쓰는 방식에 따라 갈린다. 긴 자료를 붙여 두고 여러 번 묻는 작업은 캐시가 싼 Fable 5.1이, 짧게 한 번에 답을 받는 작업은 말수가 적은 아스트라가 유리하다.

평가에서는 웹 화면과 3D를 빠르게 뽑는 쪽은 아스트라가, 도구를 오래 쓰는 긴 작업은 Fable 5.1이 앞선다. 먼저 써 본 디자이너들이 권하는 방식도 이 결과와 맞닿아 있다. 첫 탐색은 아스트라로, 다듬는 마무리는 Fable 5.1로.

그리고 둘 다 나온 지 한 달이 안 된 모델이다. 순위는 몇 주 안에 또 바뀔 수 있다. 결국 내 작업에 맞는지는 내 작업으로 한 번 돌려 봐야 안다.

AI 툴은 종류별로 AI 디자인 툴에 모아 두었다. 어떤 도구든 작업 흐름 어디에 끼워 넣을지는 AI가 시안을 서른 장 뽑아 줘도 일이 줄지 않는 이유에 따로 적었다.

### AI가 시안을 서른 장 뽑아 줘도 일이 줄지 않는 이유

출처: https://designrefs.com/articles/ai-design-tools-in-practice/ · 2026-09-25 · AI 디자인

프롬프트 한 줄을 넣고 기다리면 몇십 초 만에 시안이 쏟아진다.

처음 그 화면을 봤을 땐 솔직히 조금 무서웠다. 이제 내 일은 어떻게 되는 걸까.

그런데 몇 달을 써 보니 이상한 일이 생겼다. 시안은 훨씬 많아졌는데 퇴근 시간은 그대로다. 어떤 날은 오히려 늦어졌다.

서른 장을 받아 놓고 한참을 넘겨 본다. 다 그럴듯하다. 그런데 클라이언트에게 보낼 만한 건 한 장도 없다. 이 이상한 구간을 한동안 통과하고 나서야 알게 됐다. AI가 줄여 주는 일과 그대로 남는 일은 따로 있다.

## 빈 화면 앞의 시간

제일 크게 달라진 건 시작이다.

아무것도 없는 아트보드 앞에 앉아 있는 시간. 디자인 일에서 가장 막막하고 가장 아까운 시간이다. AI는 이 구간을 잘 메워 준다. 방향이 세 갈래쯤 있을 때 각각 한 장씩 뽑아 놓고 보면, 회의에서 말로 설명하느라 쓰던 삼십 분이 사라진다.

중요한 건 그 이미지를 쓰려고 뽑는 게 아니라는 점이다. 대화를 시작하기 위한 재료다. "이쪽이요, 이쪽은 아니고요." 그 한마디를 끌어내는 데 이만한 도구가 없다.

손은 많이 가는데 판단은 거의 필요 없는 일도 줄었다. 배경 지우기, 저해상도 이미지 키우기, 같은 배너를 열두 가지 비율로 바꾸기. 한 시간씩 붙잡고 있던 일들이 몇 분이면 끝난다. 이 부분은 누가 뭐라 해도 확실한 이득이다.

## 그리고 여기서 막힌다

같은 걸 한 번 더 만들어 달라고 하면 그때부터 어긋난다.

마음에 드는 캐릭터가 나와서 다른 포즈로 하나 더 뽑으면, 미묘하게 다른 사람이 나온다. 눈매가 조금 다르고 머리 길이가 조금 다르다. 브랜드 일러스트 세트나 시리즈 광고처럼 일관성이 곧 품질인 작업에서는 이게 치명적이다.

"조금만 고쳐 주세요"도 잘 통하지 않는다. 오른쪽 여백만 4px 줄이고 싶은데, 생성 도구는 매번 처음부터 새로 그린다. 디자인 일의 절반이 수정이라는 걸 생각하면, 이 구간에서 툴을 붙잡고 있을 때 시간이 가장 많이 샌다.

한글도 아직 멀었다. 받침이 사라지고 자모가 흩어진다. 글자가 들어가는 결과물은 글자 없이 뽑고, 타이포는 직접 얹는 게 결국 빠르다.

그리고 숫자. 재단선, 실측, 명도 대비 기준처럼 정확히 맞아떨어져야 하는 것들을 AI는 그럴듯하게 틀린다. 대놓고 틀리면 차라리 낫다. 그럴듯하게 틀린 건 검수에서 놓친다.

## 그래서 요즘은 이렇게 나눈다

일의 흐름을 놓고 보면 AI가 들어올 자리가 꽤 분명해진다.

리서치와 탐색에서는 적극적으로 쓴다. 어차피 버릴 결과물이라 부담이 없다. 방향을 정하는 순간에는 쓰지 않는다. 뽑힌 것 중에서 고르는 게 아니라, 뭘 만들지 먼저 정하고 재료를 찾는 순서가 맞다고 생각한다.

실제로 만드는 단계에서는 평소 쓰던 툴로 돌아온다. AI는 옆에서 배경을 정리하거나 해상도를 올리는 조수 역할만 한다. 그러다 여러 규격, 여러 채널로 찍어 내는 단계가 오면 다시 AI의 비중이 올라간다. 마지막 검수는 사람이 한다. 글자, 손가락 개수, 로고 모양, 치수.

 방향을 정하는 일과 마지막에 확인하는 일. 이 두 가지를 넘기면 사고가 난다.

반대로 탐색과 양산을 계속 손으로 하고 있으면 남들보다 느려진다. 결국 어디에 쓰느냐의 문제다.

## 툴을 고를 때 먼저 보는 것

새 툴이 나오면 결과물보다 약관을 먼저 본다. 무료로 만든 이미지와 유료로 만든 이미지의 권리가 다르게 적힌 곳이 있어서다. 내가 올린 파일이 학습에 쓰이는지, 그걸 끌 수 있는지도 본다. 클라이언트 파일을 올리는 도구라면 이게 제일 중요하다.

그다음은 파일이다. PNG 한 장만 주는 툴과 레이어나 벡터를 주는 툴은 그 뒤의 작업량이 완전히 다르다.

마지막으로, 지금 쓰는 툴 안에서 되는지. 피그마나 포토샵 안에서 끝나는 기능은 결국 쓰게 되고, 탭을 하나 더 열어야 하는 기능은 결국 안 쓰게 된다. 종류별로 모아 둔 목록은 AI 디자인 툴에 있다.

## 고르는 눈

툴이 좋아질수록 실력의 무게중심이 옮겨 가는 게 느껴진다.

예전에는 머릿속 이미지를 화면에 옮기는 손이 실력이었다. 그 문턱이 낮아졌다. 대신 무엇을 만들지 정하는 힘, 그리고 쏟아진 것들 중에서 하나를 고르는 눈의 차이가 전보다 훨씬 크게 벌어진다.

서른 장 중에 한 장을 고르는 일은 서른 장을 만드는 일보다 어렵다. 이건 프롬프트로 해결되지 않는다.

그 눈은 결국 많이 본 사람에게 생긴다. 그래서 AI를 쓸수록 레퍼런스를 보는 시간이 줄기는커녕 늘었다. 프롬프트에 쓰는 단어도 거기서 나온다. 그 이야기는 ‘느낌 있게’를 말로 옮기는 일에 따로 적었다.

### ‘느낌 있게’를 말로 옮기는 일

출처: https://designrefs.com/articles/describing-design-style/ · 2026-09-24 · 디자인

"좀 더 느낌 있게 해 주세요."

처음 이 말을 들었을 땐 속으로 한숨을 쉬었다. 느낌이라니. 어떤 느낌을 말하는 걸까.

시간이 지나고 보니 그 말을 한 사람이 잘못한 건 아니었다. 머릿속 이미지를 말로 옮기는 연습을 해 본 사람은 많지 않다. 문제는 디자이너인 나도 그 연습이 부족했다는 거다. "어떤 느낌을 원하세요?"라고 되묻는 것 말고는 할 수 있는 게 없었으니까. 그러면 회의는 두 시간을 하고도 제자리다.

요즘은 여기에 하나가 더 붙었다. 이제 툴에게도 말로 지시한다. 프롬프트를 쓰는 일은 클라이언트와 이야기하는 일과 놀랄 만큼 닮았다. 스타일을 말로 쪼개는 연습이 그대로 실력이 되는 때다.

## 바우하우스 느낌으로 가죠

스타일 이름은 편리하다. 그리고 위험하다.

같은 "바우하우스"를 듣고 누군가는 빨강, 노랑, 파랑의 기하학 도형을 떠올리고, 누군가는 회색 톤의 산세리프와 격자를 떠올린다. 둘 다 틀리지 않았다. 스타일 이름은 수십 년 치 작업을 한 단어에 욱여넣은 거라 해상도가 낮을 수밖에 없다.

그래서 이름은 출발점으로만 쓰고, 거기서부터 쪼갠다. 나는 보통 여섯 겹으로 나눈다.

## 여섯 겹

첫 번째는 시대와 양식이다. 아르데코, 스위스 스타일, 멤피스, Y2K. 여기서 이름보다 중요한 건 그 양식이 무엇에 반대하면서 나왔는지다. 스위스 스타일은 장식을 덜어 내려고 격자를 택했고, 멤피스는 그 금욕적인 태도가 지겨워서 튀어나왔다. 맥락을 알면 어디까지 밀어붙여도 되는지가 보인다. 연대순으로 정리한 목록은 스타일 사전에 있다.

두 번째는 형태. 기하학적인지 유기적인지, 모서리가 각졌는지 둥근지, 선이 굵은지 가는지. 이 층은 클라이언트도 금방 알아듣는다. "각지게 가면 단단해 보이고, 둥글리면 친근해 보여요." 형태와 인상을 짝지어 말하면 대화가 앞으로 나간다.

세 번째는 색인데, "파란색"으로 끝내면 아무 말도 안 한 것과 같다. 채도가 높은지 낮은지, 배경과 글자의 명도 차가 큰지, 몇 가지 색으로 버티는지까지 말해야 한다. "도파민 컬러" 같은 유행어도 결국 채도와 색 수로 번역해야 손이 움직인다.

네 번째는 질감과 매체. 가장 자주 빠뜨리지만 효과는 제일 크다. 리소그래프, 실크스크린, 신문의 망점, 판이 살짝 어긋난 인쇄, 복사기를 여러 번 거친 거친 톤, 필름 그레인. 같은 도형도 어떤 매체로 찍었느냐에 따라 전혀 다른 물건이 된다.

다섯 번째는 구도와 시선. 가운데 정렬인지 비대칭인지, 격자가 드러나는지 숨어 있는지, 여백을 구조로 쓰는지 남는 공간으로 두는지. 사진이 들어가면 카메라 높이와 조명 방향도 이 층에 들어온다.

마지막이 분위기다. 단정한, 어수선한, 건조한, 비싼, 싼 티 나는. 이 형용사로 대화를 시작하면 "느낌 있게"가 되고, 앞의 다섯 겹을 정한 뒤에 붙이면 미세 조정이 된다. 순서가 전부다.

## 사람에게 말할 때

이름을 꺼냈다면 그 자리에서 이미지를 세 장 띄운다. "이 중에 어느 쪽이에요?" 말로만 주고받으면 서로 다른 그림을 보면서 합의했다고 착각한다. 이 질문 하나가 회의 한 시간을 아낀다.

싫은 것도 같이 묻는다. 원하는 걸 말하기는 어려워도 싫은 건 다들 분명하다. 그라디언트는 안 된다든지, 손글씨체는 빼 달라든지. 금지 목록 세 줄만 받아 둬도 시안이 크게 빗나가지 않는다.

## 기계에게 말할 때

프롬프트도 같은 여섯 겹을 쓴다. 다만 기계는 사람과 조금 다르게 알아듣는다.

형용사보다 매체 이름이 강하다. "빈티지한"보다 "1970년대 오프셋 인쇄, 잉크 번짐"이 훨씬 정확하게 나온다. 부정문은 잘 먹히지 않는다. "텍스트 없이"라고 써도 글자가 나온다. 빼고 싶은 걸 말하기보다 대신 들어갈 걸 말하는 편이 낫다.

한 문장에 다섯 가지를 넣으면 세 가지만 반영된다. 중요한 걸 앞에 두고, 나머지는 결과를 보면서 한 겹씩 얹는다.

살아 있는 작가 이름을 넣으면 결과는 빨리 잡힌다. 하지만 그 화풍을 그대로 가져다 상업 작업에 쓰는 건 다른 문제다. 양식 이름과 매체 이름으로 돌려 말하는 쪽이 마음이 편하다.

 막히는 지점은 대개 감각이 아니라 어휘다.

## 결국 단어의 수

말로 옮기는 힘은 아는 단어의 수에 비례한다. 리소그래프를 모르면 리소그래프 느낌을 요청할 수 없고, 미스레지스터를 모르면 그 어긋남을 일부러 쓸 수 없다.

그래서 요즘은 스타일 이름과 인쇄 용어를 조금씩 의식해서 외운다. 자주 쓰는 서른 개쯤이 손에 붙으니 회의가 눈에 띄게 짧아졌다. 모르는 말이 나오면 용어 사전을 열어 둔다.

"느낌 있게"라는 말을 들어도 이제는 한숨보다 질문이 먼저 나온다. 돌아보면 그게 제일 큰 변화였다.

### 저장만 하고 다시 열지 않는 레퍼런스들

출처: https://designrefs.com/articles/how-to-collect-references/ · 2026-09-23 · 디자인

핀터레스트 보드가 스무 개를 넘었다. 북마크 폴더는 열두 개, 인스타그램 저장은 세다가 그만뒀다.

그런데 막상 포스터 작업을 시작하면 처음부터 다시 검색한다. 모아 둔 건 그렇게 많은데 쓸 수 있는 게 없다.

한동안은 내가 게을러서 그런 줄 알았다. 정리를 안 해서, 태그를 안 달아서. 그런데 정리를 해도 똑같았다. 문제는 부지런함이 아니라 모으는 방식에 있었다.

## 저장 버튼의 착각

저장 버튼을 누르는 순간은 기분이 좋다. 쓸모 있는 걸 하나 챙긴 것 같다.

사실 그 순간 생기는 건 '나중에 쓸 수 있을 것 같은 느낌'뿐이다. 이미지는 다시 꺼내기 어려운 곳으로 들어간다. 저장할 때의 나와 꺼낼 때의 나는 다른 말을 쓰기 때문이다.

저장할 땐 "예쁜 포스터"로 넣는다. 꺼낼 땐 "여백 많은 세로형 편집물"을 찾는다. 넣는 말과 찾는 말이 어긋나 있으니 찾아질 리가 없다.

게다가 왜 저장했는지를 적지 않는다. 여섯 달 뒤에 다시 보면 뭐가 좋았는지 기억이 안 난다. 색이었나, 여백이었나, 폰트였나. 이유가 사라진 레퍼런스는 그냥 예쁜 사진이다.

## 이유를 한 단어로

완벽하게 분류하려던 시도는 매번 실패했다. 폴더를 스무 개 만들어 두면 어디에 넣을지 고민하다가 결국 저장을 안 하게 된다.

그래서 방법을 바꿨다. 이미지 하나에 저장한 이유 하나만 남긴다. 여백, 그리드, 색 조합, 질감, 폰트 조합, 카피 톤. 나중에 찾을 때 떠올리는 말이 바로 이 단어들이다.

핀터레스트라면 보드 이름만 바꿔도 충분하다. "포스터", "웹디자인"처럼 매체로 나눈 보드는 커지기만 하고 열리지 않는다. "여백이 좋은 것", "두 색으로 버티는 것"처럼 이유로 나눈 보드는 작업할 때 실제로 열린다.

## 이미지와 주소는 다르다

한참 뒤에야 알았는데, 나는 성격이 전혀 다른 두 가지를 한 폴더에 섞고 있었다.

이미지 레퍼런스는 많이 모으고 태그로 찾는 게 맞다. 핀터레스트나 Savee, Are.na는 그 일을 하라고 만들어진 도구다.

반면 사이트 주소는 적게, 늘 같은 자리에 두는 게 맞다. 폰트 받는 곳, 아이콘 받는 곳, 팔레트 만드는 곳. 스무 개면 충분하고, 그 스무 개를 매번 같은 방식으로 여는 게 중요하다.

시간을 제일 많이 잡아먹던 건 오히려 이쪽이었다. 매번 눈누 주소를 검색해서 들어가고, 몇 년 전에 저장한 목업 사이트는 이미 도메인이 사라져 있고. 이 사이트를 만든 것도 결국 그 불편 때문이었다. UI/UX나 그래픽·브랜딩처럼 분야별로 나눠 두고, 죽은 주소는 지운다.

## 모으는 일과 쓰는 일

평소에 모으는 일과 작업할 때 찾는 일을 같은 일로 생각하면 둘 다 안 된다.

평소에는 넓고 얕게 모은다. 출퇴근길에 보는 건 분류하지 않고 일단 한곳에 던져 둔다. 이 단계에서 정리까지 하려 들면 피곤해서 오래 못 간다.

작업이 시작되면 좁고 깊게 간다. 모아 둔 데서 고르는 게 아니라 새로 찾는다. 프로젝트 폴더를 하나 만들고, 이번 작업에만 쓸 레퍼런스를 스무 장 남짓 모은다. 쌓아 둔 보드는 그 출발점 정도로만 쓴다.

 레퍼런스는 프로젝트마다 새로 모으는 게 정상이다.

평생 쓸 라이브러리를 만들겠다는 마음이 오히려 수집을 무겁게 만든다. 오래 남는 건 이미지가 아니라 그걸 고른 기준이다.

## 버리면서 알게 되는 것

모은 걸 정리하는 가장 좋은 방법은 결국 버리는 거였다. 한 달에 한 번, 십 분만 보드를 열어서 지금 봐도 좋은지 본다. 아니면 지운다.

지우다 보면 패턴이 보인다. 내가 자꾸 저장하는 것들, 취향이 기우는 방향, 남의 것을 그대로 따라가고 있던 지점. 레퍼런스를 모으면서 얻는 가장 큰 소득은 아마 이것일 거다. 이미지 오백 장보다 "나는 여백이 큰 비대칭 구성을 좋아한다"는 한 문장이 작업을 더 많이 바꾼다.

그다음은 좋아 보이는 이유를 문장으로 써 보는 일이다. "사진을 위쪽 3분의 2에 두고 아래를 비워서 시선이 제목으로 떨어진다." 이유를 말로 옮길 수 있으면 그 원리를 다른 소재에 가져갈 수 있다. 말로 옮기지 못하면 모양만 가져오게 된다.

그 말을 찾는 법은 ‘느낌 있게’를 말로 옮기는 일에 조금 더 적어 두었다.

### 디자이너는 어디서 이야기를 나눌까

출처: https://designrefs.com/articles/korean-design-community-map/ · 2026-09-22 · 커뮤니티

혼자 일하다 보면 가끔 말이 고프다.

이 폰트를 상업용으로 써도 되는지, 이 견적이 적당한지, 다들 요즘 어떤 툴을 쓰는지. 검색하면 답이 나올 것 같은데 막상 찾아보면 몇 년 전 글뿐이다. 이럴 때 필요한 건 정보보다 사람이다.

그래서 커뮤니티를 기웃거리게 된다. 한두 곳 가입하다 보면 어느새 열 곳이 넘고, 알림만 쌓인다. 여기저기 발을 걸쳐 놓았는데 정작 어디에도 속해 있지 않은 느낌.

한참 헤매고 나서 알게 된 건, 커뮤니티마다 잘하는 일이 다르다는 거였다. 다 해 주는 곳은 없다.

## 읽고 싶을 때

서핏은 여기저기 흩어진 디자인과 기획 글을 한 화면에 모아 준다. 출근길에 훑기 좋다. 몰랐던 매체를 알게 되는 게 장점이고, 읽은 척하고 넘기게 되는 게 단점이다.

요즘IT에는 실무자가 쓴 긴 글이 많다. 디자인만 다루는 곳은 아니지만 기획이나 개발과 걸쳐 있는 주제가 많아서, 협업하다 답답했던 지점을 반대편에서 읽게 된다. 이게 의외로 위로가 된다.

그래픽이나 공간, 산업 디자인 이야기가 그리울 땐 디자인정글이나 월간 디자인으로 간다. 온라인 디자인 담론이 UI와 프로덕트 쪽으로 기울어 있다 보니, 전시나 공모전, 업계 사람들 인터뷰는 이쪽이 훨씬 풍성하다. 디자인프레스는 브랜드와 공간 이야기를 사진 위주로 보여 준다.

## 만든 걸 꺼내 놓고 싶을 때

디스콰이엇은 사이드 프로젝트를 올리고 만드는 과정을 기록하는 곳이다. 결과물만 거는 포트폴리오 사이트와 달리, 왜 만들었고 어디서 넘어졌는지를 쓰는 분위기가 있다. 혼자 뭔가 만들고 있다면 여기서 첫 반응을 받아 보는 것도 좋다.

브런치는 긴 글을 쓰기 편하다. 회고나 일하는 방식을 꾸준히 쓰는 디자이너가 꽤 많고, 검색으로 찾아오는 독자가 따로 있다.

작업을 보여 주고 싶다면 국내에선 노트폴리오, 해외는 여전히 비핸스와 드리블이다. 비핸스는 프로젝트 전체의 흐름을 보여 주는 곳이고, 드리블은 한 장의 완성도로 승부하는 곳이다. 웹 작업이라면 GDWEB이나 디비컷 수상작을 보는 것만으로 국내 흐름이 읽힌다.

## 일을 고민할 때

커리어리에는 현직자의 짧은 글과 질문, 답변이 섞여 돈다. 특정 회사 분위기나 직무 전환처럼 검색으로는 안 나오는 이야기가 여기서 나온다.

원티드나 랠릿 같은 채용 서비스도 가끔 들여다본다. 당장 옮길 생각이 없어도 직무 설명을 읽다 보면 요즘 시장이 디자이너에게 무엇을 바라는지가 보인다. 반년에 한 번쯤이면 충분하다. 채용 쪽은 디자이너 채용에 모아 두었다.

기업 리뷰는 참고만 한다. 불만 있는 사람이 더 열심히 쓰는 구조라 한쪽으로 기울어 있기 마련이다.

## 가장 빠른 곳, 가장 빨리 잊히는 곳

제일 빨리 답을 받는 곳은 오픈채팅방이나 디스코드다. 인쇄소 추천, 폰트 라이선스 해석, 견적 감각. 이런 건 검색보다 사람에게 묻는 게 훨씬 빠르다.

대신 두 가지는 알고 들어가는 게 좋다. 대부분 광고를 금지한다. 내 작업이나 서비스를 알리고 싶으면 방장에게 먼저 묻는 게 예의다. 그리고 대화가 흘러가 버린다. 좋은 답도 다음 날이면 스크롤 저 위에 묻힌다. 쓸 만한 건 그때그때 따로 옮겨 적어 둬야 한다.

## 셋이면 충분하다

열 곳에 발을 걸치는 것보다 목적마다 한 곳씩, 셋 정도로 줄이는 편이 오래간다. 읽는 곳 하나, 내 이야기를 쓰는 곳 하나, 급할 때 묻는 곳 하나.

그리고 어디든 한 줄이라도 써 보는 게 좋다. 커뮤니티에서 가장 많이 얻어 가는 사람은 대개 뭐라도 쓴 사람이다. 질문 하나, 댓글 하나라도.

이 사이트에도 그런 자리를 하나 만들었다. 디자인 잡담에 요즘 하는 작업이나 막힌 것을 편하게 남겨 주면 좋겠다. 다른 곳들의 전체 목록은 커뮤니티·매거진에 있다.

### AI로 만든 이미지, 클라이언트 작업에 써도 될까

출처: https://designrefs.com/articles/ai-image-commercial-use/ · 2026-09-21 · AI 디자인

이미지 생성 툴을 한 달쯤 쓰다 보면 어느 날 문득 이런 생각이 든다. 이거, 클라이언트 작업에 넣어도 되나.

답이 간단하지 않다. 저작권이 생기는지, 툴의 약관이 허락하는지, 계약서가 막고 있지는 않은지, 결과물이 누군가의 것을 닮지는 않았는지. 층이 여러 개고 각 층에서 따로 걸린다.

법을 공부한 사람은 아니지만, 실무에서 확인해야 할 순서대로 정리해 봤다.

법률 자문은 아니라는 점부터 분명히 해 둔다. 법과 판결, 서비스 약관은 계속 바뀌니 규모가 큰 일이라면 변호사나 클라이언트 법무팀에 꼭 확인하자.

## 저작권은 사람에게 생긴다

우리 저작권법은 저작물을 "인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물"로 정의한다. 열쇠는 '인간'이라는 두 글자다. 프롬프트만 넣어서 나온 결과물은 사람이 표현한 것으로 보기 어렵다는 게 지금까지의 기본 해석이고, 문화체육관광부가 낸 AI 저작권 안내서도 대체로 같은 방향이었다.

미국도 비슷하다. 저작권청은 사람의 창작적 기여가 없는 AI 산출물의 등록을 받아 주지 않았다. AI 이미지가 들어간 만화책 사례에서는 이미지는 빠지고, 글과 배치처럼 사람이 한 부분만 인정됐다.

실무로 옮기면 이렇다. AI가 뽑은 이미지를 그대로 납품하면 그 이미지에는 누구의 저작권도 없을 가능성이 크다. 경쟁사가 똑같이 가져다 써도 막기 어렵다는 뜻이다. 그 위에 사람이 구성하고 편집하고 타이포를 얹으면, 사람이 한 부분에는 권리가 생긴다.

그래서 기준은 하나로 모인다. 얼마나 오래, 얼마나 독점적으로 쓸 것인가.

배너 한 장의 배경이라면 크게 걱정할 일이 아니다. 십 년 쓸 로고나 대표 캐릭터라면 이야기가 완전히 달라진다. 지킬 수 없는 자산을 브랜드의 얼굴로 세우는 셈이니까.

## 약관은 서비스마다 다르다

저작권과는 별개로, 각 서비스가 "이렇게 써도 된다"고 정해 둔 조건이 있다. 서비스마다 다르고 생각보다 자주 바뀐다. 가입하기 전에 네 가지는 꼭 본다.

1. 상업적으로 써도 되는가. 유료 요금제에서만 허용하거나, 회사 규모에 따라 요금제를 올리라고 하는 곳이 있다.
2. 결과물의 권리를 넘겨주는 건지, 쓸 수 있게 허락만 하는 건지.
3. 내가 만든 이미지가 기본으로 공개되는가. 클라이언트 작업이라면 이게 제일 위험하다.
4. 내가 올린 파일이 학습에 쓰이는가. 시안이나 로고를 올려 작업한다면 끌 수 있는지 봐야 한다.

학습 데이터를 라이선스가 확보된 것으로 제한했다고 밝히는 서비스도 있다. 어도비 파이어플라이가 대표적이고, 일부 요금제에서는 분쟁이 생기면 보상까지 약속한다. 광고나 대기업 인하우스 일에서는 이 조건 하나로 쓸 툴이 정해지기도 한다. 서비스별 성격은 AI 디자인 툴에 정리해 두었다.

## 누군가를 닮지는 않았나

저작권도 약관도 통과했는데 여기서 걸리는 경우가 있다.

생성된 이미지가 유명 캐릭터나 로고와 닮았다면 저작권과 상표 양쪽에서 문제가 된다. 프롬프트에 그 이름을 넣지 않았더라도 결과가 닮았으면 마찬가지다. 사람 얼굴이 특정인과 비슷하다면 초상권과 퍼블리시티권 문제가 따라온다. 모델 사진 대신 AI 인물을 쓸 때 가장 조심해야 하는 부분이다.

살아 있는 작가의 이름을 프롬프트에 넣어 상업 작업에 쓰는 건 법적 판단이 엇갈리는 영역이다. 그 전에, 업계에서 쌓아 온 평판의 문제이기도 하다.

납품 전에 이미지 역검색을 한 번 돌려 보는 것만으로도 큰 사고는 대부분 걸러진다. 30초면 된다.

## 말하지 않고 쓰는 게 제일 위험하다

요즘은 계약서에 AI 관련 조항이 들어가는 일이 늘었다. 아예 금지하는 곳도 있고, 미리 알리고 승인을 받으라는 곳도 있고, 출처가 확인된 특정 툴만 허용하는 곳도 있다.

가장 흔한 사고는 말하지 않고 쓰는 것이다. 나중에 알려지면 결과물이 아니라 신뢰의 문제가 된다. 반대로 미리 말하면 대부분 괜찮다고 한다. 배경 텍스처를 AI로 만들었다는 말에 화를 내는 클라이언트는 많지 않다.

말하는 방법도 어렵지 않다. "패턴 배경은 생성형 AI로 만들고 편집은 직접 했습니다." 이 정도 한 줄이면 된다. 프리랜서라면 이 부분을 계약서 옆에 미리 문서로 만들어 두면 편하다. 표준 계약서 같은 자료는 외주·프리랜서에 모아 두었다.

생성형 AI로 만든 콘텐츠에 그 사실을 표시하도록 하는 규정도 나라마다 생기고 있다. 광고나 공공 프로젝트라면 해당 업종의 가이드라인을 따로 확인하는 편이 안전하다.

## 기록이 전부다

돌아보면 결론은 단순하다. 잠깐 쓰고 버릴 이미지에는 부담 없이 쓴다. 오래 쓸 브랜드 자산에는 AI 단독 생성물을 쓰지 않는다. 사람이 등장하면 한 번 더 확인한다.

그리고 어떤 경우든 기록을 남긴다.

프로젝트 폴더에 텍스트 파일 하나 만들어서 쓴 툴과 날짜, 프롬프트를 적어 두는 습관. 제일 귀찮고, 제일 쓸모 있다. 언젠가 "이거 어떻게 만든 거예요?"라는 질문을 받았을 때, 답할 수 있는 사람과 없는 사람이 여기서 갈린다.