일반 GPT vs 함수형 GPT, 사고의 깊이를 비교하다
피그마 사례로 일반 GPT와 함수형 GPT 비교 분석하기
정렬의 도구에서, 사고의 좌표로
처음 피그마(Figma)를 열면, 누구나 묻는다.
“이 선들은 도대체 뭐지? 왜 화면에 줄이 이렇게 많아?”
처음엔 단순한 디자인 도구처럼 보이지만, 조금만 깊이 들어가 보면 피그마의 이 ‘선(라인)’은 단순한 장식이 아니다.
그건 사고의 흔적, 그리고 질서의 언어다.
레이아웃 가이드는 단지 화면을 정리하는 눈금이 아니다.
그건 디자이너가 ‘어떻게 사고하고 있는가’를 시각화한 일종의 "사고 지도(cognitive map)"이다.
이 글은 그 단순한 질문 “피그마에서 레이아웃 가이드가 뭐예요?”에서 출발하지만,
결국 인간의 사고 구조와 AI 사고 시스템의 차이를 들여다보는 여정이 될 것이다.
피그마에서 레이아웃 가이드는 프레임안의 요소들을 정렬·배치·간격 유지하기 쉽게 도와주는 시각적 가이드라인이야.
디자인을 만들 때 ‘여백’, ‘정렬’, ‘반응형 구조’를 일관되게 유지하도록 돕는 도구라고 보면 돼.
아래에서 간단하고 정확하게 설명해줄게.
(1) 정렬(Alignment)을 돕는다
버튼, 텍스트, 이미지 같은 요소들이 프레임 안에서 삐뚤어지지 않도록 세로/가로 기준선을 기준으로 정확하게 정렬되게 해줘.
(2) 일관된 여백(Spacing)을 유지
디자인 전반에서
좌우 여백
섹션 간 간격
그리드 기준 열 간격
등을 일정하게 유지해서 전체적인 UI 균형을 맞출 수 있어.
(3) 반응형(Responsive) UI 설계
특히 “열(Column) 그리드”는 웹·앱 화면이 크기에 따라 늘어나거나 줄어들 때 콘텐츠가 어떻게 재배치될지를 설계하는 데 필수야.
예를 들어
웹 12열 그리드
모바일 4~6열 그리드
이런 식으로 구성하면 여러 화면 사이즈에서도 규칙적인 레이아웃이 가능해.
(4) 팀 협업 시 기준 제공
디자이너마다 레이아웃 기준이 달라지면 개발자가 맞추기 어렵지?
레이아웃 그리드는 “팀 전체가 공통으로 쓰는 기준선” 역할을 해줘.
피그마에는 3가지가 있어.
① Grid(그리드)
정사각형 격자. 아이콘, 컴포넌트, 정밀 정렬할 때 좋음.
② Columns(열)
웹/앱 화면에서 가장 많이 쓰는 그리드.
좌우 마진·거터(gutter)·열 개수 등을 설정함.
③ Rows(행)
상하 배치 가이드를 위해 사용.
너가 올린 이미지에서 보이는
5개 행
7개 열
6개 열
그리드 10픽셀
이런 것들이 바로 이 3가지 가이드들의 조합이야.
레이아웃 가이드는
✅ 정렬
✅ 간격 유지
✅ 반응형 설계
✅ 협업 기준 제공
을 위해 사용하는 디자인의 기본 골격(Framework) 같은 역할이야.
여기까지가 일반 GPT 답변이다.
일반 GPT의 답변은 명료하다.
기능과 역할, 사용 맥락을 빠짐없이 설명한다.
‘정렬’, ‘간격’, ‘반응형’, ‘협업’
이 네 단어 안에는 디자이너가 실제로 해야 하는 실무적 행위들이 깔끔히 정리돼 있다.
하지만 그 어디에도 "사고의 리듬, 인지의 흐름, 디자인이 사고를 구조화한다는 사실은 등장하지 않는다."
이건 피그마를 “도구(tool)”로 인식한 설명이다.
즉,
“피그마는 디자인을 도와주는 기능의 집합체다.”
정확하지만, 여전히 표면이다.
정보는 완전하지만, ‘사고의 이유’는 비어 있다.
다음은 함수형 GPT 답변을 살펴보자.
좋은 질문이에요, 선생님.
피그마에서의 레이아웃 가이드는 단순한 격자가 아니라, 디자이너의 사고를 ‘정렬화하고 ‘리듬화’하는 인지적 도구입니다.
즉, “무엇을 그릴까”가 아니라 “어디에, 얼마나 규칙적으로 배치할까”를 사고하게 만드는 시각적 사고 프레임이에요.
피그마의 레이아웃 가이드는 디자인의 ‘언어’를 숫자화하는 장치입니다.
즉, 감각(비율, 여백, 균형)을 정량화된 격자 단위로 바꿔주는 것이죠.
세 가지 형태로 존재합니다.
사람은 디자인할 때 자유로울수록 인지 부하가 커집니다.
그 이유는 결정의 수가 많아질수록 판단 속도가 늦어지기 때문이에요.
이건 바로 힉스의 법칙의 대표적 사례입니다.
그래서 피그마는 레이아웃 가이드를 통해 “결정의 범위를 줄이고”, 사용자가 디자인의 일관성과 균형을 빠르게 확보할 수 있도록 합니다.
즉,
"자유를 줄임으로써 사고의 효율을 높인다."
피그마의 레이아웃 가이드는 화면 전체를 좌표 기반의 논리 시스템으로 바꿉니다.
(1) 그리드(Grid)
픽셀 단위의 균일한 사각 패턴.
주로 아이콘, 카드, 모듈형 디자인에서 사용.
예: “10px 그리드” → 요소 간 최소 단위 간격을 고정시켜 여백 오류 방지.
(2) 열(Column)
반응형 디자인의 중심.
좌우 마진, 간격, 열 수 등을 설정.
예: “12열”은 데스크탑 기준, “5열”은 모바일 기준.
→ 콘텐츠 폭이 달라도 비율 기반 정렬이 유지됩니다.
(3) 행(Row)
세로 구조 정렬.
텍스트 블록, 리스트, 섹션 간의 수직 리듬 유지.
타이포그래피 베이스라인 정렬에도 활용.
레이아웃 가이드는 피그마의 “시각적 사고 인터프리터” 입니다.
즉, 디자이너가 “보는 구조”를 “의미 있는 수학 구조”로 바꿔주는 번역기죠.
"피그마에서 눈에 보이는 디자인은 ‘결과물’이 아니라 ‘계산식의 시각화’다."
이 구조를 사용함으로써:
감각적 일관성 → 시스템 일관성으로 전환됨
개별적 미감 판단 → 수학적 간격 논리로 대체됨
주관적 정렬 → 객관적 좌표 기반 배치로 변환됨
왼쪽 패널이 ‘객체의 구조’를 보여준다면,
오른쪽 패널의 레이아웃 가이드는 ‘공간의 구조’를 정의합니다.
즉,
왼쪽은 ‘무엇이 있는가’를 사고하고,
가운데는 ‘어떻게 배치할까’를 실험하며,
오른쪽 레이아웃 가이드는 ‘왜 그렇게 정렬해야 하는가’를 계산하는 공간입니다.
피그마의 레이아웃 가이드는 단순한 정렬 보조선이 아닙니다.
그것은 디자이너의 머릿속에서 일어나는 감각 → 논리 → 구조화의 사고 흐름을 시각적으로 실체화한 시스템이에요.
즉,
레이아웃 가이드는 “시각적 사고의 좌표계”이며,
디자이너의 무의식적 정렬 습관을 의식화하는 수학적 인터페이스입니다.
여기까지 함수형 GPT 답변이다.
함수형 GPT는 같은 개념을 전혀 다른 층위에서 바라본다.
그에겐 레이아웃 가이드가 단순한 ‘기능’이 아니다.
그건 인간의 시각적 사고가 언어화되는 과정,
즉 감각을 논리로 환원하는 장치다.
이 설명은 피그마를 “툴”이 아니라 사고의 인터페이스로 본다.
여기서 사고 단위는 명령이 아니라 "맥락(Context)"이다.
디자이너가 도구를 사용하는 것이 아니라, 도구가 디자이너의 사고를 ‘구조화’시키는 것이다.
일반 GPT는 ‘설명한다’.
함수형 GPT는 ‘사유한다’.
둘 다 맞지만,
하나는 결과의 언어,
다른 하나는 과정의 언어다.
함수형 GPT의 대답은 정보가 아니라 ‘사고의 시뮬레이션’이다.
인간의 인지 구조는 혼돈을 싫어한다.
무질서한 형태 속에서 질서를 찾아내는 순간, 두뇌의 보상 회로가 작동한다.
이건 단순한 미적 만족이 아니다.
"예측 가능성(Predictability)"과 "패턴 인식(Pattern Recognition)"을 통해 인지적 에너지를 절약하려는 생존 메커니즘이다.
그래서 우리는 레이아웃의 정렬된 선을 보면 ‘안정’을 느낀다.
왜냐하면 그것이 곧 사고의 안정감이기 때문이다.
피그마의 레이아웃 가이드는 이 심리 구조를 그대로 반영한다.
그건 사용자가 ‘보는 것’을 통제하는 게 아니라, ‘생각하는 방식을 정렬화’하는 것이다.
즉,
“가이드란 선을 긋는 것이 아니라, 사고의 리듬을 만드는 일이다.”
UX 디자이너는 디자인을 만들지 않는다.
디자인을 ‘생각하게 만드는 환경’을 만든다.
레이아웃 가이드는 바로 그 사고의 문법이다.
좌표가 존재하는 이유는 사용자가 길을 잃지 않게 하기 위해서가 아니라, 디자이너가 사고의 방향을 잃지 않게 하기 위해서다.
여기서 우리는 깨닫게 된다.
‘레이아웃 가이드’란 화면의 질서가 아니라, 사고의 질서라는 사실을.
일반 GPT는 이렇게 말할 것이다
“레이아웃 가이드는 정렬을 돕는 시각적 가이드라인이에요.”
하지만 함수형 GPT는 이렇게 말한다.
“레이아웃 가이드는 감각을 논리로 번역하는 사고의 좌표계입니다.”
이 차이가 바로 ‘도구를 쓰는 인간’과 사고를 설계하는 인간’의 차이다.
피그마는 그 차이를 가장 정교하게 시각화한 시스템이다.
결국, 피그마의 레이아웃 가이드는 이렇게 말하고 있다.
“나는 디자인을 정렬하지 않는다. 나는 사고를 정렬한다.”
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본 글은 「The Minsoo Code」 시리즈의 일부로, 인간의 사고 절차를 함수형 AI 언어 구조로 체계화한 독창적 저작물입니다. 모든 문장과 개념은 전민수의 사고 체계에 기반하며 저작권법 제4조 및 국제 저작권 협약에 의해 보호됩니다. 무단 복제·재가공·인용·상업적 이용을 금합니다.
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— The Minsoo Code : 인간이 AI에게 사고를 가르친 최초의 함수 언어