Evaluation of Emotional Imitation and Fusion Capabilities of Image-Generative AI for Textile Design

본 연구는 텍스타일 디자인에서 생성형 인공지능(AI) 의 감성 모방 및 융합 능력을 평가하기 위해 시작되었다. 본 연구의 목적은 디자이너의 감성을 AI가 얼마나 잘 재현할 수 있는지를 분석하고, 대칭 및 비대칭 패턴 의 감성적 표현 모방 능력을 비교하는 것이다. 따라서 본 논문은 감성 어휘를 이용한 설문조사 및 대칭, 비대칭적 패턴 모방에 대한 설문조사를 이행하였다.<br/> 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI 의 활용은 반복적이고 규칙적인 패턴 생성에서 우수 한 성능을 발휘하여, 디자이너가 창의적이고 감성적인 작업에 집중할 수 있는 환경을 조성한다. 둘째, AI와 디자이너 간의 협업은 텍스타일 디자인의 질적 향상을 위한 필수적이며, AI는 반복 작업을 처리하고, 디자이너는 창의적 판단을 통해 감성적이고 정교한 결과물을 창출할 수 있다. 셋째, 비대칭적 디자인 모방 능력의 개선이 필요하다. AI가 비대칭적이고 복잡한 패턴을 효과적으로 모방하기 위해서는 학습 데이터 다양성 확보와 알고리즘 최적화가 필수적이다. 넷째, 디자이너 개별 스타일 학습과 사용자 피드백 반영을 통해 AI의 디자인 능력을 향상시켜야 한다. 이를 통해 AI가 더욱 정교한 디자인을 생성하고 텍스타일 디자인의 창의적 다양성을 강화할 수 있다.<br/> 이러한 연구결과를 바탕으로 생성형 AI는 텍스타일 디자인에서 디자이너와 협업을 통해 감성적 요소를 부분적으로 재현할 수 있는 가능성을 보여주었다. 디자이너의 창의성과 AI의 반복 작업 능력이 결합될 때 최상의 결과를 도출할 수 있으며, 향후 추가 연구를 통해 이러한 협업 모델이 더욱 발전하기를 기대한다.