A Study on Design Intervention Strategies for AI-Generated Images: An Analysis of Creative Practices for Error Correction and Design Goal Realization

본 연구는 생성형 AI의 활용이 디자인 과정에 미치는 영향과 AI 생성 이미지에 디자이너가 어떻게 개입하는지를 규명하고자 하는 문제의식에서 시작되었다. 본 연구의 목적은 생성형 AI 도구를 활용한 디자인 프로젝트 사례를 바탕으로, AI 생성 이미지에 나타난 오류를 보완하고 목적에 부합하는 결과물을 도출하기 위한 디자이너의 개입 방식을 분석하여 개입 전략 유형을 체계화하는 데 있다. 따라서 본 논문은 2024학년도 1학기 대학원 수업과 연계된 디자인 프로젝트에 참여한 9인의 작업 결과물과 인터뷰 내용을 중심으로 통합 사례 분석을 이행하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 참여자들은 이미지 생성 초기 단계에서 반복적인 프롬프트 조정과 이미지 선별을 통해 AI의 기술적·표현적 한계를 인식하고 디자인 목적에 따라 다양한 방식의 개입을 수행하였다. 참여자들의 개입 방식은 작업 맥락과 시점에 따라 유기적으로 조합되었으며 오류 보완 중심 전략, 목적 구현 강화 전략, 창의적 재해석 및 변형 전략, 복합적 후처리 및 합성 전략의 네 가지 유형으로 체계화되었다. 도출된 네 가지 전략은 생성형 AI의 한계를 보완하고 결과물의 시각적 완성도와 의미 전달력을 강화하는 데 기여하였으며 인공지능 시대에 요구되는 디자이너의 비판적 사고와 창의적 문제 해결 역량의 중요성을 나타낸다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 본 연구는 생성형 AI 도구 활용에 있어 디자이너의 창의적 개입이 갖는 실천적 의미를 재조명하고 향후 디자인 실무에서 AI 도구의 효과적 활용을 지원하는 전략적 기반을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.