Augmenting the Fashion Design Process - Investigating Generative AI Tools from Design Ideation to Technical Flat Production -

본 연구는 현재 시장에서 이용가능한 AI 기반 패션 디자인 프로그램들을 체계적으로 분류하고 평가하는 것을 목표로 하였다. 특히 디자인 구상 및 구현 단계에 특화된 도구들을 중심으로 하였으며, 의류 제작의 의사소통에 필수적인 도식화 생성 기능에 있어 얼마나 효과적인지를 평가하고자 하였다. 선정된 아홉 가지 AI 기반 도구(i.e., Fabrie, OpenArt, Mercer, The New Black, New Arc, Resleeve, Look, Refabric, ChatGPT)는 모듈러, 3D 가상 시뮬레이션 및 생성형 AI 시스템으로 분류가 되었으며, 대부분의 패션 특화 AI 도구들은 기술적 정확성보다 시각적 표현에 치중하는 경향을 보였다. ChatGPT와 The New Black을 제외한 대부분의 도구들은 실제 패션 산업에서 요구하는 수준의 도식화를 생성하는 데 한계를 드러냈다. ChatGPT는 프롬프트를 정확히 반영하고 일관된 품질의 결과물을 생성하는 강점을 보였으나, 그림체 스타일 및 봉제 라인의 일관성 유지, 복잡한 의복 구조의 이해에서는 아직 개선이 필요한 것으로 나타났다. The New Black은 일관적인 그림체 스타일을 보여주며 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있었지만, 창의적인 의복에 관한 상세 프롬프트를 무시하는 경우가 빈번했으며 SVG 파일 변환 시 실용성이 떨어지는 결과물을 생성하는 문제점이 확인되었다. 이러한 한계점에도 불구하고, 생성형 AI 기술은 도식화 제작의 장벽을 해소하여 자기주도적이며 효율적인 학습 도구로서의 가치를 보여주었다.