A Comparative Study of Korean and Chinese Aesthetic Sensibilities in AI-Generated Design - An Analysis of Cultural Visual Codes -

본 연구는 생성형 AI가 한국과 중국의 전통 미학을 어떻게 학습하고 재현하는지를 비교 분석함으로써, AI 생성 디자인의 문화적 정확성과 한계를 규명하는 데 목적이 있다. 최근 생성형 AI의 발전으로 디자인 과정이 급변하고 있으며, 동아시아 문화권의 미학적 차이를 AI가 어떻게 인식하는지에 대한 비판적 검토가 필요하다.본 연구는 한국과 중국 디자인의 전통 미학과 시각적 코드에 내재된 미의식과 표현 체계를 고찰하고, AI의 문화 학습 과정과 데이터 편향을 분석하였다. 이를 토대로 2025년 7월부터 10월까지 생성형 AI 도구인 Midjourney를 활용하여 한국과 중국의 전통 미학 기반 이미지 각 30장씩 총 60장을 생성 및 선택하고, 시각적 특성과 문화 상징 코드, 세부 요소별 재현 정확도를 전문가 평가를 통해 비교 분석하였다. 연구 결과, 시각적 특성(색채⋅형태⋅공간구성)에서 한국 이미지는 평균 3.60점, 중국 이미지는 평균 3.40점을 기록하였으며, 문화적 의미 전달력에서는 각각 3.55점과 3.41점을 보여 통계적으로 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 그러나 세부 요소별 재현 정확도 비교에서는 양국의 뚜렷한 경향이 드러났다. 한국 이미지는 건축(4.03점)과 현대적 재해석(3.53점)에서 강점을 보였으나 재료 질감(3.22점)과 상징 모티프(3.36점)에서 중간 수준의 평가를 받으며 세부 표현의 사실성과 상징의 내면적 의미 전달에서는 다소 한계를 보였다. 중국 이미지는 상징 모티프(3.97점)와 재료 질감(3.50점)에서 높은 점수를 받았으나 건축(2.94점)과 현대적 재해석(2.69점)에서 낮은 평가를 받아, 화려하고 복합적인 중국 전통 미학이 희석되는 한계를 보였다. 더욱 심각한 문제는 한국과 중국의 이미지에서 일본 문화적 특성이 다수 혼재되어, 양국의 미적 경계가 모호하게 드러났다. 이는 AI 학습 데이터의 불균형과 동아시아 문화 구별 메타데이터 부재를 드러내며, 문화 특정적 데이터셋 구축과 한중일 비교 연구를 통한 AI 디자인의 문화데이터 확보의 필요성을 시사한다.