A Study on the Development of a Persona-Mood Board Fusion Toolkit to Ensure Design Consistency in Generative AI Environments

본 연구는 생성형 인공지능이 활용되는 산업디자인 초기 단계에서 사용자 분석 정보가 시각적 콘셉트로 일관되게 전이될 수 있도록 지원하는 페르소나-무드보드 융합 AI 툴킷을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행연구를 검토하고, 문헌조사와 정성적 연구를 기반으로 툴킷을 설계한 후 기술수용모형(TAM)을 통해 검증하였다.<br/> 연구 결과 및 연구 내용은 다음과 같다.<br/> 첫째, 문헌연구를 통해 생성형 AI 기반 디자인 프로세스의 구조와 한계를 분석하고, AEIOU+3C 기반 사용자 분석과 시각언어 치환 체계의 이론적 근거를 도출하였다.<br/> 둘째, 디자인 실무 전문가를 대상으로 한 심층 인터뷰를 통해 하이브리드 구조의 필요성과 데이터-시각언어 전이 방식의 고도화 요구를 확인하였다.<br/> 셋째, 개발 워크숍을 통해 단계 구조를 세분화하고 3D 확장 적용을 포함한 6단계 융합 툴킷과 디자이너 검토 및 수정 체크리스트를 완성하였다.<br/> 넷째, 전문가 15명을 대상으로 기술수용도 조사를 실시한 결과, 제안된 툴킷은 인지된 유용성과 사용 의도 측면에서 긍정적으로 평가받았으며, 설계 통제감과 일관성 향상 인식이 수용도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.<br/> 이 연구는 생성형 인공지능 기반 디자인 환경에서 사용자 분석과 시각 콘셉트 간 전이 구조를 체계화하고 이를 실증적으로 검증하였다는 점에서 의의가 있다. 그리고 연구 결과로 제안된 페르소나와 무드보드 융합 툴킷은 향후 디자인 실무와 교육 현장에서 활용할 수 있는 설계 프레임으로 확장될 것으로 기대한다.