오늘날 현대 패션디자인 분야에서는 새로운 디자인 도구로써 AI가 적극적으로 활용되고 있으며 디자이너와 AI와의 협업이라는 새로운 패러다임을 견인하게 되었다. 본 연구는 인간 디자이너와 AI와의 협업을 통한 융합적 패션디자인 개발 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 목적은 패션 도식화를 AI 생성 프로그램 미드저니에 사용하여 생성한 패션디자인 이미지의 시각적, 조형적 특징과 변화를 분석함으로써 패션디자인 개발에 있어 AI 이미지 생성 프로그램 활용에 대한 이해와 활용 방법의 확장을 꾀하는 데 있다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미드저니는 이미지 생성 시 명령어보다는 사용한 기존 이미지의 특징에 더 의존적인 특성이 있다. 또한 의상과 이미지 배경 사이에서 절충적 상호작용을 통하여 디자인을 분산하여 응용하는 방식으로 새로운 이미지를 생성하며 명령어에 패션 아이템 명칭을 배제하면 더욱 다양한 아이디어를 얻을 수 있는 이미지를 생성할 수 있다. 둘째, 미드저니는 색상 생성에 있어서 초기에는 패션 도식화에 사용된 색상으로 의상 색을 표현하고 점차 다양한 색상 계열로 확장하며 이미지 배경도 색상 생성의 대상으로 인식한다. 셋째, 미드저니가 이미지 생성 시 색상과 디자인 사이에서 일종의 절충적 상관관계가 있으며 이에 따라 이미지 배경과 의상 색을 특정하여 제한하면 더욱 다양하게 발전된 패션디자인 이미지를 생성할수 있다.
오늘날 AI 이미지 생성 기술은 산업 전반으로 확대되어 활용되고 있다. 이에 따라 패션 산업 분야에 최적화된 다양한 AI 이미지 생성 프로그램들이 개발되어 상용화되고 있다. 본 연구에서는 플레이그라운드, 미드저니, 더뉴블랙 등의 AI 이미지 생성 프로그램에서 생성한 패션 이미지의 시각적 특징을 비교 분석하여 각 프로그램의 특징을 파악하고 각 프로그램이 활용될 수 있는 분야와 문제점을 짚어보았다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 플레이그라운드와 미드저니는 명령어의 내용을 직관적으로 적용하여 실제 패션 트랜드와는 다른 이미지를 생성하는 반면 뎌뉴블랙은 패션 트랜드와 비교적 유사한 이미지를 생성하였다. 둘째, 플레이그라운드는 명령어 내용에 해당하는 이미지를 분리 또는 조합하는 반면 미드저니는 다양한 디테일을 추가하여 융합함으로써 새로운 이미지를 생성하는 경향이 있다. 셋째, 플레이그라운드에서는 명령어에 제시되지 않은 색상이 배색되어 나타나는 무작위성이 있으며 더뉴브랙에서는 명령어에 포함되지 않은 색상이 코디네이션되어 나타나고 미드저니는 명령어에 지시한 색상을 비교적 정확히 생성한다. 결론적으로 미드저니는 독특하고 창의적인 패션디자인 개발을 위한 영감을 얻고자 할 때 활용할 수 있으며 더 뉴 블랙은 패션 트랜드를 참고하거나 패션 스타일링에 도움이 될 수 있겠다. 반면 플레이그라운드는 색상 생성에 있어 다소 혼돈이 있을 수 있으니 주의할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구를 통하여 패션디자인 개발에 있어 AI 이미지 생성 도구가 더욱 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.
오늘날 AI는 여러 산업 분야에 적용되면서 전반적인 산업의 패러다임의 변화를 이끌고 있다. 패션 산업 분야에서도 트렌드 예측이나 소비자를 위한 다양한 서비스를 위하여 AI가 활용되고 있으며 특히 AI 이미지 생성 도구는 패션디자인 개발을 위한 도구로서의 가능성을 가진다. 본 연구는 AI 이미지 생성 도구 중에서 미드저니를 사용하여 이미지를 생성해보고 그 특징을 파악함으로써 패션디자인 개발을 위하여 미드저니의 활용 가능성과 한계점을 알아보았다. 미드저니에서 생성되는 이미지의 특징은 다음과 같다. 첫째, 명령어에 해당하는 이미지들을 직관적으로 적용 또는 조합하여 이미지를 생성하는 직관성을 가진다. 둘째, 동일한 명령어라도 시차를 두고 입력할 때 다른 이미지가 생성되는 무작위성을 가진다. 셋째, 기존의 이미지와 명령어를 함께 사용할 경우 미드저니에서 생성된 이미지는 명령어보다 기존의 이미지에 더 의존적이다. 결론적으로 미드저니의 다양한 이미지 생성 기능과 명령어에 따라 이미지가 변하는 특징은 독창적인 패션디자인을 개발하는 데 도움이 될 수 있겠다. 다만 착용이나 제작이 불가한 패션디자인이 제시되기도 한다는 점은 주의해야 할 부분이다. 본 연구 결과가 패션디자인 개발을 위한 AI 이미지 생성 도구의 활용에 있어 기초 자료가 되기를 기대한다.
Image-generated AI is rapidly emerging as a powerful tool to augment human creativity and transform the art and design process through deep learning capabilities. The purpose of this study was to propose and demonstrate the feasibility of a new design development method that combined traditional design methods and technology by constructing image-generated AI prompts based on artists' formative elements. The study methodology consisted of analyzing Kazmir Malevich's theoretical considerations and applying them to AI prompts for design, print pattern development, and 3D digital design. This study found that the suprematist works of Kazmir Malevich were suitable as design and print pattern prompts due to their clear geometric shapes, colors, and spatial arrangement. The AI-prompted designs and print patterns produced diverse results quickly and enabled an efficient design process compared to traditional methods, although additional refinement was required to perfect the details. The AI-generated designs were successfully produced as 3D garments, thereby demonstrating that AI technology could significantly contribute to fashion design through its integration with artistic principles. This study has academic significance in that it proposes a prompt composition method applicable to fashion design by combining AI and artistic elements. It also has industrial significance in that it contributes to design innovation and the implementation of creative ideas by presenting an AI-based design process that can be practically applied.
With the advent of the 4th industrial era and the development of digital technologies such as artificial intelligence (AI), metaverse, 3D printing, and 3D virtual wearing systems, the fashion industry continues to attempt to use digital technology and introduce it into various areas. The purpose of this study was to determine whether fashion and digital technology could be combined to create works and to suggest ways to apply digital technology in the fashion industry. As a research method, image generative AI, Midjourney was applied to the initial design ideation stage to derive inspiration images. 3D printing technique was then introduced as a production method to print fashion jewelry. As a result of the research, a total of six jewelry designs printed with a 3D printer were developed. One necklace, one bracelet, three earrings, and one ring were developed. This study identified the possibility of applying digital technology to real fashion jewelry design products by designing jewelry based on inspirational images derived from image generation AI and producing pieces of fashion jewelry with 3D modeling tasks and 3D printing outputs. This study is significant in that it expands the expression area of fashion jewelry design that combines digital technology.
Collaboration between AI and fashion designers is becoming essential. Thus, this study explored (1) 321 consumer responses to fashion designers, comparing their capabilities and product quality across different designer types, (2) the relationship between designer capabilities and perceived product quality, and (3) the moderating role of AI knowledge in the effect of capabilities on perceived product quality. Data were analyzed using EFA, ANOVA, regression, and moderation analysis. The results indicated that subjects perceived human designers as having higher capabilities and perceived product quality than AI designers. All subjects' perceived creativity and empathy significantly impacted the perceived functionality, aesthetics, and symbolism-sociality of clothing. Additionally, the perceived creativity of AI and human+AI designers, and the perceived empathy of human and human+AI designers, significantly influenced the perceived functionality and symbolism-sociality, but the perceived creativity of human designers and empathy of AI designers did not directly impact perceived functionality and symbolism-sociality. Moreover, perceptions of the designers' capabilities significantly aesthetics in all subjects. Furthermore, low levels of perceived consumer AI knowledge enhanced the positive impact of perceived human+AI designers' creativity and empathy on perceived functionality and aesthetics. The study suggests that fashion companies should refrain from revealing AI designers at this time.
Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.
Rapid development of information and communication technology is leading the digital transformation (hereinafter, DT) of various industries. At this point in rapid online transition, fashion manufacturers operating offline-oriented businesses have become highly interested in DT and artificial intelligence (hereinafter AI), which leads DT. The purpose of this study is to examine the development status and application case of AI-based digital technology developed for the fashion industry, and to examine the DT stage and AI application status of domestic fashion manufacturers. Hence, in-depth interviews were conducted with five domestic IT companies developing AI technology for the fashion industry and six domestic fashion manufacturers applying AI technology. After analyzing interviews, study results were as follows: The seven major AI technologies leading the DT of the fashion industry were fashion image recognition, trend analysis, prediction & visualization, automated fashion design generation, demand forecast & optimizing inventory, optimizing logistics, curation, and ad-tech. It was found that domestic fashion manufacturers were striving for innovative changes through DT although the DT stage varied from company to company. This study is of academic significance as it organized technologies specialized in fashion business by analyzing AI-based digitization element technologies that lead DT in the fashion industry. It is also expected to serve as basic study when DT and AI technology development are applied to the fashion field so that traditional domestic fashion manufacturers showing low growth can rise again.
오늘날 AI 이미지 생성 프로그램은 패션 상품 광고, 맞춤형 패션 스타일 제안, 디자인 개발 등 패션 산업 분야의 세분화된 목적에 알맞게 개발되고 있다. 한편 색상은 강력한 조형 요소로서 상품이나 패션 스타일 제안을 위한 이미지 표현에 중요한 역할을 한다. 본 연구는 AI 이미지 생성 도구 중에서 미드저니를 사용하여 생성한 의상 이미지에 나타나는 색상과 배색 관계에 중점을 두어 그 특징을 파악함으로써 미드저니의 활용에 대한 이해를 넓히고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미드저니에서 생성한 초기의 이미지는 명령어에 지시한 색상보다 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 색상에 더 의존적으로 반영되어 나타난다. 둘째, 미드저니에서 생성된 이미지의 의상에 나타난 배색의 특징은 의상의 구조에 따라 구분되는 부위별로 다른 색상이 표현된 분리배색과 의상의 한 부위에 다른 색상들이 무늬 형태로 표현된 혼합배색이 생성된다. 분리배색에 표현된 색상들의 비율은 명령어에 지시한 색상 순서의 영향을 받는다. 혼합배색에 조합되어 나타난 색상 수는 미드저니에서 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 속 의상의 색상 수와 명령어에 지시한 색상 수의 총합보다 적은 수의 색상으로 조합되어 나타난다. 셋째, 미드저니는 생성하는 이미지의 배경도 색상 표현을 위한 대상으로 인식하며 이에 따른 배경색의 변화는 이미지 속의 의상에 대한 사용자의 색지각과 의상 이미지 형성에 영향을 미칠 수 있으므로 주의가 필요하다. 본 연구 결과가 패션디자인 교육과 실무에 있어 미드저니에서 생성되는 이미지의 색상 배색에 대한 이해를 넓히고 이를 통하여 미드저니의 활용에 도움이 되기를 기대한다.
With the prospect that integrating creative AI in the fashion design field will become more visible, this study considered the case of creative fashion design development through Human-AI Co-creation (HAIC). Methodologically, this research encompasses a literature review and empirical investigations. In the literature review, the fashion design and creative HAIC processes, and the possibilities of integrating AI in fashion design were considered. In the empirical study, based on the case analysis of generating fashion design through HAIC, the HAIC type according to the role and interaction method, and characteristics of humans and AI was considered, and the HAIC process for fashion design was derived. The results of this study are summarized as follows. First, HAIC types in fashion design are divided into four types: AI-driven passive HAIC, human-driven passive HAIC, flexible interaction-based HAIC, and integrated interaction-based value creation HAIC. Second, the stages of the HAIC process for creative fashion design can be broadly divided into semantic data integration, visual ideation, design creation and expansion, design presentation, and design/manufacturing solution and UX platform creation. Third, in fashion design, HAIC contributes to human ability, enhancement of creativity, achievement of efficient workflow, and creation of new values. This research suggests that HAIC has the potential to revolutionize the fashion design industry by facilitating collaboration between humans and AI; consequently, enhancing creativity, and improving the efficiency of the design process. It also offers a framework for understanding the different types of HAIC and the stages involved in the creative fashion design process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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