주얼리 디자인을 위한 이미지 생성 AI의 프롬프트 엔지니어링 적용

Q: 이 논문에서 정의한 프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가?

프롬프트 엔지니어링은 AI가 인간의 언어인 자연어를 기계어로 변환하고 습득하도록 사용자가 의사표현을 효과적으로 전달하는 방법이다. 이는 AI 활용에 필요한 핵심 역량으로, 사용자의 아이디어를 AI가 학습한 데이터를 기반으로 실체화하는 과정을 수행하도록 돕는다.

Q: 프롬프트 엔지니어링의 적용이 주얼리 디자인의 생산성에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 프롬프트 엔지니어링의 적용 개수와 이미지 생성 소요 시간 사이에 유의미한 상관관계가 없었다. 이는 사용자가 요구사항을 구체적이고 자세하게 많이 적용하더라도 이미지 생성에 추가적인 시간이 소요되지 않아 생산성을 저해하지 않음을 의미한다.

강혜림

doi:10.35280/KOTPM.2024.27.4.23

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강혜림 (한경국립대학교)

저널정보: 한국일러스아트학회 조형미디어학 조형미디어학 제27권 제4호

발행연도: 2024.11

수록면: 222 - 232 (11page)

DOI: 10.35280/KOTPM.2024.27.4.23

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주얼리 산업은 인간 의존도가 높은 기술 집약적 특성과 다품종 소량 생산의 특수성으로 공정 혁신이 어려웠다. 그럼에도 3D 프린터와 로봇 기술들을 활용한 인프라 개선과 3D 기술 및 AI 중심의 소프트웨어 혁신을 병행하고 있다. 창의성이 요구되는 주얼리 디자인 공정에서 이미지 생성 AI의 활용이 주목되고 있으며, AI에 관한 방법론적 연구의 필요성이 관찰되었다. 암묵적 지식에서부터 사람의 손기술을 통해 완성되는 디자인은 AI 플랫폼에서 프롬프트 입력으로도 생성이 가능하다. 프롬프트는 사용자의 명령을 전달하는 자연어의 형태로 되어 있다. 인간 언어인 자연어를 AI가 기계어로 변환하고 습득하기 위해 사용자가 의사 표현을 효과적으로 전달해야 하며, 그 방법이 프롬프트 엔지니어링이다. 본 연구의 목적은 주얼리 디자인 단계에서 프롬프트 엔지니어링 사용 시, AI가 디자인 활동을 조력하고 생산성 기반 협업 도구의 가능성을 확인하는 데 있다. 선행연구와 전문 도서들을 분석하여 프롬프트 엔지니어링 요소를 ‘구체성’,‘간결성’,‘구조화’,‘스타일’,‘반복성’으로 도출하였고, 이를 주얼리 디자인 작업에 직접 적용해 보았다. 그 결과, 프롬프트 엔지니어링의 구조를 적용할수록 디자인 품질이 상향되는 것을 확인하였다. 또한, 프롬프트 엔지니어링의 적용에 따른 생산 소요 시간과의 상관 분석을 통해 생산성 기반의 협업 툴로서의 가능성을 보았다. 마지막으로, 창작자의 인지 편향성을 줄여주는 디자인 사고를 전개하는 도구로서의 의미를 확인하였다. 프롬프트 엔지니어링에 대한 학습과 적용은 무형의 암묵지를 실체화하고 효율적인 디자인의 반복 작업을 가능하게 한다. 본 연구로 창조적 활동에 수반되던 자원들이 AI를 통하여 절감되고, 절감된 자원들의 효율적 재배치가 인간 고유의 가치성 업무로 전환되어 주얼리 산업 환경의 선순환이 이루어지기를 기대한다.

The jewelry industry was difficult to innovate the process due to its technology-intensive characteristics that are highly dependent on humans and the specificity of small-scale production of multiple varieties. Nevertheless, infrastructure improvement using 3D printers and robot technologies and 3D technology and AI-centered software innovation are being carried out in parallel. Image generation AI is being used in jewelry design processes that require creativity, and the need for methodological research on AI is being observed. Designs that are completed from tacit knowledge to human hand skills can also be created by prompt input on the AI platform. The prompt is in the form of natural language that conveys the user's command to the AI. In order for AI to convert and acquire natural language, which is human language, into machine language, the user must communicate effectively, and the method is called prompt engineering. The purpose of this study is to ensure that AI assists design activities and the possibility of productivity-based collaboration tools when using prompt engineering at the jewelry design stage. By analyzing previous studies and specialized books, we derived the prompt engineering elements as ‘concreteness’, ‘conciseness’, ‘structuring’, ‘style’, and ‘reversibility’, and applied them directly to jewelry design work. As a result, it was confirmed that the design quality increased as the structure of prompt engineering was applied. In addition, the potential as a productivity-based collaboration tool was examined by analyzing the correlation with the production time required according to the application of prompt engineering. Finally, it confirmed its meaning as a tool to develop design thinking that reduces the cognitive bias of creators. Learning and applying prompt engineering materializes intangible tacit knowledge and enables efficient design repetition. Through this study, it is expected that the resources involved in creative activities will be saved through AI, and the efficient relocation of the saved resources will be converted into human-specific value work, resulting in a virtuous cycle of the industrial environment.

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