생성형 인공지능(AI) 활용 텍스타일 디자인 -디자인 플랫폼 활용을 중심으로-

백순정; 이정현

doi:10.47294/KSBDA.26.2.16

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자료유형: 학술저널

저자정보: 백순정 (홍익대학교) 이정현 (홍익대학교)

저널정보: 한국기초조형학회 기초조형학연구 기초조형학연구 제26권 제2호

발행연도: 2025.4

수록면: 221 - 235 (15page)

DOI: 10.47294/KSBDA.26.2.16

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본 연구는 텍스타일 디자인 영역에서 생성형 AI를 활용하여 효율적인 디자인 결과를 도출하는 것을 목표로 한다. 최근 급속도로 발전한 검색엔진 AI와 이미지 생성형 AI 기술을 연구 배경으로 삼고, 텍스타일 산업에서의 실제 활용 방안을 분석하였다. 연구 범위로 텍스타일 디자인과 생성형 AI의 이론적 배경을 고찰하고, 이미지 생성형 AI 적용 가능 범위를 도출하였다. 이를 토대로 AI를 활용한 텍스타일 디자인 프로세스를 제시하고, Midjourney, DALL-E3, Leonardo AI, Adobe Firefly 등 주요 플랫폼을 선정해 디자인 결과물을 비교·분석하였다. 연구 결과, 이미지 생성형 AI는 텍스타일 디자인 프로세스에서 복잡한 작업을 신속히 수행해 효율성을 크게 향상시키는 것으로 나타났다. 그러나 기술적 한계로 인해 목적에 맞는 결과물을 만들기 위해서는 디자이너의 개입 지점이 필수적임도 확인했다. 또한 검색엔진 AI 활용능력, AI 플랫폼 적용, 최종 디자인 선정 등 전 과정에서 디자이너의 AI 리터러시, 기술변화 적응력, 지식정보 가치 판단력이 디자인 결과물의 품질을 좌우하는 중요한 기준임을 알 수 있었다. 아울러 혁신적이고 효율적인 AI 기술이라도 리핏 정확도, 모티브의 비의도적 변화, 디자이너 역량 등 다양한 변수를 완벽히 통제하기는 어렵다는 사실도 확인했다. 디자이너 의도를 완전히 구현하기에는 여전히 부족함이 있으나, 텍스타일 디자인 분야에서 생성형 AI의 활용은 빠르게 성장할 전망이므로 관련 연구가 꾸준히 지속되어야 한다. 더불어 디자이너는 AI와 협업을 통해 만든 이미지에 대해 책임감 있는 ‘보호자’ 역할을 수행해야 한다. 본 연구가 텍스타일 디자인 산업에서 윤리적이고 책임감 있는 디자이너의 역할 정립에 도움이 되기를 바란다.

This study aims to utilize generative AI in the field of textile design to produce efficient design outcomes. Taking rapidly advancing search-engine-based AI and image generative AI as its research background, the study analyzes practical applications within the textile industry. The scope includes an examination of the theoretical foundations of textile design and generative AI, from which the potential range of applying image-generative AI is derived. Based on these findings, the study proposes a textile design process incorporating AI and compares and analyzes design outputs generated by major platforms such as Midjourney, DALL-E3, Leonardo AI, and Adobe Firefly. The results indicate that image-generative AI significantly enhances efficiency by rapidly handling complex tasks in the textile design process. However, it was also confirmed that due to current technological limitations, designer intervention at critical points is essential to achieve outputs aligned with specific objectives. Furthermore, throughout the entire process including the utilization of search-engine-based AI, the selection of AI platforms, and the final design choice designers’ AI literacy, adaptability to technological changes, and judgment of the informational value were identified as key criteria influencing the quality of the final design. In addition, even highly innovative and efficient AI technologies cannot fully control variables such as repeat accuracy, unintended motif alterations, and the level of designer expertise. Although there are still challenges in completely realizing the designer’s intent, the use of generative AI in the textile design field is expected to grow rapidly, underscoring the need for continued research. Designers must also act as responsible “guardians” for images created in collaboration with AI. It is hoped that this study contributes to establishing an ethical and responsible role for designers within the textile design industry.

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