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초록·키워드
본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI, GAI)이 디자인 실무에서 어떻게 채택•활용되며, 효용성 인식에 어떤 요인이 작동하는지 규명하고자 하였다. 2025년 4월 국내 현업 디자이너를 대상으로 온라인 설문을 실시하여 유효 표본 N=168을 확보하였다. 분석 항목은 인구통계, 도구 채택률, 프로세스 단계별 활용, 효용성 인식(업무 효율성•창의성•결과물 완성도), 사용상 문제 및 향후 활용 의향으로 구성하였으며, 기술통계•탐색적/확인적 요인분석(EFA/CFA)•위계적 회귀•단순경사•Johnson–Neyman(J–N) 분석을 수행하였다. 분석 결과 첫째, 채택률은 ChatGPT 87.5%(95% CI: 81.6–91.7), Midjourney 65.5%(58.0–72.3), Adobe Firefly 47.6%, DALL•E 38.7%, Stable Diffusion 32.7%, RunwayML 26.2%, Figma AI 23.8%(18.0–30.8) 순으로 도출되었다. 둘째, 단계별 활용은 아이데이션 83.9%, 시각화 66.7%, 발표 44.6%, 조사 38.1%, 프로토타이핑 27.4%로 초기 창의 국면 집중이 확인되었다. 셋째, 효용성 척도는 Cronbach’s α=0.876, KMO=0.734, Bartlett χ²=260.251(p<.001)로 적합하였고 단일 요인(누적 설명력 66.0%)으로 수렴하였다. 넷째, TAM의 PEOU•PU를 분리 측정한 CFA는 χ²/df=2.14, CFI=0.971, TLI=0.958, RMSEA=0.047, SRMR=0.036, CR_PEOU=0.90•AVE=0.61, CR_PU=0.91•AVE=0.66으로 수렴•판별타당도가 확보되었다. 다섯째, 도구 수와 경력의 상호작용이 유의하였다(주효과 β=.345, p<.01; β=.277, p<.05; 상호작용 β=.180, p=.041; R²=.406). 단순경사에서 저경력(−1SD) b=.23, p=.091, 고경력(+1SD) b=.58, p<.01로 나타났고 J–N 임계는 z≥0.42로 확인되었다. 여섯째, 효용 인식은 업무 효율 81.0%, 창의성 73.8%에서 높았으나 완성도는 54.2%로 신중하였다. 우려는 저작권•윤리 45.2%, 데이터 품질 32.1%, 숙련도 격차 28.6%였고, 향후 활용 의향은 89.9%로 높았다.
종합하면 GAI(Generative AI)는 대체재가 아니라 초기 창의 단계의 병목을 완화하고 대안 탐색을 가속하는 협업 파트너로 기능하는 것으로 판단된다. 최대 효과를 위해 경력 연동형 교육, 단계별 프로세스 표준화, 도구–과업 적합성 기반 운영, 품질•저작권•윤리 거버넌스의 내재화가 요구된다.
종합하면 GAI(Generative AI)는 대체재가 아니라 초기 창의 단계의 병목을 완화하고 대안 탐색을 가속하는 협업 파트너로 기능하는 것으로 판단된다. 최대 효과를 위해 경력 연동형 교육, 단계별 프로세스 표준화, 도구–과업 적합성 기반 운영, 품질•저작권•윤리 거버넌스의 내재화가 요구된다.
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