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초록

한국어

본 연구는 실물 드레이핑 기반으로 구축한 CLO 3D 기준 이미지를 활용하여 생성형 AI 패션 이미지의 조형·감성 재현성을 비교·분석하는 데 목적이 있다. 실물 드레이핑으로 확보한 조형 구조를 패턴화하고 디지털 전환하여 CLO 3D에서 기준(reference) 이미지를 제작하였다. 동일한 프롬프트 조건에서 Midjourney, Stable Diffusion, Google AI Studio 3개 플랫폼으로 AI 이미지를 생성하였다. 패션·디지털 콘텐츠 분야 전문가 10인이 조형성(Q1–Q5), 감성 표현(Q6–Q8), 전시 적합성(Q9–Q10) 항목을 5점 척도로 평가하였다. 분석 결과 플랫폼별 로 구조적 정확도와 감성적 일관성에서 유의미한 차이가 확인되었다. Midjourney는 구조적 일관성과 감성 톤, 전 시 활용 적합성에서 가장 높은 평균 점수를 보였다. Google AI Studio의 조형성은 중간 수준이었으나 감성·전시 적합성에서 비교적 안정적인 평가를 얻었다. 본 연구는 실물 기반 디지털 기준 이미지를 활용한 생성형 AI 이미 지 평가 프레임워크를 제시한다는 점에서 의의가 있다.

영어

This study compares the formal and emotional reproducibility of generative AI fashion images using physical draping–based CLO 3D reference images. A reference workflow was established through physical draping, pattern conversion, digitalization, and CLO 3D reconstruction. Under identical prompt conditions, fashion images were generated using Midjourney, Stable Diffusion, and Google AI Studio. Ten fashion and digital content experts evaluated the images using a five-point Likert scale. The evaluation focused on form (Q1–Q5), emotional expression (Q6–Q8), and exhibition suitability (Q9–Q10). The results revealed clear differences among platforms in structural accuracy and emotional consistency. Midjourney demonstrated the highest overall performance and strong suitability for digital exhibition contexts. This study proposes an evaluation framework that links physical draping, CLO-based reference modeling, and generative AI fashion image assessment.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1.1 연구배경과 필요성
1.2 연구목적
1.3 연구범위
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 실물 드레이핑과 디지털 드레이핑의 상호 보완적 역할
2.2 CLO 3D의 조형 재현 특성과 기술적 한계
2.3 패션 조형 요소 분석 기준
2.4 생성형 AI 이미지의 감성 표현과 패션 연구 동향
2.5 디지털 패션 전시에서의 시각적 평가 기준
Ⅲ. 연구방법
3.1 연구 대상: 전문가 패널 구성
3.2 기준 이미지 제작: 실물 드레이핑 기반 디지털 전환
3.3 이미지 생성 절차
3.4 평가 항목 구성
3.5 평가 절차
Ⅳ. 결과 및 분석
4.1 플랫폼별 조형성(Form) 비교
4.2 감성 표현 및 전시 적합성 분석
4.3 전시 비교 및 시각 검증
4.4 시각적 조형 요소별 종합 평가
4.5 해석 및 논의
Ⅴ. 결론 및 제언
REFERENCES

저자

• 김생자 [ Sang-Ja Kim | 인하대학교 의류디자인학과 초빙교수 ] Corresponding Author

참고문헌