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초록

한국어

본 연구는 생성형 AI 기반 사전 시각화가 패션 입체디자인 교육의 제작 과정 및 완성도에 미치는 영향을 분석하는 데 목적이 있다. 연구 대상은 패션디자인 전공의 ‘입체디자인 스튜디오’ 수업에 참여한 학생 17명이며, 도식화 디자인을 기반으로 생성형 AI를 활용한 사전 시각화 후 머슬린 드레이핑, 패턴 제작 및 실물 의복 제작을 진행하였다. 연구 결과 생성형 AI 기반 사전 시각화는 디자인 결과 예측, 실루엣 이해도 향상, 제작 방향 설정 및 시행착오 감소에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 완성 작품의 분위기와 컬렉션 구성을 사전에 시각적으로 확인할 수 있어 제작 완성도 향상에 도움이 된 것으로 분석되었다. 반면 AI 이미지와 실제 작품 간 소재 표현 및 디테일 구현에서 일부 차이가 나타났으며, 무료 버전 사용에 따른 생성 횟수 제한 등의 한계도 확인되었다. 본 연구는 생성형 AI가 패션 입체디자인 교육에서 실제 제작 결과를 예측하고 지원하는 교육 도구로 활용될 수 있음을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

영어

This study aims to analyze the effects of generative AI-based pre-visualization on the production outcomes in fashion 3D design education. The participants consisted of 17 students enrolled in the “3D Design Studio” course in a fashion design program. Based on fashion sketches, students utilized generative AI tools for pre-visualization before conducting muslin draping, pattern development, and final garment production. The results showed that generative AI-based pre-visualization positively influenced design prediction, silhouette understanding, production direction, and reduction of trial-and-error during the production process. Students were also able to preview the overall mood and collection composition before actual production, which contributed to improved production outcomes. However, limitations such as discrepancies in material representation and restricted image generation attempts in free AI versions were identified. This study suggests that generative AI can be effectively utilized as an educational support tool in fashion 3D design education.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1.1 연구 배경과 필요성
1.2 연구목적과 범위
Ⅱ. 이론적 배경
2.1 입체디자인 교육의 개념과 특성
2.2 생성형 AI기반 디자인 시각화
2.3 생성형 AI 기반 패션디자인 교육 연구
Ⅲ. 연구방법
3.1 연구 대상 및 수업구성
3.2 생성형 AI 기반 입체디자인 수업 과정
3.3 자료 수집 및 분석 방법
Ⅳ. 연구결과 및 분석
4.1 설문 문항 구성 및 학습 인식 분석
4.2 생성형 AI 기반 디자인 시각화와 실제 제작 과정 비교 분석
4.3 생성형 AI 활용의 교육적 가능성
Ⅴ. 결론 및 제언
5.1 연구 결과 요약
5.2 교육적 시사점
5.3 연구의 한계 및 후속 연구 제언
REFERENCES

저자

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

참고문헌