Earticle

현재 위치 Home

CLO 3D 실물 드레이핑 기반 기준 이미지에 따른 생성형 AI 패션 이미지의 조형·감성 재현성 비교 연구
Comparative Evaluation of Structural and Emotional Reproducibility in Generative AI Fashion Images Based on Physical Draping–Derived CLO 3D Reference Images

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제10권 2호 (2026.02)바로가기
  • 페이지
    pp.719-731
  • 저자
    김생자
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A480715

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.

4,500원

원문정보

초록

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.
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.

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

키워드

실물 드레이핑 CLO 3D 생성형 AI 이미지 재현성 전문가 평가 디지털 패션 전시 Physical Draping CLO 3D Generative AI Image Reproducibility Digital Fashion Exhibition

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

이 권호 내 다른 논문 / 차세대융합기술학회논문지 제10권 2호

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장