Earticle

생성형AI는 디자인 산업 전반에걸쳐 빠르게 확산되고있 다. 특히, 브랜드 디자인 영역에서 인간 중심의 창의적 사고 과정으로 대체 및 보조하는 새로운 도구로 주목받고 있다. 본 연구는 생성형 AI를 활용한 브랜드 로고 결과물의 시각적 일 관성을 비교·분석함으로써 AI 디자인의 신뢰성과 적용 가능 성을 실험적으로 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위 핸 AI 도구 7종(DALL·E 3, Firefly, Nano Banana, Canva, Lo oka, Kittl, Brandmark)을 선정했다. 가상 브랜드인 “EcoLoop”를 대상으로 통일된 프롬프트를 반복 입력하고, 로고 이미 지를 수집했다. 색상, 형태, 구성의 세 항목을 기준으로 이미 지 분석을 통해 정량화하고, 통합 지수 VCII(Visual Consistency Index)로 산출했다. 그 결과, Firefly(VCI=0.83)가 가장 높은 시각적 일관성을 보였다. Looka는 형태 재현성과 구조 적 일관성에서, Firefly는 색상 안정성과 감성 톤의 유지에서 우수했다. 반면, DALL·E 3와 Kittl은 창의적 변주 폭이 넓었 지만, 변동성이 높게 나타났다. Nano Banana는 프롬프트 해 석의 일관성이 높게 나타났다. 텍스트-이미지 생성형 AI는 창의성 중심, 로고 설계 생성형 AI는 구조적 안정성 중심의 특성을 보여 브랜드 디자인에서 생성형 AI 활용시 선택적 접 근이 필요함을 시사한다. 본 연구는 AI 디자인 결과의 품질 평가에 적용 가능한 정량 지표(VCI)를 제시함으로써 향후 AI -인간 협업 디자인 연구의 기초를 제공한다.

Generative Artificial Intelligence (AI) has rapidly prolife rated across the design industry, emerging as a transform ative tool that both supplements and substitutes human-c entered creative thinking processes, particularly within th e field of brand design. This study aims to experimentally verify the reliability and applicability of AI-based design by comparing and analyzing the visual consistency of bra nd logo outputs generated through various Generative AI tools. Seven AI platforms—DALL·E 3, Firefly, Nano Ban ana, Canva, Looka, Kittl, and Brandmark—were selected for comparative analysis. Using a unified prompt for a vir tual brand named “EcoLoop,” multiple logo images were generated, quantified across three key parameters—color, form, and composition—and synthesized into an integrate d index termed the Visual Consistency Index (VCI). The results indicate that Firefly (VCI = 0.83) exhibited the hig hest level of visual consistency. Looka demonstrated supe rior structural stability and form reproducibility, while Fir efly excelled in color coherence and emotional tone consis tency. Conversely, DALL·E 3 and Kittl exhibited wider cr eative variability with reduced consistency, whereas Nano Banana showed higher prompt interpretation stability. The findings reveal that text-to-image generative models emphasize creativity, whereas logo-design-specific AI sy stems prioritize structural stability, implying that a selecti ve approach is required when employing AI tools in brand design practice. By presenting a quantitative metric (VCI) applicable to the evaluation of AI-generated design qualit y, this study provides a foundational framework for futur e research on AI–human collaborative design models.

최근 생성형 AI 기술의 발전은 이미지 및 영상 생성의 자 동화를 크게 향상시키며 애니메이션 제작 방식에 새로운 가 능성을 제시하고 있다. 본 연구는 이러한 기술적 흐름 속에서 생성형 AI를 활용한 셀 애니메이션 제작의 가능성과 한계를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 연구는 전통적 애니메이션 제 작 단계를 바탕으로 스토리 기획, 프롬프트 설계, 이미지 생 성, 영상 변환, 영상 편집의 절차를 구성하였다. 음원의 정서 와 내용 전개를 분석하여 장면을 구성하고, 챗지피티(ChatGP T)와 미드저니(Midjourney)를 활용해 캐릭터 및 배경 이미지 생성과 그에 따른 영상을 생성했다. 제작 과정에서는 이미지 생성 횟수, 장면별 시각적 일관성, 제작 소요 시간을 기록하 여 AI 기반 제작 효율성을 실증적으로 평가하였다. 실험 결 과, 생성형 AI는 전통적 셀 애니메이션 대비 제작 시간을 크 게 단축시키는 것으로 나타났으며, 셀 애니메이션 특유의 감 성적 표현에서도 높은 수준의 결과를 보였다. 그러나 AI의 비 결정적 생성 구조로 인해 캐릭터의 세부적인 변형, 배경의 불 일치, 세부 이미지 오류 등이 반복적으로 발생하였고, 이는 프롬프트 수정과 반복적 이미지 생성을 통해 부분적으로만 개선될 수 있었다. 본 연구는 이러한 장점과 한계를 종합적으 로 제시함으로써, 향후 AI 기반 애니메이션 제작의 고도화와 그에 따른 새로운 장르로써의 예술적 가능성에 대한 기초를 제공할 것이다.

Recent advances in generative AI technology have significantly improved the automation of image and video pr oduction, offering new possibilities for animation product ion. This study aims to explore the possibilities and limit ations of celanimation production using generative AI in this technological environment. Building on the existing animation production process, we systematized the story planning, prompt design, image generation, video conversion, and video editing processes. Scenes were composed by analyzing the emotional and narrative development of audio sources, and character and background images and corresponding videos were generated using ChatGPT an d Midjourney. During the production process, the number of image creations, visual consistency between scenes, and production time were recorded to empirically evaluate the efficiency of AI-based production. Experimental results showed that generative AI significantly reduced production time compared to conventional celanimation an d achieved the high level of emotional expression characteristic of celanimation. However, the non-deterministic generative structure of AI repeatedly resulted in issues such as subtle character deformation, background mismatch, and body image errors. These issues could only be partially resolved through rapid revisions and iterative i mage generation. By comprehensively presenting theses trengths and limitations, this study will lay the foundation for the advancement of AI-based animation production and its artistic potential as a new genre.

본 연구는 생성형 인공지능(AI) 시대에 요구되는 새로운 창업교육의 방향성을 모색하고자, 예비창업자를 위한 브랜드 디자인 교육 프레임워크를 구안하고 그 적용 가능성을 탐색 하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 창업학의 효과이론과 교육공 학의 SAMR 모형을 통합하여 이론적 준거틀을 설정하였으 며, 문헌 연구 기반의 탐색적 연구 방법을 채택하였다. 연구 결과, 효과이론의 ‘자원효율성 극대화 관점’과 SAMR 모형의 ‘변혁적 관점’을 바탕으로 ‘수단 기반 탐색 → 저비용 프로토 타이핑 → 상호작용을 통한 구체화 → 재정의’에 이르는 4단 계 순환적 학습 구조를 가진 교육 프레임워크를 구안하였다. 또한, 프레임워크의 실효성을 제시하기 위해 서울시 중구의 산업 생태계와 연계한 15주차 교육과정(안)을 사례로 제시하 였다. 본 연구는 창업학(효과이론) 및 교육공학(SAMR), 디자 인학(브랜드디자인) 이론의 학제적 통합을 통해 AI 시대 예 비창업자의 ‘창업가적 브랜드디자인 역량’ 함양을 위한 체계 적 토대를 마련했다는 점에서 이론적 의의를 가진다. 또한, 교육 현장에서 강의 계획의 기초로 활용될 수 있는 구체적인 교육과정(안)을 제안함으로써 실무적 가치를 지닌다. 본 연구 는 탐색적 구안에 그친 한계를 가지며, 향후 제안된 프레임워 크의 타당성과 효과성을 검증하는 후속 연구가 필요하다.

This study aims to explore new directions for entrepreneurship education in the age of generative AI by developing a brand design education framework for pre-entrepre neurs and examining its practical applicability. For this purpose, a theoretical framework was established by integrating Effectuation theory from entrepreneurship studies and the SAMR model from educational technology, adopting an exploratory research method based on a literature review. The research resulted in the development of a four-stage cyclical learning framework grounded in the 're source efficiency maximization' perspective of Effectuation and the 'transformative' perspective of the SAMR model. This framework comprises the stages: 'Means-based Exploration' → 'Low-cost Prototyping' → 'Co-creation through Interaction' → 'Redefinition'. To demonstrate the framework's practical utility, a 15-week curriculum model was presented as a case study, designed in conjunction with the industrial ecosystem of Jung-gu, Seoul. The theoretical significance of this study lies in establishing a systematic educational foundation for cultivating 'entrepreneurial brand design competency' for pre-entrepreneurs in the AI era through an interdisciplinary integration of entrepreneurship(Effectuation), educational technology (SAMR), and design(brand design) theories. It also holds practical value by proposing a concrete curriculum plan that can serve as a blueprint for course design in educati onal settings. This study’s exploratory nature requires systematic empirical research to validate validity and effectiveness.

본 연구는 디자인 관련 학과 재학생을 대상으로 AI 이미지 생성 도구(AI Image Generation Tool)의 활용 실태와 학습 효율성을 분석하고, 학년별 사용 행태에 따른 시각적 조건화 중심 교수법(Visual Conditioning-based Pedagogy)의 필요 성과 설계 방향을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 총 95명의 디자인 전공 학생을 대상으로 설문조사를 실시하 고, 학습 효율성 인식, 프롬프트 작성 난이도, 반복 수정 빈도, 질감 표현 만족도, 그리고 시각적 조건화 교수법 인식의 차이 를 실증적으로 분석하였다. 연구 결과, 학습자의 수준과 인지 구조에 따라 AI 활용 과정의 효율성에 뚜렷한 차이가 나타났 다. 저학년은 언어적 문해력과 시각적 사고의 연계 부족으로 반복 수정이 잦고 프롬프트 작성 과정에서 인지적 부담을 경 험하였으며, 고학년은 다양한 디자인 전문 프로그램을 병행 해 효율성을 높였으나 결과물의 질감 표현과 일관성 면에서 한계를 인식하였다. 시각 자료를 활용한 경험이 있는 응답자 의 78%는 결과물의 정확도가 향상되었다고, 69%는 학습 효 율성이 높아졌다고 응답하였다. 이 연구는 언어 중심 명령어 구조의 제약을 보완하고 학습자의 수준별 인지 특성에 대응 할 수 있는시각 자료 기반 교수법의 교육적 타당성을 실증적 으로 제시하였다. 따라서 본 연구는 시각 자료와 언어 입력을 병행한 다중조건 학습 구조를 중심으로, AI 기반 디자인 교육 에서 학습 효율성과 창의적 시각 탐구를 촉진할 수 있는 교수 법 설계 방향을 제안한다.

This study examines how undergraduate design students use AI image generation tools and how such use affect s learning efficiency. It also explores the need for, and design direction of, visual conditioning-based pedagogy according to grade-level differences in AI usage. A survey of 95 design majors measured perceived learning efficiency, prompt-writing difficulty, revision frequency, satisfaction with texture representation, and perceptions of visual conditioning-based instruction. The results show clear differences in the efficiency of AI utilization depending on students’ level and cognitive structure. Lower-grade students experienced frequent revisions and high cognitive lo ad in prompt writing due to limited linguistic literacy and weak linkage between verbal expression and visual thinking, while upper-grade students combined AI tools with professional design software yet still perceived limitation s in texture and visual coherence. Among respondents with experience using visual materials, 78% reported improved accuracy and 69% reported higher learning efficiency. These findings empirically support the educational validity of a visual material-based pedagogy that compensates for language-centered command constraints and proposes a multi-conditional learning framework combining visual input and textual prompts to enhance learning efficiency and creative visual exploration in AI-based design education.

서울우유 양주공장 견학관은 교육 및 홍보를 위한 산업 시 설로, 방문객에게 생산 과정을 공개하며 체험 콘텐츠를 통해 학습 효과와 브랜드 가치 증진을 목표로 한다. 견학관은 단순 한 관람을 넘어 다양한 타겟층의 만족도와 재방문율을 높이 고 산업 관광 경쟁력을 강화하기 위해 체험 구성이 필수적이 다. 연구목적은 견학관의 기존 체험 콘텐츠(견학로, 캐릭터, 터치·동작·위치 반응형 등)를 면밀히 분석한다. 나아가 분석 된 각 콘텐츠에 AI(인공지능) 기술 적용 방안을 도출하여 개 인 맞춤형 상호작용과 지능형 피드백을 강화하고자 한다. 최 종적으로, AI 기반의 혁신적인 체험 학습장을 구현하고 서울 우유 브랜드 가치를 공고히 할 실질적인 지침을 제시하는 것 을 목표로 한다. 연구방법과 범위는 서울우유 양주공장 견학 관으로 견학로, 캐릭터, 터치·동작·위치 반응형, 인터랙티브, LED 퍼포먼스 등 다양한 콘텐츠를 분석하고 AI를 도입한다. AI는 방문객의 개인 식별 및 프로파일링을 강화하고 맞춤형 정보와 최적화된 동선을 제공하여 체험 몰입도를 높인다. 연 구결과, AI 기반의 위생 교육 및 공정 시뮬레이션은 학습 효 과를 극대화하며, 긴급 상황 진단과 정밀 피드백으로 입체적 인 교육 경험을 제공한다. 특히 견학관 캐릭터를 통한 정서적 교감과 개인 맞춤형 콘텐츠는 긍정적인 브랜드 경험을 각인 시키고 운영 효율성을 제고한다. 견학관을 혁신적인 개인화 된 학습의 장으로 진화시켜 서울우유 브랜드 가치를 강화하 는 중요한 실무적 시사점을 갖는다.

The Seoul Milk Yangju Factory Tour Hall is an industrial facility for education and publicity, and aims to enhance the learning effect and brand value through experiential contents. The tour hall is essential to organize an experience in order to increase the satisfaction and revisit rate of various target groups, and to strengthen the competitiveness of industrial tourism beyond simple viewing. The purpose of the study is to closely analyze the existing experience contents of the tour hall. Furthermore, it intends to reinforce personalized interaction and intelligent feedback by deriving a plan to apply AI technology to each anal yzed content. Finally, it aims to implement an AI-based innovative experiential learning center and to provide practical guidelines to solidify the value of the Seoul Milk brand. The research method and scope is that the Seoul Milk Yangju Factory Tour Hall analyzes various contents such as a tour route, characters, touch, motion, location response type, interactive, and LED performance, and introduces AI. AI enhances visitor personal identification and profiling, and provides customized information and optimized movement lines to increase experience immersion. As a result, AI-based hygiene education and process simulation maximize the learning effect and provide a three-dimensional educational experience through diagnosis of emergency situations and precise feedback. In particular, emotional communication through the on-site character and personalized commemorative contents imprint a positive b rand experience and improve operational efficiency. It has important practical implications to reinforce the value of the Seoul Milk brand by evolving the on-site hall into an innovative and personalized learning place.

4차 산업혁명 시대를 맞아 인공지능(AI) 기술은 문화예술 교육 분야에서 접근성한계 및 콘텐츠 획일성 등의 오랜 과제 를 해결할 새로운 가능성을 제시하고 있다. AI는 개인 맞춤형 교육, 실시간 피드백, 그리고 몰입형 경험 제공을 통해 교육 의 질과 접근성을 혁신하고, 궁극적으로 창의융합 인재 양성 에 기여할 수 있다. 본 연구는 이러한 AI 시대에 경기도 화성 시 문화예술교육의 발전을 도모하고, AI 적용 방안을 탐색하 여 혁신적인 교육 모델 구축을 위한 기초 자료를 제안하는 것 을 목적으로 한다. 특히 '문화예술로 연결되는 도시' 비전을 통해 지역 활성화를 추구하는 화성시를 대상으로, 본 연구는 문화예술교육의 현행 유형을 분석하고 AI 적용 방안을 탐색 함으로써 새로운 교육 모델을 제시하고자 한다. 연구는 경기 도 화성 지역의문화예술 전문가 중 10년 이상의 경력을 가진 8인을 대상으로 2024년 8월 1일부터 9월 30일까지 약 두 달간 심층 인터뷰(FGI) 방식으로 진행되었다. 요인 도출을 위해 초 기 코딩, 선택 코딩, 이론 코딩 단계를 거쳐 연구이론화를 위 한 코딩을 진행하였다. 연구결과, 화성시는 AI를 4차 산업혁 명 동력으로 삼아 시민 디지털 역량 강화 및 AI 융합 산업 생 태계 구축을 통한 디지털 콘텐츠 및 경험 혁신을 추진한다. 견고한 AI 거버넌스 구축을 위해 공공 부문 AI 혁신 역량 강 화, 산학연관 협력, 시민 참여 확대를 핵심 전략으로 삼는다. 또한 쇠퇴 및 유휴 공간을 창문아트센터, 소다미술관 등으로 문화 재생하여 지역 문화 인프라를 확장하고 활성화를 도모 한다.

In the era of the 4th industrial revolution, artificial intelligence (AI) technology is presenting new possibilities to solve long-standing problems such as accessibility limitations and content uniformity in the field of culture and arts education. AI can innovate the quality and accessibility of education through personalized education, real-time feedback, and provision of immersive experiences, and ultimately contribute to fostering creative and convergent talents. This study aims to promote the development of culture and arts education in Hwaseong, Gyeonggi-do in this AI era, and to propose basic data for building an innovative education model by exploring AI application plans. In particular, targeting Hwaseong City, which seeks regional revitalization through the vision of a "city connected to culture and arts," this study aims to present a new educational model by analyzing the current types of culture and arts education and exploring A I application plans. The study was conducted in an in-dept h interview (FGI) method for about two months from August 1 to September 30, 2024, targeting eight cultural and arts experts in Hwaseong, Gyeonggi-do with more than 10 year s of experience. Coding for research theorization was conducted through initial coding, selective coding, and theoretical coding steps to derive factors. As a result of the study, Hwaseong City uses AI as a driving force for the 4th industrial revolution to promote digital content and experience innovation by strengthening citizens' digital capabilities and establishing an AI convergence industry ecosystem. In order to establish solid AI governance, the core strategies are strengthening AI innovation capabilities in the public sector, industry-academic cooperation, and expanding citizen participation.

구도심 지역 주민들의 안전과 삶의 질 향상을 위해 범죄예 방 환경설계(CPTED)를 적용하는 것이 중요하며, 노후화된 환경이 범죄 불안감을 야기함에 따라 스마트 기술을 통한 개 선이 필요하다. 이에 고양 스마트시티 연구는 대학 자원의 전 문성과 시민 커뮤니티의 시민성을 융합한 협력 모델을 구축 하여 스마트시티 서비스 구현을 위한 지역 문제 발굴 및 운영 을 목적으로 한다. 연구의 지역적 범위는 고양시 시민 모임으 로 구성된 USCREATE팀의 일산 2동 구도심이며 교통 안전 및 야간 환경 개선을 위해 CPTED 기반 AIoT 스마트 조명 시스템 개발을 추진하였다. 연구밥법은 커뮤니티 모집 및 홍 보, 시민해결단과 솔루션해결단 선정, 문제 발굴 워크숍, 현장 답사 및 설문조사를 통한 문제 정의 및 해결 방안 모색 등 체계적인 과정으로 진행되었다. 궁극적으로 이 연구는 지역 협 업 기반 AI 적용 연구를 통해 구도심 문제 해결을 위한 혁신 적인 모델을 제시하고, 지역 혁신 생태계 구축 및 스마트시티 서비스 확산에 기여하는 것을 목표로 한다. 연구결과, USC REATE팀은 구도심 주민 안전 및 환경 개선을 위해 시민 참 여를 통해 CPTED 기반 AIoT 스마트 조명 시스템을 개발하 였다. 이 시스템은 실시간 객체 인식 및 디밍 기술로 야간 보 행 및 교통 안전을 확보하며, 현장 실증을 통해 그 효용성을 입증했다. 지역 확장의 의미에서 서울특별시 중구의 AI 적용 역량과 결합 시, AI는 CPTED 데이터를 분석하여 최적의 적 용 지역을 예측하고 스마트 조명을 능동적으로 제어하여 효 율성을 극대화할 수 있다.

It is important to apply crime prevention environmental design (CPTED) to improve the safety and quality of life of residents in the old urban area, and improvement through smart technology is needed as the aging environment causes crime anxiety. Accordingly, the Goyang Smart City Project aims to discover and operate regional problems to implement smart city services by establishing a cooperative model that combines the expertise of university resources and the citizenship of the civic community. The regional scope of the study is the Ilsan 2-dong old city cent er of the USCREATE team, which consists of Goyang City citizens' meetings, and the development of a CPTEDbased AIoT smart lighting system was promoted to impr ovetraffic safety and night environment. The research and eating method was conducted in a systematic process such as recruiting and promoting the community, selecting a citizen solving team and a solution solving team, a problem discovery workshop, and finding a problem definition and solution through field trips and surveys. As a result of the study, the USCREATE team developed a CP TED-based AIoT smart lighting system through citizen participation to improve the safety and environment of residents in the old urban area. This system secures night walking and traffic safety with real-time object recogniti on and dimming technology, and proved its effectiveness through field demonstration. In the sense of regional expa nsion, when combined with the AI application capabilities of Jung-gu, Seoul, AI can analyze CPTED data to predict the optimal application area and actively control smart lig hting to maximize efficiency.

본 연구는 4차 산업혁명 시대에 대응하여 인공지능(AI)을 활용한 맞춤형 문화예술교육의 새로운 협업 방식을 제안하는 데 목적이 있다. 기존 문화예술교육이 지닌 접근성 한계와 개 인화 부족 문제를 개선하고, ‘지자체·산업계·학계’의 협력을 통해 지역 문화예술교육의 질적 성장과 지속가능한 발전 모 델을 구축하고자 하였다. 연구의 공간적 범위는 경기도 파주 시와 31개 시군으로 설정하였으며, 2019년부터 2024년까지의 최근 5년간의 자료를 중심으로 문헌조사, 사례분석, 전문가 F GI를 병행하였다. 분석 결과, 파주 지역은 분단과 통일의 지 정학적 특성과 출판·예술·교육 인프라의 결합을 통해 ‘지·관· 학’ 협업의 기반을 갖추고 있었다. 특히 공공기관 협력, 헤이 리 예술마을과 대학 연계, 문화재단 및 홍보매체 활용, LG 등 대기업 및 첨단기업과의 기술 협업이 지역 문화예술 생태계 활성화에 긍정적 영향을 미쳤다. 또한 AI 기반 플랫폼은 교육 의 효율성과 맞춤성을 강화하고 참여자 중심의 운영을 가능 하게 하였다. 결론적으로 AI 기술을 매개로 한 지·관·학 협력 네트워크는 지역 문화예술교육의 혁신을 촉진하고, 창의융합 형 인재 양성과 문화경제의 동반 성장을 견인할 수 있는 비전 을 도출하였다. 향후에는 AI 데이터 분석과 실감형 콘텐츠를 통합한 교육 모델 고도화를 통해 지역 특성을 반영한 지속가 능한 정책 수립이 필요하다.

The purpose of this study is to propose a new collaboration method for customized culture and arts education using artificial intelligence (AI) in response to the era of the 4th industrial revolution. It was intended to improve the accessibility limitations and lack of personalization of exi sting culture and arts education, and to establish a qualitative growth and sustainable development model for local culture and arts education through cooperation between ‘Rregional·Institutional·Academic Networks’. The spatial scope of the study was set to Paju-si, Gyeonggi-do, and 31 cities and counties, and literature research, case analy sis, and expert FGI were conducted in parallel, focusing on data from the last five years from 2019 to 2024. As a result of the analysis, the Paju area laid the foundation for ’Rregional·Institutional·Academic Networks’ collaborati on through the combination of the geopolitical characteris tics of division and unification and publishing, art, and educational infrastructure. In particular, cooperation with pu blic institutions, connection between Heyri Art Village an d universities, use of cultural foundations and promotiona l media, and technological collaboration with large corporations and high-tech companies such as LG had a positiv e effect on revitalizing the local culture and arts ecosystem. In addition, the AI-based platform strengthened the ef ficiency and customization of education and enabled parti cipant-centered operation. In conclusion, the network of intellectual, governmental, and academic cooperation through AI technology has drawn a vision that can promote innovation in local culture and arts education, foster creative and convergent talents, and drive the shared growth of the cultural economy. In the future, it is necessary to establish sustainable policies that reflect regional characteristics by analyzing AI data and upgrading an educational model that integrates realistic content.

본 연구는 정신건강 앱 및 AI 서비스와 관련한 사용자 피 드백을 심층적으로 분석하여 서비스 개선 방안을 도출하고, 사용자 요구 도출 및 개선방안을 제안하는 것을 목적으로 한 다. 이를 위해 사용자 참여(Co-creation) 기반 환경에서 초점 집단 심층면접(FGI)을 실증적으로 진행하며 사용자 경험 및 요구사항을 파악하였다. 연구는 'AI 기반 심리·지능 검사 및 해석 서비스 실증' 연구로 명명되었으며, 2024년 11월 1일부 터 2025년 8월 30일까지 운영되었다. 관악구에 거주하는 초등 학생 학부모 15명이 '아맘때 스스로해결단'이라는 명칭으로 참여하였으며, 자녀 학년의 고른 분포로 모집의 대표성을 확 보하였다. 연구결과, '아맘때' 앱 사용자들은 검사 콘텐츠(질 문 반복, 연령 부적합, 신뢰성 부족), 시스템 및 접근성(디바이스 혼용, 초기 난이도, 결과 확인 제한), 상담 서비스(시간 부족, 피상적 내용, 온라인 신뢰도 부족), 그리고 부가 요소 (비용 대비 가치, 주제 다양성, 홍보 부족) 측면에서 구체적인 개선 의견을 제시하였다. 이에 기업은 검사 콘텐츠의 질문 다양화, 연령별 검사 도입, 심리·지능검사 구분 명확화 등을 계획하고 있으며, 시스템 측면에서는 모바일 지원 확대, UI·용어 수정, 지속적인 결과 확인을 통한 접근성 제고를 목표로 한다. 또한, 상담 서비스의 심층성 및 맞춤형 솔루션 제공을 통한 신뢰 구축, 부가 요소의 가격 대비 가치 증대, 주제 다양 화, 신뢰도 높은 홍보를 통해 사용자 만족도와 서비스 품질을 향상시키는 전략을 도출하였다. 이러한 사용자 중심의 적극 적인 앱 개선 노력은 시장 경쟁력을 강화하고 정신건강 서비스 접근성 향상에 크게 기여할 것으로 기대된다.

The purpose of this study is to derive service improvem ent measures by in-depth analysis of user feedback related to mental health apps and AI services, and to propose a reg ion-linked sustainable model. To this end, the focus group in-depth interview (FGI) was empirically conducted in a Co -creation-based environment to identify user experiences a nd requirements. The study was named 'AI-based psychol ogical and intelligence test and interpretation service demo nstration' research project and operated from November 1, 2024 to August 30, 2025. Fifteen parents of elementary scho ol students living in Gwanak-gu participated under the na me of 'Self-Solve Team at Amm', and the representativene ss of the recruitment was secured by the even distribution of their children's grades. At Amam time', app users prese nted specific improvement opinions in terms of test content (repeat questions, age non-conformity, lack of reliability), s ystem and accessibility (mixing devices, initial difficulty, li mited checking results), counseling service (lack of time, la ck of superficial content, lack of online reliability), and addit ional factors (value for cost, subject diversity, lack of publi city). Accordingly, the company plans to diversify the quest ions of the test content, introduce tests by age, and clarify the distinction between psychological and intelligent tests. In terms of the system, it aims to increase accessibility by expanding mobile support, modifying UI and terminology, a nd continuously checking results. In addition, strategies we re derived to improve user satisfaction and service quality through in-depth consultation services and building trust b y providing customized solutions, increasing the value-to-v alue of additional factors, diversifying topics, and promotin g high reliability.

본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)을 활용하여 초콜릿 브랜드 ‘가나(Ghana)’의 시각 정체성을 기반으로 미각적 감각을 시각적으로 재현하는 패키지디자인의 가능성을 탐색 하였다. 연구는 감각디자인의 관점에서 색채, 질감, 조명 등 시각 요소가 미각 인식과 감정 반응에 미치는 영향을 분석하 고, 이를 AI 기반 시각언어로 변환하는 실험을 수행하였다. 이를 통해 AI가 인간의 감각 경험을 얼마나 정교하게 시각화 할 수 있는지를 검증하고, 감각디자인 과정에서 인간과 기술 의 협력적 가능성을 실험적으로 제시하였다. 연구방법은 1차 실험에서는 프롬프트 중심의 시안을 생성하여 브랜드의 핵심 요소를 유지한 감각디자인을 시도하였으나, 감각적 세부 표 현의 한계가 나타났다. 이에 2차 실험에서는 시각적 시안과 씨즐(sizzle) 이미지를 병행 생성하고, 디자인 시안의 질감·색 채·조명 등을 정교화하여 미각적 감각을 자극하는 시각 언어 를 구현하였다. 특히 연구자는 AI가 생성한 시안을 Adobe Ill ustrtation 및 Photoshop을 통해 합성, 보정하는 과정을 통해 브랜드의 시각 정체성과 감각적 완성도를 동시에 확보하고자 하였고, 도출된 시안은 의미분별척도(Semantic Differential Scale)를 적용하여 감각적 인상과 정서적 반응의 상대적 강도 를 평가하였다. 연구결과 AI는 씨즐 이미지 표현에서 높은 사 실성과 효율성을 보였으며, 디자이너의 감각적 조율을 통해 초콜릿의 질감과 온기를 시각적으로 전달하는 보는 맛의 개 념이 구현되었다. 이러한 결과는 AI가 단순한 생성 도구를 넘 어, 감각적 경험을 시각적 언어로 확장하는 새로운 디자인 파 트너로 기능할 수 있음을 보여준다. 결론적으로 생성형 AI가 감각디자인의 효율성과 창의성을 동시에 향상시키는 유효한 도구임을 확인하였으며, 향후 연구에서는 AI 활용 디자인 시 각화가 소비자의 감정, 인지 반응에 미치는 영향을 실증적으 로 분석할 필요가 있음을 제언한다.

This study explores the potential of generative artificial intelligence (AI) in visualizing gustatory sensations through the package design of Ghanachocolate. From a sensor y design perspective, it examines how visual elements—color, texture, and lighting—affect taste perception and emotional response, translating them into an AI-based visual language. Using Midjourney, two experimental stages were conducted. It was carried out based on this way. The first generated prompt-based designs reflecting the brand’s identity but revealed limitations in subtle sensory expression. The second refined color, texture, and sizzleim agery to evoke richer gustatory associations. The outcomes were evaluated using a Semantic Differential Scale (SDS)to assess sensory impression and emotional response. Results show that AI achieved strong realism and efficiency in sizzleimagery, while designer intervention enhance d emotional warmth and tactile nuance. These findings suggest that AI can function not merely as a generative tool but as a creative partner that extends sensory experience into visual form. Future research should empirically examine how AI-driven visuals influence consumer affect and perception.