브랜드 로고 디자인을 위한 생성형 AI 파인튜닝 프로세스 설계 - 달리(DALL-E) 활용을 중심으로
Design of Generative AI Fine-Tuning Process for Brand Logo Design - Focusing on the Use of DALL-E
- 발행
- 2024
- 소속·발행
- 연세대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.15187/dw.2024.06.7.2.61
- 원문등록
- 2024-06-30
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
브랜드 로고 디자인 프로세스, 생성형 AI 학습 모델, AI 브랜드 로고 디자인, Brand Logo Design Process, Generative AI Learning Model, AI Brand Logo Design
초록
최근 AI는 다양한 디자인 분야에 응용되고 있으며, 브랜드 로고 디자인 분야에도 그 활용에 관한 탐색이 웹으로 제공되는AI 플랫폼을 중심으로 이뤄졌다. AI 플랫폼은 시스템의 정해진 단계에 의존하기 때문에 디자인 창작의 폭이 제한될 수 있다.
 이에 반해 생성형 AI는 예측, 분석, 창의적인 디자인 생성 능력이 있어, 창작을 위한 새로운 툴로서의 가능성이 있다. 따라서 본 연구는 브랜드 로고 디자인을 위한 또 다른 AI 툴 관점에서 생성형 AI의 활용성을 높이기 위한 방법을 모색하고자 하였다. 이를 위해 선행자료를 분석해 전통적 브랜드 로고 디자인 프로세스와 AI 파인튜닝 학습 모델을 정립하고, 그것을 응용한 다수의 브랜드 로고 디자인 실험을 진행하고 분석하였다. 그 결과를 전통적 프로세스와 접목해, 브랜드 로고 디자인을 위한 생성형 AI 파인튜닝 프로세스를 설계하고, 그 효과와 활용성을 검증하였다. 연구 결과 디자이너는 파인튜닝 프로세스를활용해 고유의 스타일을 접목한 커스터마이징 디자인을 효율적으로 탐색할 수 있다. 파인튜닝 프로세스와 더불어, 디자이너의 창의성과 일관된 맥락을 유지하며 활용하는 것이 중요하며, 생성형 AI와의 상호작용이 디자인의 효율성을 높일 수 있음을 파악하였다. 반면 AI 디자인 결과물의 기시감이 나타났고, 그로 인한 기존 브랜드 로고와의 저작권 문제가 발생할 수도있다. 따라서 디자이너는 고도의 차별화된 최종 디자인 의사 결정에 필요한 큐레이터로서의 역량이 필요하다. 본 연구를 통해 생성형 AI를 활용한 브랜드 로고 디자인의 효과적 방법을 탐색하였으며, 향후 본 파인튜닝 프로세스를 다른 생성형 AI에도 적용할 수 있는지에 대한 연구도 필요하다.