AIGC 기술의 브랜드 이미지 디자인 적용 효과 연구 = A Study on the Application Effect of AIGC Technology in Brand Image Design

국문 초록 (Abstract)

국문 초록

인공지능 생성 콘텐츠(AIGC) 기술이 디자인 산업 전반에 빠르게 침투하는 배경 속에서, 브랜드 아이덴티티 디자인은 “인간 중심”에서 “지능 협업” 방식으로의 깊은 전환을 겪고 있다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오에서 다중모달 생성에 이르기까지 AIGC의 능력은 단순한 창의 보조 기능을 넘어, 브랜드 커뮤니케이션의 품질과 효율에 실질적으로 영향을 미치는 핵심 기술력으로 자리 잡고 있다. 그러나 기존 연구는 AIGC의 기술적 특성, 사용 의도 또는 사례 소개에 집중하는 경향이 있으며, “AIGC가 브랜드 이미지 디자인에 개입한 이후 실제로 긍정적인 효과를 창출하는지, 그리고 그 영향 메커니즘이 어떻게 작동하는지”에 대해서는 여전히 체계적인 실증 검증이 부족하다.이에 본 연구는 구조화된 모델과 설문 데이터를 기반으로, AIGC 기술이 브랜드 아이덴티티 디자인 과정과 브랜드 사용자 반응에 미치는 실제 효과를 심층적으로 평가하는 것을 목표로 한다.
본 연구는 자극–유기체–반응(SOR) 이론을 핵심 분석 틀로 채택하여, “기술 자극–창의 및 효율 중개–브랜드 반응”의 경로 모델을 구축하였다. 여기서 AIGC 사용 빈도와 도구 유형은 자극 변수로, 디자인 효율성과 창의 품질은 심리적 중개 변수로 설정하였으며, 브랜드 시각 매력도, 문화적 동일시, 사용자 행동 의도는 반응 변수로 구성하였다. 디자인 종사자와 일반 사용자들을 대상으로 한 대규모 설문 데이터를 통해 확인적 요인분석(CFA)과 구조방정식모형(SEM)을 실시한 결과, AIGC가 브랜드 디자인 맥락에서 작동하는 메커니즘은 다음과 같이 나타났다.
첫째, 높은 사용 빈도와 다양한 AIGC 도구의 결합은 디자인 효율성을 유의하게 향상시키며, 창작 시간 단축과 반복 업무 감소를 통해 디자이너의 사고 유연성을 높인다. 둘째, AIGC의 생성 능력은 시각 출력물의 창의적 새로움과 문화적 표현의 품질을 향상시켜, 브랜드 비주얼의 풍부성과 일관성을 강화한다. 셋째, 창의 품질의 향상은 사용자의 브랜드 시각 매력도, 문화적 동일시, 구매·전파 등 행동 의도를 더욱 높이며, 기술 입력에서 브랜드 반응에 이르는 완전한 영향을 형성한다.
경쟁모형 검증을 위해, 본 연구는 “디자이너 능력 변수”(경력 연수, 도구 숙련도)를 “기술 노출 변수”(AIGC 사용 빈도, 도구 유형)의 대체 자극으로 설정한 비교 모델을 추가 구축하고, 관련 문헌의 통계적 경향을 검증 근거로 활용하였다. 그 결과, 디자이너 개인의 경험보다 AIGC 기술 자극 변수가 창의 품질, 브랜드 매력도, 행동 의도 등 핵심 경로에서 더 강한 설명력과 모델 적합도를 보였다. 이는 AIGC가 창의 생성 및 브랜드 표현에서 디자이너 개인 능력 차이를 넘어선 독립적이고 중요한 영향 요인임을 의미한다.
연구 결과는 여러 차원에서 AIGC의 브랜드 아이덴티티 디자인에 대한 긍정적 가치를 입증하였다. AIGC는 디자인 효율을 향상시키고, 창의적 경계를 확장하며, 브랜드 시각 매력도를 강화하고, 사용자 참여형 전파를 촉진하는 역할을 수행한다. 전반적으로, 본 연구는 실증적 방법을 통해 AIGC 기술의 브랜드 아이덴티티 디자인에 대한 실제적 효용과 작동 원리를 체계적으로 규명하였으며, 이는 기존 연구의 “사용 이후 효과” 측면의 이론 공백을 보완하고, 브랜드 기업의 AIGC 도입 전략, 디자이너의 기술 이해, 학계의 AIGC 기반 브랜드 디자인 이론 구축을 위한 중요한 근거를 제공한다.

주제어: AIGC、브랜드 아이덴티티 디자인、SOR 모델

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the rapid penetration of Artificial Intelligence Generated Content (AIGC)
technologies into the design industry, brand identity design is undergoing a
structural shift from "human-centered creation" to "intelligent co-creation. "
Beyond its early role as a tool for generating images or text, AIGC has evolved
into a multi-modal creative system capable of producing visual, linguistic, and
interactive content, thereby reshaping how brand value is constructed and
communicated. However, existing studies largely emphasize technical
descriptions, user adoption, or case analyses of AIGC, while empirical evidence
on whetherand howAIGC improves brand identity design processes and
brand-related outcomes remains limited. This study addresses this gap by
systematically examining the actual effects and underlying mechanisms of
AIGC's involvement in brand identity design.
Grounded in the Stimulus-Organism-Response (SOR) framework, this research
constructs an integrated causal model linking AIGC-based design stimuli,
creative and cognitive mediators, and brand response outcomes. Specifically,
AIGC usage frequency and tool diversity are conceptualized as stimulus
variables; design efficiency and creative quality function as organism variables;
and brand visual attractiveness, cultural identification, and behavioral intention
(e. g. , purchase or sharing) are positioned as response variables. Using
large-scale survey data from designers and general users, the study employs
confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation modeling (SEM) to
validate the model.
The empirical results reveal several key findings. First, higher AIGC usage
frequency and greater tool diversity significantly enhance design efficiency,
enabling designers to reduce repetitive manual tasks and allocate more cognitive
resources to conceptual and strategic thinking. Second, AIGC substantially
improves creative quality by enriching visual diversity, accelerating ideation
cycles, and supporting cross-cultural symbolic expression. Third, improved
creative quality positively influences brand visual attractiveness, cultural
resonance, and consumer behavioral intention, forming a complete stimulus-
mediator response chain that explains how AIGC enhances brand communication
performance.
To further test model robustness, this study constructs a competing model
that replaces technology-related stimulus variables with designer capability
variables (design experience and software proficiency). Drawing on established
empirical literature, the competing model demonstrates significantly weaker
explanatory power compared with the AIGC-stimulus model. This indicates that
AIGC has emerged as an independent and influential driver of creative output
and brand perception-beyond what can be explained by
designer skill
differences alone. The comparison also highlights the suitability of the SOR
framework in evaluating post-adoption creative outcomes, outperforming
traditional adoption-focused models such as TAM, UTAUT, and TPB.
Overall, this research makes three major contributions. First, it provides
empirical evidence for AIGC's effectiveness in improving design efficiency,
creative quality, and brand communication outcomes. Second, it reveals the
Third, it extends brand identity research by demonstrating the role of
AI-generated creative quality in shaping consumer visual preference, cultural
identification, and engagement behavior.
In conclusion, AIGC acts not only as a productivity enhancer but also as a
catalyst for creative expansion and cultural expression in brand identity design.
This study offers a validated theoretical model and empirical foundation for
future research and provides practical implications for brand managers,
psychological mechanisms through which AIGC influences brand perception,
bridging the gap between technological innovation and creative design theory.
designers, and organizations seeking to integrate AIGC into their creative and
communication processes.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 목 차 ⅰ
• 표 목 차 ⅳ
• 그림목차 vi
• 국문 초록 vii
• I. 서 론 1
• 1. 연구의 배경 및 필요성 1
• 2. 연구의 목적 4
• 3. 연구 문제 6
• 4. 용어 정의 7
• 1) AIGC (Artificial Intelligence Generated Content) 7
• 2) 브랜드 이미지 디자인(Brand Image Design) 8
• 3) 브랜드 디자인 아이디어 품질(Quality of Brand Design Ideas) 8
• 4) 브랜드 비주얼 매력(Brand Visual Appeal) 9
• 5) 문화적 정체성(Cultural Identity) 9
• II. 이론적 배경 11
• 1. AIGC 기술개발의 분류 및 특성 11
• 2. 브랜드 이미지 디자인 이론 및 특성 20
• 3. AIGC의 창의적인 디자인과 브랜드 커뮤니케이션 23
• 4. SOR 모델의 브랜드 및 AIGC 기술에 적용 26
• 1) SOR 모델 이론 및 적용 26
• 2) 브랜드 디자인 결과 27
• 3) AIGC 기술의 적용 29
• 5. 선행연구 검토 40
• III. 연구 방법 44
• 1. 연구의 대상 및 표본 44
• 1) 연구의 대상자 44
• 2) 연구 표본 45
• 2. 연구의 모델 및 가설 48
• 1) 연구 모델 48
• 2) 연구 가설 53
• 3. 설문 조사 설계 및 자료 수집 56
• 1) 설문지 디자인 56
• 2) 자료 수집 62
• 4. 연구 방법 65
• 1) 가설 검정 방법 65
• 2) 통계 분석 방법 68
• 3) 연구 절차 및 자료분석 방법 71
• IV. 분석 결과 75
• 1. 기술통계 분석 75
• 2. 신뢰성 및 타당성 분석 76
• 1) 신뢰성 분석 76
• 2) 타당성 분석 77
• 3) 분산 기여율 와 회전된 성분 행렬 78
• 3. 상관관계 분석 81
• 4. 확인요인 분석 82
• 1) 측정 모델의 적합성 검증 82
• 2) 수렴 타당도 85
• 3) 판별 타당도 87
• 5. 가설 검증 88
• 6. 매개효과 분석 89
• 1) 단일 매개효과 테스트 90
• 2) 사슬 매개효과의 테스트 91
• 3) 매개효과에 대한 일반적 설명 92
• V. 논의 93
• VI. 결론 및 제언 96
• 1. 연구 요약 96
• 2. 시사점 및 연구의 한계 97
• 3. 제언 98
• 참고문헌 100
• ABSTRACT 104
• 부 록 107