Designing a Generative AI Based Archival System for Analyzing Graphic Trend : focus on Instagram Graphic Design Accounts = 그래픽 트렌드 분석을 위한 생성형 인공지능 기반 아카이브 시스템 디자인: 인스타그램 그래픽 디자인 계정 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The research aims to bridge the gap between professional design practice and public understanding of graphic trends by developing GDPEA (Graphic Design Principle and Elements of Art), a generative Ai-powered archival system that analyzes and contextualizes visual trends through established design principles.
The research focuses on Instagram as the primary platform where graphic design trends circulate, analyzing large datasets of images from curatorial graphic design accounts. The analytical framework operationalizes Graphic Design Principle and Elements of Art, differentiating between descriptive principles requiring contextual analysis and categorical attributes. To overcome the challenges associated with large-scale analysis, the research implements an AI model with predefined prompts to produce consistent data analysis. To expand from existing trend analysis methodologies, this research explores AI’s potential as an analytical tool, validating its capability to identify graphic design trends.
The research result will be presented as a publicly accessible webbased archive, which will transform AI outputs into an intuitive exploration experience through keyword filters, responsive galleries, and an analytic dashboard. Users navigate through a UI based on visual vocabulary, learning analytical frameworks through interactions with the archive. By distributing the complete system as open-source software, the research supports the development of visual literacy through an accessible, principle-based
analytical tool.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 GDPEA(Graphic Design Principle & Element of Art)를 개발하여, 그래픽 디자이너와 대중 사이에 있는 '그래픽 트렌드의 이해'에 대한 격차를 해소하는 것을 목표로 한다. GDPEA는 생성형 인공지능 기반 아키이브 시스템으로, 확립된 그래픽 디자인 원칙을 통해 시각적 트렌드를 분석하고 맥락화한다.
본 연구는 그래픽 디자인 트렌드가 대중과 소통하는 주요 플랫폼 중 하나로 인스타그램에 주목하여, 그래픽 디자인 작품을 아카이브하는 계정의 대규모 이미지 데이터셋을 분석한다. 분석 구조는 Graphic Design Principles(디자인 원칙)과 Elements of Art(조형 요소)를 기반으로, 시각 요소를 텍스트로 맥락화하여 서술적 그리고 범주적 분석 결과를 구성한다. 대규모 데이터를 분석하기 위해 본
연구는 인공지능 모델을 구현하여 일관된 분석 결과를 생성한다. 기존 트렌드 분석 방법론을 확장하기 위해, 본 연구는 인공지능이 가지는 분석 도구로서의 가능성을 탐구하며, 그래픽 디자인 트렌드를 분석하는 인공지능의 역량을 검증한다.
연구 결과는 오픈소스(Open Source) 웹 기반 아카이브 형태로 제시되며, 키워드 필터, 갤러리, 시각 요소 대시보드를 통해 인공지능의 결과물을 대중이 탐구할 수 있도록 하는 도구를 제공한다. 사용자는 아카이브와의 상호작용을 통해 시각적 어휘를 학습할 수 있을 것이며, 이를 통해 시각적 문해력(Visual Literacy) 발전에 기여할 수 있기를 기대한다.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction 8
• 1. Research Motivation 8
• 2. Role of the Visual Designer 9
• 3. Research Goal 10
• 4. Research Scope & Method 11
• 5. Terminology 13
• Chapter 2. Graphic & Social Media 17
• 1. Previous Research: Selection of Social Media Platform 17
• 2. Previous Research: Graphic Elements on Instagram 21
• Chapter 3. Graphic Trend 25
• 1. Trend & Ideology 25
• 2. Trend & Art Movement 26
• 3. Trend Report 28
• Chapter 4. Graphic Design Principles 37
• 1. Elements of Art & Principle of Graphic Design 37
• 2. Case Study: Design Principle in Interdisciplinary Contexts 42
• 3. Visual Element Discourse: Shape 46
• Chapter 5. Graphic Analysis Tool 49
• 1. AI Model Implementation 49
• 2. AI Reliability in Graphic Element Recognition 49
• 3. Archive Design and Structure 50
• 4. Precedent: Web-Based Graphic Archive 51
• Chapter 6. AI Prompt & Result Structurization 53
• 1. Image Textualization AI Prompt Structuring 53
• 2. Keyword Implementation 57
• 3. Group Keyword 58
• 4. Limitation of Consolidating Keywords 62
• Chapter 7. AI Model Structurization 64
• 1. AI Model Direction 64
• 1.1 Inconsistency in Prompt Logic 64
• 1.2 Constraint of Data Volume Capacity 65
• 2. Precedent: Prompt based AI Model 66
• Chapter 8. Project GDPEA 69
• 1. Project Overview 69
• 2. Social Media: Selection 69
• 3. AI Model 72
• 3.1 Content Format Constraints 72
• 3.2 Analytical Framework: GDPEA 72
• 3.3. Data Architecture and Output Formats 75
• 3.4. AI System Architecture 77
• 4. Web based interface 82
• 4.1 Main Screen 82
• 4.2 Visual dashboard 84
• 4.3 Filter Panel 85
• 4.4 Detail page 91
• 5. Public Distribution 92
• 6. GDPEA Validation Testing 95
• 7. Exhibition 102
• Chapter 9. Conclusion 105
• 1. Research Contribution & Reflection 105
• 2. Research Limitations and Future Directions 106
• Korean Abstract 107
• Reference 108