LoRA 모델을 기반한 고딕 스타일 게임 캐릭터디자인의 제어가능 생성 프레임워크 연구 = A Study on the Development of a Controllable Generation Framework for Gothic-Style Game Character Design Based on LoRA|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

현대 디지털 게임에서 캐릭터는 더 이상 단순히 조작 명령을 수행하는 기능적 객체에 머무르지 않으며, 점차 서사 정보, 감정 표현 및 세계관 구축을 통합하는 중요한 시각적 매개체로 발전하고 있다. 캐릭터의 스타일화된 디자인은 시각적 구현과 디자인 표현을 연결하는 핵심적인 수단으로 간주되며, 명확한 스타일 논리와 높은 식별성을 갖춘 캐릭터의 시각적 표현은 몰입형 경험을 구현하기 위한 중요한 전제 조건이 된다. 따라서 안정적인 스타일 특성과 높은 인지도를 지닌 캐릭터 디자인은 이미 게임 아트 시스템의 핵심 요소 중 하나로 자리매김하고 있다.
다양한 시각적 스타일 체계 가운데 고딕 스타일은 게임 미학 및 시각예술 분야에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 고딕 스타일은 강한 감정성과 상징성을 지닌 표현 특성으로 인해 판타지 및 다크 판타지 계열 게임의 캐릭터 디자인에 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 고딕 스타일은 단일한 형식으로 존재하는 것이 아니라, 서로 다른 서사적 주제와 캐릭터 설정에 따라 다양한 변형 양상으로 나타난다. 이러한 변형 간의 차이는 단순히 표면적인 장식 요소에만 국한되지 않으며, 조형 논리, 감정 표현 메커니즘, 그리고 시각적 서사 전략의 체계적인 변화까지 포함한다. 바로 이러한 구조적 복합성으로 인해 고딕 스타일 캐릭터 디자인은 비교적 높은 창작 난도를 지닌다. 전통적인 디자인 프로세스에서 창작자는 탄탄한 드로잉 및 조형 능력을 갖추어야 할 뿐만 아니라, 복잡한 장식 요소와 전체적인 구도 사이의 균형을 유지하고, 시각적 표현과 서사적 맥락 간의 일관성을 확보해야 한다. 이러한 과정은 일반적으로 장기간의 전문적 훈련과 경험 축적에 의존한다. 미술적 기초가 부족한 비전문 창작자의 경우, 이러한 높은 복잡성은 학습 및 창작 비용을 현저히 증가시키며, 결과적으로 스타일화된 캐릭터 디자인에 대한 참여 범위를 일정 부분 제한하는 요인으로 작용한다.
생성형 인공지능 기술의 급속한 발전에 따라, 해당 기술은 시각디자인 분야에서의 활용 범위를 지속적으로 확장하고 있으며, 점차 게임 캐릭터 디자인과 같은 복합적 창작 영역으로까지 적용되고 있다. 전통적인 디지털 드로잉 방식과 비교할 때, 생성형 AI는 기술적 진입 장벽을 낮추고 창작 효율성을 향상시키는 측면에서 뚜렷한 장점을 지닌다. 생성형 AI의 등장은 일정 부분 전통적인 회화 기법이 캐릭터 디자인 과정에서 차지하던 필수성을 약화시켰으며, 이를 통해 비전문 사용자 또한 시각 창작 과정에 참여할 수 있는 가능성을 확대하였다. 그러나 복합적인 스타일 체계의 표현 및 제어 측면에서, 현재의 생성 방식은 여전히 구조적인 한계를 내포하고 있다. 텍스트 프롬프트만으로는 다차원적인 스타일 정보를 정확하게 전달하기 어렵고, 스타일 요소 간의 결합 관계 또한 독립적으로 제어하기 어렵다. 더불어 서로 다른 스타일 변형 간에는 의미적 혼합 현상이 쉽게 발생하며, 구조적 제약과 스타일 표현 사이를 통합적으로 조정할 수 있는 제어 메커니즘 역시 충분히 마련되어 있지 않다. 이러한 문제는 생성 과정의 안정성과 재현 가능성을 저하시킨다. 결과적으로 사용자는 추상적인 디자인 의도를 실행 가능한 생성 조건으로 효과적으로 전환하는 데 어려움을 겪게 된다.
또한，LoRA 모델은 파라미터 효율적 미세조정（parameter-efficient fine-tuning） 방식을 통해 특정 스타일의 모델링을 가능하게 하는 현실적인 경로를 제공한다. 기존의 전체 모델 미세조정 방식과 비교할 때, LoRA는 낮은 학습 비용, 높은 모듈화 수준, 그리고 중첩 적용이 가능하다는 장점을 지니며, 이를 바탕으로 다중 스타일 모델링과 정교한 제어 측면에서 높은 잠재력을 보여주고 있다. 따라서 LoRA 모델을 주요 생성 경로로 활용하고, 프롬프트 기반 트리거 및 보조 제어 기법 등을 결합하여 디자인 논리와 기술적 실현 가능성을 동시에 갖춘 제어 가능한 생성 프레임워크를 구축하는 것은, 전통적 캐릭터 디자인 과정에서 요구되던 회화 기법을 대체하는 역할을 수행할 수 있다는 점에서 중요한 연구 과제로 부상하고 있다.
이러한 연구 배경을 바탕으로, 본 연구는 고딕 스타일 게임 캐릭터 디자인을 연구 대상으로 설정하고, 생성 결과의 제어 가능성과 디자인 표현의 일관성을 향상시킬 수 있는 생성 프레임워크를 구축하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 전문적인 드로잉 능력이 부족한 사용자에게도 실행 가능하며 재현 가능한 캐릭터 창작 경로를 제공하고자 한다. 또한 디자인 실습과 사용자 평가를 통해 해당 프레임워크의 적용 가능성을 검증하고자 한다.
이러한 연구 목적을 달성하기 위해, 본 연구는 우선 AI 기반 캐릭터 디자인 수요를 가진 사용자 집단을 대상으로 설문조사를 실시하여, 생성형 AI 창작 과정에서 나타나는 주요 제약 요인과 과정적 특성을 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 전통적인 캐릭터 디자인의 「디자인 구상–스케치 제작–시각적 완성」이라는 선형적 설계 프로세스와 달리, 생성형 AI 환경에서의 창작 행위는 생성 결과에 대한 피드백을 기반으로 반복적으로 조정되는 순환적 과정의 특성을 보이는 것으로 나타났다. 즉, 사용자는 생성 파라미터나 프롬프트를 지속적으로 수정하고 실험함으로써 점진적으로 이상적인 캐릭터 이미지에 접근하게 된다. 이러한 창작 방식의 핵심은 ‘디자인 의도의 직접적 표현’에 기반한 선형적 과정이 아니라, ‘생성 결과 중심의 피드백 메커니즘’에 있다. 또한 사용자가 직면하는 창작상의 제약은 더 이상 회화 기법의 부족에 국한되지 않았으며, 스타일 특성을 효과적으로 표현하는 데 따른 어려움과 생성 결과를 안정적으로 통제하기 어려운 문제라는 새로운 형태의 제약으로 전환된 것으로 나타났다.
둘째, 본 연구는 사례 분석 방법을 활용하여 대표적인 고딕 스타일 게임 캐릭터들을 체계적으로 분석하였으며, 이를 서사적 특성, 시각적 특성, 그리고 문화적 맥락이라는 세 가지 차원에서 구조적으로 해체하였다. 연구 결과에 따르면, 고딕 스타일은 단일한 시각 양식이 아니라 공통된 기본 문법 위에 형성된 다중 분기형 스타일 시스템으로 나타났으며, 구체적으로는 비극형, 숭고형, 공포형의 세 가지 스타일 변형 유형으로 구분될 수 있었다.이를 바탕으로 본 연구는 ‘기초층（base layer）’과 ‘변형층（variant layer）’으로 구성된 스타일 구조 모델을 구축하였다. 이 가운데 기초층은 저명도·한랭 계열의 어두운 색채 체계, 첨예화 및 수직화된 장식 언어, 종교·문화적 상징, 그리고 ‘질서의 쇠퇴’를 핵심으로 하는 서사적 맥락 등 공통 요소를 포함하며, 스타일 인식의 일관성을 유지하는 역할을 수행한다. 반면 변형층은 정체성 지향성, 감정적 분위기, 윤곽 안정성, 장식 복잡도 등의 파라미터 변화를 통해 서로 다른 스타일 분기의 차별적 표현을 구현한다.이러한 모델은 추상적인 스타일 개념을 정량화 가능한 시각적 특성으로 전환할 수 있도록 하며, 이를 통해 AI가 스타일 특성을 보다 효과적으로 학습하고 활용할 수 있게 한다. 동시에 사용자가 겪는 스타일 표현의 어려움을 완화하는 데에도 기여할 수 있다.
셋째, 본 연구는 앞서 제시한 창작 메커니즘과 스타일 구조 모델을 결합하여 고딕 스타일 게임 캐릭터 AI 학습 데이터셋을 구축하였으며, LoRA 모델 학습 및 이미지 생성 테스트 실험을 통해 최종적으로 고딕 스타일 게임 캐릭터를 위한 제어 가능한 생성 프레임워크를 제안하였다. 해당 프레임워크는 스타일 의미 계층, 디자인 판단 계층, 시각적 표현 계층의 세 부분으로 구성되며, 그 핵심은 디자인 판단 계층을 통해 스타일 의미와 생성 모델 사이의 중간 매핑 관계를 구축하는 데 있다. 구체적인 구현 과정에서 창작자는 우선 캐릭터 설정을 기반으로 해당 캐릭터의 스타일 변형 유형을 판단하고, 감정적 분위기, 실루엣 특성, 장식 전략 등을 포함하는 디자인 판단 체계를 구성한다. 이후 LoRA 스타일 모델을 적용하고, 이러한 디자인 판단을 모델 트리거 단어, 메인 프롬프트, 분위기 프롬프트 및 품질 프롬프트로 이루어진 계층적 프롬프트 구조로 변환한다. 이때 메인 프롬프트 내부에는 ‘기초 레이어 + 변형 레이어’ 구조를 적용함으로써 생성 과정에서 스타일의 일관성과 변형 간 차별성을 동시에 확보할 수 있도록 하였다. 또한 본 연구는 포즈 제어 및 깊이 맵（depth map）과 같은 보조 기술 경로를 도입하여 생성 과정이 의미 정보와 공간 구조라는 두 차원에서 동시에 제약을 받도록 설계하였다. 이를 통해 생성의 무작위성을 효과적으로 감소시키고, 캐릭터의 포즈, 비례 관계 및 전체 구도의 안정성을 향상시켰다. 생성 프로세스 측면에서는 “디자인 판단–생성 실행–결과 피드백–파라미터 조정”으로 이어지는 순환 메커니즘을 통해 디자인 의도와 시각적 표현 사이의 대응 관계를 구현하였다.
마지막으로, 본 연구는 사용자 실습, 설문조사 및 인터뷰 분석을 통해 구축된 생성 프레임워크의 효과성을 다차원적으로 평가하였다. 연구 결과, 대다수의 사용자는 비교적 적은 수정 반복만으로도 뚜렷한 고딕 스타일 특성을 지닌 캐릭터 이미지를 생성할 수 있었으며, 이는 기초 레이어 프롬프트가 스타일 제약 측면에서 높은 안정성을 지니고 있음을 보여준다. 동시에 변형 레이어 프롬프트는 캐릭터 유형의 구분과 생성 무작위성 감소 측면에서 일정 수준의 효과를 나타내었다.또한 응답자를 대상으로 수집한 평가 데이터를 분석한 결과, 생성 결과물은 스타일 표현, 디자인 품질, 서사적 표현 및 캐릭터 활용 가능성 등의 차원에서 전반적으로 높은 평가를 받았다. 아울러 측정 척도는 양호한 신뢰도와 타당도를 보였으며, 이는 해당 프레임워크가 사용자 인식 차원에서 높은 수용성과 만족도를 지니고 있음을 시사한다. 더불어 인터뷰 결과는 본 프레임워크가 디자인 표현의 적합성, 생성 과정의 제어 가능성, 그리고 결과의 안정성 측면에서 모두 긍정적인 효과를 갖는다는 점을 보여주었다. 특히 본 프레임워크를 활용할 경우, 전통적인 수작업 드로잉 방식에 뒤지지 않는 수준의 캐릭터 디자인 결과를 도출할 수 있었으며, 일정 부분 창작자의 회화 기법을 대체하는 역할을 수행할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 창작자가 장기간의 드로잉 훈련을 거치지 않더라도, 해당 생성 프레임워크를 통해 자신의 디자인 의도에 부합하는 게임 캐릭터를 구현할 수 있음을 의미한다. 그러나 연구 과정에서는 복잡한 구조 표현과 세부 디테일 제어 측면에서 여전히 일정한 한계가 존재한다는 점 또한 확인되었다. 아울러 생성 결과의 품질은 일정 부분 사용자의 디자인 판단 능력에 의존하는 경향을 보였다.

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현대 디지털 게임에서 캐릭터는 더 이상 단순히 조작 명령을 수행하는 기능적 객체에 머무르지 않으며, 점차 서사 정보, 감정 표현 및 세계관 구축을 통합하는 중요한 시각적 매개체로 발전...

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