생성형 AI를 이용한 텍스처가 감성 이미지에 미치는 영향에 관한 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With economic development and information expansion, people's demands are shifting from material to spiritual levels, placing increasing emphasis on emotional and cognitive satisfaction. Emotional expression requires the evolution and innovation in traditional artistic elements such as color, light, and shadow, while texture enhances sensory experience through "synesthesia" or "haptic perception," addressing the growing demand for diverse emotions and sensations in modern society. Therefore, research on the emotional imagery of "texture" holds significant potential for further exploration.
With the advancement AI technology, we cannot overlook its enhanced capabilities in many fields, which may also include the element of texture. Artificial intelligence offers new opportunities and possibilities for AI-driven texture research. Based on the expression of emotional intent, AI can reproduce and maintain similar sensations, and through continuous creative generation, it can significantly enhance the expressive and functional value of texture in today's era. This can address issues such as homogenization, cost, and efficiency.
To more comprehensively explore the emotional imagery of AI-generated textures, this study not only investigates synesthesia and empathy as external dimensions of texture, but also introduces the concept of “materiality” to examine its intrinsic value—namely, the fundamental properties and inherent meanings of texture. Drawing on theoretical frameworks such as Greenberg’s medium theory, the study concludes that the irreplaceable qualities of texture are “repetitive patterns” and “tactile synesthesia”. These theoretical insights offer a multidimensional analytical framework for further exploration.
This paper, titled *A Study on the Impact of AI-Generated Textures on Emotional Imagery*, is organized into five sections. The introduction analyzes prior research, theoretical background, objectives, methodology, and scope, while also explaining the necessity of generative AI in texture studies. Chapter 2 defines and conceptually elaborates on texture and its emotional imagery, establishing the foundational theoretical framework for the research.
Chapter 3 clarifies the research value of texture's "materiality" as a medium and its pathways of image expression through case studies of textures across various fields, expanding the relationship between texture, AI, and medium aesthetics theory. Chapter 4 presents emotional imagery tests using the ViT deep learning model to determine whether AI-generated textures possess expressive characteristics akin to emotional imagery. Chapter 5 concludes with a summary of the experimental findings and discusses future research directions.


Keywords: Emotional, Texture, AI technology、Midjourney、Greenberg、Media Aesthetics

국문 초록 (Abstract)

생성형 AI를 이용한 텍스처가 감성 이미지에 미치는 영향에 관한 연구 경제 발전과 정보 팽창에 따라 사람들의 수요는 물질적 수준에서 정신 적 수준으로 전환되고 있으며, 점점 더 감성적이고 이성적인 만족을 중시 하고 있다. 감성 전달은 전통 예술 요소, 예를 들어 색채, 빛과 그림자 등 에서 확장과 혁신의 필요성이 존재하며, 텍스처는 연각(联觉)이나 통감(通 感)을 통해 감각 경험을 풍부하게 하여 현대 사회의 다양한 감성과 감각 수요 증가를 충족시킬 수 있다. 따라서 '텍스처'의 감성 이미지 연구는 상 당한 발전 가능성을 가지고 있다. AI 기술의 갱신과 기술 발전에 기반하여, 우리는 많은 분야에서의 적 극적인 역량 강화를 직시하지 않을 수 없으며, 여기에는 텍스처라는 요소 도 포함될 수 있다. 인공지능은 AI 텍스처 연구에 새로운 기회와 가능성 을 제공한다. 텍스처의 감성적 의도를 바탕으로 AI가 유사한 느낌을 재현 하고 유지할 수 있으며, 지속적인 창의적 생성을 통해 오늘날 시대 배경 에서 텍스처의 산출 가치를 크게 향상시킬 수 있다. 이는 동질화, 비용, 효율성 등의 문제를 개선할 수 있다. 이 외에도 AI 텍스처의 감성적 이미지를 보다 포괄적으로 탐구하기 위 해, 본문은 텍스처의 외부적 가치로서 연각과 통감에 주목할 뿐만 아니라, 그린버그 매체학 등의 이론적 관점에서 그 내부적 가치, 즉 텍스처의 본 질적 속성과 내적 의미에 주목하며 "물성" 개념에 대해 논의하였다. 논문 은 텍스처의 대체 불가능한 요소를 '반복 패턴'과 '촉각 연각'이라고 결론 지었다. 관련 이론은 연구에 다차원적인 분석 관점을 제공한다. 본 논문은 <생성형 AI를 이용한 텍스처가 감성 이미지에 미치는 영향에 관한 연구> 라는 제목으로 총 5개 부분을 전개한다. 서론은 연구와 관련된 선행 연구, 이론적 배경과 목적, 방법과 범위를 분석하고 텍스처 연구에서 생성형 AI 의 필요성을 설명하며, 제2장에서는 텍스처 및 텍스처의 감성적 이미지를 정의하고 개념적으로 설명한다.이는 논문 연구의 전제 이론 이론, 즉 정의 된 부분이다. 제3장은 다양한 분야의 텍스처를 기반으로 한 사례 분석을 통해 텍스처가 매개체로서의 '물성' 연구 가치와 이미지 표현 경로를 명 확히 하고, 텍스처, AI 및 매개체 미학 이론 간의 관계를 확장한다. 제4장 에서는 VIT 딥러닝 모델을 활용하여 AI 텍스쳐에 대한 감성 이미지 테스 트를 진행한다. 이 테스트는 AI가 생성한 텍스처 이미지가 감성 이미지 표현과 유사한 능력을 갖추고 있는지를 확인할 것이다. 제5장에서는 실험 에 대한 최종 요약과 전망을 제시했다.

키워드: 감성，텍스처, 미드저니，AI 기술, 그린버그, 매체 미학

목차 (Table of Contents)

• 국 문 요 약 XI
• 1. 서론 2
• 1.1 연구 배경과 목적 2
• 1.2 연구 방법과 범위 5
• 1.3 선행연구 18
• 1.3.1 텍스처가 감성 이미지에 미치는 영향에 관한 연구 18
• 1.3.2 텍스처를 매개로 한 물성에 관한 연구 22
• 1.3.3 AI 텍스처 생성에 관한 연구 24
• 2. 본론 29
• 2.1. 텍스처의 정의와 기능 29
• 2.1.1 텍스처의 개념 29
• 2.1.2 텍스처의 기능적 특징 및 감각적 경험 35
• 2.2 텍스처의 감성 이미지와 감성 인식 36
• 2.2.1 ‘텍스처'에 대한 감지의 기초인 ‘감성'과 ‘인식' 36
• 2.2.2 "텍스처"가 감성 인식에 미치는 영향 37
• 2.2.3 텍스처의 감성 이미지 및 경향성 46
• 2.3 AI 텍스처의 감성 이미지의 정의 및 기능 53
• 2.3.1 인공 텍스처와의 감성 이미지인식 개발의 부족 53
• 2.3.2 감성 이미지에 기반한 AI 텍스처 제작의 중요성과 가능성 54
• 2.3.3 감성 이미지에 기반한 AI 텍스처 제작방법 및 부족한 점 59
• 3. 텍스쳐의 감성 이미지와 매개체로서의 물성에 관한 연구 69
• 3.1 텍스쳐를 매개로 한 ‘물성' 및 감성표현 70
• 3.1.1 "매개 특성" 및 ‘물성' 70
• 3.2 텍스처를 매개로 한 ‘물성' 사례분석과 연구 108
• 3.2.1 회화에서 텍스쳐를 매개로 한 ‘물성' 및 감성표현 109
• 3.2.2 영화 속에 텍스처를 매개로 한 ‘물성' 및 감성표현 115
• 3.2.3 실용적인 생산에서 텍스처를 매개로 한 ‘물성' 및 감성 표현 118
• 3.3 AI텍스처의 감성 이미지와 매개체로서의 ‘물성' 123
• 3.3.1 AI드로잉 과정과 텍스처에 미치는 영향 123
• 3.3.2 AI 텍스처 감성 이미지의 크로스 미디어 ‘물성' 사고 133
• 3.3.3 미드저니 플랫폼 AI 텍스처 생성의 필요성 및 방법 136
• 4. 감각적인 이미지 기반의 AI 텍스처에 대한 분석과 연구 141
• 4.1 AI 텍스처의 감성 이미지 연구 설계 141
• 4.1.1 AI 텍스처의 이미지, 특징 제한점 143
• 4.1.2 연구 도구 150
• 4.2 VIT 딥러닝 모델링 152
• 4.3 미드저니를 기반으로 생성된 AI 텍스처에 대한 분석과 연구 158
• 4.3.1 '동적-정적' 이미지 형용사를 기반으로 한 AI 텍스처 생성 158
• 4.3.2 실험 사례 및 결과의 분석 161
• 5. 결론 및 전망 168
• 참 고 문 헌 179