생성형 AI와 3D툴을 활용한 모토크로스 의류 디자인 개발 및 비주얼 프레젠테이션 = Generative AI and 3D Tool Application in Motocross Apparel Design Development and Visual Presentation

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid development and popularization of artificial intelligence (AI) are driving transformative changes across various industries. Generative AI technology is being adopted in diverse fields based on its convenience and efficiency, expanding its applications to creative domains such as design and content creation. Companies are integrating generative AI into their workflows to enhance productivity, but concerns about potential job reductions in certain industries have also been raised. In this changing landscape, the ability to effectively utilize generative AI has emerged as a key determinant of future competitiveness, and there is a growing emphasis on research to creatively integrate it into design processes, including in the fashion industry.
This study focuses on these changes by selecting motocross apparel as the design development target and exploring ways to enhance productivity and reduce time and costs through the integration of generative AI and 3D tools. To achieve this, the study examined the development process of AI, analyzed generative AI tools by type, and selected appropriate tools for each design stage. Furthermore, it analyzed the features of motocross apparel, including silhouettes, materials, colors, graphics, and details specific to different brands, to establish a foundation for design development.
The design development process was based on the FEA(Functional, Effective, Aesthetic) model. First, after analyzing the requirements for motocross apparel, three concepts combining streetwear and motocross apparel were derived and visualized using ChatGPT and Midjourney. Subsequently, a survey was conducted with 84 domestic motocross riders to finalize three designs. The selected designs were materialized using Clo3D, with initial designs refined by applying graphics generated with Midjourney. Finally, images created with Clo3D and Cinema4D were further enhanced for realism using Krea AI, and a dynamic presentation was completed by visualizing them through Gen-3.
The study aimed to develop generative AI as a creative tool that can be controlled according to user intent. The findings reveal that generative AI significantly enhances productivity by enabling the rapid generation and visualization of design ideas. However, achieving desired outputs necessitates the careful tuning of prompts and parameters. Additionally, the combination of generative AI and 3D tools produced remarkable synergy, allowing for the completion of intricate details and streamlining traditionally time-intensive tasks such as video production. Realistic images generated by generative AI were effectively utilized for consumer preference surveys, enabling a rapid understanding of consumer needs and the quick identification of market-aligned designs.
As generative AI tools continue to evolve, designers are expected to develop new skills to effectively harness their potential. These include prompt engineering, directing, and creatively analyzing and applying the latest trends in generative AI. This study proposed a method to integrate generative AI and 3D tools into the design process, using motocross apparel design development as a case study. While generative AI is still in its early stages and faces several limitations, this research serves as a foundational exploration of its potential and applicability. Future studies are expected to further enhance design productivity and establish generative AI as a creative and innovative tool through improved tools and new approaches.

국문 초록 (Abstract)

인공지능(AI)의 급속한 발전과 대중화는 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화 를 이끌고 있다. 생성형 AI 기술은 편의성과 효율성을 바탕으로 다양한 분 야에 도입되고 있으며, 디자인과 콘텐츠 생성 등 창의적인 영역으로 활용범 위를 넓혀가고 있다. 기업들은 생성형 AI를 업무 프로세스에 통합해 생산성 을 향상시키고 있으며, 이에 따라 일부 산업에서는 일자리 감소와 같은 우 려도 제기되고 있다. 이러한 변화 속에서 생성형 AI를 효과적으로 활용하는 역량은 향후 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 패션 분야 에서도 이를 디자인 프로세스에 창의적으로 접목하는 연구의 필요성이 점차 강조되고 있다.
본 연구는 이러한 변화에 주목하여 모토크로스 의류를 디자인 개발 대상 으로 선정하고, 생성형 AI와 3D툴을 융합하여 생산성을 향상시키고, 시간과 비용을 절감할 수 있는 방안을 모색하였다. 이를 위해 인공지능의 발전 과 정을 고찰하고 생성형 AI 툴을 유형별로 분석하여 각 디자인 단계에 적합한 도구를 선별하였다. 또한, 모토크로스 의류 특징과 브랜드별 실루엣, 소재, 색상, 그래픽, 디테일을 분석하여 디자인 개발의 기초 자료로 활용하였다.
디자인 개발은 FEA 모델을 기반으로 진행되었다. 먼저, 모토크로스 의류 의 요구사항을 분석 후, 챗GPT(ChatGPT)와 미드저니(Midjourney)를 활용해 스트리트웨어와 모토크로스 의류를 결합한 3가지 컨셉을 도출하고 시각화하 였다. 이후, 국내 모토크로스 라이더 84명을 대상으로 설문조사를 실시하여 최종적으로 3개의 디자인을 선정하였다. 선정된 디자인은 Clo3D를 활용하여 구체화하였으며, 미드저니로 생성한 그래픽을 적용해 초기 디자인을 발전시 켰다. 마지막으로 Clo3D와 Cinema4D로 제작한 이미지를 크레아 AI(Krea AI) 를 통해 사실적으로 개선하고, 젠-3(Gen-3)를 활용해 영상화함으로써 창의적 이고 생동감 있는 프레젠테이션을 완성하였다. 생성형 AI를 창작 도구로 활 용하며, 사용자가 의도에 맞게 제어할 수 있는 도구로 발전시키는 것을 목 표로 두고 연구하였으며, 본 연구의 결과는 다음과 같다.
첫째, 생성형 AI는 디자인 아이디어를 신속하게 도출하고 시각화함으로써 생산성을 크게 향상시켰다. 그러나 원하는 이미지를 얻기 위해서는 프롬프 트를 정교하게 수정하고 파라미터를 세심하게 조정하는 과정이 필요하다. 둘째, 생성형 AI와 3D툴의 결합은 뛰어난 시너지를 발휘했다. 3D로 구현 하기 어려운 디테일을 생성형 AI를 통해 보완할 수 있었으며, 시간 소모가 큰 영상 제작도 단일 이미지를 활용하여 효율적으로 진행할 수 있었다. 셋째, 생성형 AI로 제작된 사실적인 이미지는 소비자 선호도 조사를 진행 하는 데 유용하게 활용되었다. 이를 통해 소비자 니즈를 빠르게 이해할 수 있었으며, 시장의 요구에 부합하는 디자인을 신속히 파악할 수 있었다. 마지막으로, 생성형 AI는 지속적인 업데이트와 함께 성능이 세분화되고 있 어, 이를 효과적으로 활용하기 위한 디자이너의 역량이 점차 확대될 것으로 보인다. 프롬프트 설계와 이미지 디렉팅 능력은 물론, 생성형 AI의 최신 트 렌드를 분석하고 이를 창의적으로 활용하는 능력 또한 앞으로 중요한 역량 으로 자리 잡을 것이다.
본 연구는 모토크로스 의류 디자인 개발을 사례로, 디자인 프로세스에서 생성형 AI와 3D툴을 융합한 활용 방안을 제시하였다. 현재 생성형 AI는 초 기 단계로 여러 한계를 지니고 있으나, 본 연구는 그 가능성과 활용성을 탐 구한 기초 자료로서 의미를 가진다. 향후 연구에서는 개선된 툴과 새로운 접근법을 통해 생성형 AI가 디자인 생산성을 더욱 향상시키고, 창의적이며 혁신적인 도구로 자리 잡을 수 있기를 기대한다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제1절 연구목적 및 의의 1
• 제2절 연구방법 및 범위 4
• 제2장 이론적 고찰 7
• 제1절 인공지능과 생성형 AI 7
• 1. 인공지능 7
• 1) 인공지능 개념과 역사 7
• 2) 머신러닝 개념과 종류 10
• 3) 인공신경망 개념 11
• 4) 딥러닝 개념 12
• 5) 이미지 처리 13
• 6) 언어 처리 14
• 7) 생성형 AI 개념 14
• 2. 생성형 AI 툴 15
• 1) 텍스트형 AI 16
• 2) 이미지형 AI 19
• 3) 영상형 AI 24
• 4) 음성형 AI 26
• 3. 생성형 AI 패션 활용 사례 27
• 제2절 모토크로스 의류 30
• 1. 모토크로스 개념과 기원 30
• 2. 모토크로스 의류와 액세서리 종류 31
• 1) 모토크로스 의류 32
• 2) 모토크로스 액세서리 33
• 3. 모토크로스 브랜드 디자인 분석 36
• 1) 모토크로스 브랜드 개요 36
• 2) 모토크로스 디자인 특성 분석 41
• 제3장 디자인 개발 52
• 제1절 작품 제작 의도 및 구현 방법 52
• 1. 선행연구 조사 52
• 2. 작품 제작 의도 54
• 3. 구현 방법 55
• 1) FEA 모델 개념 55
• 2) FEA 모델을 활용한 디자인 개발 프로세스 55
• 4. 디자인 프로세스 58
• 1) 문제 파악 58
• 2) 아이디어 구상 59
• 3) 디자인 아이디어 구체화 65
• 4) 평가 72
• 5) 프로토타입 개발 74
• 6) 비주얼 프레젠테이션: 이미지 88
• 7) 비주얼 프레젠테이션: 영상 92
• 제2절 작품 해설 97
• 1. Concept 1 97
• 1) 디자인 설명 97
• 2) 주요 제작 과정 97
• 3) 작품 사진 98
• 2. Concept 2 99
• 1) 디자인 설명 99
• 2) 주요 제작 과정 99
• 3) 작품 사진 100
• 3. Concept 3 101
• 1) 디자인 설명 101
• 2) 주요 제작 과정 101
• 3) 작품 사진 102
• 제4장 결론 103
• 참고문헌 107
• 부록 117
• ABSTRACT 120