미드저니(Midjourney)를 활용한 텍스타일패턴디자인 속성이 소비가치와 소비자 구매행동에 미치는 영향 -중국 6개 지역을 중심으로- = The Influence of Midjourney-Based Textile Pattern Design Attributes on Consumer Value and Purchasing Behavior: Evidence from Six Regions in China

국문 초록 (Abstract)

최근 이미지 생성형 인공지능(image-generative AI) 기술의 비약적 발전은 패션, 그래픽, 예술창작 등 시각산업 전반에 걸쳐 혁신을 촉진하고 있으며, 아울러 텍스타일패턴디자인 분야에서 그 활용 가능성이 크게 주목받고 있다. 미드저니(Midjourney)와 같은 고도화된 이미지 생성형 인공지능(AI)은 대규모 데이터 학습을 기반으로 독창적이고 미학적인 패턴을 신속하게 생성하며, 이는 기존의 직접 작업 중심의 설계와는 차별화된 효율성과 창의성을 제공한다. 이는 디자인의 다양성 확대, 개인 맞춤화 실현, 시장 트렌드에 대한 대응속도 향상 등 다양한 측면에서 디자이너, 기업, 소비자 모두에게 새로운 가치 창출을 위한 수단으로 부상하고 있다.
전통적인 텍스타일패턴디자인이 디자이너의 경험과 직관에 의존하던 방식이었다면, 이미지 생성형 인공지능(AI) 기반 디자인은 알고리즘적 창의성과 자동화 기능의 결합을 통해 시각-의미 일치성(Visual-Semantic Alignment), 심미성(Aesthetic Quality), 주제 독창성(Thematic Originality), 품질-지식 정확성(Quality-Knowledge Accuracy) 등 핵심 디자인 속성을 보다 정밀하고 효율적으로 구현할 수 있다. 이는 시각적 완성도와 감성적 만족도를 향상시키며, 차별화된 디자인을 선호하는 현대 소비자의 니즈에 효과적으로 대응할 수 있는 방안으로 주목받고 있다. 그러나 이미지 생성형 인공지능(AI) 기반의 텍스타일패턴디자인에 대한 소비자의 인식, 그로 인한 가치 평가, 그리고 실제 구매행동에 이르는 인과적 경로에 대한 실증적 검토는 아직 초기 단계에 머물러 있으며, 특히 소비자 구매행동의 인식적·정서적 메커니즘과 관련된 이론적·경험적 분석이 미흡한 실정이다.​
이에 본 연구는 미드저니를 활용한 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인 속성이 소비가치와 소비자 구매행동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 첫째, 디자인 속성이 소비가치에 미치는 영향, 둘째, 디자인 속성이 소비자 구매행동에 미치는 직접효과, 셋째, 형성된 소비가치가 소비자 구매행동에 미치는 영향을 검증하였다. 나아가, 디자인 속성이 소비자 구매행동으로 이어지는 과정에서 소비가치가 수행하는 매개적 역할을 구조적으로 파악하였다. 즉, 디자인 속성이 소비자 구매행동에 직접적으로 작용하는 경로뿐만 아니라, 소비가치를 경유하여 간접적으로 영향을 미치는 경로까지 포괄적으로 고려함으로써, 이미지 생성형 인공지능(AI) 디자인이 소비자의 의사결정 과정에서 수행하는 인식적·심리적 메커니즘을 심층적으로 해석하였다. 더불어 본 연구는 실증분석 결과를 바탕으로, 각 속성별 소비자 반응 특성을 고려한 이미지 생성형 인공지능(AI) 디자인의 최적화 전략을 제안하였다. 이를 통해 텍스타일 및 패션제품의 시장 경쟁력 제고, 브랜드 가치 향상, 그리고 차별화된 마케팅 전략 수립에 실무적으로 기여할 수 있는 구체적인 방향성을 제시하고자 하였다. 더불어 이미지 생성형 인공지능(AI) 디자인에 대한 소비자의 수용 메커니즘을 정량적 데이터 분석과 이론적 고찰을 병행하여 체계적으로 검증함으로써, 향후 관련 산업계 및 학계에서 활용 가능한 이론적·산업적 기초자료를 제공하는 데 그 목적을 두였다.
본 연구 방법은 이미지 생성형 인공지능(AI) 기반의 텍스타일패턴디자인속성이 소비가치 및 소비자 구매행동에 미치는 메커니즘을 체계적으로 규명하고자 이론 연구와 실증 연구를 병행하였다. 첫째, 이론 연구는 국내외 학술 자료와 산업 보고서를 바탕으로 이미지 생성형 인공지능(AI)의 개념과 미드저니의 활용 사례를 고찰하였다. 특히 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인 속성에 관한 선행연구가 부족함에 따라, 본 연구는 HEIM(Holistic Evaluation of Text-to-Image Models)평가 프레임워크 기준이 제시한 이미지 생성형 인공지능(AI) 속성과 텍스타일패턴디자인 문헌의 6대 속성을 통합하였다. 이후 6차례의 전문가 델파이 면담과 탐색적 요인분석(EFA)을 통해 시각-의미 일치성, 심미성, 주제 독창성, 품질-지식 정확성의 4가지 핵심 속성을 도출하고 척도를 개발하였다. 소비가치는 셰스 외(Sheth et al., 1991)의 이론에 근거하여 5가지 차원으로 구성하였다. 둘째, 실증연구는 2025년 상반기 중국 도시 GDP 순위를 기준으로 선정한 상하이, 베이징, 선전, 광저우, 항저우, 충칭 등 6개 주요 도시에서 인공지능 기반의 텍스타일패턴디자인제품에 관심이 있는 소비자를 대상으로 구조화된 온라인 설문조사를 통해 데이터를 수집하였다. 응답은 5점 리커트 척도로 측정되었으며, 총 720부의 유효 표본을 확보하였다. 수집된 자료는 SPSS를 활용하여 기술통계, 요인 분석, 신뢰도 분석, 상관분석, 회귀분석 및 매개효과 분석을 실시하였다. 특히 소비가치가 디자인 속성과 소비자 구매행동 간의 관계에서 어떠한 매개 역할을 수행하는지를 검증하기 위해 5000회 샘플링을 통한 부트스트랩(Bootstrap)을 활용한 매개효과 분석을 병행하였다.
본 연구는 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인 속성이 소비가치와 소비자구매행동에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 하였으며, 연구의 타당성과 분석의 명확성을 확보하기 위해 다음과 같은 네 가지 측면에서 연구 범위를 설정하였다.
첫째, 이론적 범위는 이미지 생성형 인공지능(AI)의 개념 및 기술적 특성에 대한 고찰과 더불어, 본 연구의 핵심 도구인 미드저니의 작동 원리와 텍스타일패턴디자인 분야 활용 사례를 분석하였다. 또한 소비자 행동이론 중 셰스 외의 소비가치이론과 소비자 구매행동 모델에 대한 선행연구를 체계적으로 검토하고, 이를 기반으로 이론적 분석 구조를 구성하였다. 특히 선행연구 부족을 보완하기 위해 전문가 델파이와 EFA를 통해 개발된 4가지 핵심 디자인 속성을 독립변수로 설정하였다. 둘째, 지역적 범위는 2025년 상반기 중국 도시 GDP 순위를 근거로, 경제 활동과 신기술 수용도가 높은 중국의 6대 주요 도시(상하이, 베이징, 선전, 광저우, 항저우, 충칭)를 설정하였다. 해당 지역은 패션·텍스타일 소비 수준이 높은 대표 도시로, 본 연구의 실증조사를 위한 합리적 표본 지역으로 선정되었다. 셋째, 시간적 범위는 실증조사가 수행된 2025년 7월 1일부터 8월 10일까지 약 40일간으로 설정하였다. 이는 이미지 생성형 인공지능(AI) 기술이 디자인 영역에서 빠르게 확산되었던 시점으로, 소비자의 인식과 반응을 시의성 있게 반영하고자 하였다. 넷째, 내용적 범위는 미드저니 기반 텍스타일패턴디자인의 4가지 핵심 속성과 이로부터 도출되는 5가지 소비자가치, 그리고 구매 의향, 추천 의향 등 구매행동 간의 인과적 관계에 한정하였다. 특히 미드저니를 활용하여 제작된 텍스타일패턴디자인 시나리오 자극물을 제시하여 구조화된 설문을 통해 소비자의 반응을 일관성 있게 측정함으로써 결과의 비교 가능성과 신뢰성을 확보하고자 하였다.
따라서 이미지 생성형 인공지능(AI)을 활용한 텍스타일패턴디자인 속성이 소비가치와 소비자 구매행동에 미치는 영향에 관한 연구는 다음과 같은 결론을 도출하였다.
이론적 고찰을 통해, 이미지 생성형 인공지능(AI)은 텍스타일패턴디자인 프로세스에서 단순한 효율화 도구를 넘어 디자이너의 창의적 영감을 확장하고 표현의 범위를 넓히는 협업 파트너로 기능할 수 있음을 확인하였다. 특히 미드저니 기반 디자인은 프롬프트와의 연관성(시각-의미 일치성), 시각적 매력(심미성), 아이디어의 참신성(주제 독창성), 기술적 완성도(품질-지식 정확성)의 속성으로 구분되며, 이는 소비가치 평가와 의사결정에 핵심적 기준으로 작용할 수 있음을 확인하였다.
실증분석을 통해 다음과 같은 주요 결과를 도출하였다.
첫째, 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인의 속성이 소비가치에 미치는 영향 분석 결과, 4가지 속성 모두 소비가치에 의미있는 긍정적 영향을 미쳤다. 구체적으로, 품질-지식 정확성은 기능적 가치와 감성적 가치에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 주제 독창성은 사회적 가치에, 심미성은 지식적 가치에 가장 큰 영향력을 보였다. 이는 이미지 생성형 인공지능(AI) 기반 디자인 개발 시 목표하는 소비가치에 따라 중점을 두어야 할 디자인 속성이 각각 다르다는 것을 시사하고 있다.
둘째, 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인속성이 소비자 구매행동에 미치는 영향을 분석한 결과, 4가지 텍스타일패턴디자인속성이 모두 소비자 구매행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 중 시각-의미 일치성이 구매 의향에 가장 큰 영향을 미치는 주요 요인으로 확인되었다. 이는 소비자들이 인공지능이 생성한 텍스타일패턴디자인의 의도와 결과물에 대하여 시각-의미 일치성을 중요하게 평가하고 있다는 점에서 시사하는 바가 크다고 하겠다.
셋째, 소비가치가 구매행동에 미치는 영향을 분석한 결과, 지식적 가치를 제외하고 기능적, 사회적, 감성적, 상황적 가치 모두가 구매 의향 및 추천 의향에 의미 있는 영향을 미쳤다. 그중에서도 기능적 가치가 구매 의향에 가장 큰 영향력을 보였다. 이는 인공지능 기반 디자인이라 할지라도 제품 본연의 실용성과 품질이 구매 결정에 핵심적임 포인트로 작용하고 있다는 것을 보여주는 결과이다.
넷째, 매개효과 분석(Bootstrap 5000회 샘플링) 결과, 기능적, 사회적, 감성적, 지식적, 상황적 가치는 모두 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인속성과 소비자 구매행동(구매 의도, 추천 의도) 간의 관계에서 의미 있는 부분 매개 역할을 수행하는 것으로 나타났다. 이는 이미지 생성형 인공지능(AI) 기반의 디자인 속성이 소비자의 행동을 직접적으로 유도하기도 하지만, 소비자가치 인식을 강화함으로써 간접적으로도 영향을 미치는 과정을 실증적으로 입증하는 결과라 할 수 있다. 그러므로 이미지 생성형 인공지능(AI) 기반의 텍스타일패턴디자인은 시각적 창의성을 넘어서 소비자가 추구하는 다차원적 가치를 만족시킬 수 있는 전략적 접근이 요구되며, 결과적으로 소비자 만족도 향상과 구매 전환율 향상에 기여할 수 있을 것이다.
결론적으로 본 연구는 미드저니를 활용한 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인 속성이 소비가치 형성과 소비자 구매행동에 미치는 인식적·심리적 작용 메커니즘을 구조적으로 규명하였다. 이미지 생성형 인공지능(AI) 기반 디자인은 단순한 기술 구현을 넘어 소비자의 다차원적 가치 기대를 반영하는 전략적 디자인 수단으로 기능할 수 있음을 확인하였으며, 이는 향후 텍스타일 및 패션 디자인 실무에서 소비자 맞춤형 전략 수립과 브랜드 경쟁력 강화를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.​ 특히 본 연구는 학술적으로 부족했던 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인 속성의 척도를 개발하고, 이를 통해 디자인 속성, 소비가치, 소비자 구매행동 간의 복합적 상관관계를 실증적으로 밝혀내고 있다. 분석 결과, 시각-의미 일치성은 구매 의향에 직접적으로 가장 큰 영향을 미친 속성이었으며, 기능적 가치는 여러 소비자가치 중 구매 의향에 가장 큰 영향을 미치는 가치로 나타났다. 또한 소비자가 디자인 속성을 인식한 후 구매행동으로 이어지기까지 소비가치가 중요한 매개 역할을 하는 것으로 확인되었다. 즉, 소비자의 이미지 생성형 인공지능(AI) 기반 디자인 인식이 소비가치 인식을 통해 디자인 상품 구매로 이어지는 경로가 입증되었다. 이러한 결과는 인공지능 기반 디자인이 시장에서 성공적으로 활용되기 위해 기술적 우위와 심미적 질적 수준뿐 아니라 소비자가 고려하는 기능적, 사회적, 감성적 가치를 접목시키는 전략적 접근이 필요함을 시사하였다.​
한편, 본 연구는 조사 대상 표본이 중국의 특정 대도시에 한정되었다는 점, 특정 인공지능 도구(미드저니)에 한정되었다는 점, 그리고 기술 수용 초기 단계의 인식을 반영하였다는 점에서 일정한 한계가 존재한다.​ 이에 따라 향후 연구는 첫째, 다양한 문화권 및 국가를 대상으로 한 비교연구를 통해 결과의 범용적 적용 가능성을 검토할 필요가 있다. 둘째, 스테이블 디퓨전 등 다른 이미지 생성형 인공지능(AI) 도구를 활용하여 기술적 특성에 따른 소비자 반응의 차이를 분석할 필요가 있다. 셋째, 이미지 생성형 인공지능(AI) 기술 발전과 소비자 인식 변화에 따른 심층적 연구를 통해 장기적 수용 메커니즘을 탐색할 필요가 있다. 이러한 후속 연구는 이미지 생성형 인공지능(AI) 기반 텍스타일패턴디자인에 대한 이론적 기반을 강화하고, 소비자 중심의 차별화된 디자인 전략 수립과 실무 적용 가능성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.

목차 (Table of Contents)

• 표 목차iii
• 그림 목차vii
• 국문요지xii
• I. 서 론 1
• Ⅰ.1 연구 배경 및 목적 1
• Ⅰ.1.1 연구배경1
• Ⅰ.1.2 연구목적3
• Ⅰ.2 연구 범위 및 방법5
• Ⅰ.2.1 연구범위5
• Ⅰ.2.2 연구방법7
• Ⅰ.3 선행연구9
• II. 이론적 배경 14
• Ⅱ.1 이미지 생성형 인공지능(Artificial Intelligence,AI)14
• Ⅱ.1.1 이미지 생성형 인공지능(AI)의 정의15
• Ⅱ.1.2 이미지 생성형 인공지능(AI)의 발전 과정20
• Ⅱ.1.3 이미지 생성형 인공지능(AI) 속성 25
• Ⅱ.2 미드저니(Midjourney)45
• Ⅱ.2.1 미드저니의 정의45
• Ⅱ.2.2 미드저니 알고리즘·프롬프트 49
• Ⅱ.2.3 미드저니 사용 방식54
• Ⅱ.3 텍스타일패턴디자인 이론 고찰66
• Ⅱ.3.1 텍스타일패턴디자인의 개념66
• Ⅱ.3.2 텍스타일패턴디자인의 속성68
• Ⅱ.4 미드저니를 활용한 텍스타일패턴디자인 사례 연구91
• Ⅱ.4.1 인테리어용 텍스타일패턴디자인 사례 분석91
• Ⅱ.4.2 어패럴용 텍스타일패턴디자인 사례 분석96
• Ⅱ.4.3 패션 액세서리용 텍스타일패턴디자인 사례 분석100
• Ⅱ.5 소비가치105
• Ⅱ.5.1 소비가치 정의105
• Ⅱ.5.2 셰스의 소비가치이론108
• Ⅱ.5.3 셰스의 소비가치를 반영한 미드저니 텍스타일패턴디자인 사례 연구114
• Ⅱ.6 소비자 구매행동133
• Ⅱ.6.1 소비자 구매 의도133
• Ⅱ.6.2 소비자 추천 의도141
• III. 척도 개발 148
• Ⅲ.1 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인 속성의 척도 개발148
• Ⅲ.2 정식 척도 생성167
• Ⅳ. 연구설계 178
• Ⅳ.1 연구모형178
• Ⅳ.2 가설설정180
• Ⅳ.3 자료의 수집과 측정방법186
• Ⅴ. 실증연구190
• Ⅴ.1 기술적 통계 및 상관관계 분석190
• Ⅴ.2 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인 속성이 소비가치에 미치는 영향208
• Ⅴ.3 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인 속성이 소비자 구매행동에 미치는 영향216
• Ⅴ.4 소비가치가 소비자 구매행동에 미치는 영향220
• Ⅴ.5 이미지 생성형 인공지능(AI) 텍스타일패턴디자인 속성, 소비자치, 소비자 구매행동 간의 매개효과224
• Ⅵ. 결론240
• Ⅵ.1 시사점 및 연구의 제한점243