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연구배경 : 최근 다양한 산업분야에서 텍스트 정보를 이해하고 조합, 추론하여 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 LLMs 기반의 생성 AI 활용이 점차 확대되고 있다. 제품 디자인 분야에서도 이미지 생성 AI를 활용하여 고품질의 제품 아이디어를 생성하기 위한 다양한 방안들이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 제품 디자이너가 이미지 생성 AI를 사용하여 초기 제품 아이디어를 발상할 때, 사용자 경험을 기반으로 이미지 생성 AI의 부족한 점을 도출하여 제품 아이디어 발상 지원 도구로서 이미지 생성 AI의 개선 방향을 모색한 연구는 상대적으로 많지 않았다.
연구방법 : 본 연구에서는 먼저 문헌 연구를 통하여 디자이너가 제품 아이디어를 발상하는 과정에서 이미지 생성 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지 살펴본다. 이어서 10명의 실험 참여자들이 이미지 생성 AI를 활용하여 제품 아이디어를 발상하는 과정을 관찰하고, 심층 인터뷰한다. Task 수행 기록지와 인터뷰 응답지를 분석하여 사용자의 불편 경험을 파악하고 이미지 생성 AI 도구의 문제점을 파악한다. 이후, 제품 디자인 발상 과정에서 이미지 생성 AI를 보다 효과적, 효율적으로 활용하기 위한 이미지 생성 AI 도구의 개선 방향을 제안한다.
연구결과 : 실험관찰 결과는 다음과 같다. 첫째, 이미지 생성 AI가 생성한 시각적 제품 이미지들은 제품 디자이너의 아이디어 확산에 도움을 주었다. 둘째, 사용자는 아이디어 발상 초기에 입력할 프롬프트를 선택하는 것을 어려워하였다. 셋째, 이미지 생성 AI를 활용하면서 사용자는 의도하지 않았던 제품 이미지들도 많이 얻었다. 넷째, 이미지 생성 AI는 구조적으로 불완전한 제품 이미지도 생성하였다. 다섯째, 사용자들이 제품 이미지를 수정하려 할 때, 텍스트 프롬프트만으로는 형태의 변형이 원활하지 않았다. 여섯째, 사용자들은 아이디어를 발상할 때 형태, 스타일, 재료, 색상 등의 어휘를 프롬프트로 자주 입력하는데 이를 매번 반복 입력하는 과정을 불편해 하였다.
결론 : 본 연구에서는 양질의 디자인 아이디어를 도출하기 위하여, 제품 아이디어 발상에 도움을 줄 수 있는 이미지 생성 AI 도구의 개선 방향을 제안한다. 첫째, 아이디어 발상에 필요한 적절한 프롬프트를 입력하는 과정에서 디자이너가 도움을 받을 수 있도록, 툴 내에서 직접 프롬프트를 탐색할 수 있는 방법이 지원되어야 한다. 둘째, AI가 생성한 수많은 이미지들 중에서, 제품 디자이너가 초기에 설정한 디자인 목표에 따라 유효한 아이디어를 선택할 수 있도록 지원하는 아이디어 생성물 관리 방안이 필요하다. 셋째, 디자인 목적이나 필요에 따라 제품의 고유한 특성, 구조 등 제품 디자이너가 선택한 데이터로 AI 모델을 학습시킬 수 있는 단계(Fine- tuning)가 제공되어야 한다. 넷째, 제품의 입체적 형상에서 직관적으로 제품 이미지를 수정할 수 있어야 한다. 다섯째, 프롬프트 입력 시 반복 사용하는 디자인 요소를 사용자가 맞춤 설정하여 재사용할 수 있도록 지원하는 방법이 필요하다.
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