생성형 AI 기반 산업군별 아이덴티티 시각화 차이 분석
Analyzing differences in identity visualizations across industries with generative AI
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초록
최근 생성형 AI 기술의 발전으로, 텍스트 입력을 기반으로 이미지나 영상을 생성하는 시스템이 디자인 실무에 활발히 활용되고 있다. 그러나 산업군별 로 생성형 AI가 어떤 방식으로 이미지를 시각화하며, 그 시각적 특성이 어 떻게 다른지에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 산업군에 따 라 생성형 AI가 생성하는 이미지의 시각적 특성을 비교 분석하고, 산업별 시각화 결과의 차이를 규명하고자 한다. 연구에서는 패션, 뷰티, 게임, 자동 차, IT, F&B의 6개 산업군을 선정하고, 동일한 텍스트 프롬프트에서 산업 군명만 바꾸는 방식으로 이미지를 생성하였다. 이후 브랜드 디자인 경험을 보유한 전문가 6인에게 각 이미지를 제시하고, 해당 산업군의 시각적 정체 성을 얼마나 전형적으로 반영하고 있는지를 5점 리커트 척도로 평가하도록 하였다.이과정은평가내용에대한의견을취합하기위한과정으로인터 뷰 형태로 진행되었다. 전문가 인터뷰를 통해 생성 이미지의 시각적 정체성 과 전달력을 비교 분석하였다. 그 결과, 동일한 조건에서 생성된 이미지라 도 산업군에 따라 시각적 특성과 표현 방식에 뚜렷한 차이가 나타났다. 이 러한 분석은 "산업군에 따라 생성형 AI의 이미지 결과는 달라진다"는 연구 가설을 뒷받침하며, 향후 산업별 특성을 고려한 생성형 AI 활용 방안 마련 에 기초 자료로 활용될 수 있다.
Abstract
With the rapid advancement of generative AI, systems that create images from text input are increasingly applied in design practice. Yet, little research has explored how generative AI visualizes industries and how its visual characteristics differ across them. This study compares the visual outcomes of generative AI across six industries—fashion, beauty, gaming, automotive, IT, and F&B. Images were generated using identical text prompts, with only the industry name altered. Six brand design experts evaluated the extent to which the images reflected each industry’s visual identity on a five-point Likert scale, and their evaluations were conducted through interviews to gather qualitative insights. Findings reveal that even under identical conditions, generative AI produced images with distinct visual characteristics depending on the industry. These results support the hypothesis that the outcomes of generative AI vary by industry and provide a foundation for developing industry-specific applications of generative AI in design.