생성형 AI 이미지의 프롬프트 감성 어휘와 사용자 감성 평가의 차이 연구
A Study on the Differences Between Prompt Emotional Vocabulary in Generative AI Images and User Emotion Evaluation
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초록
본 연구는 생성형 AI를 활용하여 이미지를 제작하는 데 있어, 디자이너, 예술가, 콘텐츠 제작자 등 다양한 분야의 전문가들이 프롬프트 감성 표현 요소에 대해 인지하고, 사용자에게 감성을 전달하고자 할 때, 이를 효과적으로 활용할 수 있도록 기초 연구를 제공하고자 하였다. 먼저 생성형 AI를 활용하여 제작한 이미지에 대해 챗GPT를 사용하여 감성 어휘를 추출하고, 이미지를 본 사용자가 동일한 감성을 느끼는지 검증하였다. 그 뒤, 감성 어휘의 수량, 순서를 조절한 프롬프트로 미드저니를 통해 실험 자극 이미지를 제작하고 사용자가 이미지를 보고 느끼는 감성과 어떠한 차이가 발생하는지 연구하였다. 이때, 감성 평가를 위해 감성 어휘를 활용한 언어적 평가 방법을 사용하였으며 전문가, 비전문가, 관련 분야 종사자 간 차이를 함께 비교하기 위해 생성형 AI 디자이너, 일반인, AI 관련 종사자 집단으로 구분하여 조사를 진행하였다. 결과적으로, 생성형 AI로 제작한 이미지에서 챗GPT가 추출한 감성과 이미지를 본 모든 집단이 느끼는 감성이 일치한다는 결론을 얻었다. 또한 프롬프트에 감성 어휘가 포함되지 않은 경우, 생성형 AI 디자이너와 일반인 집단은 해당 감성을 느끼지 못하였다. 감성 어휘가 2개 포함되었을 때, 세 집단 모두 비교적 감성을 많이 느꼈다. 또한, 생성형 AI 디자이너는 감성 어휘에 따른 이미지 변화에 가장 민감하게 반응하였고, AI 관련 종사자는 전반적으로 감성을 많이 느끼지만, 변화에는 가장 민감하게 반응하지 않았다. 이를 통해 프롬프트 감성 어휘의 순서와 수량 변화는 특정 집단의 이미지 감성 평가에 유의미한 영향을 미친다는 결론을 얻었다.
Abstract
This study aims to provide foundational research on how designers, artists, content creators, and other professionals from various fields can effectively utilize emotional expression elements in prompts when creating images using generative AI to convey sensibilities to users. First, we extracted emotional vocabulary using ChatGPT for images created with generative AI and verified whether users felt the same sensibilities when viewing these images. Subsequently, we generated experimental stimulus images using Midjourney by adjusting the amount and sequence of the emotional vocabulary in the prompts and investigated the differences in sensibilities felt by users when viewing these images. For emotional evaluation, we employed a linguistic evaluation method utilizing emotional vocabulary and conducted surveys divided into groups of generative AI designers, laypeople, and AI-related professionals to compare differences among experts, non-experts, and related field workers. As a result, we concluded that all groups could feel the same sensibilities extracted by ChatGPT in images created by generative AI. Additionally, when emotional vocabulary was not included in the prompts, the generative AI designers and laypeople did not feel the corresponding sensibilities from the images. When two emotional words were included, all three groups felt the sensibilities more comparably. Moreover, generative AI designers were most sensitive to changes in images due to emotional vocabulary, while AI-related professionals generally felt greater sensibilities but were least sensitive to changes. This study concludes that variations in the order and quantity of emotional vocabulary in prompts significantly impact the sensibility evaluation of images by specific groups.
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