생성형 AI 기반 브랜드 아이덴티티 학습을 통한 디자인 적용 방안 - 현대자동차와 BMW의 디자인 스타일을 중심으로
Design Application through Generative AI-Based Brand Identity Learning - Focusing on the Design Styles of Hyundai and BMW
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초록
최근 생성형 이미지 AI는 제품 디자인 분야에서 다양하게 활용되고 있지만, 브랜드 아이덴티티를 학습시켜 다른 제품군에 적용한 사례 연구는 아직 부 족하다. 따라서 본 연구에서는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)이라는 생 성형 이미지 AI를 활용하여 브랜드 아이덴티티를 일관되게 유지하면서 새 로운 제품을 디자인하는 방안을 제시하고자 한다. 현대자동차와 BMW라는 두 자동차 회사를 대상으로 자동차 이미지를 이용해 브랜드 아이덴티티를 학습시킨 후, 자동차가 아닌 스쿠터, 자동차 키, 로봇청소기와 같은 다양한 제품 디자인을 생성하였고 브랜드 아이덴티티가 잘 반영되었는지 확인하였 다. 그 결과 현대자동차보다는 BMW의 경우가 브랜드 아이덴티티를 더 잘 반영하는 것을 관찰할 수 있었다. 생성형 이미지 AI 기반으로 이미지 학습 후 새로운 디자인의 결과물은 브랜드의 종류에 따라서 그 효과가 다르게 나타난다는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 생성형 이미지 AI의 이미지 학습 능력을 바탕으로 새로운 디자인에 학습 결과를 반영하기 위한 시도이며, 향 후 디자이너에게 새로운 디자인 도구로서의 가능성을 제시한다는 점에 의 의가 있다.
Abstract
Recently, Generative Image AI has been applied in product design, but case studies that learn brand identity and apply it to other product groups are still insufficient. Therefore, this study proposes an approach to design new products while maintaining brand identity by using the Generative Image AI model Stable Diffusion. Brand identity was learned from car images of Hyundai Motor and BMW, and then applied to generate designs for scooters, car keys, and robot vacuum cleaners. The results showed that BMW reflected brand identity more effectively than Hyundai, indicating that the effect of image-based learning varies by brand. This study is an attempt to reflect the learning result in the new design based on the image learning ability of the Generative Image AI, and is meaningful in that it presents the possibility as a new design tool to the designer in the future.