딥러닝 기술 기반의 지능화 그래픽 디자인 방법 및 응용

Intelligent Graphic Design Approach and Application Based on Deep Learning Technology

인공지능 기술의 혁신을 통한 디자인 발전 모색은 현재 매우 주목받고 있는 연구 주제다. 그러나 그래픽 디자인 분야에서의 인공지능 기술은 아직 제대로 된 활용 방법 체계가 부족하다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 실제 응용 가능성에 중점을 둔 지능화 그래픽 디자인 방법을 모색하고자 하며 이를 위해 딥러닝과 그래픽 디자인 2가지 특징을 토대로 학제적 연구를 시도하였다. 먼저 그래픽 디자인에 응용 가능한 딥러닝 기술을 정리한 후 기존 그래픽 디자인 프로세스에 융합하여 지능화 그래픽 디자인 방법을 수립하였으며, 최종적으로 실제 사례에 적용하였다. 결과에서는 지능화 그래픽 디자인 방법은 디자이너가 구도, 조형, 스타일 관련 아이디어를 창출하는 데 도움을 줄 수 있으며 디자이너의 선 처리, 착색 작업을 일부 대체할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 지능화 그래픽 디자인 방법은 비교적 자유로운 조합이 가능한 여러 개의 순서로 구성되는 만큼, 그래픽 디자인이라는 고차원적이면서도 유연한 사고를 필요로 하는 활동에 적용이 가능하다. 지능화 그래픽 디자인 방법은 디자인의 난이도를 줄이고 디자인의 작업량을 줄이는 데 큰 도움이 되며, 이를 실제 디자인 영역 전체로 확장한다면 디자인 업계 자원의 최적화 실현을 촉진할 수 있을 것으로 생각한다.

In recent years, related research on design exploration based on Ａrtificial Intelligence (AI) technology has become a very critical topic. However, the current application of AI in graphic design has not formed a systematic framework. This paper will propose an unprecedented approach to intelligent graphic design, how to integrate Deep Learning techniques into the graphic design process, and how to use this approach to enhance the advantages of interdisciplinary research. First, the author organises the related technologies of Deep Learning that can be applied to graphic design; then, combines the graphic design process with the latest AI technology to establish an intelligent graphic design application. The author also applies the established research methods to practical cases. After the actual test, the results show that the proposed application can effectively assist designers to generate creative ideas such as composition, shape, and style, and can automatically complete line processing, coloring and other tasks. Furthermore, the proposed application is highly flexible and thus can be dynamically adjusted according to the designer's specific needs. The proposed intelligent graphic design application can effectively reduce the design difficulty and workload. Therefore, if it can be extended to other design fields, the design industry resources will be optimised．