AI 이미지 생성에서 재현되는 지브리 색채 감성 연구 - 미야자키 하야오 애니메이션 포스터와의 시각적 유사성 분석

Study on Ghibli Color Sensitivity Reproduced in AI Image Generation : An Analysis of Visual Similarities with Hayao Miyazaki Animation Posters

21세기 이후 이미지 생성 기술은 인간의 직관을 모방하는 단계를 넘어, 인공지능(AI)을 통해 시각적 감성을 구조화하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구는 지브리 애니메이션 포스터에 내재된 색채 감성이 생성형 AI를 통해 어떻게 재현되는지를 분석하였다. 미야자키 하야오 감독의 대표 포스터 20점을 대상으로 HSL(Hue, Saturation, Lightness) 모델 기반 정량적 색채 분석을 실시하고, 동일 조건에서 생성된 AI 이미지 16점과 비교하였다. 분석 결과, 지브리 포스터는 청록·황토 계열의 저채도 색상을 중심으로 감성적 몰입을 유도하는 전략을 취하고 있었으며, AI 이미지 역시 유사한 색조 구조를 반복적으로 구현하였다. 그러나 감성의 서사적 흐름과 맥락적 깊이에서는 한계가 드러났으며, 감정 전개와 색채 간 정교한 상호작용은 인간 디자이너의 직관에 미치지 못하였다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 AI 이미지 생성 기술의 감성 디자인 활용 가능성과 한계를 이론적으로 고찰하였다.

Since the 21st century, image generation technologies have evolved beyond imitating human intuition to structuring visual emotions through artificial intelligence (AI). This study examines how the color sensibility embedded in Studio Ghibli’s animation posters is reproduced by generative AI. We conducted a quantitative color analysis of 20 representative posters directed by Hayao Miyazaki using the HSL (Hue, Saturation, Lightness) model, and compared the results with 16 AI-generated images produced under the same conditions. The analysis revealed that Ghibli posters consistently adopt a low-saturation color strategy centered on turquoise and ocher tones to evoke emotional immersion, while AI images tended to replicate similar chromatic structures. However, limitations emerged in the narrative flow and contextual depth of emotions, as the nuanced interaction between color and emotional progression was less sophisticated than that achieved by human designers’ intuition. User evaluations also indicated that while participants perceived strong visual similarity between the original and AI-generated images, they reported lower satisfaction regarding emotional diversity. Overall, the study demonstrates that AI-generated “Ghibli-style” images go beyond mere visual imitation by forming an independent emotional structure, yet remain constrained in capturing narrative depth. These findings provide a theoretical basis for understanding both the potential and limitations of algorithmic reproduction of color sensibility, and suggest practical implications for applying generative AI technologies in emotional design.