생성형 AI 기반 한국 전통 회화 이미지 구현을 위한 프롬프트 설계 전략 연구 - 민화와 풍속화를 중심으로

A Study on Prompt Design Strategies for Generating Korean Traditional Painting Images Using Generative AI - Focusing on Minhwa and Genre Paintings

본 연구는 한국 전통 회화의 대표적 장르인 민화와 풍속화를 대상으로, 생성형 인공지능 환경에서 전통 회화의 시각 요소가 프롬프트 설계 전략을 통해 어떻게 재구성· 표현되는지를 실험적으로 검토하였다. 이를 위해 구도, 시점, 인물·사물 구성, 상징성, 색채 등 다섯 가지 시각 요소를 분석하고 이를 프롬프트 입력값으로 구조화하여 전통형·현대형·조화형의 세 가지 전략을 설계한 뒤, Midjourney를 활용해 이미지를 생성· 비교하였다. 실험 결과, 프롬프트에 전통적 맥락과 스타일 정보를 명시적으로 포함하는 전통 전략이 전통성을 반영한 이미지를 생성하는 데 가장 효과적이었으며, 현대 전략은 상징 체계와 색채 문법의 약화로 인해 전통성과의 연속성이 미약하게 나타났다. 조화 전략은 전통 구조와 현대적 시각 효과를 절충한 새로운 시각적 가능성을 보여주었으나, 완성도 측면에서는 전통 전략에 비해 한계가 관찰되어 생성형 AI가 상이한 양식을 동시에 충족시키는 데 구조적 제약이 있음을 시사한다. 특히 민화는 상징성과 정적구도가 뚜렷해 비교적 안정적으로 재현된 반면, 풍속화는 다수 인물과 복합적 서사 구조로 인해 재현 난이도와 전통성 저하가 함께 나타났으며, 이는 현재 TTI 기반 모델이복잡한 내러티브 장면과 문화적 맥락을 자율적으로 해석하는 데 한계를 지님을 보여준다. 이러한 결과는 프롬프트 설계가 단순한 화풍 지시를 넘어 전통 회화의 시각 문법을언어-이미지 번역 방식으로 조정·재구성하는 설계 행위이자 문화적 표현 전략으로 기능함을 확인한 것으로, 전통문화 기반 AI 콘텐츠 제작과 전시·교육·디지털 콘텐츠 등현장 활용을 위한 설계 중심의 시론적 틀을 제안한다.

This study experimentally examines how the visual elements of Korean traditional painting are restructured and represented through prompt design strategies in a generative AI environment, focusing on Minhwa and Korean Genre Painting. Five visual components—composition, viewpoint, figure/object arrangement, symbolism, and color—were analyzed and structurally encoded as prompt inputs to construct three strategies: traditional, modern, and hybrid, which were then tested using Midjourney for image generation and comparative analysis. The results show that the traditional strategy, which explicitly embeds traditional context and stylistic markers in the prompts, is the most effective in producing images that reflect traditional authenticity, while the modern strategy weakens symbolic systems and color grammar, leading to a low degree of continuity with traditional aesthetics. The hybrid strategy presents new visual possibilities by mediating between traditional structures and modern visual effects; however, it exhibits limitations in overall completeness compared to the traditional strategy, suggesting structural constraints in satisfying heterogeneous styles simultaneously within current generative AI models. Minhwa, characterized by clear symbolism and static compositions, was reproduced relatively stably, whereas Genre Painting, involving multiple figures and complex narrative scenes, showed both higher representational difficulty and reduced traditional fidelity, indicating that current TTI-based models have inherent limitations in autonomously interpreting intricate narratives and cultural contexts. These findings confirm that prompt design functions not merely as a technical instruction of style but as a design act and cultural expression strategy that translates and reconfigures the visual grammar of traditional painting in language–image form, proposing a design-centered, exploratory framework for AI-based content creation rooted in traditional culture and for practical applications in exhibitions, education, and digital content production.