딥러닝 기반 생성모델을 이용한 디자인 교육 방안에 관한 연구

Design Education Measures Using a Deep Learning-Based Generative Model

본 연구의 목적은 4년제 대학의 디자인전공 학생들을 대상으로 딥러닝 기반 생성 모델을 활용한 이미지 생성 과정에 참여시켜 디자인 교육의 효과가 있는지 파악하고자 이미지 생성 과정의 적용 전과 후에 대한 디자인 성취도를 측정하고, 그 실험 결과를 근거로 디자인 교육 방안을 제안하는 데 있다. 연구 방법은 스테이블 디퓨전 버전을 이용하기 위해 이미지 생성에 필요한 디자인 요소 선정과 입력에 필요한 텍스트의 설명문 적용 기준을 설정한 후, 인공지능 스피커 이미지를 프로젝트 적용 사례로 제시한다. 주요 결과로는 첫째, 스테이블 디퓨전 버전이 디자인 성취도 향상에 긍정적인 효과를 주었다. 둘째, 디자인전공 학생들이 창의적 사고와 발상에 효과를 보인 경우가 있지만, 창의성 정도와 수준에 아직 미치지 못하고 모방 수준에 머무르는 것으로 나타났다. 이에 대한 디자인 교육 방안으로 시각적 이미지를 떠올릴 수 있는 이미지를 텍스트로 영어 설명문을 작성하는 능력, 창의력 계발과 함께 윤리적 측면의 모방을 지양하는 균형 감각, 이미지의 유사성을 판단하는 능력 그리고 협업도구로 사용하는 능력을 함께 배양해야 할 것이다.

The purpose of this study is to have students majoring in design at a four-year university participate in an image generation process that utilizes a deep learning-based generative model, and to grasp the effects of design education. Then is to measure the degree of design achievement of students, and to propose a design education plan based on the experimental results. The research method is to select the design elements necessary for image generation in order to use the staple diffusion version, set the text description composition standards necessary for input, and then present the artificial intelligence speaker image as a project application example. As for the main results, first, the stable diffusion version had a positive effect on improving the degree of design achievement. Secondly, it was found that design majors showed some effects on creative thinking and ideation, but still fell short of the degree and level of creativity and remained at the level of imitation. As a design education plan for this purpose, the ability to create English explanations with visual image text, the enlightenment of creative ability, the sense of balance that eliminates imitation from an ethical point of view, the ability to judge the similarity of images, and We have to nurture them with the ability to use collaboration tools.