그래픽 디자인 분야에서 GAN의 활용 방안 및 영향 연구

Mingzhu Cui; 김만수; 최수지; 이상원

doi:10.15187/adr.2022.11.35.4.285

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자료유형: 학술저널

저자정보: Mingzhu Cui (연세대학교) 김만수 (연세대학교) 최수지 (연세대학교) 이상원 (연세대학교)

저널정보: 한국디자인학회 Archives of Design Research Archives of Design Research Vol.35 No.4 (Wn.144)

발행연도: 2022.11

수록면: 285 - 307 (23page)

DOI: 10.15187/adr.2022.11.35.4.285

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연구배경 최근 인공지능은 급속히 응용 영역을 확장하고 있으며 디자인 분야에서도 마찬가지 인공지능의 발전에 대하여 크게 주목하고 있다. 디자인 분야에서의 인공지능에 대한 논의는 대부분은 거시적이거나 추상적인 관점에서 살펴보는 연구들이며 실제로 디자인과 관련된 사례나 응용에 대한 연구와 논의는 매우 드물다. 이에 본 연구에서는 최근 급속히 응용 영역이 확장되고 있는 딥러닝 모델인 GAN을 살펴봄으로써 그래픽 디자인 분야에 미치게 될 영향을 알아보고자 한다.
연구방법 인공지능 학술지에 등재된 리뷰 논문에 대하여 면밀하게 살펴보았고 그중 연구 범위에 포함된 그래픽 디자인 세부 요소와 연관된 애플리케이션들을 선택하였다. 추가로 인공지능 분야에 가장 영향력이 있는 학술지 7개를 선택하여 컬러, 폰트, 레이아웃, 로고를 GAN과 결합하여 검색하였으며, 수학적 모델보다는 디자인적 응용에 초점을 두었다. 각 GAN 모델의 핵심 개념과 특징에 대하여 분석함으로써 미래 그래픽 디자인 프로세스에서 어떻게 활용 가능할지에 대한 시사점을 도출하였다.
연구결과 GAN 프로그램은 생성 능력, 혼합 능력, 지능화, 모방성 및 자동화라는 특징을 가지므로 그래픽 디자이너에게 소소 확장, 영감 촉진 및 효율 증대를 가져다줄 것이다. 이러한 효과는 그래픽 디자인을 하는 과정에서 클라이언트와의 대화에 유용한 커뮤니케이션 도구로 사용될 수 있으며 아이디어를 제안하거나 방안을 수립하는 단계에서도 영감을 촉진하고 편리를 상승하는 효과를 초래할 수 있다. 그 외 GAN은 지능화된 인터랙션 도구로서, 특히 아이디어 창출은 기존의 디자인 프로그램에 비해 더 뛰어난 효과를 가져다줄 것이다.
결론 GAN 프로그램은 그래픽 디자이너에게 무한한 이미지 소스 확장은 물론이고 영감 촉진, 효율 증대를 가져다줄 것이다. GAN 프로그램의 한계점이라면 데이터를 기반으로 학습된 모델이므로 전혀 새로운 아이디어를 창조하기에는 어려움이 존재할 수 있다는 것이다. 또한 현재까지는 GAN 모델에 대한 이해는 한정적이라 할 수 있으며 향후 더 주목하여 살펴볼 필요가 있다

Background Artificial intelligence had been rapidly expanding its application areas and the design discipline is not an exception. While the majority of previous design studies viewed artificial intelligence from the macroscopic or abstract point of view, few studies have investigated its implication in terms of practical applications. This study intends to understand and predict the impact that artificial intelligence will have on the graphic design field by focusing on GAN (Generative Adversarial Network) of deep learning models.
Methods We looked closely at review papers registered in AI journals, and selected applications related to graphic design elements included in the research scope. Especially, typography (font), layout, color and logos were searched by combining them with GAN. We also focused on design applications rather than mathematical models. By analyzing the core concepts and characteristics of each GAN model, implications for how it can be utilized in the future graphic design process, were derived.
Results Since the GAN program has the characteristics of generation, mix generation, intelligence, imitativeness and automation, it will bring source expansion, promotion of inspiration and increase of convenience to graphic designers. This effect can be used as a useful communication tool for conversations with clients in the graphic design process, and can promote inspiration and increase convenience even at the stage of proposing ideas or establishing plans. In addition, GAN is an interactive tool that is composed of intelligence. Especially, idea creation will bring more excellent effects than existing design programs.
Conclusions The GAN program will not only enhance the current graphic design tasks, but also bring changes to idea generation, the scope of expression, and even the role itself. However, its data-based nature may restrict itself from coming up with a truly novel idea. We have a limited understanding of the program’s capacity and potential and need to carefully monitor its future progress.

#Generative Design #Graphic Design #GAN #Generative Adversarial Network #Artificial Intelligence #그래픽 디자인 #인공지능

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