생성형 AI를 활용한 시각융합디자인 교육과정 연구 -AI정보디자인 교과목을 중심으로-

천애리

doi:10.35280/KOTPM.2025.28.1.18

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 천애리 (호남대학교)

저널정보: 한국일러스아트학회 조형미디어학 조형미디어학 제28권 제1호

발행연도: 2025.2

수록면: 180 - 191 (12page)

DOI: 10.35280/KOTPM.2025.28.1.18

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구는 급변하는 기술 환경 속에서 생성형 AI 기술의 교육적 활용 가능성을 탐구하고, 시각디자인 교육 분야에서 이를 효과적으로 활용할 방안을 모색하고자 진행되었다. 특히 AI 정보디자인 교과목을 중심으로 기존 교육과정과의 차이점을 분석하고, 효과적인 교육 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로는 문헌조사, 설문조사, 도구 분석을 실시했다. 먼저, 국내외 논문, 서적, 기사 등을 통해 생성형 AI 기술의 개념, 유형, 특징을 파악하고, 기술의 장단점과 윤리적 쟁점을 중점적으로 살펴보았다. 다음으로, 시각디자인 분야의 현직 디자이너들을 대상으로 설문조사를 실시하여 생성형 AI 도구의 활용 현황과 인식을 조사했다. 마지막으로, 주요 생성형 AI 디자인 도구의 특성과 교육적 활용 가능성을 비교 분석했다. 연구 결과, AI 정보디자인과 기존 정보디자인 교육과정의 주요 차이점으로 데이터 기반의 자동화된 시각화 도구 활용, 알고리즘 이해와 데이터 분석 능력 강화, AI 활용의 적절성과 데이터 처리 능력에 대한 평가 등이 도출되었다. 또한 설문조사를 통해 생성형 AI 도구가 디자인 프로세스의 효율성을 높이고, 특히 아이디어 발상과 초기 디자인 단계에서 창의적 사고를 촉진하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결과는 다음과 같은 의의를 지닌다. 첫째, 생성형 AI 디자인 도구는 4차 산업혁명 시대에 시각융합디자인 교육에 혁신적 변화를 불러올 잠재력을 보유하고 있다. 둘째, AI 정보디자인 교육과정의 도입은 예술적 감각, 창의적 사고, 디자인 기술, 융합적 사고 등 핵심 역량을 효과적으로 개발할 기회를 제공한다. 셋째, 자기 주도적이고 참여 중심의 교육 환경 조성을 통해 학습 효과를 극대화하고, 미래 시각융합디자인 인재 양성에 기여할 수 있다. 이러한 연구 결과를 토대로 생성형 AI를 활용한 시각융합디자인 교육 방안을 지속해서 발전시켜 나간다면, 학문발전은 물론 학생, 교육기관, 그리고 시각디자인 산업 전반의 혁신적 성장에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study was conducted to explore the educational potential of generative AI technology in the rapidly changing technological environment and to explore ways to effectively utilize it in the field of visual convergence design education, particularly focusing on analyzing differences between existing curriculum and AI Information Design course to suggest effective teaching methods. The research methods included literature review, survey, and tool analysis. Through comprehensive review of domestic and international literature, the study examined the concepts, types, and characteristics of generative AI technology, including its advantages, disadvantages, and ethical implications. A survey was conducted among current designers to understand the utilization and perception of generative AI tools, followed by an analysis of major generative AI design tools and their educational potential. The research findings revealed key differences between AI Information Design and traditional Information design curriculum, including data-driven automated visualization tools, algorithm understanding, and data analysis capabilities. The survey results indicated that generative AI tools improve design process efficiency and promote creative thinking, particularly in ideation and initial design phases. The implications of this study are threefold. First, generative AI design tools have the potential to bring innovative changes to visual convergence design education in the Fourth Industrial Revolution era. Second, the AI Information Design curriculum provides opportunities to develop core competencies such as artistic sensibility, creative thinking, and design skills. Third, establishing a self-directed and participation-oriented educational environment can maximize learning outcomes and nurture future talents. The continuous development of visual convergence design education utilizing generative AI is expected to contribute to academic advancement and the innovative growth of students, educational institutions, and the visual design industry.

#Artificial Intelligence #Generative AI #Visual Convergence Design #Design Curriculum #AI Information Design #인공지능 #생성형 AI #시각융합디자인 #디자인 교육과정 #AI 정보디자인

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문과 함께 이용한 논문

시각커뮤니케이션 디자인 교육의 다변화 방향성에 관한 연구 -포스트코로나 시대의 Z세대 디자인 교육 중심으로-

김시연 한국디자인문화학회지 2025 .03

디지털 환경에서의 정보 시각화를 위한 디자인 프레임워크 제안

오혜윤 Design Works 2025 .03

디자인 프로세스 내 생성형 AI 도구 및 생성형 AI 기반 디자인 툴의 활용가능성 탐색

김동윤 , 연명흠 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 2023 .10

생성형 AI 기반 이미지 변환 툴의 활용성과 한계성, 그리고 디자인 교육에의 함의

박휴용 컴퓨터교육학회 논문지 2023 .09

AI 디자인 툴의 디자인 업무 지원 방향성 제안

정은희 , 최정민 Archives of Design Research 2022 .11

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092515742

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)