최근 이미지 생성형 AI는 패션 텍스타일 디자인 분야에 도입되며 시각적 표현 도구로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구는 기술적 구현 방식이나 창작 과정에 초점을 두는 경향이 강했으며, 생성형 AI 기반 디자인이 어떠한 시각적 구조를 형성하고 그것이 소비자 인식 과정에서 어떻게 의미로 조직되는지에 대한 분석은 상대적으로 부족하였다. 이에 본 연구는 시각 인지 이론에 근거하여 이미지 생성형 AI 기반 패션 텍스타일 디자인의 시각적 속성과 소비자 인식의 의미 구조를 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 소비자 인식은 태도⋅선호와 같은 반응적 평가 개념이 아니라, 시각 자극이 지각 단계에서 조직되며 형성되는 인식 구조의 차원으로 정의하였다. 연구 방법으로는 질적 단일 사례 연구 방식을 채택하여 Collina Strada 2024 S/S 컬렉션에 적용된 생성형 AI 기반 텍스타일 디자인을 분석 대상으로 설정하였다. 시각적 속성은 색채, 질감 표현, 패턴 구조의 세 범주로 구분하였으며, 이를 자연성–인공성, 인지 용이성–인지 복합성, 조화–긴장의 인식 구조 축에 따라 해석하였다. 분석 결과, 해당 사례에서는 다층적 색채 구성, 복합적 질감 표현, 다양한 이미지 요소의 중첩⋅변주 패턴조직이 나타났으며, 이는 소비자 인식 과정에서 인지복합성을 높이고 긴장감을 형성하는 방향으로 작용하는 것으로 해석되었다. 이는 생성형 AI 기반 패션 텍스타일 디자인에 대해 보고되는 이질감이나 혼란이 단순한 취향의 문제가 아니라, 시각적 속성이 조직되는 방식의 차이에서 비롯된 인식 구조의 결과일 수 있음을 시사한다. 본 연구는 생성형 AI 기반 패션 텍스타일 디자인 연구를 기술 중심의 논의에서 디자인 의미 형성과 인식구조 분석의 영역으로 확장하였다는 점에서 의의를 지닌다. 이로써 생성형 AI 기반 패션 텍스타일 디자인에 대한 비평과 소비자 반응을 취향⋅감성의 문제가 아닌 인식 구조 차원에서 해석할 수 있는 이론적 틀을 제시하였다.
Tae Kyoung Eom (Tue,) studied this question.