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머신러닝 이후 급속히 발달한 인공지능은 다량의데이터와 최신 기술이 적용되어 생성형 인공지능으로진화하였다. 다양한 생성형 인공지능 플랫폼 개방으로이를 활용한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 최신기술이 탑재된 인공지능을 활용하여 패션 디자인분야에 적용 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이론적배경은 인공지능 학습과 적용된 인공지능 기술에 중점을 두었다. 인공지능이 어떻게 학습되고 어떠한 기술이 적용되어 이미지 생성형 인공지능으로 발전하였는지를 분석 하였다. 본 연구는 국내외 선행연구와 연구소의 기술자료 등 문헌중심의 질적 연구방법을 택하였다. 실증 연구로 최신 기술인 멀티모달 기술이 적용된 ‘빙 챗(Bing Chat)GPT’를 디자인 도구로 활용하였다. 다양한 제시어를 입력하여 패션디자인에 필요한결과물을 생성하여 그 활용성을 논하였다연구범위는 인공지능을 패션디자인에 적용하기 위한 주요 요소인 패션 데이터의 가공과 패션데이터세트를 기반으로 하였다. 인공지능기술은 패션이미지 생성을 위한 딥러닝 모델연구와 그 실행을 위한 최신인공지능 기술로 범위를 제한하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 추구하는 목적에 의해 수집되고 가공된 패션데이터는 패션데이터세트로 구성되어 패션 인공지능학습을 위한 모델로 개발되었다. 둘째, 패션 데이터세트는 이미지 생성 모델을 활용하여 패션이미지를 생성하는 인공지능에 활용되었다. 셋째, 시각적 이미지가 중요시 되는 패션 디자인에는 이미지 생성형 인공지능을 보조디자인 도구로 활용이 가능하다. 넷째, 가장 최신기술인 멀티모달이 적용된 인공지능인 ‘빙 챗(Bing Chat)GPT’는 패션 드로잉, 테마 디자인, 무드보드, 도식화, 패션모델 등의 이미지 생성에활용될 수 있다. 패션디자인 분야에 적용된 인공지능은 기존의 동향조사에서 벗어나 창의적 활동이 가능하다. 또한 패션디자인 과정에 시간을 절약해 주는 효과가 있다. 이러한 인공지능의 적용은 그 기술의 진화와 함께 무한할것이다.
Artificial intelligence which has made rapid progress since machine learning evolved into generative artificial intelligence through the application of diverse data and latest technology. With the opening of various generative artificial intelligence platforms, research using them is needed. The purpose of this study was to propose how artificial intelligence equipped with latest technology can be utilized in and applied to the fashion industry. The theoretical background was focused on artificial intelligence learning and applied artificial intelligence technology. How artificial intelligence is trained and which technology is applied to enable it to evolve into image-generative artificial intelligence were analyzed. This study chose literature-based qualitative study methods such as technical data obtained from precedent studies and home and foreign laboratories. As an empirical study, ‘Bing Chat GPT’ applied with the latest technology, multi-modal technology, was used as a design tool. By entering various keywords, the results necessary for fashion design were created and its usability was discussed. The scope of this study was based on fashion data processing and fashion datasets which are important factors for the application of artificial intelligence to fashion design. Artificial intelligence technology was limited to studies on deep learning models related to fashion image generation and to latest artificial intelligence associated with such studies. The results of this study were as follows. First, fashion data collected and processed with a purpose consisted of fashion datasets and was developed into a fashion artificial intelligence model. Second, fashion datasets were utilized by artificial intelligence that utilizes an image generation model to generate fashion images. Third, in fashion design where visual images are considered important, it is possible to utilize image-generating artificial intelligence as an auxiliary design tool. Fourth, ‘Bing ChatGTP’ an artificial intelligence to which the latest technology known as multi modal is applied, can be utilized for fashion drawing, theme design, mood boards, schematization, fashion model generation, etc.. Artificial intelligence applied to the field of fashion design allows creative activities away from existing trend surveys. It also has the effect of saving time in the fashion design process. It is thought that the application of this artificial intelligence will be infinite with the evolution of the technology.
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AI Learning, Fashion Generative AI, Fashion Daraset, AI Fashion
