생성형 AI 기반의 지속 가능 패션디자인 컬렉션 구현

Abstract

ChatGPT의 등장으로 본 인공지능, 그중에서도 생성형 AI의 가능성과 실용성은 놀랍고도 파괴적이었다. 메타버스나 블록체인의 경우처럼 등장 이후 시간이 지나면서 대중과의 거리가 생긴 다른 기술들과는 다르게 생성형 AI는 단순히 우리 삶을 편리하게 해주는 신기술이 아니라, 국가 안보 차원에서 다루는 수준에까지 이르렀다. 이런 생성형 AI 기술이 이렇게까지 중요하게 다가오게 된 것은 생성형 AI의 낮은 접근 장벽 덕분이다. 컴퓨터 언어인 코드나, 서비스 안에 숨겨져 있는 수학적 원리를 모르더라도 다른 사람과 채팅하듯 쉽게 접근할 수 있는 기술이기 때문이다. 기술을 연구하는 엔지니어나, 과학자, 전공자가 아니더라도, 누구나 쉽게 사용할 수 있는 기술이기에 확산도 다른 새로운 기술에 비교할 수 없을 만큼 빠르게 진행되었다. 한편 현재 지구의 이상기후와 같은 환경문제가 어느 때 보다 크게 다가오고 있다. 또한 자유무역 및 세계화의 여파로 환경문제 외에도 빈곤 및 양극화의 사회문제 역시 인류의 생존을 위협하고 있다. 이러한 배경에서 ‘지속 가능’이라는 키워드가 등장했고, 패션 분야에서도 중요 키워드로 대두되었다. 현 패션 산업의 주 형태인 패스트 패션은 말 그대로 빠른 스타일과 트랜드의 변화가 그 특징이다. 현재의 패션업계는 어느 때보다 많은 자원을 사용하며 제품을 생산하고, 엄청난 폐기물을 남기며, 매년 많은 양의 제품들이 버려지고 있다. 이는 국제적으로 우려되는 환경문제 중 하나가 되었고, 마침내 더 이상 도의나 자율이 아닌 법에 의한 강제력까지 시작될 조짐이 보인다. 지속 가능한 패션은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 이러한 변화는 다른 산업 분야인 자동차 분야에서 일어난 것과 유사하다. 자동차 업계에 대한 변화의 요구, 구체적으로는, 유럽에서 시작된 내연기관 자동차 판매금지 계획 및 각국의 친환경차 육성정책의 결과는 전기차를 비롯한 친환경차에게 시장의 흐름이 넘어가는 동력이 되었다. 이러한 변화의 시기에서 생성형 AI라는 새로운 도구를 통해 패션업계가 당면한 문제를 해결하는 것을 생각해 보고자 한다. 생성형 AI가 보여준 놀라운 결과와 편리성 그리고 누구나 활용할 수 있는 낮은 기술 접근 장벽은 지속 가능한 패션을 구현하는데, 도구로 사용할 수 있다는 가능성을 이번 연구에서 보여주고자 한다. 여기에 더해 생성형 AI가 문제 해결을 위한 도구로써 뿐만 아니라, 새로운 지평을 열어줄 수 있는 게임 체인저가 될 수 있음을 이번 컬렉션 제작 과정의 생성형 AI 결과물을 통해 보여주고자 한다. 최종적으로는 생성형 AI의 등장이 기성 패션 산업에서의 관성적으로 넘어갔던 전반적인 일련의 과정을 다시 되돌아보고, 더 발전시킬 수 있는 시발점이 될 수 있음을 알리고자 한다. 구체적으로, 본 연구의 목적을 최근 주목받는 생성형 AI의 원리와 적용 사례를 탐구하고, 이를 바탕으로 패션 디자인에 어떻게 적용할 수 있을지 전략을 모색하는 것으로 설정했다. 지속 가능한 패션을 중심 키워드로 설정하고 이론적 고찰을 통해, 생성형 AI가 패션 디자인 선택과정에 중요한 자료로 활용될 수 있음을 밝혔다. 특히, 텍스트 생성형 AI인 ChatGPT는 지속 가능한 패션에 대한 광범위한 지식을 제공하고 다양한 디자인 전략을 효과적으로 생성하는 능력을 보여주었다. 그러나 이미지 생성형 AI인 미드저니는 특정 디자인 기법에 대한 이해가 부족하여 일부 디자인 구현을 제대로 하지 못하는 한계를 드러냈다. 이렇게 드러난 문제점은 생성형 AI가 인간과 유사한 창조적 작업을 수행할 수 있지만, 학습된 데이터나 알고리즘의 한계 내에서 작동한다는 한계에 기인하고 있음을 이론 연구를 통해 알게 됐다. 패션디자인에 대한 데이터 학습 등의 부분적인 개선이 필요한 현 상태임에도 불구하고, 생성형 AI가 보여준 결과물은 놀라웠다. 앞으로 더 많은 패션 디자인적 요소에 대한 학습이 진행되거나 패션 디자인에 최적화된 AI 모델의 개발이 이루어진다면 더욱 혁신적인 결과를 기대할 수 있다. 이러한 개선이 성공한다면, 궁극적으로는 실물 제작 없이 독특한 디자인을 이미지로 구현하고 시장의 선택을 받는 새로운 패션 생산 구조의 가능성을 열 수 있음을 본 연구를 통해 알 수 있었다. 이러한 새 생산 구조는 다양한 디자인과 빠르게 트랜드가 변화하는 상황에 적합하면서도, 제품 디자인에 지속 가능한 패션 요소를 쉽게 포함할 수 있을 뿐만 아니라, 불필요한 생산을 줄일 수 있게 될 것이다. 요약하자면, 현재 생성형 AI를 통한 완벽한 패션 디자인의 구현은 여전히 한계가 있지만, 본 연구를 통해 생성형 AI의 패션 디자인 적용 가능성을 탐색하고, 이를 바탕으로 향후 개선해야 할 점을 제시했다는 데 큰 의의가 있다. 이는 지속 가능한 패션을 위한 새로운 접근 방식으로서, 자원을 절약하며 지속 가능한 미래를 향한 중요한 발걸음이 될 것이다.;The possibility and practicality of artificial intelligence, especially Generative AI, seen by the advent of ChatGPT was surprising and devastating. Unlike other technologies that have grown distant from the public over time, such as metaverse and blockchain, Generative AI is not just a new technology that makes our lives convenient, but has reached the level of being dealt with in terms of national security. This Generative AI technology has come to be so important thanks to Generative AI's low access barriers. This is because it is a technology that can be easily accessed like chatting with others even if you do not know the mathematical principles hidden in computer language such as code or service. It is a technology that can be easily used by anyone, even if it is not an engineer, scientist, or major studying the technology, so its spread has progressed so quickly that it cannot be compared to other new technologies. Meanwhile, environmental problems such as the Earth's abnormal climate are now approaching more than ever. In addition to environmental problems in the aftermath of free trade and globalization, social problems of poverty and polarization are also threatening the survival of mankind. Against this background, the keyword 'sustainability' emerged and emerged as an important keyword in the fashion field. Fast fashion, the main form of the current fashion industry, is literally characterized by fast style and trend changes. The current fashion industry uses more resources than ever to produce products, leave huge amounts of waste, and a large amount of products are discarded every year. It has become one of the environmental problems of international concern, and there are signs that eventually the enforcement by law, not by morals or autonomy, will begin. Sustainable fashion is now a necessity, not an option. These changes are similar to what has happened in other industries, the automobile sector. The demand for change from the automobile industry, specifically, the plan to ban the sale of internal combustion engines that began in Europe, and the result of each country's policies to foster eco-friendly cars have become the driving force for the market to flow to eco-friendly cars including electric vehicles. In this era of change, I would like to think about solving the problems facing the fashion industry through a new tool called generative AI. The amazing results of Generative AIs, convenience, and low barriers to access to technology that anyone can use are intended to show the possibility that they can be used as tools to implement sustainable fashion in this study. In addition, we would like to show through the Generative AI results of this collection production process that Generative AIs can not only be a tool for problem solving, but also a game changer that can open up new horizons. In the end, we would like to reflect on the overall process that the emergence of Generative AIs has passed on to inertia in the established fashion industry and inform them that it can be a starting point for further development. Specifically, the purpose of this study was to explore the principles and application cases of Generative AIs that have recently attracted attention, and to explore strategies on how they can be applied to fashion design based on this. It was revealed that sustainable fashion can be used as important data in the fashion design selection process through theoretical considerations and set it as a key keyword. ChatGPT, a text-generating AI, in particular, has demonstrated the ability to effectively generate various design strategies and provide a wide range of knowledge about sustainable fashion. However, Midjourney, an image-generating AI, has revealed limitations in not properly implementing some designs due to a lack of understanding of specific design techniques. Through theoretical research, it has been found that the problem revealed in this way is due to the limitation that Generative AIs can perform creative tasks similar to humans but operate within the limits of learned data or algorithms. Despite the current state of partial improvement such as data learning about fashion design, the results of the Generative AIs were amazing. More innovative results can be expected if more fashion design elements are learned in the future or AI models optimized for fashion design are developed. This study showed that if these improvements are successful, it can ultimately open the possibility of a new fashion production structure that implements a unique design as an image without real production and receives market choices. This new production structure will be suitable for various designs and rapidly changing trends, while easily including sustainable fashion elements in product design, as well as reducing unnecessary production. In summary, the implementation of perfect fashion design through Generative AIs is still limited, but it is of great significance that this study explored the applicability of Generative AIs' fashion design and suggested future improvements based on this. This is a new approach to sustainable fashion, which will save resources and be an important step toward a sustainable future.