생성형 AI 감성 이미지와 사용자 감성과의 차이에 대한 연구

Abstract

최근 디지털 기술의 급격한 변화와 디지털 트랜스포메이션의 가속화로, AI는 일상생활과 더욱 밀접한 기술이 되고 있다. 그 중에서도 챗GPT와 같은 생성형 AI는 대화, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 특성으로 인해 디자인 및 예술 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이렇듯 창작의 방식이 변화하는 상황에서 기술을 잘 습득하는 것도 중요하지만, 결국 디자인은 사용자에게 의미를 잘 전달하는 것이 중요하므로 기술을 활용한 효과적 의미 전달 방안에 대한 연구도 필요하다. 본 연구의 목적은 생성형 AI를 활용하여 이미지를 제작함에 있어 디자이너, 예술가, 콘텐츠 제작자 등 다양한 분야의 전문가들이 프롬프트의 감성 표현 요소에 대해 인지하고, 사용자에게 감성을 전달하고자 할 때 이를 효과적으로 활용할 수 있도록 기초 연구를 제공하는 것이다. 현재, 프롬프트 감성 어휘에 주목하여 사용자가 실제로 이미지를 보고 해당 감성 어휘를 느낄 수 있는지 검증하는 연구는 아직 미비하다. 이에 따라 본 연구에서는 생성형 AI 이미지와 프롬프트 감성 요소, 사용자 감성에 초점을 맞추고, 먼저 문헌연구를 통한 고찰을 하였다. 그 뒤, 프롬프트의 감성 어휘와 사용자의 감성과 어떠한 차이가 있는지를 실험을 통해 분석하였다. 생성형 AI 이미지의 프롬프트 중, 감성 어휘는 사용자가 이미지를 보고 느끼는 감성과 연관이 있는 지에 대해 연구 질문을 작성하고 이를 토대로 네 가지 가설을 설정하였다. 첫째, 챗GPT가 추출한 감성 어휘는 사용자가 느끼는 감성과 일치한다. 둘째, 프롬프트 중, 감성 어휘의 순서가 변화하면 사용자가 느끼는 감성도 변화한다. 셋째, 프롬프트 중, 감성 어휘의 수량이 변화하면 사용자가 느끼는 감성도 변화한다. 넷째, 프롬프트 중, 미각 어휘의 수량이 변화하면 사용자가 느끼는 감성도 변화한다. 이에 대해 언어적 감성 평가를 진행하기 위해 생성형 AI를 활용하여 감성 어휘를 선정하고 이미지를 제작하였다. 챗GPT를 통해 프롬프트의 감성 어휘를 추출하고 그 빈도수에 따라 상위 세 가지 감성 어휘를 선정하였고 프롬프트에서 감성 어휘의 순서, 수량이 조절된 실험 이미지는 미드저니로 제작한 뒤 최종 선정하였다. 설문 조사는 생성형 AI 디자이너, AI 관련 종사자, 일반인을 대상으로 실시하여 각 집단의 평가 결과를 비교한 뒤, 전문가와 일반 사용자 사이에서의 차이가 어떠한 지 함께 평가하였다. 결과적으로 이미지를 보고 챗GPT가 추출한 감성 어휘에 대해 사용자도 동일한 감성을 느꼈고, 감성 어휘의 순서와 수량 변화는 특정 집단의 감성 평가에 유의미한 영향을 미친다는 결론을 도출하였다. 이는 생성형 AI를 활용한 감성 표현이 전문가, 비전문가에게 어떻게 전달될 수 있는지에 대해 중요한 인사이트를 제공한다. 이처럼 본 연구는 생성형 AI를 활용한 창작 과정에서 프롬프트의 감성 어휘가 사용자 감성과 어떠한 차이가 있는지에 대한 검증 결과를 통해 창작자의 프롬프트 활용 역량을 향상시키는 데 기여할 수 있다. 또한 프롬프트 가이드라인에 있어 중요한 기초 연구 자료를 제공하여 창작자들이 AI와 협업하여 보다 정교하고 감성적인 이미지를 제작할 수 있도록 도움을 줄 수 있다. 연구 결과는 생성형 AI를 활용한 디자인과 마케팅 전략 수립에 중요한 기초 자료를 제공한다. 향후 연구에서는 감성 어휘에 대한 다양한 시도와 이미지 분석, 표본 수 확보를 통한 사용자 반응을 더 깊이 분석하는 것이 필요하고, 시간이 지남에 따라 집단 간 차이의 변화에 대한 후속 검증도 필요하다. 이는 생성형 AI를 활용한 디자인 및 프롬프트 활용 연구에 유의미한 연구가 될 것이다.;With the rapid changes in digital technology and the acceleration of digital transformation, AI is becoming a technology closely integrated into our daily lives. Among these, generative AI, such as ChatGPT, is being widely utilized in design and art fields due to its ability to generate various content like conversations, images, and music. In such a landscape where the modes of creation are changing, mastering the technology is important. However, since design fundamentally revolves around effectively conveying meaning to the user, research on effective ways to communicate meaning using technology is also necessary. The purpose of this study is to provide foundational research for designers, artists, content creators, and other professionals in various fields to understand the emotional expression elements of prompts when creating images using generative AI, and to effectively use these elements to convey emotions to users. Currently, there is a lack of research that focuses on emotional vocabulary in prompts and verifies whether users can actually feel the emotions intended when viewing the images. Therefore, this study focuses on generative AI images, prompt emotional elements, and user emotions, starting with a literature review. Subsequently, it analyzes through experiments the differences between the emotional vocabulary in prompts and the emotions felt by users. This study formulated research questions on whether the emotional vocabulary in the prompts of generative AI images correlates with the emotions felt by users, and based on these, four hypotheses were established. First, the emotional vocabulary extracted by ChatGPT aligns with the emotions felt by users. Second, the order of emotional vocabulary in the prompts affects the emotions felt by users. Third, the quantity of emotional vocabulary in the prompts affects the emotions felt by users. Fourth, the quantity of taste-related vocabulary in the prompts affects the emotions felt by users. To conduct a linguistic emotional evaluation, emotional vocabulary was selected using generative AI and images were created. ChatGPT was used to extract the emotional vocabulary from the prompts, and the top three emotional vocabulary based on frequency were selected. Experimental images with adjusted order and quantity of emotional vocabulary in the prompts were finally created using Midjourney. A survey was conducted targeting generative AI designers, AI-related professionals, and the general public, comparing the evaluation results across these groups and assessing the differences between experts and general users. As a result, it was concluded that users felt the same emotions as the emotional vocabulary extracted by ChatGPT when viewing the images, and changes in the order and quantity of emotional vocabulary had a significant impact on the emotional evaluation of specific groups. This provides important insights into how emotional expressions using generative AI can be conveyed to both experts and non-experts. Thus, this study contributes to enhancing creators' ability to use prompts by verifying the differences in emotional vocabulary in prompts and user emotions in the creative process using generative AI. Additionally, it provides important foundational research data for prompt guidelines, helping creators collaborate with AI to produce more sophisticated and emotional images. The results of this study provide crucial foundational data for designing and marketing strategies using generative AI. Future research should delve deeper into user reactions by attempting various approaches to emotional vocabulary and image analysis and securing a larger sample size. Additionally, follow-up verification on changes in differences between groups over time is needed, which would be significant research for design and prompt utilization studies using generative AI.