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영어

Generative AI has been increasingly adopted across con tent creation, and in design it is recognized as a tool that enhances efficiency in idea generation and concept visualization for both practice and education. This study focuses on ChatGPT and Midjourney, applying them experimentally to the case of a children’s milk brand, Bodeul Bodeul, to generate package designs, identify issues, and suggest solutions. The research analyzed nine domestic and international children’s milk packages across five criteria to derive design directions, then developed prompts and parameters. Three participants generated designs using these prompts, and the outputs were compared for visual variation and completeness.Findings show that Generative AI is effective for rapidideation and visual exploration but limited in achieving complete package designs. Even wit h identical prompts, outputs differed, reflecting prompt interpretation and parameter adjustments. These limitation s highlight the role of designers’ strategic intervention and creative judgment as key factors. Thus, Generative AI should complement rather than replace creative design processes. Future research should examine output variability and evaluate the effectiveness of human–AI collaborative design models.

한국어

최근 생성형 인공지능(Generative AI)은 콘텐츠 제작 전반 에 걸쳐 광범위하게 도입되고 있다. 특히 디자인 분야에서는 새로운 창작 도구로 디자인 실무와 교육 현장 모두에서 아이 디어 도출, 콘셉트 시각화 등의 업무를 효율화하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구는 생성형 인공지능기반 디자인 도구 인 ChatGPT와 Midjourney를 중심으로 어린이 우유 브랜드 ‘보들보들’로 가정하고, 패키지 디자인을 실험적으로 생성하 고 그 과정에서의 문제점 도출과 효율적 해결 방안 제시를 목 적으로 한다. 연구 범위와 방법은 국내외 총 9개 어린이 우유 패키지 디자인에 대한 다섯가지 항목을 비교 분석하여 디자 인 방향을 도출하였다. 이를 토대로 프롬프트와 파라미터를 설계하여 사용해 실험 참가자 3인이 디자인을 생성하여 결과 물 간의 시각적차이와 완성도를 비교 분석하였다. 연구 결과, 생성형 AI는 초기 시안 생성과 시각적 탐색 도구로는 빠른 시간 내에 유효하게 작용했으나, 목적에 부합하는 패키지 디 자인의 완성도 측면에서는 한계가 있는 것으로 나타났다. 동 일한 프롬프트를 사용하였음에도 결과물의 시각적 표현이 상 이하였고 이는 프롬프트에 대한 해석 방식뿐 아니라 파라미 터 조정 여부에 따라 생성 결과가 민감하게 달라짐을 시사한 다. 이 같은 한계는 디자이너의 전략적 개입과 창의적 판단이 결과물의 완성도를 결정짓는 핵심 변수로 작용함을 보여준 다. 따라서 생성형 AI는 창의적 디자인 프로세스를 대체하기 보다는, 디자이너의 전략적 기획과 시각적 감각을 보완하는 도구로 기능해야 하며, 향후 연구에서는 이들 요소에 따른 시 각 결과물의 편차와 해석 구조 간의 관계를 분석하고, 인간– AI 협업 기반 디자인 모델의 실효성을 실증적으로 탐색할 필요가 있다.