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영어

This study proposes an artificial intelligence–based framework for restoring damaged painted cultural heritage to facilitate commercial design generation. Painted cultural heritage often suffers quality degradation in generated designs owing to accumulated damage, such as surface contamination and discoloration. To address this issue, we incorporate a preprocessing stage using inpainting techniques that automatically restore damaged areas using contextual information from surrounding areas before applying generative design algorithms. Various damage types were addressed using open-source inpainting tools, followed by a comparative analysis of designs generated from original damaged and restored paintings. Results indicate that inpainting preprocessing significantly enhances the visual quality of designs. Designs generated from restored paintings were successfully applied across product categories—including textiles, packaging, and interior materials—satisfying contemporary market standards. This methodology offers an approach to reinterpreting cultural heritage in modern commercial design, highlighting the potential for creating viable products while preserving cultural value.

한국어

본 연구는 회화 문화유산을 활용한 상업 디자인 생성을 위한 인공지능 기반 손상 복원 프레임 워크를 제시한다. 회화 문화유산은 표면 오염과 변색 등의 누적된 손상으로 인해 직접적인 디자인 생성 시 결과물의 품질이 저하되는 문제를 보인다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 생성 디자인 알고리즘 적용 전에 손상 영역을 주변 정보를 활용하여 자동 복원하는 인페인팅 기법의 전처리 과정 을 도입하였다. 오픈소스 인페인팅 도구를 활용하여 광범위한 손상 유형을 복원하였으며, 손상된 회화와 복원된 회화로부터 각각 생성된 디자인을 비교 분석하였다. 그 결과, 인페인팅 전처리가 디자 인의 시각적 품질을 현저히 향상시키는 것으로 나타났다. 복원된 회화로부터 생성된 디자인은 텍스 타일, 패키징, 인테리어 자재 등 다양한 제품 범주에 적용되었으며, 현대 디자인 시장의 품질 기준을 충족하였다. 본 연구는 문화유산을 현대 상업 디자인으로 재해석할 수 있는 방법론을 제시하며, 문화 적 가치를 보존하면서도 상업적으로 활용할 수 있는 디자인 개발의 가능성을 보여준다.