원문정보
A Comparative Experimental Study on the Visual Consistency of AI-Based Brand Logo Generation Tools - Focusing on Text-to-Image Generative AI Models and AI-based Logo Design Systems -
초록
영어
Generative Artificial Intelligence (AI) has rapidly prolife rated across the design industry, emerging as a transform ative tool that both supplements and substitutes human-c entered creative thinking processes, particularly within th e field of brand design. This study aims to experimentally verify the reliability and applicability of AI-based design by comparing and analyzing the visual consistency of bra nd logo outputs generated through various Generative AI tools. Seven AI platforms—DALL·E 3, Firefly, Nano Ban ana, Canva, Looka, Kittl, and Brandmark—were selected for comparative analysis. Using a unified prompt for a vir tual brand named “EcoLoop,” multiple logo images were generated, quantified across three key parameters—color, form, and composition—and synthesized into an integrate d index termed the Visual Consistency Index (VCI). The results indicate that Firefly (VCI = 0.83) exhibited the hig hest level of visual consistency. Looka demonstrated supe rior structural stability and form reproducibility, while Fir efly excelled in color coherence and emotional tone consis tency. Conversely, DALL·E 3 and Kittl exhibited wider cr eative variability with reduced consistency, whereas Nano Banana showed higher prompt interpretation stability. The findings reveal that text-to-image generative models emphasize creativity, whereas logo-design-specific AI sy stems prioritize structural stability, implying that a selecti ve approach is required when employing AI tools in brand design practice. By presenting a quantitative metric (VCI) applicable to the evaluation of AI-generated design qualit y, this study provides a foundational framework for futur e research on AI–human collaborative design models.
한국어
생성형AI는 디자인 산업 전반에걸쳐 빠르게 확산되고있 다. 특히, 브랜드 디자인 영역에서 인간 중심의 창의적 사고 과정으로 대체 및 보조하는 새로운 도구로 주목받고 있다. 본 연구는 생성형 AI를 활용한 브랜드 로고 결과물의 시각적 일 관성을 비교·분석함으로써 AI 디자인의 신뢰성과 적용 가능 성을 실험적으로 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위 핸 AI 도구 7종(DALL·E 3, Firefly, Nano Banana, Canva, Lo oka, Kittl, Brandmark)을 선정했다. 가상 브랜드인 “EcoLoop”를 대상으로 통일된 프롬프트를 반복 입력하고, 로고 이미 지를 수집했다. 색상, 형태, 구성의 세 항목을 기준으로 이미 지 분석을 통해 정량화하고, 통합 지수 VCII(Visual Consistency Index)로 산출했다. 그 결과, Firefly(VCI=0.83)가 가장 높은 시각적 일관성을 보였다. Looka는 형태 재현성과 구조 적 일관성에서, Firefly는 색상 안정성과 감성 톤의 유지에서 우수했다. 반면, DALL·E 3와 Kittl은 창의적 변주 폭이 넓었 지만, 변동성이 높게 나타났다. Nano Banana는 프롬프트 해 석의 일관성이 높게 나타났다. 텍스트-이미지 생성형 AI는 창의성 중심, 로고 설계 생성형 AI는 구조적 안정성 중심의 특성을 보여 브랜드 디자인에서 생성형 AI 활용시 선택적 접 근이 필요함을 시사한다. 본 연구는 AI 디자인 결과의 품질 평가에 적용 가능한 정량 지표(VCI)를 제시함으로써 향후 AI -인간 협업 디자인 연구의 기초를 제공한다.
목차
Abstract
1. 서론
1.1. 연구 배경 및 목적
1.2. 연구 범위와 방법
2. 이론적 배경
2.1. 생성형 AI의 이론적 정의
2.2. 브랜드 로고와 시각적 일관성의 개념
2.3. AI 기반 브랜드 디자인의 확장과 한계
3. 연구 방법 및 실험 설계
3.1. 연구 설계 개요
3.2. 생성형 AI 로고 생성 도구 비교 분석
3.3. 생성형 AI 로고 생성 실험 설계
3.4. 시각적 일관성 정량 분석 방법
4. 연구 결과 및 분석
4.1. AI 툴별 생성 결과의 시각적 특징 비교
4.2. 시각적 일관성 정량 분석 결과
5. 결론 및 제언
참고문헌
