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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김희준 (동의대학교) 박재성 (동의대학교) 김성희 (동의대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집
발행연도
2025.2
수록면
489 - 495 (7page)

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최근 생성형 AI 는 디자인 분야에서 작업 효율성을 높이는 데 활용되고 있으며, 특정 도메인에 특화된 미세조정 모델은 초기 컨셉 시각화, 프로토타입 제작 등에 기여하고 있다. 저해상도 이미지를 고해상도로 변환하는 Super-resolution AI는 디자인 과정에서 초기 다수의 이미지를 생성한 뒤 일부 이미지를 고해상도로 변환하여 구체적인 요구사항을 도출하는 데 유용하다. 그러나 기존 연구는 PSNR, SSIM 등의 정량적 지표에 집중되어 있으며, 이는 변형이 사용자에게 지각되는 정도를 나타내기에는 부족하다는 한계가 있다. 본 연구는 신발 디자인 특화 모델에서 Flux, SUPIR, Ultimate 세 가지 모델을 활용해 초기 이미지를 고해상의 이미지로 변환하고, 지각된 변화와 인지된 성능 차이를 비교하였다. 결과적으로 SUPIR 모델이 가장 낮은 지각된 변화 수와 높은 효율성을 보였다. 또한 해당 도메인에서의 모델 간 인지된 장단점을 고찰한다. 본 연구는 생성형 AI 의 이미지를 고해상도로 변환 시 발생 문제를 정의하고, 디자인 도메인에서 효율적 도구로 활용을 위한 Super-resolution AI 모델 선택 기준을 제시한다.
#생성형 AI #도메인 특화 AI #Super-resolution AI #디자인 지원 도구

목차

요약문
1 연구 배경
2 관련연구
3 본문
4 실험
5 결과
6 토론 및 한계
7 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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