MZ세대 시각 디자이너의 디자인 프로세스 각 단계에서의 생성형 인공지능 도구 활용 결정 요인에 관한 연구

Abstract

Artificial Intelligence (AI) technology has become an indispensable component of our daily existence, catalyzing a paradigm shift across societal and technological landscapes. We are amidst the Fourth Industrial Revolution, distinguished not by the dominance of a singular technology, but rather by an AI-led revolution that amalgamates, synergizes, and surpasses various interdisciplinary fields. The burgeoning application of AI spans a myriad of domains, enhancing services and applications and fostering novel avenues in art, creation, and education. This epoch necessitates a methodical, scientific approach towards the genesis of new artistic and cultural forms. Generative AI, as a pivotal technological innovation, is engendering profound transformations in the design sector. These tools are not only instrumental for designers but also present challenges in their adoption due to the novelty and complexity involved. Understanding the degree to which designers embrace generative AI technologies emerges as a crucial research query, given the inherent uncertainty associated with adopting nascent technologies. Investigating the determinants influencing designers' utilization of generative AI tools can facilitate broader acceptance and integration within the design community. Visual design processes, encompassing initial conceptualization, sketching, and final execution, may exhibit varying levels of receptiveness towards generative AI tools at different stages. This study employs structural equation modeling to delve into designers' propensity to utilize generative AI tools across various stages, aiming to draw holistic conclusions. The objectives of this research are multifaceted: 1. To collate and extrapolate theories pertaining to the evolution and methodologies of visual design. 2. To elucidate the technology acceptance factors of Generation MZ designers towards generative AI tools, with a focus on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model. 3. To scrutinize how these acceptance factors influence Generation MZ designers' intent to adopt generative AI tools at various stages of design. 4. To amalgamate the UTAUT model with this study's findings, proposing a theoretical framework delineating the determinants of designers' intent to use generative AI tools by visual design stage. 5. To offer practical insights for AI companies on enhancing generative AI tool adoption among Generation MZ designers. The study proceeds by applying integrated technology acceptance theories to formulate a research model, exploring interrelations through structural equations, and validating hypotheses. Utilizing SPSS and AMOS, the study assesses the reliability and validity of the questionnaire and research model, and tests hypotheses via structural equation modeling. The research encompasses a theoretical examination of AI, including foundational concepts like machine learning, deep learning, artificial neural networks, and the analysis of various text-image generative AI tools. Organized into six chapters, the study covers: 1. Introduction: Background, objectives, and methodology of the study. 2. Theoretical background: In-depth exploration of AI basics, history, classification, the intersection with design, and technology acceptance theories. 3. Integration of AI in visual design: Analysis of AI creation tools and their role in modern design processes. 4. Research design: Detailed presentation of the research model, hypotheses, and variable definitions. 5. Results: Data characteristics and hypothesis testing results. 6. Discussion and conclusion: Overall findings, implications, limitations, and future research directions. This research culminated in several key conclusions. Initially, it delineated and articulated the methodology and process of visual design in a tripartite framework. Moreover, it identified the pivotal factors influencing the acceptance of generative AI design tools among Generation MZ designers. These factors, grounded in the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) model, include performance expectancy, effort expectancy, and social influence. Notably, the study found that facilitation conditions did not significantly impact the intention to accept these tools in this context. The investigation probed into the interplay between technology acceptance factors specific to generative AI tools and their impact on the acceptance intention among Generation MZ designers. Findings revealed that performance expectancy, effort expectancy, and social influence positively influenced acceptance intention. Leveraging these insights, the study proposes a theoretical framework for understanding the determinants of stage-specific intention to use visual design in the realm of AI design, utilizing the UTAUT model as a foundation. In terms of developing AI design tools, the study advocates for a user-centric approach. This approach should prioritize time efficiency and productivity enhancement, which are paramount for MZ designers. It suggests implementing strategies to bolster social influence, drawing on peer usage experiences to foster active user communities. Additionally, it recommends revisiting pricing policies to enhance tool accessibility. The establishment of a comprehensive support system is recommended to facilitate effective use of AI tools, coupled with ongoing research into user behavior. This approach aims to ensure that the tools evolve in tandem with the changing needs of the industry and technological advancements, thereby enabling Generation MZ designers to unleash greater creativity. These findings offer actionable guidance for companies pursuing technological innovation in the design sector. They lay a foundational framework for Generation MZ designers to harness innovative tools in achieving creative excellence. The study suggests that the company should revitalize its user community by adopting strategies to enhance social impact based on peers' experiences, and revisit its pricing policy to make the tool more accessible to more users. By building a comprehensive support system to help users use AI tools effectively, and by continuously researching user behavior to improve tools to keep pace with changing industry needs and technological advances, MZ designers can be empowered to be more creative. These findings provide practical direction for companies pursuing technological advancements in the design field, and lay the foundation for Gen MZ designers to utilize innovative tools to achieve creative outcomes.|인공지능 기술은 현대인의 일상에 떼어낼 수 없을 만큼 녹아들어 사회와 기술의 혁명을 주도하고 있다. 현재 인류가 직면하고 있는 4차 산업 혁명은 단일 기술을 중점으로 하는 것이 아닌, 여러 분야에 걸쳐 통합, 융합 및 초월의 방식으로 진행되는 인공지능 혁명이다. 인공지능 기술은 다양한 분야와 응용 프로그램, 그리고 서비스에서 점점 더 광범위하게 사용되고 있다. 또한, 인공지능 기술은 예술 분야에서도 창작 및 교육의 보조 수단으로 발전되고 있다. 이러한 시대의 흐름에 따라, 새로운 예술과 문화 창출 과정에 대한 과학적 접근이 필요하다. 생성형 인공지능 디자인 도구는 핵심 기술로써 디자인 분야에서 기존 방식의 전면적 변화를 촉진하고 있고, 생성형 인공지능 디자인 도구는 디자이너의 작업에 유용한 도구를 제공한다. 그러나 이러한 새로운 기술의 지원을 받아들이는 환경에서 디자이너는 자칫 신기술을 수용하는데, 어려움을 겪을 수 있다. 게다가 사람은 익숙하지 않은 신기술을 채택할 것인지에 대해 일정한 불확실성을 가진다. 따라서, 디자이너가 생성형 AI 기술을 얼마만큼 수용하는지를 파악하는 것은 중요한 연구 주제이다. 디자이너가 생성형 인공지능 디자인 도구를 사용하는 데 영향을 미치는 요소를 탐구하고 분석함으로써, 생성형 인공지능 디자인 도구의 사용을 촉진할 수 있기 때문이다. 한편 시각 디자인에서의 접근 방법은 초기 개념화에서부터 시작하여 스케치와 최종 전달까지 등의 다양한 과정을 거친다. 이러한 이유로 디자인의 각 단계에 따라, 생성형 인공지능 디자인 도구에 대한 수용성과 사용 의향에 차이가 발생할 수 있다. 본 논문은 구조적 방정식 모델링을 이용하여 각 단계에서 디자이너의 생성형 인공지능 디자인 도구 사용 의향에 대한 심도 있는 분석을 수행하여, 이에 대한 포괄적인 결론을 도출하고자 한다. 연구의 목적은 다음과 같다: 첫째, 시각 디자인 방법론의 변화와 프로세스에 대한 이론을 정리하고 시각 디자인 프로세스를 도출한다. 둘째, UTAUT 모델을 중심으로, MZ세대 디자이너의 생성형 인공지능 디자인 도구에 관한 기술 수용 요소를 확인한다. 셋째, 디자인 단계별, MZ세대 디자이너의 생성형 인공지능 디자인 도구와 관련된 기술 수용 요소가 수용 의도에 미치는 영향 관계를 파악한다. 넷째, 본 연구에 UTAUT 모델을 결합하여, 인공지능 디자인 분야에서 시각 디자인 단계별 디자이너의 사용 의도 결정 요소에 대한 이론 모델을 제시한다. 다섯째, MZ세대 디자이너의 생성형 인공지능 디자인 도구 사용 촉진을 위해, 인공지능 기업들이 참조할 수 있는 디자인 도구 업그레이드 방향에 대한 실질적인 시사점을 제공한다. 연구는 다음과 같은 방식으로 진행된다. 먼저 통합 기술수용이론을 적용하여 연구 모델을 설정하고, 구조 방정식을 통해 요소 간의 연관성을 탐색한 후 가설을 검증하는 것이다. 이와 더불어, 설문조사 자료를 기반으로, 인구통계학적 특성을 제시하였다. 모든 분석 과정은 SPSS, AMOS를 통해 수행되었으며, 설문 문항 및 연구 모델의 신뢰도와 타당성을 확인하고, 구조 방정식 모델을 적용하여 경로 간의 유의성을 통해 연구가설을 검증하였다. 연구 범위는 인공지능과 관련된 이론적 연구로, 머신러닝, 딥 러닝, 인공신경망, 신경 스타일 등의 이전 기본 개념 및 다양한 텍스트-이미지로의 생성형 인공지능 디자인 도구 분석이 포함되며, 본 연구의 분석 프레임워크인 통합 기술수용이론 등도 포함된다. 본 연구는 총 6장으로 구성된다. 제1장은 서론으로, 연구의 배경과 목적, 그리고 연구 방법을 제시하였다. 제1절에서는 연구의 배경을, 제2절에서는 연구의 목적을 제시하였으며, 제3절에서는 연구의 구성 체계를 제시하였다. 제2장은 이론적 배경으로, 인공지능의 기본 개념, 역사와 분류, 그리고 머신러닝 등의 다양한 주제들을 깊이 있게 다루었다. 제1절에서는 인공지능의 기본 개념과 인공지능의 역사, 인공지능의 분류 및 머신러닝에 대해 서술하였고, 제2절에서는 디자인과 인공지능의 교차점을 제시하였다. 제3절에서는 MZ세대의 특징, 제4절에서는 기술수용이론에 대한 논의를 제시하였다. 제3장은 시각 디자인 프로세스와 인공지능의 통합에 대한 탐구로서 다양한 인공지능 창작 도구의 분석 및 현대 디자인 프로세스에서 인공지능의 역할에 대해 조사하였다. 제1절에서는 인공지능 창작 도구를 분석하였고, 제2절에서는 현대 디자인 프로세스 안에서 인공지능의 역할을 제시하였다. 제4장은 연구 설계의 심화 탐구 단계로서, 연구모형과 가설 설정, 그리고 각 변수의 정의와 설정을 상세하게 다루었다. 제1절에서는 연구모형을 제시하였고, 제2절에서는 연구의 가설을 설정하였으며, 제3절에서는 각 변수의 정의에 대해 제시하였다. 제5장은 본 연구의 결과에 대한 심화 조사단계로, 자료수집 및 분석을 통해 데이터의 특성과 가설 검증 결과를 상세하게 제시하였다. 제1절에서는 자료수집 방법을, 제2절에서는 분석 방법을, 제3절에서는 데이터의 특성을, 제4절에서는 가설 검증 결과를 각각 제시하였다. 제6장에서는 연구의 전반적인 논의와 결론, 그리고 연구의 시사점과 한계, 향후 연구 방향에 대한 제언을 깊이 있게 서술하였다. 제1절에서는 연구의 결론을 제시하였고, 제2절에서는 연구의 시사점과 한계를 서술하였으며, 제3절에서는 향후 연구 방향에 대한 제언을 제시하였다. 연구 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 먼저, 시각 디자인 방법론과 디자인 프로세스를 세 단계로 정리하고 도출하였다. 또, MZ세대 디자이너를 위한 생성형 인공지능 디자인 도구의 기술적 수용 요인은 UTAUT 모델을 중심으로 성과기대, 노력기대, 사회적 영향으로 확인되었고, 본 연구에서 촉진 조건은 수용 의도에 영향을 미치지 않았다. 인공지능 생성 도구와 관련된 기술 수용 요인과 MZ세대 디자이너의 수용 의도에 미치는 영향 관계를 분석하였다. 그 결과, 성과기대, 노력기대, 사회적 영향 모두 수용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 토대로 본 연구는 UTAUT 모델을 활용하여 인공지능 디자인 분야에서 시각 디자인의 단계별 사용 의도의 결정요인에 대한 이론적 모델을 제안한다. 본 연구는 동료의 사용 경험을 바탕으로 사회적 영향을 강화하는 전략을 채택함으로써 사용자 커뮤니티를 활성화하고, 가격 정책을 재검토하여 더 많은 사용자가 도구를 이용할 수 있게 접근성을 높여야 한다고 제시하였다. 사용자가 AI 도구를 효과적으로 사용할 수 있도록 종합적인 지원 체계를 구축하고, 지속적인 사용자 행태 연구를 통해 변화하는 업계의 요구와 기술 발전에 발맞추어 도구를 개선함으로써, MZ세대 디자이너가 더욱 창의적인 작업 수행할 수 있도록 지원해야 한다. 이러한 연구 결과를 통해, 디자인 분야의 기술적 발전을 추구하는 기업에게 실질적인 방향성을 제시하며, MZ세대 디자이너가 혁신적인 도구를 활용해 창조적 결과물을 도출할 수 있는 기반을 마련하였다.