텍스트 프롬프트 입력을 기반으로 생성된 네일아트 디자인 창작 연구: 이미지 생성 인공지능(AI) 모델인 DALL-E 2와 Bing Image Creator를 중심으로

A Study on Creative Nail Art Design Generation Based on Text Prompt: Focused on Image-Generating Artificial Intelligence Models, DALL-E 2 and Bing Image Creator

Article information

J Korean Soc Cosmetol. 2023;29(4):1058-1065
Publication date (electronic) : 2023 August 31
doi : https://doi.org/10.52660/JKSC.2023.29.4.1058
1Research Professor, Shinhan University·Netional Research Foundation of Korea
2Professor, Department of K-Beauty, Shinhan University
이명주1, 최에스더2,
1신한대학교·한국연구재단, 연구교수
2신한대학교 K-뷰티학과, 교수
*Corresponding author: Esther Choi Tel : +82-31-870-3441 E-mail : keun5300@naver.com
Received 2023 July 27; Revised 2023 August 7; Accepted 2023 August 17.

Trans Abstract

Nail art is an artistic activity that requires creativity and skill, reflecting individuality and taste by applying various colors and designs to fingernails. However, due to the limitations of human imagination, knowledge, and technical abilities, it can be challenging to continuously generate new ideas or create intricate and flawless designs. Recently, advances in artificial intelligence (AI) technology have led to the development of AI systems capable of generating images based on user input. These AI technologies can produce realistic, sophisticated, and creative images by interpreting textual prompts. As a result, they have found applications in various fields. In this study, we utilized image-generating AI models such as ‘DALL-E 2’ and ‘Bing Image Creator’ to analyze nail art designs generated based on textual prompts. We demonstrated that the type and content of prompts significantly influence the performance and output of image-generating AI models. By using AI technology as a supportive collaborator for nail artists, we can positively leverage its capabilities to enhance the diversity and quality of nail art designs. This will not only aid nail artists in their work and skill development but also contribute to the advancement of the nail industry by elevating the diversity and quality of nail art designs.

I. 서 론

과학기술의 발달로 사회 전반에서 디지털 기술을 통해 혁신과 변화를 이루려는 디지털 전환(Digital Transformation, DX)을 지향하고 있으며, 디지털 전환시대의 핵심은 인공지능(Artificial Intelligence: AI) 기술이다. 인공지능 기술은 다양한 분야에서 창의적인 산출물을 생성하는 능력을 보여주고 있으며 이해와 학습, 연상과 추론과 같이 인간의 지성이 필요한 모든 행위를 기계를 통해 실현하고자 하는 시도가 많아짐에 따라 인공지능 기술은 매우 빠르게 성장하고 있다(Lee & Cha, 2023). 최근 인공지능 기술의 발전으로 사용자의 입력을 기반으로 텍스트와 이미지를 생성하는 ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer), DALL-E와 같은 모델이 개발되었다. ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 모델인 GPT3.5 아키텍처를 기반으로 수준 높은 언어의 이해와 생성 능력을 갖추고 있어 자연어 처리 분야에서 다앙하게 활용되어지고 있다. DALL-E는 OpenAI에서 만들어진 모델로 웹 기반 인터페이스를 사용하고 다양한 스타일과 장르의 이미지를 사실적으로 생성할 수 있다(Kim & Kim, 2023). 이러한 인공지능 기술은 인간의 고유한 전유물로 여겨졌던 예술 분야에서 새로운 창작 도구로 활용되어지고 있다.

네일아트는 손톱의 청결함을 유지하고 다양한 재료와 도구로 예술적 표현을 하는 행위로, 개인의 개성과 취향을 반영하는 표현수단이자 창의성과 실력이 요구되는 예술적인 작업이다. 그러나 인간은 한정된 상상력과 지식, 기술을 가지고 있기 때문에 지속적으로 새로운 아이디어나 스타일을 창출하거나, 정교하고 완벽한 디자인을 구현하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 또한, 자신의 개성과 취향을 정확하게 파악하거나 다른 사람의 개성과 취향을 맞추기 어려울 수 있으며, 시대와 문화, 상황에 따라 변화하는 개성과 취향에 유연하게 대응하기 어려울 수 있다. 인공지능 기술은 이러한 한계를 극복하고 새로운 가능성을 제시할 수 있도록 도움을 줄 수 있다. 이미지 생성 인공지능 모델은 텍스트 프롬프트와 같은 입력 데이터를 기반으로 네일아트 디자인을 자동으로 생성할 수 있고 시간과 비용을 절감할 수 있다. 뿐만 아니라 인간이 상상하지 못했던 새로운 아이디어나 스타일을 제안하고, 정교하고 완벽한 디자인을 구현할 수 있으며, 창의성과 실력을 향상시킬 수 있다.

지금까지 보고된 네일아트 연구는 주로 예술사조나 작품으로부터 아이디어를 도출하고, 모티브를 얻은 경우가 많았다(Jeong, 2022; Jin & Lee 2022; Seol & Joo, 2023; Lee & Im, 2022; Cho & Moon, 2021; Yeo & Kim, 2015). 최근 들어 NFT나 디지털 시스템을 활용한 네일아트 연구가 조금씩 보고되고 있지만(Kim & Mun, 2022; Yoon, 2022) 인공지능 기술을 활용한 네일아트 디자인에 관한 연구는 미비한 실정이다.

따라서 본 연구의 목적은 인공지능 기술 가운데 이미지 생성 인공지능(AI) 모델인 DALL-E 2와 Bing Image Creator를 활용하고, 텍스트 프롬프트 입력을 기반으로 생성된 네일아트 디자인을 창작하고자 한다. 네일아트 분야에서도 인공지능 기술을 구현하여 다양한 디자인을 창작할 수 있다는 것을 제언함으로 네일아트 디자인의 다양성과 품질을 높이고, 네일아티스트의 업무와 역량을 성장시켜 국내 네일산업을 한 단계 성장시킬 수 있으리라 기대된다.

II. 이론적 배경

1. 텍스트 기반의 이미지 생성 인공지능의 현황

텍스트 기반의 이미지를 생성하는 인공지능 기술은 텍스트와 이미지 데이터 간의 연관성을 학습하기 위해 알고리즘을 사용하고 이러한 기술은 간단한 텍스트만으로도 사용자가 원하는 이미지를 쉽게 표현할 수 있도록 돕는다. 많은 양의 이미지 데이터와 그에 대응하는 텍스트 데이터는 수백만 혹은 수억 번의 학습을 통해 통계적으로 추론하여 적절한 이미지와 텍스트의 조합을 찾아낸다. 이렇게 학습된 모델은 텍스트 프롬프트에 따라 다양한 스타일과 장르의 이미지를 생성할 수 있다(Park, 2023). 최근 텍스트 기반의 이미지 생성 인공지능 기술은 크게 발전하고 있으며 빠르게 변화하고 있다. 이러한 기술은 사실적이면서도 정교하고 창의적인 이미지를 생성할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 활용하고 있으며 많은 사람들의 관심을 받고 있다.

DALL-E와 DALL-E 2는 OpenAI에서 개발한 자연어 서술로부터 이미지를 생성하는 기계학습 모델이다. DALL-E는 2021년 1월에 공개되었으며, 이미지 생성을 위해 개조된 GPT-3 버전을 사용한다. 2022년 4월 발표된 후속 모델인 DALL-E 2는 콘셉트, 속성, 스타일을 합칠 수 있는 고해상도의 사실적인 이미지를 짧은 시간 안에 생성할 수 있다(Johnson, 2021). OpenAI의 DALL-E 2 기술을 Microsoft Edge 브라우저에 제공하여 사용자의 편의성을 높인 Bing Image Creator는 마이크로소프트(Microsoft Corporation)에서 개발한 이미지 생성 인공지능 모델이다. Microsoft 계정이 있으면 누구나 무료로 사용할 수 있고, 부스트(Boost)라는 일회용 토큰으로 빠른 이미지 생성 처리 시간을 보장받을 수 있다(Bing Image Creator, 2023) DALL-E 2와 Bing Image Creator 모델을 이용하여 생성된 이미지는 Table 1에서 확인할 수 있다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 확산모델을 기반으로 스태빌리티 AI(Stability AI)에서 개발한 이미지 생성 모델이다. 무료로 서비스를 제공하고 있지만 프로그램을 활용하기 위해서 고성능의 하드웨어와 컴퓨터 지식이 요구된다는 점에서 초보자들이 쉽게 다가갈 수 있는 유동성을 갖추지 못하였다(Park, 2023). 립모션(Leap Motion)의 공동 설립자인 데이비드 홀츠가 개발한 미드저니(Midjourney)는 텍스트 입력에서 시각적 출력을 생성하는 인공지능 모텔이다. 게임 디자이너인 제이슨 앨런(Jason M. Allen)이 미드저니를 이용하여 생성한 ‘스페이스 오페라 극장’이라는 작품으로 콜로라도 주립 박람회 미술 대회에서 디지털 아트 부문 1위를 수상하며 전세계적으로 주목받았다. 텍스트 프롬프트뿐만 아니라 이미지 프롬프트와 다양한 매개변수를 사용하여 독특한 이미지를 생성할 수 있는 강점이 있지만 ‘디스코드(Discord)’라는 소프트웨어를 통해서만 사용이 가능하다는 점에서 불편함이 있다. 이미지 생성 인공지능 기술은 새로운 시장을 열어줄 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 누구나 쉽게 접근하여 사용할 수 있는 편의성과 인상적인 결과물을 바로 확인할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 이유로 최근 많은 사람들의 관심과 더불어 활발하게 연구되고 있다.

Text Prompt-based Generated Images

2. 프롬프트의 개념 및 활용

최근 인간이 쓰는 언어 즉, 자연어를 이해하고 명령을 수행할 수 있는 생성 AI 모델이 급속도로 발전하고 있으며, 교육 및 다양한 산업 분야에서 이를 활용한 서비스를 적극적으로 사용하고 있다. 생성 AI에게 필요한 결과물을 출력하기 위해 설명하는 입력값을 프롬프트(Prompt)라고 한다. 프롬프트의 사전적인 의미로는 누군가의 특정한 작업 수행을 돕기 위해 전달하는 메시지로 ‘시스템이 다음 명령이나 메시지, 또는 다른 사용자의 행동을 받아들일 준비가 되었음을 사용자에게 알려 주는 메시지’라고 정보통신 용어로 설명되어 있다(Cho, 2023). AI 언어 모델을 사용할 때 프롬프트를 텍스트로 입력해야 하는 경우가 많다. 프롬프트는 AI 모델에게 어떤 작업의 수행을 위해 지시하는 역할을 한다. 텍스트 프롬프트를 요구하는 AI 모델에는 크게 Text-to-text 형식과 Text-to-image 형식이 있다. Text-totext 형식은 텍스트를 입력하면 텍스트로 결과물을 출력하는 모델로, ChatGPT 등이 있다. ChatGPT는 텍스트 프롬프트로 대화를 시작하면 학습된 데이터를 기반으로 적절한 대화를 생성하는 모델이다. ChatGPT는 매번 새로운 답변을 만들기 때문에 원하는 형태의 답변을 얻으려면 프롬프트를 조정하는 과정이 필요하다. Text-to-image 형식은 텍스트를 입력하면 이미지를 출력하는 모델로, DALL-E, Bing Image Creator 등이 있다. DALL-E, Bing Image Creator는 원하는 이미지에 대해 텍스트 프롬프트로 설명하면 텍스트의 의미와 관련성을 파악하여 그에 맞는 이미지를 생성하는 모델이다. 이러한 모델들은 텍스트 프롬프트의 표현력과 정확도에 따라 생성되는 이미지의 결과물이 달라질 수 있기 때문에 높은 수준의 결과물을 얻기 위해 적절한 프롬프트를 구성하는 것이 중요하다. 특히 인공지능은 방대한 양의 데이터를 학습하여 자율적인 판단없이 지시대로 결과물을 출력하기 때문에 프롬프트의 정교한 구성이 요구된다. 이렇듯 프롬프트를 다양한 방식으로 조정하고 개선하여 사용자가 원하는 최적의 결과물을 생성하도록 돕는 것을 프롬프트 엔지니어링(Prompt engineering)이라 하며, 현재 프롬프트를 전문적으로 만드는 프롬프트 엔지니어라는 새로운 직업도 주목받고 있다(forest62590, 2023).

III. 내용 및 방법

본 연구에서는 이미지 생성 인공지능 모델인 ‘DALL-E 2’ ‘Bing Image Creator’를 이용하여 텍스트 프롬프트의 입력에 따라 생성되는 네일아트 디자인을 분석하였다. 첫째, Guy Parsons이 제작한 자료집(OpenAI가 개발한 DALL-E 2를 이용하여 생성한 이미지와 자연어 프롬프트를 모아놓은 자료)을 참고하여 네일아트 디자인을 구조 및 모양, 표현기법, 예술사조의 세 가지 항목으로 분류하였다. 이 세 가지 항목은 네일아트 디자인의 다양성과 창의성을 표현하여 예술적인 가치와 개성을 부여할 수 있으리라 판단되어 선택하게 되었다. 둘째, 세 가지 항목에 적합한 텍스트 프롬프트를 영문으로 선정하였다. 영문 프롬프트는 국문 프롬프트에 비해 정확하고 자연스러운 이미지를 생성할 수 있고, 더 세밀하고 다양한 표현이 가능하다. 셋째, ‘DALL-E 2’ ‘Bing Image Creator’ 프로그램에 프롬프트를 입력하여 다양한 네일아트 디자인 이미지을 생성하였다. 넷째, 생성된 네일아트 디자인 이미지를 색상, 질감, 형태의 세 가지 요소로 분석하였다. 색상, 질감, 형태는 네일아트 디자인의 가장 중요한 요소이자 네일아트 디자인의 창작에 필요한 기준과 지표이기 때문에 네일아트 디자인의 특징과 효과, 장단점과 개선점을 파악할 수 있고, 네일아트 디자인의 발전과 확산을 위한 새로운 아이디어와 방법을 제안하고 실행할 수 있으리라 판단되어 색상, 질감, 형태를 분석하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 구조 및 모양 관련 프롬프트에 따른 생성 이미지의 변화 분석

구조 및 모양과 관련된 프롬프트의 입력으로 생성된 네일아트 디자인 이미지의 변화를 살펴보았으며, 생성된 결과물과 특징을 Table 2로 정리하였다. 첫 번째 이미지는 ‘정돈되고 통일된 각진 선으로 표현한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 정돈되고 통일된 느낌을 주기 위해 각진 선을 이용하여 일정한 간격과 크기로 배치하였다. 색상은 주로 검정색, 흰색, 갈색, 회색 등의 단조로운 색상을 사용하여 각진 선의 특징인 엄격하고 차갑고 현대적인 분위기를 연출하였다. 다양한 길이와 각도로 변화를 주어 흥미를 유발하고, 매끄럽고 광택이 있는 질감은 깔끔하고 세련된 느낌을 주며 각진 선의 특징인 단단하고 딱딱한 느낌과 조화롭게 표현되었다. 두 번째 이미지는 ‘유연한 곡선으로 무형태의 불규칙하게 표현한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 디자인이 유동적이고 유기적인 곡선으로 이루어진 불규칙한 형태로 자유롭고 창의적인 패턴으로 배치되었다. 빨간색, 노란색, 파란색 등의 대비되는 색상으로 화려하고 활기찬 분위기를 연출하였고, 부드러운 질감은 곡선과 자연스럽게 연결되었다. 세 번째 이미지는 ‘화려하고 고급스럽고 우아한 장식으로 표현한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 검정색, 회색, 은색 등의 고급스러운 색상을 사용하여 화려하고 우아한 분위기를 연출하였다. 반짝이는 질감과 정교하고 섬세한 형태의 장식으로 세련미를 더해 주었다. 네 번째 이미지는 ‘장난스럽고 대담하고 실험적 스타일로 표현한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 빨간색, 파란색, 노란색 등의 강렬하고 대비되는 색상을 사용하였고, 다양한 형태의 디자인과 흘러내리는 듯한 질감으로 장난스럽고 독 특한 분위기를 연출하였다. Park & Kwon(2023)은 팬톤컬러가 이끄는 트렌드의 영향이 네일 디자인에도 반영되는 수요가 늘고 있음을 착안하여 2022년도의 팬톤컬러인 베리페리 색상과 2023년도 비바 마젠타 색상을 4개의 명품브랜드 SS 컬렉션에 활용하여 네일아트 디자인을 제작하였다. 본 연구에서는 팬톤 컬러를 적용하지는 않았지만 디자인에 따른 다양한 색상을 접목하므로써 색다른 느낌의 이미지를 도출해볼 수 있었다.

Nail Art Design Creation Based on Prompts Related to Structure and Shape

2. 표현기법 관련 프롬프트에 따른 생성 이미지의 변화 분석

표현기법과 관련된 프롬프트의 입력으로 생성된 네일아트 디자인 이미지의 변화를 살펴보았으며, 생성된 결과물과 특징을 Table 3으로 정리하였다. 첫 번째 이미지는 ‘신스웨이브 스타일의 2D 디지털 벡터 아트의 특징을 응용한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 주로 보라색, 분홍색, 파란색, 노란색 등의 레트로 색상을 사용하였고, 기하학적이고 간결한 형태로 신스웨이브적인 표현을 시도하였으며, 그리드나 선 등의 요소를 사용하여 공간을 구성하였다. 두 번째 이미지는 ‘파블로 피카소의 작품을 응용한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 기하학적이고 입체주의적인 특징이 잘 반영되었다. 색상은 주로 회색, 갈색, 검정 등의 단조로운 색을 사용하였고, 다각형이나 원 등의 기하학적 형태를 적용하여 입체주의적인 표현을 시도하였으며, 평면적이고 압축된 공간을 만들기 위해 다양한 크기와 방향의 형태를 겹쳐서 배치하였다. 세 번째 이미지는 ‘반 고흐의 별이 빛나는 밤을 모티브로 아크릴 페인팅 기법을 사용하여 생성된 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 푸른색과 노란색, 흰색, 검은색의 대비 색상을 사용하였다. 반 고흐 작품의 특징을 살려 별과 달은 곡선으로 구름과 하늘은 회전운동으로 마을과 나무는 간단한 선과 면의 형태로 표현하고, 질감은 아크릴 페인팅의 특징을 재현하기 위해 거칠고 건조하게 나타냈다. 네 번째 이미지는 ‘하트와 사랑의 메시지를 수채화 기법으로 생성된 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 물의 양과 팔리쉬의 농도를 조절하여 다양한 색감과 명암을 표현하여 수채화의 특징인 맑고 부드러운 섬세함을 연출하였다. 다양한 하트의 형태를 3D 기법으로 표현하여 입체감을 부여하였으며. 매끄럽고 광택이 있는 질감으로 수채화의 특징과 대비되게 표현되었다. 다섯 번째 이미지는 ‘디즈니 캐릭터와 만화를 모티브로 유화 기법을 사용하여 생성된 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 다양한 색상으로 캐릭터의 특징을 잘 나타내었으며, 형태는 손톱의 크기에 맞게 간략하게 표현하였으며, 오일 페인팅의 특징인 유화감과 윤기있는 질감을 재현하였다. 여섯 번째 이미지는 ‘바다와 파도, 별을 응용하여 에어브러시 기법으로 생성된 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 색상은 파란색, 하늘색, 흰색, 보라색 등을 사용하였다. 바다와 파도, 별의 크기와 위치를 다르게 하여 형태와 공간감을 표현하였고, 바다와 파도, 하늘의 색상을 에어브러시로 그라데이션 효과를 주었으며, 글리터와 스톤, 파츠를 이용하여 반짝임을 더하였다. Lee & Im(2022)의 연구에서도 제우스의 작품 이미지를 모티브로 워터마블(Water Marble), 워터데칼(Water Decal), 리퀴데이션(Liquidation) 기법에 제우스의 작품을 접목시킴으로 독창적인 디자인 개발의 가능성을 제시하였다. Kim & Mun(2022)은 토탈 코디네이션의 중요 역할인 패션과 네일아트와의 조화와 표현영역을 넓히기 위해 패션 컬렉션을 모티브로 네일아트 표현기법을 접목해 네일아트 디자인을 제작하였고, 제작된 네일아트 디자인은 촬영을 통해 디지털 자산으로 만들어 NFT 작품으로 개발하였는데 이러한 시도는 네일 작품에 대한 저작권이 보호받을 수 있어서 의미가 있다고 판단된다. 또한 Yoon(2022)은 디지털 시스템 중 레이저 마킹 프로그램을 사용하여 이미지 각인 표현방법을 네일아트에 접목시켜 시각적인 아름다움을 표현하였고, 이는 네일 디자인의 새로운 표현기법을 제시하였다고 사료된다.

Nail Art Design Creation Based on Prompts Related to Illustration Styles

3. 예술사조 관련 프롬프트에 따른 생성 이미지의 변화 분석

예술사조와 관련된 프롬프트의 입력으로 생성된 네일아트 디자인 이미지의 변화를 살펴보았으며, 생성된 결과물과 특징을 Table 4로 정리하였다. 첫 번째 이미지는 ‘르네상스 스타일의 특징을 응용한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 흰색, 갈색, 파란색 등의 차분하고 부드러운 색상과 광택이 없는 매트한 질감을 사용하였다. 르네상스 예술에서 중요한 역할을 한 인간 중심주의와 종교적인 느낌을 나타내기 위해 성모 마리아, 예수 그리스도, 천사, 성당 등을 표현하였다. 두 번째 이미지는 ‘신고전주의 스타일의 특징을 응용한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 신고전주의에서 나타나는 고전주의의 분위기를 나타내기 위해 흰색, 크림색, 연한 파란색 등의 차분한 색상의 배경에 금색의 장식과 검정색의 포인트 색상을 이용하여 대비효과를 주었다. 아치, 로렐 화관, 로마 숫자 등의 고전적인 모티브를 사용하여 대칭적인 구조로 질서 있게 표현하였고 매끄럽고 매트한 상반된 질감으로 다양성을 나타냈다. 세 번째 이미지는 ‘아르느보 스타일의 특징을 응용한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 자연에서 영감을 받은 색상과 부드럽고 반짝이는 질감, 꽃줄기나 덩굴 등의 곡선을 모방하여 표현한 긴 곡선과 유기적인 형태를 조화롭게 사용하여 우아하고 화려한 분위기를 연출하였다. 네 번째 이미지는 ‘인상주의 스타일의 특징을 응용한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 밝고 화려한 색상들이 조화를 이루며 빛과 그림자의 효과를 나타냈다. 형태는 구체적이거나 정교하지 않으며, 점이나 반점으로 표현하였고, 원근법이나 입체감이 나타나지 않는다. 붓질의 흔적이나 색상의 겹침에 의해 부드럽거나 매끄러운 질감보다는 거칠거나 두드러진 질감으로 표현하였다. 다섯 번째 이미지는 ‘큐비즘 스타일의 특징을 응용한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 보라색과 같은 중립적이거나 차분한 색상들이 사용하여 구조와 형태를 강조하였다. 네모나 삼각형, 원 등을 단순화시켜 기하학적인 형태로 각도와 크기를 다르게 표현하였으며, 글리터를 사용하여 반짝이거나 반사되는 효과를 주고 있다. 여섯 번째 이미지는 ‘팝아트 스타일의 특징을 응용한 네일아트 디자인’으로 프롬프트를 입력하여 생성된 이미지로 밝고 선명한 색상을 사용하여 에너지와 흥미를 유발한다. 형태와 구조는 간단하고 평면적으로 표현하여 원근법이나 입체감을 나타내지 않았으며, 표면을 매끄럽고 광택감있게 표현하였다. Seol & Joo(2023)는 현대의 네일아트는 미적 가치를 넘어 예술적 가치를 느낄 수 있게 발전하고 있기 때문에 예술적 작품성을 추구하는 독창적인 네일아트 디자인 방식 개발이 필요하며, 독창적인 네일아트 디자인을 위한 새로운 접근 방식을 제시하였다.

Nail Art Design Creation Based on Prompts Related to Art Trend

V. 결 론

본 연구는 이미지 생성 인공지능 모델을 이용하여 텍스트 프롬프트의 입력을 기반으로 네일아트 디자인 창작에 미치는 영향을 분석하였다. 프롬프트는 인공지능에게 이미지를 생성하도록 요청하는 입력 데이터이며, 프롬프트의 내용과 형식에 따라 네일아트 디자인 이미지의 스타일이 변화하는 것을 확인하였다. 연구방법으로는 네일아트 디자인을 구조 및 모양, 표현방법, 예술사조의 세 가지 항목으로 분류하고 각 항목에 적합한 프롬프트를 입력하여 네일아트 디자인 이미지를 생성하였다.

본 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에 활용한 이미지 생성 인공지능 모델인 ‘DALL-E 2’ ‘Bing Image Creator’를 활용하여 텍스트 프롬프트의 입력에 따라 창의적이고 다양한 네일아트 디자인을 생성할 수 있다. OpenAI가 개발한 DALL-E 2를 이용하여 생성한 이미지와 자연어 프롬프트를 모아놓은 Guy Parsons이 제작한 자료집을 활용하여 네일아티스트나 고객들이 추구하는 이미지를 디자이너의 요구와 주제별로 여러 가지 이미지를 만들어 낼 수 있다. 둘째, 디자인하고자 하는 구조 및 모양, 표현기법, 예술사조 등에 따라 각 항목에 맞는 텍스트 프롬프트를 설정할 경우 개인 요구에 따른 맞춤형 네일아트 디자인을 제작이 가능하며, 시대적 상황이나 분위기에 따라서 쉽고 빠르게 아이디어를 도출할 수 있다. 셋째, 선정된 프롬프트를 영문으로 입력하여 네일아트 디자인 이미지를 다양하게 생성할 수 있다. 영문 프롬프트는 국문 프롬프트에 비하여 정확하고 자연스러운 이미지를 생성할 수 있으며, 더욱 세밀하고 다양한 표현이 가능하기 때문에 활용가치가 있다고 판단된다. 마지막으로 생성된 이미지를 색상, 질감, 형태로 분석하였고 이미지에 따라 세 가지 요소가 다르게 표현되었다. 이 세 가지 요소는 네일아트 디자인뿐만 아니라 모든 디자인의 가장 기본적이고 중요한 요소이자 디자인의 창작에 필요한 기준과 지표이기 때문에 네일아트 디자인을 색상, 질감, 형태를 분석하면 디자인의 특징과 효과, 장단점과 개선점을 파악할 수 있고, 네일아트 디자인의 발전과 확산을 위한 새로운 아이디어와 방법을 제안하고 실행할 수 있다.

요컨대, 텍스트 프롬프트의 유형과 내용이 이미지 생성 인공지능 모델의 성능과 결과물에 영향을 미치는 것을 입증하였다. 이를 통해 프롬프트의 최적화 방법을 제시하여 인간과 인공지능이 협력하여 네일아트 디자인의 다양성과 품질을 발전시키고 확산할 수 있는 방법을 제안하여 네일아트 디자인의 창작, 교육과 홍보, 산업과 문화에 응용이 가능하리라 판단된다. 연구의 한계점으로는 네일아트 디자인 창작에 영향을 미치는 손톱의 모양이나 크기, 손가락의 길이나 굵기, 손의 색상 등의 여러 요인을 고려하지 못하였다. 뷰티분야에서는 뇌파 측정(Choi & Lee, 2023), 디지털 뷰티 분야와 관련된 연구들이 새롭게 시도되고 있다. 특히 디지털 전환 기술이 다양한 분야에 적용되는 있는 상황에서 뷰티분야에서도 디지털 뷰티 관련 연구가 활성화되길 바라며, 본 연구도 그런 흐름에 조그만한 단초가 되길 기대한다. 향후 연구에서는 프롬프트를 더욱 다양하고 세분화하여 설정하고, 텍스트 프롬프트 외에도 이미지나 음성과 같은 다른 유형의 입력 데이터를 사용하여 네일아트 디자인 창작에 미치는 영향에 대하여 후속 연구를 진행하고자 한다.

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