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MOA: 디지털 드로잉 작업을 위한 AI 기반 이미지 파일 검색 애플리케이션

MOA: AI-Based Image Retrieval Application for Digital Drawing Workflows

  • 오선재 (서강대학교 일반대학원)

초록 (요약문)

This study designed and evaluated MOA, an AI-based image retrieval application for digital drawing professionals. As digital content production grows, efficiently managing and retrieving large image datasets has become a major challenge. Utilizing the open-source CLIP model, this research developed a prototype that integrates automatic image classification and visual-based search functionality. The system was specified through a formative study to align with practitioners' workflows. The practical applicability of the developed system was assessed through a prototype test, survey, and interviews with five professional digital artists. Quantitative analysis identified users' perceptions and usage patterns, while qualitative analysis confirmed that features such as automatic classification by character and search by composition and clothing enhanced professional utility. Notably, the accuracy of AI-generated classifications played a key role in building trust in the system, suggesting strong potential for both individual and collaborative workflows. This study proposes a novel approach that reduces the cognitive load of digital drawing professionals and fosters creative exploration.

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초록 (요약문)

본 연구는 디지털 드로잉 실무자를 위한 AI 기반 이미지 검색 애플리케이션 MOA를 설계하고, 그 사용 가능성을 평가하였다. 최근 웹툰과 애니메이션 등 디지털 콘텐츠 제작 현장에서는 방대한 이미지 자료의 효율적인 관리와 검색이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 CLIP 오픈소스 모델을 활용하여 이미지 자동 분류와 시각 기반 검색 기능을 통합한 프로토타입을 개발하였으며, formative study를 통해 실무자 작업 환경에 최적화된 시스템 구조를 사전에 설계 방향에 반영하였다. 개발된 시스템의 실무 활용 가능성을 평가하기 위해 디지털 드로잉 전문 실무자 5명을 대상으로 프로토타입 테스트와 설문조사 및 인터뷰를 실시하였다. 정량적 설문 분석을 통해 사용자의 시스템 인식 및 활용 경향을 파악하였고, 정성 분석을 통해 캐릭터별 자동 분류와 구도, 의상 기반 검색 기능이 실무적 가치를 향상하는 데 기여함을 확인하였다. 특히 AI 분류 결과의 정확성은 시스템에 대한 신뢰 형성에 핵심적인 역할을 하였으며, 개인 작업과 팀 협업 환경 모두에서 활용 가능성이 높을 것으로 생각된다. 본 연구는 AI 기술이 디지털 창작 지원 도구로서 실질적인 가치를 제공할 수 있음을 보여주었으며, 디지털 드로잉 작업자의 인지적 부담을 경감하고 창의적 탐색을 촉진하는 새로운 접근 방식을 제시한 점에서 의의가 있다.

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목차

제 1 장 서론 8
1.1 연구배경 8
1.2 연구방법 8

제 2 장 관련연구 9
2.1 디지털 드로잉 9
2.1.1 디지털 드로잉 개요 9
2.1.2 디지털 드로잉 작업과정 10
2.2 AI 이미지 검색 시스템 10
2.2.1 Content Based Image Retrieval 10
2.2.2 디지털 드로잉 분야의 CBIR 사례 11
2.2.3 이미지 검색 모델 11
2.2.4 디지털 드로잉 서비스 사례 12

제 3 장 MOA 시스템 17
3.1 Formative study 17
3.1.1 사전 인터뷰 17
3.1.2 Findings 19
3.2 디자인 20
3.2.1 컨셉 디자인 20
3.2.2 사용자 시나리오 21
3.2.3 시스템 플로우 22
3.2.4 정보 구조 24
3.3 시스템 기술 구성 25
3.3.1 개발환경 25
3.3.2 CLIP 모델 26
3.3.3 데이터 플로우 27
3.3.4 데이터 저장 구조 29
3.4 1차 MOA 시스템 29
3.4.1 주요 기능 구현 29
3.4.1.1 리소스 업로드 및 벡터 DB 저장 29
3.4.1.2 카테고리 분류 30
3.4.1.3 리소스 검색 32
3.4.2 인터페이스 33
3.4.2.1 초기화면 33
3.4.2.2 리소스 업로드 34
3.4.2.3 대쉬보드 35
3.5 휴리스틱 평가 39
3.5.1 평가 계획 39
3.5.2 평가 진행 40
3.5.3 평가 결과 42
3.6 최종 MOA 디자인 45
3.6.1 초기화면 45
3.6.2 대쉬보드 사용자 맞춤화 45
3.6.3 카테고리 폴더 전체 다운로드 47

제 4 장 MOA 사용성 실험 48
4.1 실험 설계 48
4.1.1 연구 목적 48
4.1.2 실험 방법 48
4.1.3 실험 참여자 51
4.2 실험 진행 51
4.3 실험 결과 분석 53
4.3.1 정량 분석 53
4.3.2 정성 분석 54

제 5 장 논의 및 결론 63
5.1 논의 63
5.2 결론 63

참고문헌 65

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