본 연구는 생성형 인공지능을 활용하여 고구려 및 삼국시대 복식을 시각적으로 복원할 수 있는 새로운 방식을 제시하기 위해 진행되었다. 이를 위해 당시 복식과 관련이 깊을 것이라 생각되는 고구려 고분벽화, 하니와, 색동 및 아시아 전역에서 출토된 원단 유물을 기반으로 복식의 시각적 특징을 추출하고, 생성형 인공지능을 활용하여 시각적 으로 고구려 복식을 복원하였다. 먼저, 삼국시대 복식의 특징을 문헌조사를 통해 정리하였고, 복원에 참고할 이미지 선정, 프롬프트 설계 후 생성형 인공지능의 1종류인 DALL-E를 활용하여 복원 이미지 생성을 수행하였다. 생성된 복원 이미지에서 고구려 복식이 시각적으로 어떻게 구현되었는지를 확인하였고, 고구려 고분벽화 및 하니와에서 나 타난 복식의 특성을 반영한 복원 이미지의 시각적 완성도와 복원된 복식의 적절성을 분석하였다. 특별히, 색동과 북아시아 및 동아시아 전역에서 출토된 염색문양 직물(錦罽)을 활용하여 가시화시킨 결과물들의 모습을 확인하였다. 생성형 인공지능은 복식의 시각적 재구성에 유의미한 역할을 수행하였다. 본 연구는 생성형 인공지능을 통해 고대 복식을 시각적으로 복원하고, 이를 통해 기존 복식사 연구의 시각적 한계를 새롭게 보완할 수 있음을 보여주었다는 점에서 의의가 있다.

This study proposes a novel approach to visually restoring Goguryeo-period clothing using generative artificial intelligence (AI). To achieve this, visual characteristics of Goguryeo attire were extracted from sources considered closely related with the period, including Goguryeo tomb murals, haniwa (clay figurines), Saekdong (traditional multicolored stripes), and ancient textiles excavated across Asia. These elements informed the visual reconstruction of Goguryeo clothing through generative AI. First, clothing characteristics from the Three Kingdoms period were compiled through a literature review. Reference images for restoration were then selected, and tailored prompts were designed for DALL-E to generate restored images. The generated images were analyzed to determine how Goguryeo clothing was visually represented. The visual completeness and historical appropriateness of the restored images, which reflected features found in tomb murals and haniwa, were also assessed. Specifically, by incorporating Saekdong and traditional pattern-dyed textiles unearthed from various regions of North and East Asia, the study explored possible applications of these fabrics in ancient attire. Generative AI played a meaningful role in the visual reconstruction of traditional garments. This study is significant in that it demonstrates the potential of generative artificial intelligence for visually restoring ancient clothing and thereby offers a new solution to the visual limitations traditionally encountered in historical costume research.

Abstract
요 약
1. 서론
2. 이론적 배경
    2.1. 고구려 고분벽화
    2.2. 하니와
    2.3. 색동과 금계(錦罽)
    2.4. 생성형 AI
3. 연구방법
    3.1. 자료수집
    3.2. 이미지 생성
    3.3. 생성형 인공지능 학습
4. 연구 결과
    4.1. 고구려 고분벽화를 통한 복원
    4.2. 하니와를 통한 복원
    4.3. 원단을 활용한 복원
    4.4. 관모를 반영한 복원
    4.5. 복원 결과 분석의 평가
5. 결론
REFERENCES

• 이효정(인하대학교 의류디자인학과 석박통합과정) | Hyo-Jeong Lee
• 이창민(인하대학교 의류디자인학과 학사과정) | Chang-Min Lee
• 전지빈(인하대학교 의류디자인학과 학사과정) | Ji-Bin Jeon
• 나영주(인하대학교 의류디자인학과 교수) | Youngjoo Na Corresponding author