This study proposes a real-time content design pipeline optimized for Unreal Engine, integrating generative AI-based image creation with AI-assisted 3D modeling tools. The pipeline aims to streamline the production of high-quality assets for real-time applications, including games and simulations. Two types of subjects were selected: a bust combining organic character features, and a stone slab characterized by planar and symmetrical structure. Multi-angle image data were first synthesized using advanced generative AI models to simulate diverse viewpoints. These were then processed using AI-enhanced photogrammetry and modeling tools to reconstruct detailed 3D meshes and extract base textures. Post-processing steps, including mesh decimation, UV unwrapping, and texture baking, were performed to ensure compatibility with Physically Based Rendering (PBR) workflows used in Unreal Engine. The final assets were successfully imported into Unreal Engine, demonstrating visual fidelity and performance suitability in a real-time environment. The study confirms the pipeline’s potential for accelerating asset development and suggests promising future directions in AI-driven digital content creation.

This study explores how to integrate the generative artificial intelligence (AI) tool Midjourney into the fashion design process, emphasizing the visualization of sporty fashion concepts. The research applied Midjourney at every stage of the fashion design process: mood board, fashion sketch, flat drawing, production package, fashion show presentation, and store display and sales. Specifically, sporty fashion was selected as the theme, and customized prompts were developed from prior research and design principles to generate visual outputs for each stage. Furthermore, three apparel design experts evaluated the AI-generated images to assess Midjourney’s practical applicability and effectiveness in each phase of the fashion design workflow. Expert evaluations revealed that Midjourney was particularly effective in the early stages, offering diverse and visually engaging imagery that supported creative ideation and mood expression. The tool allowed quick exploration of different silhouettes during the sketching stage but was imprecise in detailed forms and proportions. Limitations became more evident in the flat drawing and work instruction stages, where outputs failed to accurately reflect material textures and technical construction. Prompt refinements and referencebased prompts were tested but often resulted in inconsistent or stylized outputs. Additionally, continuity between stages was missing. Midjourney shows potential as a creative tool, but experts highlight its limitations for practical industry application. Further research is needed to improve prompt optimization and training data for enhanced accuracy and usability in AI-assisted fashion design workflows.

Advances in digital tools and building structure technologies have enabled more flexible architectural design, with AI-based performance design gaining considerable attention as a new design methodology. Stadium design must consider the two primary elements of sports events: athletes and spectators. Given that the facade of a stadium directly impacts solar energy efficiency, it is essential to incorporate environmental performance considerations from the initial design phase. This study employs an AI-based Generative Design process to generate a facade form that efficiently manages solar radiation and daylight, satisfying two conflicting performance objectives: max- imizing sunlight for turf growth in the pitch zone and minimizing direct sunlight exposure in the stadium seating zone. The optimal solution derived ranks 331st for pitch zone sunlight and 408th for stadium seating sunlight out of a dataset of 1,000 models. While this solution does not represent the absolute best for either individual objective, it is evaluated as the most balanced alternative, achieving the goal of maximizing sunlight in the pitch zone and minimizing it in the seating zone

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.

이 연구는 생성형 AI(Generative AI) 기술을 활용하여 기본 시각디자인 분야에서의 새로운 접근 방법과 가능 성을 탐색한다. Generative AI는 데이터 기반 학습을 통해 창의적인 디자인을 생성하는 인공지능 기술로, 시 각디자인에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 Generative AI가 시각디자인의 기본 요소와 원리에 어떻게 적용되며, 디자인 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지를 분석한다. 먼저, Generative AI가 색채, 형태, 구성과 같은 디자인의 기본 요소를 어떻게 해석하고 재창조하는지에 대해 연구한다. 이를 통해 AI가 디자인의 창의 성과 예술성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 탐구한다. 또한, AI가 디자인 결정 과정에서 어떻게 인간 디자 이너를 보조할 수 있는지에 대해서도 연구한다. 이 연구는 Generative AI를 실험하고, 이를 통해 얻은 시각디 자인 결과를 통해, AI가 시각디자인의 전통적인 접근 방식에 어떤 새로운 시각과 해석을 제공하는지를 조사 한다. AI 기술의 발전이 디자인의 미래와 디자이너의 역할에 어떤 변화를 가져올지에 대한 통찰과 디자인 분 야의 전문가뿐만 아니라, AI 기술에 관심 있는 학자들에게도 중요한 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 찾 을 수 있다.