본 연구는 생성형 AI로 제작된 이미지를 식별함과 동시에 사용자 경험을 향상하기 위한 효과적인 워터마크 디자인 제시를 목적으로 한다. 사례 분석을 통해 4가지 워터마크 유형(중앙삽입형, 우측하단형, 우측라벨형, 전면패턴형)을 도출하였고, 각 유형별 2가지 노출 방식(SNS 뉴스 기사, SNS 광고)에 따른 사용자 경험(심미성, 인지성, 신뢰성)을 살펴보았다. 실험은 총 112명을 대상으로 진행되었으며, 이후 15명을 대상으로 심층 인터뷰를 통해 설문결과의 타당성을 보강하였다. 데이터 분석은 SPSS를 사용하여 이원 반복측정 분산분석(Two-way RM ANOVA)으로 처리하였다. 연구 결과, 각 워터마크 유형은 사용자에게 미치는 심미성, 인지성, 신뢰성에 유의미한 영향을 미쳤다. 생성형 AI 이미지를 사용할 때, 우측하단형과 전면패턴형이 가장 효과적인 워터마크 디자인이라는 결론을 도출했다. 특히, SNS 뉴스 기사와 같은 진지한 콘텐츠에는 우측하단형이 신뢰도를 높이고, SNS 광고와 같은 상업적 콘텐츠에서는 우측라벨형이 더 효과적이라는 점을 발견하였다. 본 논문은 생성형 AI 이미지를 구분 짓는 워터마크 디자인의 중요성을 발견하였으며, 사용자 경험을 고려한 최적의 워터마크 유형을 실질적으로 제안하였다.

This study identifies images produced by generative AI and proposes effective watermark designs to enhance user experience. Four watermark types (center-insert, bottom-right, right-label, and front-pattern) were analyzed, and their effects on aesthetics, recognition, and trustworthiness were examined under two exposure methods (SNS news articles and advertisements). The experiment involved 112 participants, with 15 additional in-depth interviews to validate the results. Data analysis was conducted using SPSS and a Two-way Repeated Measures ANOVA. The findings showed that each watermark type significantly influenced aesthetics, cognition, and trustworthiness. The bottom-right and front-pattern designs were found to be the most effective, with the bottom-right type increasing trustworthiness for serious content and the right-label type being more suitable for commercial content. This study highlights the importance of watermark design for distinguishing generative AI images and recommends the optimal watermark types based on user experience.