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미술품 창작하는 인공지능? 레이블링 된 이미지 빅데이터가 ‘필수’

예술 관리·창작에도 도움 되는 인공지능, 이미지 빅데이터에 대한 관심 필요

인공지능(AI)이 음악, 미술 등 예술에도 발을 내딛기 시작한 가운데, 시각 예술 분야의 도약을 이루기 위해서는 레이블링 된 이미지 빅데이터의 역할이 중요하다는 주장이 제기됐다.

5월 24일 한국예술종합학교 대학로 캠퍼스에서 진행된 ‘2019 한국예술연구소 춘계 학술대회 : 빅데이터와 예술’에서는 빅데이터·인공지능 등 4차 산업혁명 시대의 기술과 함께 발전하는 예술에 대한 다양한 이야기들이 전개됐다.

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이날 한국예술연구소 신정원 책임연구원은 이미지 빅데이터의 필요성을 설명하기 위해 미술품 가격지수 산출과 관련된 이야기로 말문을 열었다. 그의 발표에 따르면 미술품의 가격지수를 산출하기 위해서는 우선 다양한 미술품의 데이터가 필요하다. 매년 만들어지는 수만 건의 미술품에 대한 자료를 모아 분석해 가격지수가 산출되고, 수익률 및 미술품 시장에 대한 분석이 이뤄진다.

이 과정에서 가장 시간이 오래 걸리고, 비용과 인력이 많이 드는 것은 데이터 전처리 과정이다. 단순히 교육 등의 목적으로 수집하는 것이 아니라 대규모의 이미지를 활용해야 하기 때문인데, 인공지능 도입으로 더 간단하고 저렴하며 빠르게 처리할 수 있게 됐다.

더욱이 인간이 보지 못하는 부분까지 인공지능이 이미지를 분류·분석하면서 미술품의 가격 지수 업그레이드도 용이해졌다. 신 책임연구원은 “인공지능이 더욱 효과적으로 활약하기 위해서는 이미지 빅데이터의 보유 여부가 핵심 요소”라고 강조했다.

‘학습하는 기계’로도 불리는 인공지능은 컴퓨터 성능개선 및 알고리즘의 개선이 뒷받침되면서 폭발적으로 발전했는데, 이제는 인공지능을 활용한 이미지 생성 단계까지 나아가게 됐다. 특히 지난 2018년 10월 크리스티 런던 경매에서 오비우스의 ‘에드몽 벨라미(Edmond De Belamy)’라는 작품이 43만2천 달러에 낙찰되면서, 빅데이터와 인공지능을 활용해 독창성을 확보한 작품을 창작할 수 있음을 보여줬다.

이 산출물이 창작물인가에 대한 논쟁은 여전히 뜨겁다. ‘기계’가 스스로 생각해서 만든, 의도가 들어간 창작물이 아니라 인쇄물에 불과하다는 반론이 제기되고 있는 것이다.

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한국예술연구소 신정원 책임연구원

이에 대해 신 책임연구원은 “많은 공학자들은 인공지능을 ‘사람같이 생각’하는 것보다 ‘합리적 행위대행자’로서의 역할을 지지한다”라며 “인공지능의 이미지 생성과정은 창작자의 의도에 따라 생성될 수 있다. 함수 설정 및 알고리즘 설계, 이미지 빅데이터의 선별, 스타일 변경 및 가중치 변경 등으로 창작 의도의 반영, 개입이 가능하다”고 설명했다.

그러나 예술에 있어 이미지 복제가 일어나면 창작품으로 간주할 수 없다. 과거 기존의 것과 유사한 작품이 나오곤 했던 인공지능 예술은 최근 연구와 미술사 학습을 통해 양식 복제를 최소화 할 수 있는 방향으로 나아가고 있다. 시대별 양식과 상호 연관성은 물론 주제와 소재 등 다양한 변수들까지 학습시켜 복제의 한계를 뛰어넘어 ‘여태까지 존재하지 않았던 것을 만드는’ 알고리즘까지 온 것이다. 이때 가장 중요한 것이 바로 학습에 활용되는 ‘레이블링 된 이미지 빅데이터’다.

신 책임연구원은 “인공지능 오픈소스가 열려있지만 누구나 인공지능으로 창작이 가능한 것은 아니다”라며 “레이블링 된 이미지 빅데이터가 있어야 창의성을 보여줄 수 있는 맵핑을 할 수 있다. 인공지능은 넣어준 데이터를 수학적으로 계산하고 답을 내놓는 것이기 때문에 더 많은 레이블링 된 이미지 데이터를 추가할수록 업그레이드된다”고 설명했다.

이어 “레이블링 된 이미지 빅데이터는 당연히 요구되는 것인데도 불구하고 간과되고 있다. 레이블링 된 빅데이터를 가진 자만이 다음 영역으로 나갈 수 있다”고 말한 신 책임연구원은 “레이블링 이미지 빅데이터에 관심을 갖거나 모으거나 하는 기관이 없다는 것이 안타깝다. 시각 예술 분야의 다음 단계 도약을 위해서는 이미지 빅데이터를 완성하는 작업이 선행돼야 하고, 좀 더 많은 관심이 필요하다”고 강조했다.
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