4. AI를 활용한 경제 및 ART&TECH, 디자인 사례 3

[#4. 2023년 이후 AI를 활용한 경제 및 ART&TECH, 디자인 등에서 가장 효율적인 콘텐츠에 대한 분석] 

 

[AI를 활용한 비즈니스 아이템의 사례 3]

 

 

ART&TECH, 디자인 분야에서는 AI를 활용하여 창의적인 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 그래픽 디자인 분야에서는 AI를 활용하여 로고나 아이콘 등의 디자인을 생성하거나, 레이아웃을 자동으로 조정할 수 있고 AI를 활용하여 예술 작품의 창작을 지원할 수도 있다.

 

AI를 활용한 ART&TECH 비즈니스 모델을  분류할 수 있다.

 

첫 번째는 AI를 활용한 예술 창작이다. AI를 사용하여 예술 작품을 생성하고, 이를 시장에 출시하는 비즈니스 모델로 이 방식은 예술 작품을 생성하는 데 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있으며, 예술가의 창작력을 보완하여 새로운 예술 작품을 만들어내고 유명 예술가들의 작품 스타일을 분석하여, 그들의 작품 스타일과 유사한 작품을 생성하는 AI 프로그램을 만들고, 이를 바탕으로 예술 작품을 만들어내는 것이 이에 해당한다.

 

AI를 활용한 ART&TECH 비즈니스 모델의 대표적인 예시 중 하나는 "AI Generated Art"로 이는 생성형 인공지능 프로그램을 사용하여 예술 작품을 자동으로 생성하는 것을 말한다.

 

AI Generated Art는 다양한 방식으로 이루어질 수 있다. GAN(Generative Adversarial Networks)을 사용하여 인공지능이 새로운 이미지를 생성하거나, 기존 작품을 기반으로 한 작품을 생성할 수 있다. 이를 위해서는 우선 인공지능 모델을 학습시켜야 하고 이미지나 그래픽, 음악 등의 데이터를 입력하고, 인공지능 모델은 이러한 데이터를 분석하여 새로운 작품을 생성할 수 있다.

 

AI Generated Art의 장점은 다음과 같다.

 

효율성: 인공지능 프로그램을 사용하면 빠르게 작품을 생성할 수 있으며, 사람이 수작업으로 작업하는 것보다 더 높은 효율성을 보인다.

 

창의성: 기존의 예술 작품에서부터 창조적인 아이디어를 얻어 새로운 작품을 만들 수 있다.

 

다양성: 인공지능 모델은 다양한 작품을 만들어낼 수 있으며, 더 많은 예술 작품을 창조할 수 있다.

 

이러한 장점으로 인해 AI Generated Art는 최근 몇 년간 예술 시장에서 급격히 성장하고 있으며 이러한 기술은 예술관, 미술관 등에서 전시될 수 있고, 컬렉터나 예술 팬들이 이를 구매할 수 있다.

 

AI Generated Art는 컴퓨터 프로그램을 이용하여 자동으로 예술 작품을 만드는 것을 말한다. 이는 최근 기술 발전으로 가능해졌으며, 인공 신경망과 딥러닝 알고리즘 등을 이용하여 이미지, 음악, 영상 등의 예술 작품을 만들어낼 수 있다.

 

AI Generated Art의 대표적인 사례로는 'The Next Rembrandt'가 있다. 이 프로젝트는 인공 신경망과 3D 프린팅 기술을 이용하여 네덜란드 화가 렘브란트의 작품을 모방하여 새로운 작품을 만들어내는 것을 목표로 프로젝트를 위해 렘브란트의 작품을 스캔하여 데이터베이스에 저장하고, 이를 분석하여 렘브란트가 사용한 패턴과 기법을 파악한 후 새로운 작품을 디자인하고 이후 3D 프린팅으로 출력하여 실제 작품을 만들어내는 것까지 이루어졌다.

 

AI Generated Art를 만드는 프로그램으로는 DeepDream, NeuralStyle, AIVA 등이 있습니다. DeepDream은 구글이 개발한 프로그램으로, 이미지를 입력하면 인공 신경망이 이를 분석하여 새로운 이미지를 생성해 낸다. NeuralStyle은 콘텐츠 이미지와 스타일 이미지를 입력하면 이를 결합하여 새로운 이미지를 만들어낸다. AIVA는 음악 작곡을 위한 인공지능 프로그램으로, 여러 분야의 음악을 학습하여 새로운 음악을 만들어내는 것이 가능하다.

 

그러나 AI Generated Art가 인간 예술가의 창작물을 대체할 수 있는지에 대한 논란이 있다. 인간의 예술 창작에는 감성, 창의성 등이 필요한 반면, AI Generated Art는 주어진 데이터를 기반으로 예술 작품을 만들어내므로 인간의 창작과는 차이가 있을 수 있고 AI Generated Art를 이용한 예술 작품이 저작권 문제를 유발할 가능성도 있으므로 법적인 쟁점도 존재한다.

 

AI Generated Art는 인공지능이 인간의 창의력을 향상하기 위해 사용되는 도구 중 하나이다.

 

AI Generated Art의 사례와 그 방법에 대해 설명해 알아본다.

 

AI Generated Art의 예시로는 다음과 같은 것들이 있다.

 

DALL·E 2: 자연어로 된 설명을 입력하면, 그에 맞는 사실적이고 정확한 이미지와 예술 작품을 생성하는 AI 시스템이다.

예를 들어, "사이버펑크 스타일의 큰 눈을 가진 인간형 로봇"이라고 입력하면, 그에 해당하는 이미지를 생성할 수 있다.

 

DeepAI: 다양한 스타일의 AI 이미지 생성기와 편집기를 제공하는 플랫폼으로 간단한 프롬프트를 입력하면, 이미지를 초당 내에서 수정할 수 있다. 예를 들어, "금발로 만들고, 겨울로 만들고, 배경에 화산을 추가하고, 그라피티 스타일로 만들고, 왕관을 쓰게 하라"라고 입력하면, 그에 해당하는 이미지를 생성할 수 있다.

 

NightCafe Creator: 여러 가지 방법으로 AI 예술 작품을 생성할 수 있는 앱으로 신경 스타일 전송을 사용하면 사진을 명작으로 바꿀 수 있다. 텍스트이미지 AI를 사용하면 페이지에 있는 단어만으로 예술 작품을 만들 수 있고 텍스트 프롬프트를 입력하면, 생성기가 놀라운 이미지를 만들어 준다.

 

AI Generated Art를 만들기 위한 방법은 다양하지만, 대부분의 경우 다음과 같은 과정을 거친다.

 

데이터 수집: AI 프로그램이 학습할 수 있는 이미지나 텍스트와 같은 데이터를 인터넷이나 다른 출처에서 수집한다.

 

데이터 전처리: 데이터를 AI 프로그램이 이해할 수 있는 형식으로 변환하거나 필터링한다. 이미지의 크기나 해상도를 조정하거나, 텍스트의 문법이나 철자를 수정하거나, 부적절한 내용을 제거한다.

 

모델 학습: AI 프로그램이 데이터를 분석하고 패턴을 찾아내는 과정으로 여러 가지 기법과 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시키며 GAN(Generative Adversarial Network)은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망을 경쟁시켜서 이미지를 생성하는 기법이다.

 

모델 평가: AI 프로그램이 생성한 결과물이 원하는 목적과 조건에 부합하는지 확인하는 과정으로 여러 가지 지표와 방법을 사용하여 모델의 성능과 품질을 평가한다.

 

CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)은 텍스트와 이미지 사이의 관련성을 측정하는 기술로 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)은 텍스트와 이미지 간의 관계를 학습하여, 텍스트와 이미지를 함께 인코딩하고 이를 통해 서로 일치하는지 여부를 판단할 수 있도록 하는 모델이다. 이를 통해, 텍스트를 통해 이미지를 검색하거나, 이미지를 통해 텍스트를 검색하는 등 다양한 응용이 가능해졌으며 최근에는 CLIP를 이용하여 이미지 분류, 자연어 처리, 강화학습 등 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이는 연구들이 진행되고 있다.

 

AI Generated Art의 사례와 프로그램 등을 좀 더 자세히 알아보자.

 

AI Generated Art란 인공지능이 창작 과정에 참여하거나 주도하는 예술 작품을 말한다. AI Generated Art는 다양한 분야와 장르에서 활용되고 있으며, 그중 몇 가지 사례와 프로그램을 소개하겠다.

 

StyleGAN: StyleGAN은 NVIDIA가 개발한 생성적 적대 신경망(GAN)의 한 종류로, 사실적이고 다양한 얼굴 이미지를 생성할 수 있다. StyleGAN은 이미지의 스타일과 내용을 분리하여 조절할 수 있으며, 미리 학습된 모델을 이용하거나 새로운 데이터 셋으로 학습시킬 수 있다. StyleGAN은 얼굴뿐만 아니라 다른 도메인의 이미지에도 적용할 수 있으며, StyleGAN을 이용하여 새로운 캐릭터나 풍경을 만들 수 있다.

 

DeepDream: DeepDream은 구글이 개발한 컴퓨터 비전 프로그램으로, 신경망이 인식한 패턴을 강화하여 이미지에 환상적인 효과를 부여한다. DeepDream은 입력 이미지에 있는 특정 레이어의 특징을 활성화시키고, 그 결과를 다시 입력 이미지에 더해주는 과정을 반복한다. DeepDream은 강아지나 새 등의 동물 모양이나 기하학적인 형태가 많이 나타나는데, 이는 신경망이 이러한 패턴을 잘 인식하기 때문이다. DeepDream은 예술가들이 자신의 작품에 독특한 분위기를 더할 수 있는 도구로 사용될 수 있다.

 

Magenta: Magenta는 구글이 개발한 오픈 소스 프로젝트로, 인공지능과 예술 및 음악의 상호 작용을 탐구한다. Magenta는 텐서플로우(Tensor Flow)라는 머신러닝 플랫폼을 기반으로 하며, 다양한 알고리즘과 도구를 제공한다. Magenta는 음악과 그림뿐만 아니라 시나리오나 게임 등 다른 형태의 예술 작품도 생성할 수 있다. Magenta는 예술가들이 인공지능과 협업하거나 영감을 얻을 수 있는 플랫폼으로 사용될 수 있다.

 

두 번째는 AI 비전과 자연어 처리 기술을 통해 문화유산의 의미와 배경, 역사적 가치 등을 분석하고 해석하고 문화유산의 보존과 활용하는 것으로 AI를 사용하여 문화유산을 디지털화하고, 이를 활용하여 새로운 문화 콘텐츠를 제작하는 비즈니스 모델로 이 방식은 문화유산을 보존하면서도 새로운 가치를 창출할 수 있고 이렇게 추출된 정보는 텍스트나 음성, 이미지 등의 다양한 형태로 제공될 수 있으며 AI를 사용하여 문화유산을 디지털화하는 방법으로 크게 두 가지가 있다.

 

 첫째는 3D 스캐닝과 모델링을 통해 문화유산의 형태와 색상, 질감 등을 정밀하게 재현하는 것이며 이렇게 생성된 3D 모델은 VR이나 AR과 같은 가상현실 기술을 통해 실제와 같은 체험을 제공할 수 있다.

전통적인 민속놀이의 동작을 분석하여, 그것을 디지털화한 후, VR 콘텐츠를 제작하는 것이 이에 해당한다.

 

문화유산은 인류의 역사와 문화를 담고 있는 소중한 자산이다. 하지만 시간의 흐름과 자연재해, 인위적 파괴 등으로 인해 많은 문화유산이 손상되거나 사라지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하여 문화유산을 디지털화하고, 이를 활용하여 새로운 문화 콘텐츠를 제작하는 비즈니스 모델이 등장하고 있다.

 

AI를 활용하여 새로운 문화 콘텐츠를 제작하는 방법은 여러 종류가 있다. AI를 사용하여 문화유산의 원래 모습을 복원하거나 변형시키는 것이다. 예술가들은 AI를 도구로 사용하여 문화유산에 새로운 창의성과 예술성을 부여할 수 있고 AI를 사용하여 문화유산과 관련된 스토리나 캐릭터를 생성하고, 이를 게임이나 애니메이션, 웹툰 등의 다양한 장르로 표현할 수 있으므로 이렇게 만들어진 콘텐츠는 문화유산에 대한 관심과 이해를 높이고, 새로운 가치와 수익을 창출할 수 있다.

 

AI를 활용한 문화유산 보존과 활용은 현재 전 세계에서 다양한 사례와 프로그램으로 진행되고 있다. 유네스코와 구글은 'Open Heritage'라는 프로젝트를 통해 세계 각지의 문화유산을 3D 스캔하여 온라인으로 공개하고 있으며 이 프로젝트는 문화유산에 대한 접근성과 보존성을 높이고, 교육과 연구에 기여하고 있다. 또한, 마이크로소프트와 국립중앙박물관은 'AI for Cultural Heritage'라는 프로그램을 통해 한국의 전통문화와 예술품에 AI 기술을 적용하고 있고 이 프로그램은 한국의 문화유산을 디지털 혁신으로 재조명하고, 새로운 문화적 경험과 소통을 가능하게 하고 있다.