AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (2)   영상 제작은 수작업 중심의 접근 방식에서 디지털화와 함께 컴퓨터 기반의 자동화된 워크플로까지 변화했다. 최근에는 AI 기술과 멀티모달 제작 방식이 결합되어 콘텐츠 제작의 효율과 창의성을 극대화하고 있다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.    이미지와 영상 제작을 위한 기존의 제작 방식   그림 1. ‘달리는 열차(Arrival of a Train at La Ciotat)’, 뤼미에르 형제, 1896   아날로그 제작 방식 : 개념과 흐름 디지털 도구가 도입되기 전에, 이미지와 영상 제작은 사전 기획과 여러 단계에 걸친 수작업 과정을 기반으로 한 접근 방식을 따랐다. 이 과정에서 기획자는 제작자와 협력하여 구체적인 제작을 위한 기획 단계를 만들어 낸다. 모든 작업은 계획적으로 이루어지며, 각 단계에서 창작자의 직접적인 개입과 섬세한 조정이 이루어진다. 디지털 도구가 상용화되기 전에는 스토리보드 작성, 레이아웃 결정, 시나리오 등이 기획 단계에서 만들어졌다. 영화용 카메라로 장면을 촬영하고, 촬영 감독과 조명 팀이 각종 기기를 수동으로 조작하며 원하는 장면을 구현한다. 후반 작업에서는 필름을 절단하고 이어 붙여 편집하며, 음향은 따로 녹음하여 영상을 보완한다. 이러한 방식은 기술적인 장치뿐만 아니라 창작자의 기술과 창의성에 크게 의존하며, 디지털화가 이루어지기 전까지 오랜 시간 이어져 온 기본적인 영상 제작 방식이다.   그림 2. ‘달나라 여행(Le Voyage dans la Lune)’, 1902   ‘달나라 여행’ 작품은 아이디어가 스토리보드화되어 영상화되는 전형적인 제작 과정으로 만들어졌다. 영상 제작 과정을 3단계로 보통 나누어지는데, 좀 더 자세히 5단계로 구조화하여 설명한다.  기획 단계 디자인 및 촬영 준비 제작 단계 후반 작업 단계 배포 및 관리 기존의 제작 방식은 오랜 기간 창작자의 창의적 역량을 극대화하고, 하나의 결과물을 정교하게 다듬는 데 중점을 둔 체계적인 접근법이었다. 하지만 이 과정은 기술적 도구와 인력이 많이 요구되며, 비용과 시간이 많이 들었다. 이러한 점에서 기존 제작 방식은 디지털화를 통해 새로운 워크플로로 발전하게 되었다.   디지털 도구의 도입과 디지털화된 제작 방식   그림 3. The iconic ship · ‘스타워즈’의 특수 효과,1977   디지털 도구의 도입 이후, 이미지와 영상 제작은 큰 변화를 겪으며 효율성과 창의성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 접근 방식을 채택하게 되었다. 디지털화된 제작 방식은 전통적인 수작업 기반 방식에서 벗어나, 컴퓨터와 소프트웨어를 활용한 자동화 및 고도화된 기술을 중심으로 이루어진다.  이 과정은 기획, 디자인 및 촬영 준비, 제작 단계, 후반 제작 단계, 배포 및 관리 등 여러 단계로 나뉘며, 각 단계마다 디지털 기술이 어떻게 적용되는지 구체적으로 살펴볼 수 있다.    그림 4. ‘아바타’의 제임스 카메론 감독   필자가 영화를 공부하던 1997년에는 전통적인 아날로그 제작 방식을 공부하면서 비디오 캠코더가 나왔으며, 촬영과 후반 제작 과정에서 디지털화가 가속화되었다. 컴퓨터의 발전과 응용 프로그램의 향상에 힘입어, ‘스타워즈’가 아날로그 촬영을 디지털화하고 CG를 추가하여 다시 상영하였다. 아날로그 제작 방식과 디지털 제작 방식 믹스되는 부분이 있었으며, 2000년대 이후 점차 디지털화되어 갔다. 현재의 방식은  촬영, 편집, 후반 제작 과정 모두 디지털화(데이터로 저장)하여 제작되고 있다. 디지털화된 제작 방식에 모션 캡처나 리얼타임 엔진을 활용한 가상 프로덕션 등 새로운 기술이 적용되고 있다. 대표적인 예로 영화 ‘아바타’의 혁신을 말할 수 있다. ‘아바타’는 디지털 기술과 혁신된 모션 캡처 방식을 활용하여 영화 제작 방식을 혁신적으로 변화시켰다. 특히, 3D 촬영 기술과 모션 캡처 기술을 통해 캐릭터와 환경을 사실감 있게 재현하며 영화의 몰입감을 극대화했다. 이러한 시각적 혁신은 3D 영화의 새로운 가능성을 열었고, 3D 영화의 인기를 끌어올리는 데 큰 역할을 했다. 또한, 디지털 환경 디자인과 가상 세트를 활용하여 판도라라는 상상의 세계를 창조했으며, 이는 다른 영화가 디지털 가상 세트를 활용하는 데 영향을 미쳤다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

전문 분야를 넘나들며 상상을 생동감 있게 디자인하기   최근 생성형 AI(generative AI)가 빠르게 발전하면서, 생성형 AI 툴을 배우면 새로운 서비스와 기능이 금방 등장하고 있다. 이에 여러 생성형 AI 툴을 어떻게 공부하고 활용해야 할지 고민이 늘어나고 있는 시점이다. 이러한 시점에 생성형 AI를 활용하여 사람의 상상을 구체화하는 관점을 바꿔보면 어떨까 생각한다. 이는 생성형 AI가 상상을 기록하는 글과 스케치가 생동감 있는 영상으로 이어주고, 전공 분야를 넘나들며 크레이이티브를 구현할 수 있는 가능성을 제시하고 있기 때문이다.    ■ 장순규 계명대학교 미술대학 시각디자인과 조교수로 UX 디자인과 생성형 AI, 그리고 지역 개선을 위한 도시 브랜드 경험 디자인 프로젝트 연구를 수행하고 있다.   기록 방법의 변화와 생성형 AI의 등장 사람은 까마득히 먼 과거부터 생각과 정보를 기록해왔다. 스페인의 알타미라 동굴 벽화와 프랑스의 라스코 동굴 벽화는 기원전 1만 8000년~1만 5000년 경의 벽화다. 이 벽화는 구석기 시대에 100여 마리의 동물을 사냥하는 모습을 세밀한 묘사와 다양한 색으로 생동감 있게 표현한 그림이다. 이에 예술성을 인정받아 유네스코 세계문화유산으로 등재되었다. 이처럼 인간은 과거부터 어떠한 사실, 정보, 생각을 남기기 위한 문화를 가지고 있었다. 이후 기원전 3000년 전 수메르의 쐐기 문자를 비롯한 문화 별 문자가 등장했다. 문자를 통해 인간은 보다 명확하게 정보를 기록하고 남길 수 있게 되었다.   그림 1. 이미지 출처 : 플리커   시간이 흘러 인간은 도구를 발명하며 기록하는 방법을 다양하게 발전시켜 왔다. 종이와 인쇄술, 그림을 그리는 물감, 사실 그대로를 담으며 동적 시각물을 기록까지 하는 카메라. 현대 사회를 살아가는 우리는 더 이상 종이와 연필을 필요로 하지 않고, 무거운 카메라를 들고 촬영하지 않아도 된다. 이는 언제 어디서든 쉽게 활용할 수 있는 컴퓨터와 스마트폰을 통해 쉽게 기록할 수 있기 때문이다. 이처럼 기록하는 방법이 달라지는 것은 기술의 발전과 밀접하다고 할 수 있다. 하지만 이러한 기록 방법도 한계가 있다. 이는 사용자가 글을 작성하며 이미지를 직접 스케치하거나, 사진을 촬영하고, 편집이나 합성하는 수고가 있기 때문이다. 이러한 수고도 이제 변화할 시점에 놓여있다. 이는 생성형 AI의 등장 때문이다.    디자인 업무의 경계가 모호해진다 생성형 AI는 인간의 글로써 요구하는 프롬프트를 기반으로 학습된 데이터에서 새로운 데이터를 창출하는 인공지능 기술이다. 이 기술이 등장하면서, 자신의 상상과 생각을 작성하고 직접 스케치하며 기억하려는 문화는 사람이 기록하면 생성형 AI가 이미지와 영상으로 변환시켜 주는 문화로 이어지게 될 것이다. 이처럼 생성형 AI는 우리의 기록 문화를 새롭게 변화시킬 도구이다. 이에 우리의 문화를 바꿀 도구로서 디자이너의 경험담을 제시하고자 한다.  생성형 AI가 디자인 업무에 큰 영향을 미칠 것이라는 이야기가 많이 오가고 있다. 틈만 나면 새로운 생성형 AI 서비스가 등장하고 있으나, 디자인 업무에서 사람과 기존 디자인 툴을 생성형 AI가 완벽하게 대체하지는 못하는 실정이다. 여러 연구에서 생성형 AI는 기존 디자인 업무와 아이디어화(ideation) 단계에 효율적이라는 결과가 나타나고 있다.  이를 종합하면 콘셉트 디자인 과정에서 생성형 AI가 기존의 업무 방식보다 효율적이라 할 수 있다. 이는 글로 작성하고, 디자인 스케치를 하며, 콘셉트로 가안의 디자인 이미지를 만드는 과정의 시간을 효율적으로 단축할 수 있기 때문이다.  이 과정에서 생성형 AI는 스케치부터 2D, 3D까지 다양한 이미지를 짧은 시간에 생성하며, 이미지를 기반으로 짧은 영상까지 제작할 수 있다. 글과 목업 이미지로 상상을 불러일으키며 소통하는 콘셉트 단계의 방식이, 직접 디자인과 고객의 상황을 영상을 보며 진짜같이 느낄 수 있는 소통 방식으로 변화하게 된 것이다. 이에 더해, 이제 디자인 전문 교육을 받지 않은 사람도 누구나 상상과 창의력을 완성도 높은 디자인 이미지로 구현할 수 있으니, 디자인 업의 경계가 모호해지게 될 것이다. 이 때문에 어느 누구나 자유롭게 상상을 사실처럼 콘셉트를 보여줄 수 있게 되었다. 비전문가도 디자인을 할 수 있고, 전문가도 자신의 전공을 넘어 여러 디자인 분야를 넘나들 수 있는 것이다. 이처럼 분야를 넘나드는 실험이 모호할 수 있다.   생성형 AI 기반의 디자인 실험 사례 몇 가지 프로젝트 사례를 소개하고자 한다. 이 프로젝트는 미드저니, 런웨이, 루마, 클링과 같이 이미지, 영상 생성형 AI를 기반으로 구성한 디자인 실험 이미지이다.    그림 2. 생성형 AI 휴먼 활용의 실험 사례 1 – 환경 디자인 분야 접근     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (1)   이번 호에서는 AI 영상 제작 생태계의 현재 상황을 분석하고, 기술 발전에 따른 미래 변화를 예측하며, 여러 분야에 활용할 수 있는 생성형 AI 영상 제작 기술을 살펴보고자 한다.   ■ 연재순서 제1회 AI 영상 제작 생태계의 현재와 미래 제2회 AI 기반 크리에이티브 워크플로 혁신 제3회 소셜 미디어 최적화 AI 영상 제작 전략 제4회 AI 특수효과 및 후반작업 마스터하기 제5회 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   ■ 최석영 AI프로덕션 감성놀이터의 대표이며, 국제고양이AI필름페스티벌 총감독이다. AI 칼럼니스트로도 활동하고 있다.    그림 1. 오픈소스 AI, ComfyUI를 활용한 생성형 비디오 Wan2.1    AI 영상 제작의 패러다임 전환 인공지능 기술의 급속한 발전은 영상 제작 산업에 근본적인 변화를 가져오고 있다. 전통적으로 영상 콘텐츠 제작은 전문적인 기술, 고가의 장비, 그리고 상당한 시간과 인력을 필요로 했다. 그러나 AI 기술의 등장으로 이러한 장벽이 크게 낮아지며, 영상 제작의 민주화가 빠르게 진행되고 있다. 이제는 프리미어보다는 AI 편집 프로그램인 캡컷(CapCut)으로 영상을 편집하고, 애프터이펙트보다 피카 AI(Pika AI)로 고급 이펙트 영상을 제작하는 경우가 늘고 있다.   그림 2. 캡컷 서비스 이미지(capcut.com)   그림 3. 피카 AI 서비스 이미지(pika.ai)   AI 영상 제작 기술의 현재 생성형 AI 비디오 기술   그림 4. 오픈AI 소라의 영상 생성 제작 이미지(sora.com)   최근 급속도로 발전한 생성형 AI 기술은 영상 제작 방식을 혁신적으로 변화시키고 있다. 텍스트 프롬프트만으로 완전히 새로운 비디오를 생성하는 기술이 실현되어 창작의 새로운 패러다임을 형성하고 있다.   그림 5. 비디오 생성 기술이 뛰어난 구글의 비오 2(Veo 2, https:// deepmind.google/technologies/veo/veo-2)   주요 기술 및 모델 텍스트-비디오(Text-to-Video) 생성 : 오픈AI의 소라(Sora), 구글의 루미에르(Lumiere) 등이 텍스트 설명만으로 사실적인 비디오를 생성하는 기술을 선보이고 있다. 소라는 최대 60초 길이의 복잡한 내러티브 장면을 생성할 수 있는 능력을 갖추었으며, 물리적 정확성과 시간적 일관성 측면에서 괄목할 만한 성과를 보여주고 있다. 이미지-비디오(Image-to-Video) 변환 : 런웨이(Runway)의 젠-3(Gen-3) 등은 정적 이미지를 동적 비디오로 확장하는 기술을 제공한다. 이 기술은 단일 이미지에 내재된 정보를 바탕으로 자연스러운 움직임과 시간적 흐름을 생성한다. 비디오 확장 및 편집 : 캡컷 등의 플랫폼은 기존 비디오 클립을 AI로 확장하거나 스타일을 변환하는 서비스를 제공하고 있다. 이러한 도구는 비디오의 해상도 향상, 프레임 보간, 스타일 변환 등 다양한 작업을 자동화한다.    AI 기반 후보정 및 편집 기술   그림 6. AI 기반 DI(Digital Intermediate) 프로그램. 무료 기능도 탁월하다.    AI는 영상의 촬영 이후 단계에서도 혁신을 가져오고 있다. 이는 편집의 효율을 높이고 전문가 수준의 결과물을 더 쉽게 얻을 수 있게 한다.   주요 기술 자동 색 보정 및 그레이딩 : 블랙매직 디자인(Blackmagic Design)의 다빈치 리졸브 18(DaVinci Resolve 18) 등에 탑재된 AI 기능은 영상의 색감과 톤을 자동으로 최적화한다. 객체 인식 및 자동 트래킹 : AI 기반 시스템은 비디오 내 객체를 식별하고 추적하여 효과 적용이나 편집 작업을 자동화한다. 오디오 처리 및 개선 : 배경 소음 제거, 음성 명확화, 자동 믹싱 등 AI 기반 오디오 처리 기술이 비디오 제작의 음향 품질을 크게 향상시키고 있다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (1)   소셜 미디어의 부상으로 인해 다양한 마케팅 콘텐츠에 대한 수요가 급격히 증가하면서, 제품을 표현하는 방식도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 기존의 CGI(Computer Generated Imagery) 방식은 새로운 비주얼 모델을 처음부터 제작해야 하므로 이러한 속도를 따라가기 어렵다. 또한, 제품을 직접 제작하고 촬영하는 방식은 많은 시간과 비용이 소요된다. 이에 따라 기업들은 제작 효율을 극대화하고, 보다 신속하고 확장 가능하며 비용 효율적인 콘텐츠 생산을 위해 혁신적인 기술을 모색하고 있다. 이번 호에서는 3D익사이트(3DEXCITE) Tech-stack이 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 어떻게 설계 모델을 직접 콘텐츠로 변환하고 생성형 AI(Gen-AI) 기반 시각화(비주얼라이제이션)를 활용하는지 알아보겠다.   ■ 조희원 다쏘시스템의 테크니컬 컨설턴트로, 3년째 3DEXCITE 브랜드 기술 부문을 담당하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   ■ 남솔아 다쏘시스템의 3DEXCITE 브랜드 세일즈 익스퍼트 스페셜리스트로, 5년째 클라우드 및 제조소프트웨어 IT 영업 & 사업개발 부문에 종사하고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   그림 1   3D익사이트와 버추얼 트윈 3D익사이트는 설계자가 설계한 제품 CAD 모델을 그대로 이용하여 콘텐츠를 위한 버추얼 트윈을 생성한다. 효율적인 데이터 변환 프로세스를 통해 카티아(CATIA)와 같은 설계 프로그램에서 생성된 엔지니어링 데이터를 상용 데이터로 변환시키므로, 버추얼 트윈은 제품을 100% 정확하게 표현할 수 있다. 이 프로세스는 하이엔드 시각적 해상도를 유지하면서 지적 재산을 보호할 수 있도록 설계 데이터를 변경하는 역할을 한다.   3D익사이트의 데이터 변환 과정 엔지니어링 제품 데이터 통합 • 다양한 CAD 데이터를 수집 및 통합 • 카티아, 에노비아(ENOVIA), 시뮬리아(SIMULIA) 데이터 활용 머티리얼(Material) 라이브러리 준비(그림 2) • 표준화된 머티리얼 라이브러리 구축   그림 2   데이터 준비 작업 생성(그림 3) 의미적 데이터 식별 및 테셀레이션 수행   그림 3    데이터 준비 작업 처리(그림 4) 제품 데이터 오픈 및 매개변수 구성   그림 4   제품 정확성 강화(그림 5) 실제 제품 특성을 반영하여 머티리얼 할당 및 매핑   그림 5   모델 성능 평가(그림 6) FPS, 메모리 사용량, 폴리곤 수 분석   그림 6    제품 정확성 검토(그림 7)  가상 리뷰 환경에서 최종 검토 수행   그림 7    최종 제품 내보내기 3DXML 및 STEP 형식으로 최적화된 데이터 제공 Commercial Twin 제작 완료(그림 8) AR, VR, 실시간 플랫폼을 위한 몰입형 경험 제공   그림 8     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

산업 분야를 혁신하는 실시간 3D의 힘   디지털 혁신의 속도가 점점 더 빨라지면서 산업 분야와 고객들의 기대치도 순식간에 달라지고 있다. 여기에 확장현실과 생성형 AI(generative AI)가 변화에 불을 지피면서 디지털 혁신의 속도는 훨씬 더 빨라졌다.특히 팬데믹 기간에 전 세계의 기업은 점점 더 높아지는 고객의 기대치를 충족하기 위해 기술적으로 적응하고 혁신해야 했다. 몰입형 경험은 이러한 디지털 혁신을 최전선에서 이끌고 있으며 XR(확장현실), AR(증강현실), VR(가상현실) 덕분에 새로운 차원의 상호 작용과 참여가 가능해졌다.   ■ 자료 제공 : 유니티 코리아, https://unity.com/kr   XR은 AR 및 VR을 포함한 모든 범주의 현실 기술을 포괄하는 용어이다. AR은 현실 세계에 존재하는 사물에 컴퓨터로 생성된 정보가 덧씌워지는 인터랙티브 경험이다.  VR은 사용자를 완전한 디지털 환경으로 옮겨 놓는 완전 몰입형 경험이다.   원활하고 사실적인 가상 경험을 제공하는 실시간 3D 기술이 부상하며 이 트렌드가 더욱 대두하고 있다. 생성형 AI가 이 혁신적인 과정에 역동성을 더하면서 전에 없던 속도로 개발을 촉진하며 경계를 허물고 있다. AR, VR, XR 그리고 생성형 AI까지 빅테크 기업들이 투자하고 있는 지금, 끊임 없는 디지털 혁신의 물결은 우리가 디지털 세계를 경험하는 방법을 바꿀 뿐 아니라 고객이 무엇을 표준으로 여기는지에 대한 기준도 새롭게 세우고 있다. XR은 오랫동안 공상 과학의 전유물로 여겨져 왔지만, 이제는 의료부터 소매업까지 다양한 산업을 재구성하고 있다. 예를 들어 VR은 게임 분야를 넘어 직원 교육이나 건축 설계와 같은 영역에서도 활용되고 있다. AR은 고객이 제품을 구매하기 전에 일상에서 시각화해 볼 수 있도록 지원하여 쇼핑 경험을 개선하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. XR의 응용 사례는 무궁무진하다. 세일즈 분야에서 몰입형 환경으로 제품을 선보이면 고객 참여도와 판매 전환율을 크게 높일 수 있다. 제조 및 설계 분야에서는 XR을 활용하여 제품 개발과 프로토타이핑 프로세스를 간소화할 수 있다. 비즈니스 리더라면 혁신의 기회일 뿐만 아니라 거대한 변화가 전망되는 산업을 선도할 가능성을 열어 주는 90 · 이 새로운 기술에 주목해야 한다.     비즈니스의 판도를 바꾸는 실시간 3D 실시간 3D(RT3D) 기술은 가상 환경을 실시간으로 생성하고 상호 작용할 수 있는 동적 플랫폼을 제공하며 몰입형 경험을 혁신하는 중추로 자리잡았다. 정적이고 변경할 수 없는 사전 렌더링된 그래픽스와 달리, 실시간 3D 환경에서는 사용자가 실시간으로 디지털 환경과 상호 작용하며 해당 환경을 바꿀 수 있어 고도의 상호 작용과 커스터마이징이 가능한 경험을 구현할 수 있다. 특히 게임, 건축, 제조, 자동차, 소매업과 같은 분야에서는 가상 공간에서 탐색, 조작, 테스트하는 경험을 통해 이해도, 창의성, 참여도를 대폭 향상할 수 있으므로 더욱 큰 영향력을 발휘한다. 또한 실시간 3D를 활용하면 수술에서 비행기 조종까지 다양한 분야의 기술을 안전하고 통제된 환경에서 실습할 수 있어 시뮬레이터와 교육 모듈 개발에서도 중요한 역할을 한다. 실시간 3D 기술이 다양한 산업 분야에 통합됨에 따라 우리가 디지털 콘텐츠를 소비하는 방법이 한 단계 진화할 뿐 아니라, 몰입형 경험 부문에서 미래에 찾아올 혁신의 영역도 점차 확장되고 있다. 실시간 3D 기술은 혁신을 일으키는 원동력으로 부상하고 있으며, 비즈니스 리더들은 그 잠재력을 인지하고 이 기술을 전략적 이니셔티브의 핵심 요소로 통합하고 있다. 실시간 3D 기술은 주로 다음의 네 가지 방법으로 글로벌 기업의 운영에 긍정적인 영향을 미치고 있다.  몰입형 경험으로 성장 가속화 : 높은 정확도로 제품을 시각화할 수 있어 고객의 마음을 사로잡아 참여를 유도하고 판매량을 늘릴 수 있다. 경쟁이 치열한 환경에서 실시간 3D는 비즈니스 성장의 필수 원동력이 될 수 있다. 제품 개발 과정 간소화 : 실시간 3D 기술로 디자이너와 엔지니어가 반복 작업(iteration)을 빠르게 수행하고 설계 결함을 조기에 식별한 뒤 신속하게 수정할 수 있어 제품 설계 및 개발 과정의 효율이 향상된다. 덕분에 비용이 많이 드는 오류를 최소화하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있다. 또한 실시간 3D 플랫폼은 협업에 용이하므로 애셋 관리와 팀워크 과정이 개선되어 크리에이티브 프로세스를 신속히 진행하고 애자일 제작 파이프라인을 구현할 수 있다. 차별화된 고객 경험 : 기업은 실시간 3D를 활용하여 고객에게 독특하고 기억에 남는 인터랙티브 경험을 제공할 수 있다. 가상 쇼룸, 제품 커스터마이징, 몰입형 브랜드 스토리텔링을 통해 기업에 대한 고객의 활발한 참여를 촉진하여 전환율을 크게 높이고 장기적인 브랜드 충성도를 구축할 수 있다. 교육 및 기술 유지 수준 향상 : 교육도 실시간 3D가 빛을 발하는 분야이다. 실제 환경에서 생길 수 있는 위험 없이 실습 교육을 위한 사실적인 시뮬레이션과 시나리오를 제공할 수 있기 때문이다. 특히 복잡하고 위험 부담이 큰 환경에서 지식을 유지하고 실질적인 운영을 이해하는 데 도움이 된다. 이렇게 더욱 철저하고 효과적인 교육 방법을 활용하면 사람들의 목숨을 구하고, 업무 환경의 안전성을 향상하며, ESG(환경, 사회, 기업 지배 구조) 이니셔티브를 대폭 발전시키는 성과를 얻을 수 있다. 실시간 3D는 비즈니스를 변화시키는 강력한 요인이 될 수 있으므로 이러한 변화가 어떻게 실현되는지 파악해야 한다. 비즈니스 리더들은 다음 요소를 중심으로 실시간 3D를 통해 기업의 운영 방식을 재구성할 수 있다. 개선된 프로세스를 통한 비용 절감 : 실시간 3D 기술로 전체 워크플로를 시각화하여 병목 현상과 비효율이 발생하는 부분을 식별하고 제거할 수 있다. 사용하기 쉬운 몰입형 데이터 : 복잡한 데이터 세트를 최적화하여 실시간 인터랙티브 환경으로 시각화할 수 있으므로 오랜 시간을 들여 정적 시각화를 렌더링할 필요 없이 시나리오를 실행하고, 즉석에서 데이터를 분석하며, 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있다. 연결성 및 협업 : 실시간 3D 기술로 탄생하는 공유 3D 공간은 직원과 고객이 실제로 만난 것처럼 협업할 수 있는 몰입형 환경이다. 이러한 공유 경험을 통해 지리적 제약에서 벗어나 세계 어디서나 애셋 디자인, 교육, 운영에 관해 협업할 수 있다. 차별화된 경험 : 기업은 최신 헤드셋 및 3D 기술을 활용하여 독특한 맞춤형 경험을 제공할 수 있으며, 이를 통해 고객을 유치하고 직원 역량을 육성하는데 경쟁력을 확보할 수 있다. 직원용 몰입형 교육 모듈이든 고객용 인터랙티브 제품 데모든 실시간 3D를 통해 참여를 유도하고, 정보를 제공하며, 사람들의 마음을 사로잡는 매력적인 경험을 제작할 수 있다. 실시간 3D를 활용하는 기업은 혁신의 최전선에 설 수 있다. 단순히 일시적으로 경쟁 업체보다 우위에 서는 것이 아니라, 가장 영향력 있는 기술적 진보를 수용하여 기술 침체로 인해 발생할 수 있는 비용을 방지하고 장기적인 비전을 구축하는 것이다.       ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12)   지난 호에서는 1920년대에 발견되어 재활용 참기름병으로 사용되었던 백자가 1997년에 조선을 대표하는 국보가 된 ‘백자청화철채동채초충문병’의 화려한 외출 과정을 소개하였다. 개인의 경험을 바탕으로 한 안목감정에 의한 축적되기 어려운 도자기에 관한 정보를 어떻게 검증하고 체계적으로 정리해 나가야 할 것인가에 관해서 생각해 보았다. 도자기의 분류, 명명법, 각종 분석법의 원리와 한계에 관해서 소개하였다. 도자기 제작 시대, 지역, 재료, 제작방법 등 다양한 관점에서 데이터베이스에 담아내야 할 것인가에 대해서도 고민해 보았다. 이번 호에서는 올해의 주제였던 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례에 관한 기고를 마무리하면서 마지막 분야로 단청, 불화, 초상화, 등에 사용된 전통 안료에 관해서 살펴보고, 안료의 색상을 어떻게 안료 데이터베이스로 표현하고 기록할 것인가에 관해서 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 2008년 2월 10일의 화재 후에 재건된 광화문의 낮과 밤의 모습(2014년 촬영). 단청으로 채색된 광화문의 야경은 조명과 어우러져 어둠 속에서 화려한 색상으로 재탄생한다.   색 색(色)이라는 단어를 사전에서 찾아보면 다음과 같이 정의하고 있다.  빛을 흡수하고 반사하는 결과로 나타나는 사물의 밝고 어두움이나 빨강, 파랑, 노랑 따위의 물리적 현상. 또는 그것을 나타내는 물감 따위의 안료. 일반인이 이해하기 쉽게 간단 명료하게 잘 정리되어 있지만, 빛에 대한 개념이 사람마다 다를 것이므로 같은 문장의 설명을 읽고도 각자 다른 생각을 할 수도 있다. 빛의 밝기와 파장 분포에 관한 정보가 없는 상태에서 빛이라고 하면 각자의 경험에 바탕을 두고 생각하게 되기 때문이다. 같은 옷을 입어도 아침, 점심, 저녁, 밤, 실내, 실내, 날씨, 조명 상태에 따라서 우리 눈에 비치는 색은 전혀 다르게 보이기 때문이다. 만약 형광 성분이 있는 물체라면 우리의 상상을 초월한 색으로 나타날 수도 있다.  <그림 1>에 2008년에 화재로 전소된 숭례문(남대문)을 재건한 것을 2014년의 어느 날 낮과 밤에 촬영한 사진을 소개하였다. 숭례문에는 화려한 색상의 단청이 입혀져 있다. 일반 상식으로 생각하면 낮에 단청이 더 멋지게 보일 것 같지만, 주변이 밝고 햇빛이 위에서 아래로 비추기 때문에 지붕에 가려진 단청은 지붕의 그늘에 가려지기도 하고 햇빛의 간접 조명 효과로 인하여 그다지 화려하게 보이지 않는다. 이와는 반대로 야간에는 주변이 어둡고 조명이 아래에서 위쪽으로 비추고 있어 지붕 아래쪽의 단청이 화려하게 나타난다. 물론 조명의 광원을 다르게 하여 광원의 파장 분포가 달라지면 겉으로 드러나는 색상도 달라지게 된다. 이렇게 조명 조건에 따라서 나타나는 색상이 달라진다면 색을 어떻게 정의해야 할까? 큰 건물의 넓은 면적에 단청을 칠할 때 어떻게 단청 색을 균일하게 칠할 수 있을까? 단청이 마르기 전과 마른 후의 색상은 다르기 마련인데, 경험적으로 마르기 전과 마른 후의 색상 차이를 터득하고 건물 천체를 수 개월간 칠해서 완성한 단청의 색상이 비교적 균일하게 보이는 것도 대단한 기술이라 하겠다.  낮에 촬영한 사진은 석축에 지붕의 그림자가 드리우고 있지만, 밤에는 아래쪽에서 조명이 이루어져 지붕의 그림자는 사라진다. 화재 후 복원된 석축은 오래된 돌과 새로 끼워 놓은 돌이 섞여 있어 얼룩 무늬가 나타난다. 낮에 촬영한 사진과 밤에 촬영한 사진을 비교해 보면 조명 조건에 따른 색상의 영향을 쉽게 이해할 수 있다. 지붕 없이 단청이 자외선이 강한 햇빛에 장시간 노출되면 단청이 변색되고 단청의 수명도 짧아지게 된다. 단청이 오래 유지되는 것은 광물성 천연 안료를 사용한 것 외에도 높은 에너지의 자외선을 포함한 직사 태양광이 지붕에 의해서 가려져 있기 때문이다.    안료 물체는 그 자체가 빛을 흡수, 반사, 산란하면서 빛의 종류에 따라 고유의 색을 띄게 된다. 고유의 색을 다르게 보이게 하기 위하여 다른 색상을 띄게 하는 물질을 덧씌우기 위한 것이 안료이다. 마치 화장품과도 같은 역할을 하는 물체이다.  다음에 안료의 정의와 화학적 특징에 따른 분류를 정리해 보았다. 안료는 크게 무기안료와 유기안료로 구별할 수 있다. 분자 구조에 탄소 원자가 없는 광물이나 금속, 금속 산화물 또는 금속염이 무기안료이고, 색상 범위에 제한이 있으나 안정성과 안전성이 뛰어나다. 유기안료는 탄소, 수소 및 산소 원자를 포함하는 탄소화합물로, 천연 또는 합성 원료에서 추출하게 되며 물감이나 페인트처럼 넓은 범위의 색상을 얻을 수 있다. 유기안료는 무기안료에 비해서 안정성이 낮고 안전성이 문제가 되기도 한다.  안료는 화학 구조에 따른 분류 이외에 색상, 형태, 용도에 따라 분류하기도 한다. 여성이 사용하는 화장품의 종류만 보아도 안료가 색상, 형태, 용도, 효과에 따라서 분류되어 일상생활에서 구별되고 있는지 쉽게 알 수 있다. 여성용 색조 화장품을 예로 들면 BB크림, 파운데이션, 파우더, 컨실러, 립스틱, 아이섀도, 아이브로, 아이라이너, 마스카라, 불러셔 등 다양한 안료를 사용한 제품이 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

기업용 AR 및 VR의 놀라운 효과   이번 호에서는 자동차, 운송, 제조 부문을 선도하는 기업들이 혼합현실(MR)을 통해 측정 가능한 결과를 도출하는 방법을 살펴본다.   ■ 자료 제공 : 유니티 코리아, https://unity.com/kr     증강현실(AR)과 가상현실(VR) 아울러 혼합현실(XR) 기술과 하드웨어가 계속 발전하고 접근성이 높아짐에 따라, 기업들은 XR을 전사적 차원에서 다양한 용도로 사용하기 시작했다. ‘마케팅 콘셉트’ 수준에 지나지 않는 것으로 여겨졌던 기술이 이제는 전체적인 제품 라이프사이클과 고객 경험에 유의미한 영향을 미치는 수준으로 발전한 것이다.  자동차, 운송, 제조 부문을 비롯한 각종 산업의 선도 기업들은 다음의 세 가지 영역을 중심으로 몰입형 인터랙티브 경험을 활용해 실질적 ROI를 달성하고 있다.  제품 설계 및 개발의 비용 효율성 제고와 협업 촉진  록히드 마틴(Lockheed Martin)은 자체적으로 구현한 Collaborative Human Immersive Lab VR 솔루션을 활용해 물리적 환경이 아닌 가상 공간에서 제품을 제작하고 테스트하여 10배의 ROI 를 달성했으며, VR 기반 검증 과정을 통해 2022년에만 1000만 달러의 비용 절감 효과를 거두었다.  유지 보수 및 교육의 효율 및 효과 향상  택타일(Taqtile)의 매니페스트(Manifest) AR 솔루션을 통해 미국 공군은 항공기 정비 업무에서 신병이 범하는 실수를 거의 0건에 가깝게 예방했다.  폭스바겐 상용차(Volkswagen Nutzfahrzeuge)는 시험적으로 실시한 T6 멀티밴 VR 교육 프로그램을 통해, 직원 교육 시간을 기존 현장 교육에 비해 50% 단축할 수 있음을 깨달았다. VR을 활용하면 교육 비용을 1/3만큼 절약할 수 있다는 사실도 밝혀졌다.  매력적인 세일즈 및 마케팅  비저너리스 777(Visionaries 777)이 실시간 3D 기술을 인피니티 (INFINITI)에 활용한 결과, 해당 무역 박람회 부스를 방문한 잠재 고객의 수와 고객 참여도가 35% 증가했다. “AR과 VR의 장점은 적용 범위가 매우 넓다는 것이다. 제조와 디자인부 터 소비자와 딜러 수준에 이르기까지 광범위하게 활용할 수 있다.” - 마이크 볼랜드, 아틸러리 인텔리전스 창업자   실시간 3D : 몰입형 XR 경험의 핵심  자동차 및 운송, 소비재, 산업용 장비 산업에 속하는 모든 제조 업체에서는 제품의 설계와 엔지니어링부터 생산, 판매, 서비스, 유지 관리 등 다양한 업무를 처리해야 한다. 이러한 워크플로를 간소화하기 위해서 PLM(제품 수명주기 관리) 및 3D 설계 소프트웨어같은 많은 프로세스와 기술이 활용되고 있다.  실시간 3D란 가상 오브젝트를 현실처럼 나타내고 움직일 수 있는 AR, VR 등의 플랫폼에서 몰입형 인터랙티브 시각화를 제작하는 기술이다. 최근까지만 하더라도 핵심 제품 개발 과정을 보조하는 시각화 부문에 주로 활용되어 왔다. 대다수 기업은 3D 설계 및 엔지니어링 툴만으로도 시각화는 충분하다고 생각했다. CAD 데이터를 실시간 3D용으로 가공하려면 번거로운 데이터 전환 및 조정 과정을 거쳐야 했기 때문이다.  하지만 실시간 3D 기술을 매우 간편하게 사용할 수 있게 되면서 상황은 반전되었다. 이는 데이터 가공 과정이 거의 완전히 자동화되었고, 3D 설계 툴 통합이 개선되었고, 프로그래밍 경험 없이도 사용 가능한 비주얼 스크립팅 툴이 도입되었으며, 수백만 개의 애셋을 다운로드하여 개발 속도를 높일 수 있고, 관련 교육을 받은 전문가들이 늘어나는 등의 다양한 환경적 변화가 일어났기 때문이다.  이제 실시간 3D 기술은 확장의 전환점을 넘어섰다. 대부분의 자동차 OEM과 다수의 제조업체는 자체 워크플로 및 가치 사슬 전반과 밀접하게 연관된 수백 가지의 활용 부문에 AR 및 VR용 실시간 3D 기술을 도입하기 시작했다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

LLM 통합으로 뮤즈 챗의 정확성과 신뢰성을 높이는 방법   이번 호에서는 유니티 뮤즈 챗(Unity Muse Chat)이 유용한 솔루션을 제공하기 위해 정확히 어떻게 설계되었는지 알 수 있도록, 응답을 생성하는 과정의 구성 방식을 살펴본다. 현재 진행 중인 탐구 활동과 향후 개발 예정인 LLM(대규모 언어 모델) 파이프라인에 대해서도 미리 살펴볼 수 있다.   ■ 자료 제공 : 유니티 코리아, https://unity.com/kr   그림 1   유니티 뮤즈(Unity Muse)는 AI 기능을 통해 실시간 3D 경험을 탐색하고, 아이디어를 구상하고, 반복 작업(iteration)을 수행할 수 있도록 지원한다. 뮤즈 챗은 제작 속도를 높이는데 사용할 수 있는 툴이다. 뮤즈 챗은 유니티에 대한 지식과 에디터를 손쉽게 활용하도록 지원하여 디버깅 조언, 첫 번째 초안 작성을 위한 코드 생성 등 유용한 정보를 유니티 에디터와 프로젝트의 컨텍스트 내에서 모두 제공해 준다.   풍부한 지식 보강으로 신뢰할 수 있는 답변 제공 뮤즈 챗은 쿼리 계획 및 다양한 정보의 중재를 위한 여러 시스템과 LLM(대규모 언어 모델) 통합으로 구성된 파이프라인으로서 구축되었다. 뮤즈 챗은 요청을 수신하면 에디터나 사용자가 제공한 정보 및 해결하려는 문제를 기반으로 향후 응답의 형식을 간략하게 설명하는 작업 계획을 도출한다. Space Purr-suit의 공동 제작자인 제시카 소우자는 “나는 뮤즈를 개인 비서처럼 사용하여 모든 것을 직접 구축하고 코딩했다. 물론 동료들의 도움도 있었지만, 뮤즈가 없었다면 이렇게 짧은 시간 안에 탁월한 결과를 얻지 못했을 것 같다”고 전했다. 신뢰도 높은 응답을 구성할 때는 두 가지 과제가 있다. 하나는 응답을 작성하기 위해 관련 정보를 검색하는 것이고, 다른 하나는 대화의 맥락과 기록을 바탕으로 해당 정보가 응답에 적절하게 포함되도록 하는 것이다. 뮤즈 챗은 정보를 수집하여 문서 섹션이나 코드 스니핏과 같은 80만 개 이상의 정보 청크를 통해 이 두 가지 과제를 모두 해결하고자 한다. 청크는 주변 정보에 대한 참조를 통해 처리 및 보완되므로 각각 유용하고 독립적인 정보 유닛을 제공한다. 청크는 기술 자료를 통해 추적된 내용에 따라 콘텐츠와 고유한 컨텍스트를 기준으로 분류된다. 또한 시스템의 투명성과 해석 가능성을 제공하며, 호환 가능한 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 한다. 현재 나머지 파이프라인이 어떻게 구성되어 있는지 알아보려면 <그림 2>의 다이어그램과 다음의 설명을 참조할 수 있다.   그림 2   요청 : 요청이 들어왔다. 에디터 컨텍스트 : 에디터에 있는 경우 관련 컨텍스트가 에디터에서 동적으로 추출되며, 뮤즈에 적절한 정보를 제공하라는 요청이 함께 제시된다. 쿼리 확장 : 초기 계획 시스템은 정확한 계획을 도출하기 위한 쿼리 확장을 수행한다. 정보 카탈로그 형식을 최대한 복제하고 각 단계에 맞는 이상적인 청크 구조를 다시 만들도록 LLM에 지시한다. 이 접근 방식을 사용하면 시스템이 원하는 청크의 컨텍스트, 콘텐츠 및 사용 사례를 캡처하는 임베딩을 계산할 수 있다. 이러한 각 계획 단계는 세분화된 시맨틱 검색에 사용된다. 정보 검색 : 관련 정보를 찾기 위해 대칭 시맨틱 검색 및 메타데이터 필터링을 사용하여 쿼리 확장 단계에서 식별한 이상적인 예상 청크와 가장 유사한 청크를 정보 카탈로그에서 검색한다. 공식화 : 최종 응답을 생성하기 위해, 필터링된 원래 계획 단계와 관련 기본 정보를 전달하는데 필요한 소스를 모두 포함하는 세부 개요를 기반으로 다른 LLM을 사용하여 응답을 작성한다. 응답 : 뮤즈 챗이 답변을 제공한다.   상황에 맞는 파이프라인을 구축하여 에디터 통합 지원 에디터에서 뮤즈 챗을 사용할 수 있도록 만들기 위해, 파이프라인의 두 번째 단계인 에디터 컨텍스트 추출을 도입했다. 이를 파이프라인의 맨 처음에 추가하면 쿼리를 분석하여 에디터에서 추출할 내용을 식별하고, 이를 파싱하여 뮤즈에 다음 단계에 대해 알려 준다. 사용자 피드백을 바탕으로 프로젝트 설치 및 설정, 게임 오브젝트/프리팹, 콘솔 액세스부터 작업을 시작했다. 이제 경고나 메시지와 함께 콘솔 오류가 발생하면 콘솔에서 관련 행을 클릭하여 오류를 선택 항목에 추가하기만 하면 된다. 아래 예시에서는 스크립트에서 중괄호가 누락되어 오류가 발생했다.   그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3)   지난 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 사회적으로 문제가 되었던 인감도장의 진위문제 판단을 위한 이미지 분석을 통한 유사도 조사 사례도 소개하였다. 또한 근래에 문제가 되었던 천경자 화백과 이우환 화백의 작품으로 위작 시비가 일었던 사례도 간단하게 살펴보았다. 이번 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 살펴보도록 한다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제도 함께 생각해 본다. 목적 없이 촬영되는 사진이 과연 존재할까 하는 문제도 함께 생각해 보려고 한다. 그리고, 촬영된 이미지 데이터를 효과적으로 활용하기 위하여 필요한 관련 지식, 경험, 안목의 중요성에 관해서도 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스 제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스 제8회 목판본 고서 데이터베이스 제9회 금속활자본 고서 데이터베이스 제10회 근대 서지 데이터베이스 제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com 홈페이지 | www.wafermasters.com   역사 퍼즐(시간적 공간적 퍼즐) 조각 퍼즐(jigsaw puzzle)은 완성된 이미지를 여러 조각으로 분할하여 분할된 이미지를 여러 가지 조합으로 평면에 배치하여 본래의 이미지가 되도록 만들어 가는 게임이다. 모든 이미지는 어느 특정한 시각에서의 정보이다. 즉, 조각 퍼즐은 어느 특정한 시각의 이미지 정보를 공간적으로 분리해 놓은 것을 맞춰가는 것이다. 퍼즐의 모든 조각은 동일한 시각 또는 정지된 이미지의 일부이다. 동영상에서 한 장의 이미지를 뺐다면 그 이미지는 시간의 흐름 속에서 바로 앞의 장면과 바로 다음 장면의 사이에 해당하는 정보이다. 시간적인 전후 관계를 맞춰 가는 시간적 퍼즐이다. 역사 연구는 이러한 시간적, 공간적, 사회적, 문화적 다차원 퍼즐이라고 할 수 있다. 2023년 10월15일 광화문 월대(月臺)가 복원되고 새로운 현판이 공개되었다. 역사적 기록을 통한 고증을 거쳐 1865년에 흥선대원군에 의해서 경복궁 중건이 시작되어 1867년에 완성될 당시의 모습으로 복원되었다. 중건 당시의 완벽한 모습은 아니지만 조금씩 원형에 가까워져 가고 있다.   그림 1. 광화문 사진으로 풀어 보는 역사 퍼즐(사진이 촬영된 순서 맞추기)   <그림 1>에 다른 시기에 촬영된 다섯 장의 광화문 사진을 소개하였다. 광화문의 모습이 시대에 따라 어떻게 변화되었는지, 시간을 축으로 역사 퍼즐에 도전해 보는 것도 좋을 것 같다. 어떤 순서로 사진이 촬영된 것이며 어느 시기에 촬영된 것인지 함께 생각해 보자. 모든 사진이 촬영된 시기에 직접 현장을 방문한 사람이라면 쉽게 알 수 있는 문제이지만, 사진이 촬영된 시기의 폭이 약 100년 가까이 되니 현장을 방문했던 사람이라도 이미 고인이 되었거나 기억이 분명하지 않을 수도 있다. 사진의 특징, 풍경, 건물, 차량 등 다양한 정보와 자신이 알고 있는 역사적 사실(데이터베이스)을 바탕으로 추정하는 과정을 거쳐서 결론을 얻게 될 것이다. 자신이 내린 결론에 확신이 없는 경우도 있을 것이고, 확신하지만 데이터베이스나 기억이 사실과 달라서 오답을 하는 경우도 있을 것이다. 역사적 사실을 잘 알지 못하는 사람이라면 다섯 장의 사진 중에서 네 장(B, C, D, E)의 사진에는 큰 서양식 건물이 찍혀 있지만, 첫 번째 사진(A)에는 서양식 건물이 사라졌다는 사실로 힌트를 삼을 것이다. 또한 서양식 건물만 찍혀 있는 오래된 것 같은 사진(E)도 있으므로, 광화문이 서양식 건물을 세운 다음에 건립된 것으로 판단할 수도 있을 것이다. B, C, D의 사진은 지나가는 행인의 옷차림, 차량의 유무, 차량의 모델 등을 바탕으로 촬영된 순서를 유추하게 될 것이다. 사진 A는 광화문을 남겨두고 서양식 건물만 철거하는 가장 마지막에 촬영된 것으로 추정하게 될 것이다. 이러한 내용을 바탕으로 다섯 장의 사진이 촬영된 순서를 추정하면 E → B → D → C → A로 보는 것이 합리적이다. 실제의 촬영순서는 B → E → D → C → A이다. 사진에서 서양식 건물은 일제강점기에 지어진 조선총독부 건물이다. 당시에는 동양 최대의 근대식 건축물로 1912년 독일인 게오르그 라란데(Georg de Lalande)가 설계하고, 1916년에 광화문 뒤편 경복궁 내에 공사를 시작하여 1926년에 완공되었다.(B) 1945년 해방 후에는 미 군정 청사로, 1950년 6월 25일에 발발한 한국전쟁 직후에는 서울이 함락되어 조선인민군 청사로, 같은 해 9월 28일에는 UN군이 서울을 수복하여 1962년부터 대한민국 중앙청(정부 청사)으로 사용되었다. 1986년부터는 국립중앙박물관으로 사용되었으며, 김영삼 대통령 재임시절인 1995년 8월 15일에 철거를 시작하여 1996년에 철거가 완료되었다. 건물 철거 후 첨탑 부분은 천안 독립기념관에 전시되고 있다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (2)   지난 호에서는 이미지 데이터베이스와 문화유산 분야에서의 활용 사례를 소개하기에 앞서, 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성에 관하여 간단하게 소개하였다. 유로화 동전의 디자인을 예로 들어 이미지 데이터의 정보, 이미지 데이터의 정확도와 가치, 곡식과 금을 예로 든 순도의 중요성, 효용성과 가치에 관하여 설명하였다. 이미지 데이터와 추가 정보(metadata), 이미지 태깅(tagging)시의 중요성과 주의점을 간단한 손가락 표현인 V 사인과 엄지척 사인 두 가지의 경우를 예로 들어 소개하였다. 이번 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보고자 한다. 아울러 회화 작품의 이미지 데이터베이스의 중요성도 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스 제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스 제8회 목판본 고서 데이터베이스 제9회 금속활자본 고서 데이터베이스 제10회 근대 서지 데이터베이스 제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 수 많은 인장이 찍혀 있는 김정희의 그림 ‘불이선란(不二禪蘭)’   서화와 인장 우리나라를 비롯해 중국, 대만, 일본, 베트남 등의 한자 문화권 국가에서는 서화 작품에 여러 가지의 인장이 찍혀 있는 경우가 많다. 이러한 인장을 낙관(落款)이라고 부른다. 글씨나 그림을 완성한 다음 작품을 완성한 시기와 장소, 자신의 이름, 호 등을 작품에 쓰고 인장을 찍는 것을 낙관이라고 한다. 작자가 누구이며 언제 완성한 것인지를 적는 의미 외에도 작품을 완성하는 의미를 지닌다. <그림 1>에 많은 인장이 찍혀 있는 조선 후기의 대표적인 서예가, 금석학자, 고증학자, 화가, 실학자였던 추사 김정희의 그림인 ‘불이선란(不二禪蘭)’을 예시하였다. ‘불이선란’은 김정희의 마지막 난초 그림으로 2023년 6월에 문화재청이 보물 지정을 예고하였다. 하나의 그림에 무려 15개의 인장이 찍혀 있다. 모두가 김정희의 인장일까? 모두 같은 날 찍은 낙관일까? 자세한 것은 뒤에 소개하기로 하고, 우선 낙관이라는 이름의 유래를 살펴보자. 낙관은 ‘낙성관지(落成款識)’의 줄임말로 알려져 있다. 옛날 중국에서 구리 또는 청동으로 만든 그릇이나 솥과 같은 동기(銅器) 등에 글자를 새기는 풍습이 있는데, 새겨진 글자를 각명(刻銘) 또는 명문(銘文)이라고 한다. 새겨진 글자 중에서 글자의 모양을 파서 새긴 글자를 음각자(陰刻字)라고 하는데 이것을 ‘관(款)’이라고 부르고, 글자 주변을 파서 글자의 모양이 튀어 나오도록 새긴 글자를 양각자(陽刻字)라고 하며 이것을 ‘지(識)’라고 하는 데에서 유래한 것으로 알려져 있다. 낙관은 서화에만 있는 것이 아니라 도자기의 밑면에서도 자주 볼 수 있다. 요즈음 제작된 도자기나 찻잔의 밑면을 보면 제작자의 낙관 또는 제작회사의 상호가 표시되어 있는 경우가 많다. 일종의 품질 보증 역할을 겸하고 있다. 추사박물관을 취재한 2022년 11월 29일자 KBS 뉴스에 의하면, 김정희의 친필 기록을 해석한 결과 ‘추사’는 김정희의 호가 아닌 것으로 밝혀졌다고 한다. 1809년 김정희가 스물 네 살 때 아버지를 따라 청나라에 가서 그곳 사람들과 필담으로 주고 받은 대화에 의하면, 청나라 인사가 자기소개를 청하자 이름(名)은 정희, 자(字)는 추사, 호(號)는 보담재(寶覃齋)라고 스스로 밝혔다고 한다. 우리가 알고 있는 ‘추사’는 김정희의 호가 아니었다. 거의 200년만에 밝혀진 사실이다. 이처럼 널리 알려진 상식도 사실과 다른 경우가 의외로 많다. 여기서 ‘자’는 성인이 되는 관례(冠禮)를 치르면 어른이 지어준 별칭이고, ‘호’는 누구나 허물없이 부르고 쓸 수 있도록 지은 별명이다.   낙관의 구분과 의미 서화에 낙관을 찍기 시작한 것은 송나라 시대부터라고 알려져 있다. 낙관은 작품의 작가, 제작시기 및 진위여부를 판단하는 중요한 근거가 된다. 오늘날 우리가 사용하는 도장과 같은 기능을 하고 있다고 볼 수 있다. 서화에 낙인된 낙관의 개수, 위치 및 길이로 구분하여 여러 가지 명칭으로 구분할 수 있다. 낙관은 손으로 쓰는 수인(手印)인 경우도 많으나, 대부분의 작품에서 손으로 쓰더라도 도장을 찍는 경우가 많아서 도장을 낙관이라고 생각하는 경우가 많다. 손으로 낙관을 적는 수인의 경우 작품에 작가의 정보만 낙인하는 경우는 단관(單款)이라고 하며, 작품을 받는 사람의 정보까지 기록하는 경우를 쌍관(雙款)이라고 하여 구별한다. 작품을 받을 사람의 정보를 먼저 기록하고 작가의 정보를 나중에 기록하는 관례에 따라서 받을 사람에 관한 정보를 상관(上款)이라고 하고, 작가의 정보를 하관(下款)이라고 한다. 관기(款記)의 길이로 구분하여 길이가 긴 장관(長款)과 길이가 짧은 단관(短款)으로 구별하기도 하는데, 길고 짧음의 기준이 명확하지 않아 자의적인 해석을 하게 되는 경우가 많다. 낙관에 사용되는 도장을 기능별로 구분하면 작가의 이름을 음각으로 새긴 성명인(姓名印), 작가의 호를 양각으로 새긴 호인(號印), 서화의 첫머리에 찍는 두인(頭印), 서화 수집가가 자신이 소장하고 있음을 나타내는 소장인(所藏印)으로 크게 나뉜다. 특별한 형식을 정하지 않고 찍는 낙관은 유인(遊印)이라고 부르며, 좋아하는 문구나 글자를 새겨서 사용하는 경우가 많다.   그림 2. 김정희의 ‘불이선란(不二禪蘭)’도에 찍힌 15개의 낙관과 의미   김정희의 그림 ‘불이선란’에 찍힌 낙관 ‘불이선란’에는 모두 15개의 낙관이 찍혀 있다. 작품이 완성되었을 때부터 15개가 찍힌 것일까? 모두 작자인 김정희의 낙관일까? 약 200년 전에 활동하던 선조의 작품을 자세히 살펴보자. 현대에도 한 사람이 여러 개의 도장을 갖는 경우가 많다. 막도장, 인감도장 등 용도에 따라서 사용한다. 요즈음에는 서명으로 대신하는 경우도 많지만 도장을 한두 개쯤은 가지고 있을 것이다. 김정희는 71세까지 생존했으므로 여러 개의 도장이 있어도 전혀 이상할 것은 없다. 그렇다고 자신의 작품에 가지고 있는 도장을 전시하듯 낙관을 마구 찍어대지는 않았을 것이다. 시대에 따라서 좋아하는 글귀도 달라지는 법이므로, 작품 활동 시기에 따라서 유행처럼 낙관의 조합도 달라질 수 있는 것이다. 다행스럽게도 15개의 낙관은 여러 가지 낙관의 데이터베이스를 바탕으로 누구의 것인지 어떤 의미로 찍은 것인지 확인되었다.(그림 2)   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.