• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.9-15
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• 2023

컴퓨터 비전 분류 연구에서 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network)은 탁월한 이미지 분류성능을 보여준다. 이에 영감을 받아 예술 관련 이미지 분류 작업에 대한 적용 가능성을 분석해 본다. 본 논문에서는 예술 작품 아티스트 분류의 정확도를 향상시키기 위해 최적화된 합성곱 신경망 구조를 제안한다. 미세 조정 범위 시나리오와 완전연결층 조정 시나리오를 세운 뒤 그에 따른 예술 작품 아티스트 분류의 정확도를 측정했다. 즉, 학습 컨볼루션 레이어(Convolution layer) 수와 완전연결층 수 등 ResNet50 모델의 구조를 변경하며 예술 작품 아티스트 분류의 정확도가 향상되도록 최적화했다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망 구조는 기존 예술 작품 아티스트 분류에서 쓰이던 AlexNet 모델을 1-GPU 버전으로 수정한 CaffeNet 모델보다 더 높은 정확도를 실험결과에서 증명한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.97-102
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• 2020

VR Art는 기술의 진보로 인하여 표현에 대한 제약이 없어졌다고 하지만 한계점이 존재한다는 것은 분명한 사실이다. VR 아티스트들의 작업 형태를 분류해 보면 크게 두 가지로 나누어 볼 수 있는데, 첫 번째는 공연과 같은 작업을 하는 퍼포먼스형 작가군이 있다. 이 경우는 작가가 VR 기기를 쓰고 작업을 하기 때문에 관객들의 반응을 알 수 없고, 관객들은 VR 기기를 쓰지 않고 스크린으로만 작품을 감상하기 때문에 작품을 온전하게 체험할 수 없다는 한계가 존재한다. 모든 관객들에게 VR 기기를 착용하게 하면 해결되는 문제지만 천문학적인 비용이 들고 기기의 관리에 대한 또 다른 문제가 발생한다. 이는 기술의 발달로 VR 기기의 가격이 내려간다면 해결 할 수 있을 것이다. 두 번째로는 자신의 작품을 상시적으로 온라인상에 올려 전시하는 전시형 작가군이 있다. 이 경우는 VR을 활용한 예술 작품은 가상의 디지털 공간에만 남아 있는 것이 한계로 지적된다. 해결 방안은 기존의 예술 전시회처럼 전시장에 공간을 만들고 관람자들을 위한 VR 기기를 마련해 놓으면 가능하다. 기존의 예술 작품 관람을 위한 갤러리가 있는 것처럼 VR 예술 작품의 전시 및 관람을 위한 전시 공간이 만들어진다면 VR Art의 정착과 발전에 큰 도움이 될 것으로 생각된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.721-731
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• 2022

본 연구의 목적은 럭셔리 패션브랜드와 아트 콜라보레이션의 사례를 고찰하여 유형화하고 그 효과를 알아보는 것이다. 연구방법은 럭셔리 패션브랜드와 아트 콜라보레이션의 이론적 배경을 고찰하고 주요 사례를 통한 내용 분석으로 진행하였다. 연구결과는 사례 분석을 통한 도출로 다음의 2개 유형으로 분류되었다. 첫 번째는 제품 디자인을 위한 아트 콜라보레이션이고, 두 번째 유형은 전시 작품을 위한 아트 콜라보레이션이다. 유형에 따른 내용 분석은 브랜드와 아티스트 관점에서 각각 정리하였고 그로인한 협업 효과를 최종 도출하였다. 주요 효과는 디자인과 예술의 일체화, 사회·문화적 배경의 다양화, 표현의 혁신적 비전화이다. 본 연구는 예술 작품 접목을 통한 럭셔리 패션브랜드의 확장된 디자인 방법과 효과를 살펴보고, 향후 패션디자인과 아트 콜라보레이션 연구에 기초 자료를 제시하는 것에 그 의의를 갖는다.

• 한국과학예술포럼
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• 제29권
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• pp.279-292
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• 2017

본 연구는 극영화를 비롯한 애니메이션의 갈등을 효과적으로 비주얼스토리텔링(Visual Story Telling, VST)하는 것이, 작품의 성공 여부를 결정짓는 중요한 요인이라고 인식하면서 시작되었다. 본 연구의 목적은 그동안 서사적, 시각적 차원에 치중한 VST 연구를 갈등강도와 VST 요소를 분석하여, 공학적으로 해석하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 전 세계적으로 흥행에 성공한 극장용 애니메이션(4편)의 갈등을 분석하고, 이를 공학적으로 접근하여 VST 해석을 시도하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 성봉선과 로버트 맥키의 서사적 이론을 바탕으로, 갈등 장면을 분류하고 갈등의 종류를 찾아내었다. 또한 강위역의 5B모델을 바탕으로 총 108 개의 갈등 샷(shot)을 추출하였다. 둘째, 전문가 실험을 통하여 갈등 샷의 갈등강도를 찾아내었다. 셋째, 내적, 초개인적 갈등에서 각각 15개의 유의미한 갈등의 시각적 요소를 추출하였다. 넷째, 실험 결과로 내적, 초개인적 갈등에서 시각적 요소의 신뢰성은 100-83.33% 의 범위에 있다는 것을 확인하였고, 사용빈도는 각각 5.88-70.59% 및 5-70%까지 광범위하게 분포한다는 것을 파악할 수 있었다. 이는 아티스트(Artist)의 감각에 의존하던 VST 표현을 공학적으로 해석할 수 있게 됨을 의미한다. 이러한 연구결과를 바탕으로 애니메이션 사전제작 단계에서 작품의 갈등표현을 성공적으로 예측할 수 있게 해 줄 VST 툴(Tool) 개발의 토대가 될 것으로 기대한다.