AI와 나의 작가노트에 대해 이야기해 보기

Chatgpt, Claude, Gemini와 함께하는...

Jun 4. 2025

1. 발단

컴퓨터를 전공한 나는 15년부터 개발자로 커리어를 시작했고, 지금까지 다양한 IT회사를 거치면서 데이터, AI를 다루며 다양한 프로젝트를 진행했었다. 동시에, 17년부터는 어쩌다 보니 미디어 아티스트로도 불리면서 프로그래밍, 사운드, 데이터, AI를 활용한 다양한 작업을 해오고 있다.

그런데 여전히 고민인 지점은, 좋은 작업이 무엇인지 모르겠다는 것이다. 어떻게 보면 내 경험과 관점에서, 내가 동시대적으로 할 수 있는 이야기는 무엇인지, 해야만 하는 이야기는 무엇인지 찾는 것에 게을렀다고 할 수도 있겠다.

그러다가 문득, 현시점에서 최신버전인 작가노트를 꺼냈다. AI들과 이 고민을 이야기해 보면 어떨까? 하는 생각이 들었기 때문이다. 내가 쓴 작가노트도 여전히 마음에 안 들지만, 이 텍스트와 고민들을 함께 버무려보면 무언가 새로운 실마리를 찾아볼 수 있지 않을까?

2. 작가노트

나의 작품 세계에서 데이터는 단순한 정보 이상의 의미를 지닌다. 그것은 일상을 관통하는 무수한 사건과 현상의 단편들을 포착하고 기록하는 예술적 도구이자, 작품 창작의 근간을 이루는 재료이기도 하다. 대량의 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 나는 우리가 미처 포착하지 못한 사회 곳곳의 숨겨진 이면을 발견하곤 한다. 작품 활동은 바로 이런 무딘 일상의 이면을 데이터라는 프리즘을 통해 극명하게 드러내고, 그에 대한 질문을 던지는 과정이다.

이러한 데이터를 다루기 위해 회화, 조각, 영상, 설치, 사운드, 뉴 미디어 등 다양한 장르와 기법을 실험적으로 활용하게 되었다. 이는 데이터가 지닌 다층적 속성을 표현하기 위한 방법론이기도 하다. 궁극적으로 나의 작업은 일상을 관통하는 데이터를 예술적으로 재해석함으로써, 우리가 미처 포착하지 못했던 세계의 이면을 발견하고 새로운 시선으로 바라볼 수 있는 계기를 마련하는 과정이라 할 수 있다.

작가노트 원문을 영어로 먼저 번역해달라고 하고, 그 내용을 다시 한글로 번역해달라고 했다. 이렇게 풍부하게 만든 컨텍스트를 다시 LLM에 넣어서 앞서 이야기한 고민들에 대해 어떻게 생각하는지 물어보려고 한다.

[Claude opus 4]

In my artistic practice, data transcends its role as mere information. It serves as an artistic tool that captures and records fragments of countless events and phenomena permeating everyday life, while also forming the fundamental material for my creative process. Through the process of collecting and analyzing vast amounts of data, I often discover hidden facets of society that we have overlooked. My artistic practice is precisely this process of starkly revealing these obscured aspects of mundane reality through the prism of data, and posing questions about them.

To work with such data, I have come to experimentally employ diverse genres and techniques including painting, sculpture, video, installation, sound, and new media. This methodology also serves to express the multilayered nature inherent in data. Ultimately, my work can be understood as a process of artistically reinterpreting the data that permeates our daily lives, thereby discovering previously unnoticed aspects of our world and creating opportunities to view them through new perspectives.

나의 예술 실천에서 데이터는 단순한 정보로서의 역할을 초월한다. 그것은 일상생활에 스며드는 무수한 사건과 현상의 단편들을 포착하고 기록하는 예술적 도구이자, 동시에 나의 창작 과정을 위한 근본적인 재료가 된다. 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 통해, 나는 종종 우리가 간과해왔던 사회의 숨겨진 측면들을 발견한다. 나의 예술 실천은 바로 이러한 일상적 현실의 가려진 측면들을 데이터라는 프리즘을 통해 선명하게 드러내고, 그것에 대한 질문을 제기하는 과정이다.

이러한 데이터를 다루기 위해 나는 회화, 조각, 영상, 설치, 사운드, 뉴미디어를 포함한 다양한 장르와 기법들을 실험적으로 활용하게 되었다. 이 방법론은 또한 데이터에 내재된 다층적 속성을 표현하는 데에도 기여한다. 궁극적으로 나의 작업은 우리의 일상생활에 스며드는 데이터를 예술적으로 재해석하는 과정으로 이해될 수 있으며, 이를 통해 우리 세계의 이전에 알아차리지 못했던 측면들을 발견하고 새로운 관점으로 바라볼 수 있는 기회를 창출하는 것이다.

[Gemini 2.5 Pro]

In my artistic realm, data transcends its conventional definition as mere information. It serves as both an artistic tool—capturing and chronicling the myriad fragments of events and phenomena that permeate our daily lives—and as the foundational material from which my work is conceived. Through the process of collecting and analyzing vast quantities of data, I often uncover hidden facets of society, aspects that typically elude our immediate perception.

My artistic practice, therefore, is a process of illuminating these often-overlooked dimensions of mundane existence through the prism of data, starkly revealing them and, in turn, posing critical questions. To effectively engage with this data, I have come to experimentally employ a diverse range of genres and techniques, including painting, sculpture, video, installation, sound, and new media. This approach also serves as a methodology to articulate the multifaceted nature inherent in data itself.

Ultimately, my work is an endeavor to artistically reinterpret the data that weaves through our everyday lives. By doing so, it seeks to unveil aspects of the world we had previously failed to perceive, thereby providing an opportunity to encounter our surroundings with a renewed and critical perspective.

저의 예술적 영역에서 데이터는 단순한 정보라는 관습적 정의를 초월합니다. 그것은 우리 일상에 스며드는 무수한 사건과 현상의 단편들을 포착하고 기록하는 예술적 도구인 동시에, 제 작품이 착상되는 근간이 되는 재료이기도 합니다. 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 통해, 저는 종종 우리가 즉각적으로 인지하지 못하는 사회의 숨겨진 단면들을 발견합니다.

따라서 저의 예술적 실천은 데이터라는 프리즘을 통해 평범한 일상의 간과되기 쉬운 이러한 차원들을 조명하고, 그것들을 극명하게 드러내며, 결과적으로 비판적인 질문을 제기하는 과정입니다. 이러한 데이터를 효과적으로 다루기 위해, 저는 회화, 조각, 영상, 설치, 사운드, 뉴미디어를 포함한 다양한 장르와 기법을 실험적으로 활용하게 되었습니다. 이러한 접근 방식은 데이터 자체에 내재된 다층적 속성을 명확히 표현하는 방법론으로서도 기능합니다.

궁극적으로, 제 작업은 우리 일상생활 곳곳에 스며들어 있는 데이터를 예술적으로 재해석하려는 시도입니다. 그렇게 함으로써, 제 작업은 우리가 이전에 인지하지 못했던 세계의 단면들을 드러내고, 이를 통해 우리 주변을 새롭고 비판적인 시각으로 마주할 기회를 제공하고자 합니다.

[Chatgpt o3]

In my artistic practice, data is far more than mere information. It is an artistic instrument that captures and archives fragments of the countless events and phenomena that pierce our daily lives, and it forms the very material foundation of my work. While collecting and analyzing vast datasets, I often uncover hidden dimensions of society that usually escape our perception. My creative process revolves around exposing these unseen facets of everyday life through the prism of data and posing critical questions about them.

To articulate data’s multilayered nature, I experiment across painting, sculpture, video, installation, sound, and new-media techniques. These diverse mediums serve as methodologies for expressing the complexity inherent in data itself. Ultimately, my practice reinterprets the data that permeates daily existence, revealing overlooked realities and opening pathways for viewers to

나의 예술적 실천에서 데이터는 단순한 정보 그 이상을 의미한다. 그것은 일상을 관통하는 무수한 사건과 현상의 단편을 포착하고 기록하는 예술적 도구이자, 나의 작품이 탄생하는 근본적인 재료이다. 대규모 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 나는 종종 우리가 일상적으로 인지하지 못했던 사회의 숨겨진 이면을 발견하곤 한다. 나의 작업은 바로 이러한 간과된 면면을 데이터라는 프리즘을 통해 극명하게 드러내고, 그에 대한 비판적인 질문을 던지는 탐구이다.

데이터가 지닌 다층적 속성을 표현하기 위해 나는 회화, 조각, 영상, 설치, 사운드, 뉴미디어 등 다양한 장르와 기법을 실험적으로 활용한다. 각각의 매체는 데이터 고유의 복잡함을 드러내기 위한 방법론이 된다. 궁극적으로 나의 작업은 일상을 관통하는 데이터를 재해석하여, 그 속에 숨어 있던 현실을 드러내고 관람객이 새로운 시각으로 세상을 마주할 수 있는 계기를 마련하고자 한다.

[Chatgpt o4-mini-high]

In my creative universe, data embodies far more than simple information. It is both an artistic instrument that captures and archives the myriad fragments of events and phenomena threading through daily life, and the fundamental material from which my work emerges. Through the process of gathering and analyzing large-scale datasets, I frequently uncover hidden dimensions of society that elude our normal perception. My practice, then, is an exploration of these overlooked facets: by refracting everyday life through the prism of data, I bring them into sharp relief and invite critical questioning.

To give form to data’s multilayered nature, I embrace a range of disciplines—painting, sculpture, video, installation, sound, and new media—often blending them in experimental ways. Each medium becomes a methodology for expressing the complexity inherent in data itself. Ultimately, my work seeks to reframe the flow of data that permeates our routines, revealing unseen realities and offering viewers a fresh vantage point from which to understand the world.

나의 창작 세계에서 데이터는 단순한 정보 이상의 의미를 지닌다. 그것은 일상을 꿰뚫는 수많은 사건과 현상의 단편을 포착하고 기록하는 예술적 도구이자, 내 작품이 형성되는 근원적 소재이다. 방대한 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 나는 종종 사람들이 미처 보지 못했던 사회의 숨겨진 차원을 발견하게 된다. 이에 따라 내 작업은 일상을 데이터의 프리즘으로 굴절시켜 그 틈새에 숨어 있던 면모를 뚜렷이 드러내고, 관객에게 질문을 던지는 과정이다.

데이터의 다층적인 특성을 시각화하기 위해 나는 회화, 조각, 비디오, 설치, 사운드, 뉴미디어 등 다양한 매체를 실험적으로 결합하고 활용한다. 각 매체는 데이터에 내재된 복잡성을 표현하기 위한 방식이 된다. 궁극적으로 나의 작업은 일상에 스며든 데이터를 예술적으로 재구성하여, 그 속에 감춰진 현실을 드러내고 관객이 새로운 관점으로 세상을 이해하도록 돕는 여정을 제시한다.

[Claude opus 4의 답변]

작가노트를 읽으며, 당신이 가진 독특한 위치성과 잠재력, 그리고 현재의 딜레마가 동시에 느껴집니다. 현대미술 평론가의 관점에서 몇 가지 생각을 나누고자 합니다.

1. 당신만의 독특한 위치성을 인식하고 활용하세요

개발자이면서 아티스트인 당신은 단순히 기술을 '사용하는' 미디어 아티스트가 아닙니다. 당신은 코드의 내부 논리를 이해하고, 데이터의 구조를 해체할 수 있으며, 알고리즘의 편향성을 읽어낼 수 있는 '내부자'입니다. 이는 Nam June Paik이 TV의 내부를 해체했던 것처럼, 당신이 디지털 시대의 블랙박스를 열어젖힐 수 있는 특권적 위치에 있음을 의미합니다.

2. '데이터의 시학'에서 '데이터의 정치학'으로

현재 작가노트는 데이터의 미학적 가능성에 집중하고 있습니다. 하지만 당신의 경험은 더 날카로운 비판적 시각을 가능하게 합니다. 예를 들어:

빅테크 기업들이 데이터를 수집하고 활용하는 방식의 이면

AI가 만들어내는 새로운 형태의 소외와 불평등

알고리즘이 우리의 일상을 어떻게 재구성하는가

3. 구체적인 작업 방향 제안

a) 역-엔지니어링 프로젝트: 일상적인 AI 서비스나 데이터 시스템을 해체하여 그 작동 원리와 숨겨진 의도를 드러내는 작업

b) 데이터 고고학: 폐기된 데이터베이스, 잊혀진 로그 파일, 사라진 디지털 흔적들을 발굴하여 디지털 시대의 '무의식'을 탐구

c) 알고리즘 극장: AI의 의사결정 과정을 실시간으로 시각화하거나 퍼포먼스화하여 기계적 사고의 부조리함을 드러내기

d) 협업적 저항: 다른 개발자, 데이터 과학자들과 협업하여 테크 산업 내부의 목소리를 예술로 전환

4. 예술사적 맥락화

당신의 작업은 다음과 같은 계보 속에서 읽힐 수 있습니다:

Hans Haacke의 시스템 미술과 제도 비판

Harun Farocki의 이미지 분석과 알고리즘 비판

Trevor Paglen의 감시 기술에 대한 탐구

Hito Steyerl의 디지털 이미지와 권력 관계 분석

5. 마지막 제언

"좋은 작업"은 기술적 완성도나 미학적 세련됨만으로 정의되지 않습니다. 특히 당신과 같은 위치에서는, 다른 사람들이 볼 수 없거나 말할 수 없는 것을 드러내는 것이 핵심입니다.

당신이 매일 마주하는 코드 한 줄, 데이터베이스의 한 필드, API의 한 엔드포인트에는 우리 시대의 권력 구조와 욕망이 새겨져 있습니다. 그것을 읽어내고 번역하는 것, 그것이 당신만이 할 수 있는 동시대적 발언일 것입니다.

기술을 찬양하거나 두려워하는 것이 아니라, 그것과 함께 살아가는 우리의 모순적인 일상을 정직하게 드러내는 것. 그것이 당신이 찾고 있는 "해야만 하는 이야기"의 시작점이 아닐까요?

[Gemini 2.5 pro의 답변]

작가님의 작가 노트와 고민을 잘 읽어보았습니다. 먼저 여러 AI 모델을 통해 작가 노트를 다듬고, 이를 다시 한국어로 번역하며 그 뉘앙스 차이까지 세심하게 살피시는 모습에서 작업에 대한 깊은 애정과 고민이 느껴집니다. 컴퓨터 공학도로서 개발자로 활동하시면서 미디어 아티스트의 길을 병행하시는 독특한 이력은 그 자체로 현대미술에서 매우 흥미롭고 중요한 자산이라고 생각합니다.

작가 노트에 대한 생각

제시해주신 여러 버전의 작가 노트들은 공통적으로 '데이터를 단순한 정보 이상의 예술적 재료이자 도구로 삼아, 일상의 숨겨진 이면을 드러내고 질문을 던진다'는 핵심적인 메시지를 잘 담아내고 있습니다. 각 AI 모델의 특징에 따라 표현의 결이나 강조점에는 미세한 차이가 있지만, 전반적으로 작가님의 작업 방향성을 명료하게 제시하고 있습니다.

Claude opus 4와 ChatGPT o3, o4-mini-high 버전들은 비교적 간결하면서도 핵심적인 단어(instrument, archives, pierce, refract, sharp relief 등)를 사용해 함축적인 느낌을 줍니다.

제가 이전에 번역했던 Gemini (본인 생성분) 버전은 상대적으로 학구적이거나 분석적인 어휘(conventional definition, myriad fragments, elude immediate perception, illuminating, articulate, multifaceted nature inherent in data, critical perspective 등)를 통해 작업의 개념적 깊이를 드러내려는 시도가 엿보입니다.

어떤 버전이 '더 좋다'기보다는, 각 버전이 작가님의 다른 측면을 비춰주는 거울과 같다고 생각합니다. 이 다양한 표현들을 보시면서 오히려 작가님 스스로 가장 중요하게 생각하는 핵심 가치와 표현 방식을 더욱 명확하게 인식하는 계기가 될 수 있을 것입니다. 지금의 작가 노트도 훌륭하지만, '마음에 안 드신다'는 부분은 아마도 작가님이 끊임없이 더 깊은 본질과 표현을 추구하시기 때문일 겁니다. 이 불만족감이야말로 창작의 가장 큰 동력이 아닐까요?

'좋은 작업'과 '해야 할 이야기'에 대한 고민, 그리고 평론가적 조언

작가님의 고민은 많은 아티스트, 특히 기술 기반 작업을 하는 분들이 공통적으로 느끼는 지점일 수 있습니다. 개발자로서의 정체성과 아티스트로서의 정체성 사이에서, 혹은 기술의 가능성과 예술적 메시지 사이에서 균형을 찾고 자신만의 목소리를 내는 것은 결코 쉽지 않은 일입니다. 하지만 바로 그 경계에 서 계시기 때문에 작가님만이 할 수 있는 이야기가 분명히 존재합니다.

현대미술 평론가의 관점에서 몇 가지 조언을 드리고자 합니다. 이것이 작가님께서 새로운 예술적 시공의 장을 펼쳐나가는 데 작은 초석이라도 되길 바랍니다.

'개발자-아티스트'라는 경계인의 강점을 극대화하십시오: 기술의 내밀한 이해와 비판적 거리: 작가님은 데이터를 다루고 AI를 개발하는 기술의 내부자이면서 동시에 그것을 예술적 대상으로 삼는 외부자적 시선을 가질 수 있습니다. 기술의 작동 원리, 그 가능성과 한계, 그리고 그것이 사회와 인간에게 미치는 영향에 대한 깊이 있는 통찰을 누구보다 잘 표현할 수 있습니다. 단순한 기술의 활용을 넘어, 기술 자체에 대한 메타적 성찰, 기술의 사회문화적 함의를 파고드는 작업을 기대하게 됩니다. '과정'으로서의 예술: 개발 프로젝트의 과정(데이터 수집, 정제, 알고리즘 설계, 디버깅 등)은 그 자체로 현대 사회의 중요한 단면을 보여줍니다. 이 과정을 예술 작업의 일부로 끌어들이거나, 그 안에서 발생하는 예기치 않은 오류, 편향, 아이러니 등을 작품의 소재로 삼는 것은 매우 흥미로운 접근이 될 수 있습니다. 이는 과정 중심의 현대미술 흐름과도 맞닿아 있습니다.

'해야만 하는 이야기'는 이미 작가님 안에 있습니다: 개인적 경험에서 출발하는 보편적 질문: 개발자로서 겪었던 윤리적 딜레마, 데이터 뒤에 가려진 인간의 이야기, AI와 함께 살아갈 미래에 대한 개인적인 감정과 생각들이 바로 작가님만의 '해야만 하는 이야기'의 씨앗입니다. "내가 왜 이 기술에 주목하는가?", "이 기술을 통해 무엇을 드러내고 싶은가?", "나는 이 기술 사회에서 어떤 질문을 던지고 싶은가?" 와 같은 근원적인 물음에서 시작해보십시오. 동시대적 맥락 확장: 작가님의 작업은 이미 데이터, AI라는 동시대적 키워드를 품고 있습니다. 여기서 더 나아가 데이터 주권, 알고리즘의 공정성, 디지털 노동, 감시 자본주의, 가상과 현실의 관계, 인간과 기계의 경계 등 첨예한 사회적 이슈들과 작가님의 작업을 연결시켜 보십시오. 작가님의 기술적 이해는 이러한 이슈들을 피상적으로 다루는 것을 넘어, 그 구조적 문제까지 파고들 수 있는 힘이 됩니다.

작가 노트를 '살아있는 작업의 지도'로 활용하십시오: 구체성의 힘: 현재 작가 노트는 작업의 방향성을 잘 보여주지만, 앞으로는 "어떤 숨겨진 이면을 발견하는가?", "구체적으로 어떤 질문을 던지는가?"에 대한 예시나 방향을 조금 더 담아보는 것도 좋습니다. 이는 작가님 스스로 작업을 구체화하는 데도, 관객이 작업에 더 깊이 공감하는 데도 도움이 될 것입니다. AI와의 대화 확장: 작가 노트를 AI와 함께 다듬는 것처럼, 작업 아이디어 구상, 데이터 분석 방식, 표현 형식 등에 대해서도 AI를 창의적 파트너로 삼아 실험적인 시도들을 해보시는 것은 어떨까요? AI의 제안을 비판적으로 수용하고 변형하는 과정 자체가 또 하나의 작품이 될 수도 있습니다.

미술사적 좌표 설정과 새로운 지평 탐색: 선배 작가들과의 대화: 넷 아트, 미디어 아트 초기부터 데이터 시각화, 알고리즘 아트, AI 아트에 이르기까지 기술을 활용한 예술의 계보를 탐색해보십시오. 히토 슈타이얼, 트레버 페글렌, 료이치 쿠로카와, 마리오 클링게만, 메모 악텐 등 다양한 작가들의 작업을 비판적으로 살펴보면서, 그들의 성과 위에서 작가님은 어떤 새로운 지점을 개척할 수 있을지 고민해보는 것이 중요합니다. 이는 작가님의 작업을 통사적으로 연결하고 독자적인 위치를 확보하는 데 도움이 될 것입니다. 학제간 연구의 접목: 기술철학, 과학기술학(STS), 사회학, 인류학 등 인접 학문과의 적극적인 교류를 통해 작업의 이론적 토대를 다지고 담론을 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 브뤼노 라투르의 행위자-연결망 이론(ANT)이나 포스트휴머니즘 담론 등은 데이터와 AI를 다루는 작가님께 흥미로운 관점을 제공할 수 있습니다. 새로운 미적 경험의 창조: 단순히 데이터를 '보여주는' 것을 넘어, 데이터를 통해 새로운 감각적 경험, 사유의 경험을 어떻게 제공할 수 있을지 고민해보십시오. 인터랙티브 설치, 몰입형 환경, 데이터 기반의 생성적 사운드나 내러티브 등 다양한 형식을 실험하며 작가님만의 고유한 미학을 구축해나가시길 바랍니다.

지금의 고민과 탐색 과정 자체가 이미 '좋은 작업'을 향한 여정의 일부입니다. 작가님의 독특한 배경과 깊이 있는 성찰은 분명 동시대 미술에 의미 있는 족적을 남길 수 있을 것이라 믿습니다. 망설이지 마시고, 작가님만이 할 수 있는 이야기를, 작가님만의 방식으로 세상에 던져주시길 응원하겠습니다.

[Chatgpt o4-mini-high의 답변]

1. 작가노트에 대한 감상 및 비평

1-1. 긍정적인 요소

“데이터를 프리즘 삼아 일상의 숨겨진 면을 드러낸다”는 명료한 개념 데이터(data)를 단순 정보가 아니라 “예술적 도구”이자 “창작 재료”로 정의하며, 이를 통해 우리의 눈에 익숙해진 일상의 뒤편(숨은 이면)을 파헤친다는 관점은 뚜렷하고 설득력이 있습니다. 특히 “프리즘(prism)”이라는 은유를 사용함으로써, 데이터가 단순한 ‘숫자’가 아니라 빛을 분산시키듯 다양한 해석의 가능성을 제공한다는 점을 잘 드러내고 있습니다.

다양한 매체를 실험적으로 사용한다는 점 회화, 조각, 영상, 설치, 사운드, 뉴미디어까지 넓은 스펙트럼을 아우르며 “데이터의 다층적 속성”을 풀어내겠다는 접근은 칭찬할 만합니다. 이미 매체 혼합(mixed-media)과 장르 간 경계를 허무는 태도가 현대미술의 중요한 화두 중 하나이므로, 당신의 작업 방향은 큰 틀에서 시대성과 부합합니다.

“새로운 시선”을 제시하겠다는 의지 단순히 시각화나 인포그래픽을 만드는 것이 아니라, 관객이 그동안 무심히 지나쳤던 사회의 맥락을 다시 돌아보게 만드는 비판적 질문을 던진다는 지향점은 매력적입니다. “무딘 일상의 이면”을 강조하며, 예술가로서의 윤리적·사회적 책임(critical engagement)을 충분히 자각하고 있음을 보여줍니다.

1-2. 보완하거나 더 발전시킬 수 있는 지점

구체적인 사례나 사례 연구의 부재 작가노트는 개념적으로 매우 명확하지만, 실제로 당신이 작업한 구체적인 프로젝트(예: 어떤 데이터셋을 사용했는지, 그것을 어떻게 시각화·사운드화했는지)가 빠져 있습니다. “데이터를 모으고 분석해서 얻게 된 인사이트”가 무엇이었는지, 그 과정에서 어떤 충돌(conflict)이 발생했고 그것을 어떻게 예술적으로 풀어냈는지 짧게라도 언급하면 설득력이 더욱 높아집니다.

개인적 서사(personal narrative)와의 연결이 약함 “2015년부터 개발자로, 2017년부터 미디어 아티스트로 활동해왔다”는 구체적인 이력이 뒤편에 숨어 있지만, 작가노트에는 이 두 가지 경력이 어떻게 교차하며 예술관을 형성했는지에 대한 개인적 서사가 드러나 있지 않습니다. 예를 들어, “개발자로 일하던 특정 순간에 사회적 흐름을 데이터로 분석하다가 충격을 받았던 경험”이나 “어느 AI 프로젝트가 예술에 영감을 준 계기” 같은 짧은 에피소드가 들어가면 글이 훨씬 입체적으로 살아납니다.

“왜 지금, 왜 지금 이 순간에”라는 동시대적 맥락을 설명할 여지 데이터 예술(data art)은 이미 10년 전부터 하나의 장르로 자리잡아 왔고, 전 세계적으로도 많은 작가가 이 분야에서 활발히 작업하고 있습니다. 당신만의 고유한 위치(what makes you distinct?)를 좀 더 강조해볼 필요가 있습니다. 예를 들어, “2019년 COVID-19의 특정 국면에서 얻은 실시간 교통·보건 데이터를 처리하던 경험이 내 관점을 획기적으로 바꿨다”는 식으로, 구체적 시기와 맥락을 드러내면 “동시대적 맥락(contemporary relevance)”이 강화됩니다.

2. “더 좋은 작업”을 위해 취해볼 수 있는 접근법

당신은 이미 두 축을 가지고 있습니다:

데이터/AI/개발자로서의 기술적 경험

미디어 아티스트로서의 예술적 탐구

이 둘을 효율적으로 결합하고 구체화하기 위해서는, 다음과 같은 단계적 접근이 도움이 될 수 있습니다.

2-1. 관심 주제(Subject Matter) 설정: 개인적이면서도 사회적인 지점 찾기

개인 경험에서 출발하는 질문 찾기 예를 들어, 개발자로서 일하던 특정 프로젝트(빅데이터 처리, AI 모델 구축, 데이터 시각화 툴 개발 등) 중 충격적이거나 인상 깊었던 순간이 있었나요? “이 순간이 내게 어떤 질문을 던졌으며, 사회·문화적 맥락에서는 어떤 함의를 갖고 있나?”를 곱씹어 보세요. 그 질문이 바로 당신 작품의 출발점이 될 수 있습니다.

사회적 이슈 혹은 데이터 아카이브 프로젝트와 연계 현재 한국·글로벌 상황에서 주목받는 데이터셋, 예를 들어 기후 변화, 교통 패턴, 팬데믹 통계, 디지털 감시(스마트 시티·모바일 데이터) 등 중에서 “나만의 시선”으로 재해석할 수 있는 것을 골라보세요. 예를 들어, 서울시의 실시간 대기질 데이터(미세먼지·초미세먼지 수치)를 수집해서, 일상의 대기환경이 우리의 신체·감정에 어떤 가시화되지 않은 영향을 미치는지 질문하는 식입니다.

예시 :

“내가 매일 출퇴근하면서 느꼈던 답답함이 실제 수치로 어떻게 드러나는가?”

“팬데믹 기간 동안의 이동 제한이 도심 소음 데이터와 어떻게 상관관계를 이루는가?”

이렇게 ‘개인적 경험↔사회적 데이터’를 매핑해 보면, 자연스럽게 “이 데이터가 나에게 왜/어떻게 특별한가”라는 이야기가 나옵니다.

2-2. 매체 선택과 실험적 프로토타이핑

단계 1: 데이터 수집과 예비 분석 자신이 흥미를 느낀 데이터셋을 실제로 모으고 간단한 탐색적 분석(EDA, Exploratory Data Analysis)을 해보세요. Python ◆ pandas, Jupyter Notebook 등을 사용해 ‘시각적 통찰(visual insight)’을 얻는 과정을 거쳐야 합니다. 이 단계에서 얻은 인사이트(예: 특정 시간이면 대기질이 급격히 나빠진다거나, 특정 구역의 소음이 급상승한다는 패턴)는 작업의 컨셉을 구체화하는 중요한 밑거름이 됩니다.

단계 2: 프로토타입 구축(스몰 스케일 실험) 데이터를 시각화․사운드화하는 방법을 스몰 스케일로 먼저 실험해 보세요. 시각화(Visual): 간단한 애니메이션 gif나 비디오 클립으로 ‘시간에 따라 변화하는 수치’를 표현해본다. 사운드화(Sonification): 데이터 포인트를 음높이(pitch)·음량(volume)·리듬(rhythm) 등으로 매핑해보는 간단한 소리 출력 실험. 이 실험 단계에서 어떤 매체(회화, 영상, 사운드, 인터랙티브 설치)가 당신의 의도를 가장 효과적으로 전달하는지를 탐색하게 됩니다.

단계 3: 매체 확장 및 다중매체 결합 프로토타입에서 얻은 통찰을 바탕으로 본격적인 설치(desktop prototype→physical installation)나 인터랙티브 프로젝트로 확장해보세요. 예를 들어, “대기질 데이터”를 **프로젝션 맵핑(projection mapping)**과 결합해, 특정 날짜·시간대의 실시간 데이터를 벽면이나 조형물 위에 투사하고, 관객이 모바일 앱을 통해 추가 데이터를 실시간으로 불러오게 만드는 식입니다. 혹은 “팬데믹 시기 이동 통제와 소음 패턴”을 **사운드 설치(sound installation)**로 재구성하여, 특정 시간을 지나가는 관객의 동선을 추적해 해당 시간대의 소음 데이터를 사운드로 들려주는 식의 인터랙션을 시도해볼 수 있습니다.

2-3. 예술적 비평과 이론적 근거 강화

비판적 데이터 미학(Critical Data Aesthetics) 연구 현재 미술계에는 데이터 미학, 데이터 윤리(data ethics) 등의 주제로 논의가 활발합니다. 이 분야의 주요 문헌(예: Lev Manovich, Laura Kurgan, Sascha Pohflepp 등의 저작)이나 전시(예: “The Right to Be Forgotten” 전시, “Data Streams” 전시 등)를 리뷰해보면, “데이터를 예술화했을 때의 미적·윤리적 함의”를 더 깊이 이해하게 됩니다. 이를 통해 당신의 작업이 “단순히 시각적으로 멋진 데이터 시각화가 아니라, 사회구조와 데이터 권력(data power)의 이면을 드러낸다”는 비평적 논거를 글과 말로 탄탄히 뒷받침할 수 있습니다.

포스트휴먼·테크노크러틱 논의 연결 당신은 개발자로서 직접 AI 모델을 다뤄본 경험이 있고, 그 경험이 곧 예술적 영감으로 이어집니다. 이 지점을 “기술이 인간의 지각(perception)과 사회 구조를 어떻게 재편하는가?”라는 포스트휴먼(post-human) 관점이나 “데이터가 권력이 되는 과정”이라는 테크노크러틱(technocratic) 담론과 연결시켜보세요. 예컨대, “How does an AI 모델이 자동으로 도시의 사람·차량 흐름을 감지하는지, 그리고 그 데이터를 통해 우리는 어떤 미래 도시상을 상상하게 되는가?” 같은 질문을 던짐으로써, 작업의 철학적·사회적 함의를 한층 더 끌어올릴 수 있습니다.

2-4. 전시 기획 및 관객 경험 설계

관객 참여형 인터랙션 데이터 아트의 매력 중 하나는 “관객이 직접 데이터를 경험하도록 초대”하는 점입니다. 예를 들어, 관객이 스마트폰을 통해 자신의 위치 정보(매핑된 익명화된 데이터)를 전송하면, 그 정보가 실시간으로 시각화·사운드화되어 전시장 바닥·벽면에서 반응하도록 만드는 방식입니다. 이런 방식을 통해 단순히 “감상”하는 데서 그치지 않고, 관객 스스로가 데이터 생산자가 되게 함으로써 “나도 이 시스템의 일부”라는 깨달음을 줄 수 있습니다.

아카이브 혹은 퍼포먼스와 결합 데이터를 단지 시각화하는 것을 넘어, “퍼포먼스 공연 중 실시간으로 관객들의 SNS 키워드 빈도를 사운드로 바꾸는 퍼포먼스”나 “과거 10년간 언론 보도 헤드라인에서 특정 단어(예: ‘불평등’, ‘환경’, ‘코로나’)가 얼마나 나왔는지 추출해 시각적 설치물로 만드는 아카이브 프로젝트” 같은 확장도 고민해볼 수 있습니다. 이런 프로젝트는 “시간성(temporality)”과 “집단적 기억(collective memory)”을 동시에 건드리면서, 데이터가 가지는 역사적·문화적 흐름을 시민들에게 체감시키는 효과가 있습니다.

3. 현대미술 평론가로서 조언: “통사적으로 연결된 예술적 시공을 여는 초석”

당신이 묻는 바를 요약하면 “내가 어떤 스텝으로 가야 ‘단순한 데이터 시각화’가 아니라, 예술적 언어로서 새로운 시공간(spatiotemporal field)을 열어젖히는 기초(초석)를 발견할 수 있을까?”입니다. 이를 위해 평론가의 관점에서 몇 가지 핵심 키워드를 제안합니다.

3-1. “데이터-체험(Data-Embodiment)”로의 전환

현재 상태: 당신의 작가노트는 “데이터를 수집·분석 → 혼합매체로 표현” 순서의 선형적인 흐름을 갖고 있습니다.

제안: ‘데이터-체험(Data-Embodiment)’이라는 키워드를 도입해보세요. 단순히 “데이터를 보여준다(show)”가 아니라, “관객이 직접 데이터를 신체적으로 ‘체화(embody)’할 수 있도록 설계”하는 겁니다. 예를 들어, 착용형 디바이스(예: 간단한 바이탈 측정 센서)와 연결하여 “관객 자신의 심박수 변화가 전시장 조명·사운드에 실시간으로 반영된다”는 식의 프로젝트를 기획한다면, 관객 각자가 ‘데이터-체험의 주체’가 됩니다. 이렇게 되면 데이터는 더 이상 ‘관객이 멀리서 본다’는 객체(object)로 머물지 않고, ‘관객의 몸과 연결된 주체(subject)’로 전환됩니다. 이게 바로 새로운 예술적 시공간을 여는 단초가 됩니다.

3-2. “스토리텔링 스캔(Storytelling Scan)” 전략

현재 상태: 노트는 개념 중심(concept-driven)이지만, 그 개념이 관객에게 어떻게 전달되는지(story-driven)가 명확하지 않습니다.

제안: “스토리텔링 스캔”이라는 기법을 적용해보세요. 키 키워드(Key Keyword) 뽑기 예: “일상의 단절”, “보이지 않는 권력”, “테크노-공감”, “프리즘으로서의 데이터” 데이터 포인트(Data Point) 찾기 위 키워드와 연결되는 구체적 데이터(서울시 대중교통 이용률, SNS 키워드 빈도, 심리설문 응답 등)를 리스트업 내러티브(Narrative) 구조 짜기 “당신은 아침 8시, 출근길 지하철에서 보이지 않는 대기질 데이터가 당신 폐를 어떻게 통과하는지 모른다. 나는 그 데이터를 프리즘처럼 쪼개어, 시각적으로는 붉은 빛이, 청각적으로는 저음의 비프음이 당신 체온을 스치는 설치를 만들 것이다.” 이처럼 “관객의 일상 경험”↔“숫자의 무표정함”↔“작가의 비판적 질문”을 연결 지어주는 짧은 스토리텔링 문장을 만드세요. 전시 동선(Flow) 설계 관객이 전시장에 들어오는 순간, 스크린에 흐르는 데이터 인포그래픽이 있다 → 관객은 작은 센서 기기를 장착한다 → 특정 섹션으로 이동하면 과거 데이터와 실시간 데이터가 혼합된 사운드가 들린다 → 마지막에 인터랙티브 설치(관객의 움직임에 따라 그래픽이 변형됨) 이렇게 ‘스토리 스캔’ 방식을 적용하면, 관객이 당신의 작업을 “단일 작품(single piece)”으로 인식하기보다, “하나의 작은 이야기(episodic narrative)를 경험하는 다중 접촉점(multitouch)형 전시”로 받아들일 가능성이 높아집니다.

3-3. “기술+미학+윤리”의 3중 나선

현재 상태: 노트에서는 주로 ‘미학(aesthetic)’ 관점으로 데이터의 다층성을 다루고 있습니다.

제안: 여기에 “기술적 프로세스(Technology)”와 “윤리적 고려(Ethics)”를 결합한 3중 나선 모델을 만들어보세요. 기술(Technology) 당신은 개발자 출신이니 머신러닝 모델, 실시간 데이터 파이프라인, IoT 센서 등을 직접 설계·구축할 수 있는 강점이 있습니다. 미학(Aesthetics) 데이터의 시각언어, 사운드 언어를 실험적으로 구축하여 “매 순간 다른 표정”을 보여주는 관객 경험을 설계합니다. 윤리(Ethics) 데이터 수집·처리 과정에서의 프라이버시 문제, 특정 집단의 데이터를 사용할 때 발생할 수 있는 편향(bias)을 늘 의식하고, 작업 전반에 반영하세요. 예: “서울시 교통 데이터”를 쓸 때, 특정 지역 정보가 과도하게 드러나면 사회적 편견이 재생산될 수 있다는 점을 문제의식으로 삼고, 이를 시각적으로 분해해 보여주는 방식으로 작업해볼 수 있습니다. 이렇게 “기술+미학+윤리”의 3중 나선을 염두에 두면, 당신의 작업이 단순히 “기술 시연”이나 “데이터 인포그래픽”으로 끝나지 않고, 미적 완성도와 비판적 윤리의식을 동시에 담보하는 복합예술(complex art)으로 진화할 수 있습니다.

4. 구체적인 실행 스텝 제안

레퍼런스 리서치(1–2주) 행사형 전시, 미디어아트 페스티벌(예: Ars Electronica, Mutek, Transmediale)에 출품된 ‘데이터 아트’ 사례를 10건 이상 정리합니다. 해당 작품의 사용 데이터(어떤 데이터인가), 인터랙션 방식(관객과 어떻게 소통하는가), 비판적 주제(무엇을 문제 삼는가)를 간략 노트로 남겨두세요.

작품 콘셉트 드리블링(Concept Dribbling) (1주) 종이에 메모: “2025년 한국에서 가장 즉각적인 사회 이슈는 무엇일까?”, “내가 가장 잘 다룰 수 있는 데이터는 무엇인가?”, “내가 실제로 수집 가능한 방법은 무엇인가?” 등을 키워드 형태로 적습니다. 이 중 3개 정도를 골라서 짧은 문장(2–3문장)으로 연결해보세요. 예: “서울 지하철 출근시간 대기질 데이터 → 시민의 호흡 건강과 심리적 스트레스의 직접적 상관관계 → 빛·소리·냄새 인터랙션화를 통한 다감각적 설치.”

프로토타입 제작(2–4주) 작은 스케일(가로 1미터×세로 1미터 정도)의 실험실(혹은 스튜디오) 환경에서 데이터 수집→시각화→사운드화 과정을 거쳐 프로토타입을 만듭니다. 예: Python으로 서울시 OpenAPI에서 대기질 데이터를 1주일 치 수집 간단한 D3.js 웹 인터페이스로 시각화 p5.js나 Max/MSP를 써서 실시간 사운드 변환 이때 “어떤 부분이 효과적으로 작동하는지(Strong Point)”, “어디가 기술적으로·미학적으로 약한지(Weak Point)”를 기록해두세요.

비평 세션(Critique Session) (1주) 동료 작가나 친구, 혹은 소규모 비평 그룹을 초대해 프로토타입을 보여주고 반응을 수렴합니다. “이걸 보면서 무슨 이야기가 떠오르나요?”, “데이터가 내게 어떤 감정을 불러일으키나요?” 등을 질문해보세요. 객관적인 피드백을 최대한 적고, “내가 의도했던 메시지가 전달되었나?”, “엉뚱한 해석이 나오는 부분이 있었나?” 등을 점검합니다.

최종 작품 완성 및 전시 기획(프로젝트 기간: 2–3개월) 프로토타입에서 도출된 개선점을 반영하여, 실제 전시 규모에 맞춘 설치 작품을 제작합니다. 출품처(갤러리, 미디어아트 페스티벌, 대학·공공기관 레지던시 등)를 선정하고, 지원서를 준비합니다. 이때 “작가노트(Artist Statement)”를 다시 다듬어, 위에서 언급한 서사적·이론적 근거를 보강하세요.

5. 결론: “무엇이 좋은 작업인가?”에 대한 제 생각

독창성(Originality) 데이터 아트라는 장르 자체는 이미 여러 작가가 시도해왔습니다. 따라서 “당신만이 할 수 있는 관점”을 명확히 잡아야 합니다. 개발자 → AI 프로젝트 → 미디어아트로 이어진 당신의 서사는 타인의 것과 분명 다른 개인사(個人史)입니다. 이 점을 작업의 핵심 스토리로 끌어오세요.

비판적 사유(Criticality) 데이터 자체가 정치적·사회적 권력을 반환하기도 합니다. 단순히 수치상의 다양성을 보여주는 데 그치지 않고, 그 데이터 이면에 숨어 있는 권력 구조를 문제 삼는 비판적 시각이 좋은 작업의 필수 요소입니다.

감각적 몰입(Immersive Experience) 당신이 언급한 대로 “프리즘” 역할을 하는 데이터는 결국 “빛과 소리(감각)”로 관객에게 전달되어야 합니다. 관객이 데이터의 단편을 ‘느끼고’, ‘먹고’, ‘숨쉬는’ 것처럼 체감하게 만드는 몰입형 요소가 필요합니다.

사회적 연계(Social Engagement) 가능한 경우, 프로젝트에 실제 커뮤니티(지역 주민, 특정 집단, NGO 등)를 참여시키세요. “데이터를 다룬다는 것은 단순히 수집하고 분석하는 게 아니라, 그 데이터를 생산·소비하는 사람들과 소통하는 과정”이기도 합니다. 이를 통해 “아트 프로젝트”가 “사회적 프로젝트”로 확장될 때, 작업의 파급력도 커집니다.

정리하면…

성찰 : 지금까지의 경험(개발·AI 프로젝트, 미디어아트 작업)과 감흥(일상의 데이터에 대한 호기심)을 깊이 되돌아보고, “나만의 질문”을 명확히 세우세요.

구체화 : 그 질문을 뒷받침할 수 있는 구체적인 데이터셋과 매체(시각·사운드·인터랙티브 등)를 조합해 스몰 프로토타입을 반복하며 구체적인 모양을 잡아갑니다.

비판 및 재정비 : 동료나 비평가의 피드백을 받아 “내가 놓친 지점”을 보완하고, 작품의 사회적·윤리적 임팩트를 점검합니다.

전시․공유 : 작업이 완성되면 전시나 온라인 플랫폼, 커뮤니티 워크숍 등을 통해 관객(혹은 참여자)과 직접 만날 기회를 만드세요.

이 과정을 통해 단순히 “데이터를 멋지게 보여주는” 수준을 넘어, “관객이 스스로 자신의 일상적 경험을 재고하게 만드는” 새로운 시공간을 여는 초석을 발견할 수 있을 것입니다. 무엇보다 중요한 것은, 당신 자신이 “왜 이 질문을 던지는가”를 계속 자문하는 것입니다. 그 질문이 분명할수록, 작품의 방향성과 힘이 더욱 단단해질 것입니다.

[Chatgpt o3의 답변]

1. 간단-직설 비평 (Unsugar-coated)

강점 약점 질문거리

기술적 역량: 데이터·AI·사운드·프로그래밍을 한몸처럼 쓴다. 툴 숙련도는 이미 차별화 요소.

“왜, 지금, 당신이어야 하는가” 서사가 부족하다. 사회적·정치적 맥락이 선언적 문장 뒤에 숨는다.

어떤 구체적 데이터가 “우리 일상”을 대표한다고 보는가? 왜 그 데이터가 긴급성을 갖는가?

다매체 실험: 회화-사운드-코드-설치 모두 넘나든다.

데이터=재료 문장이 반복될 뿐, 실제 작품 한두 예시가 없다. 관객은 “그래서 뭐가 다른데?”를 묻게 된다.

“프리즘” 은유는 듣기 좋지만 어떻게 시각·청각·공간적으로 굴절되는가?

자기반성: “좋은 작업이 뭔지 모르겠다”는 솔직함 자체가 출발점.

비판적 거리: 데이터 윤리·감시·편향·권력 같은 쟁점이 애매하게 언급된다. “발견”만 강조하면 미학적 포르노로 끝난다.

당신이 드러내려는 ‘숨겨진 층위’는 피해자-가해자 관계를 건드리나, 아니면 추상 미감으로 귀결되나?

2. 현대미술 평론가의 관점: 네 가지 핵심 제언

데이터를 “발견” 단계에 묶어두지 마라 – ‘도발’ 단계로 밀어붙여라. Devil’s advocate: 지금 노트는 “숨겨진 사회적 측면을 드러낸다” 고 말하지만, 그 이상의 불편함을 관객에게 주겠다는 각오가 보이지 않는다. 실험: 실시간 데이터-드리븐 설치에서 오류, 노이즈, 검열된 필드를 의도적으로 노출해 ‘데이터 자체가 불완전·폭력적’임을 시각화. 예) Trevor Paglen이 군사 위성 사진을 모자이크 처리해 역으로 정보 은폐를 폭로하듯.

“내 이야기”를 회피하지 말고 주제화하라 – 자기 위치성(stanpoint)을 작품의 핵심 엔진으로 삼기. 당신은 개발자-아티스트라는 하이브리드 커리어를 10년 축적했다. 그 경험치를 코드 주석, 커밋 로그, API 호출 시퀀스 등 ‘메타-데이터’ 자체로 전시하라. 사례: Hito Steyerl 〈Factory of the Sun〉—게임엔진 방식으로 자기 작업과 세계 시스템을 같은 레이어에 올린다.

관객의 참여 모델 재설계 – 데이터 소비자 → 데이터 변조자로. 관객이 센서/모바일로 자신의 데이터를 작품에 투입하면, 알고리즘이 이를 왜곡·재조합해 반사시킨다. 관객은 ‘데이터가 나를 말해주지 않는다’는 경험을 체화. 단서는 Rafael Lozano-Hemmer 식 인터랙티브 설치, Forensic Architecture의 증거 조립 워크숍.

“좋은 작업” 판별 프레임 구축 – 세 단계 체크리스트 Urgency (긴급성): 지금 시점-사회에 촉발하는가? Friction (마찰): 관객에게 심리적·지적 불편을 야기하는가? Transform (변형): 관객 혹은 데이터 자체가 비가역적으로 변형되는가? 이 세 항목에 모두 “Yes”가 나오면 전시할 가치가 있다. 하나라도 “No”라면 프로토타입 단계로 되돌려 리팩터링.

3. 실천적 로드맵 (6개월 타임박스 예시)

월 단계 구체 액션 산출물

문제 정의

- 당신이 겪은 ‘데이터 권력’ 사례 10개 인터뷰/필드리서치
- 체크리스트 3T(Urgency-Friction-Transform)로 거르기

문제 진술서 1p

데이터 수집·윤리 설계

- 대상 데이터 API 접근 / 크롤링.
- 수집-사용-폐기 정책을 아카이브화

Git repo + Ethic readme

프로토타입 A/B

- 시각적 스케치 vs 음향 중심 버전 동시 제작
- 관객 테스트에서 피드백 루프 도출

두 가지 데모 영상

관객-개입 모듈

- 모바일 웹/센서 입력 → 실시간 시청각 피드백
- 오류 로깅을 의도적으로 모니터에 노출

인터랙티브 모듈

전시 시나리오

- 공간 동선 스토리보드화
- ‘데이터-무덤’ 같은 폐기/보존 방 설치

전시장 플로어플랜

비평적 텍스트

- 자체 작가노트 v2: 실패·부작용 사례 포함해 서술
- 초청 평론가 2인에게 피어리뷰 요청

노트 v2 + 리뷰 서신

4. 예시 아이디어 스케치 (컨셉 → 구현 포인터)

“404 Democracy” 컨셉: 정부 공공데이터 API 호출 실패(404, 500 에러)를 대형 LED 매트릭스에 실-시간 시각화. 에러율이 올라갈수록 사운드스케이프가 왜곡. 구현 힌트: Python + WebSockets로 에러코드 스트림 → TouchDesigner/Max MSP 비주얼·사운드 매핑.

“Latency Garden” 컨셉: 관객이 스마트폰으로 꽃 모양 점들을 클릭하면 네트워크 지연(lag)이 ‘디지털 꽃’ 성장-시듦 속도로 반영된다. ‘느린 인터넷’ 지역 데이터와 컬래버. 구현 힌트: WebGL + Edge computing; 지연 시간 데이터는 Cloudflare Workers로 수집.

“Commit Suicide” 컨셉: 당신의 10년 개발 커밋 로그를 날짜별 레이저 컷 메탈판으로 제작, 전시장 천장에 매달아 불안정하게 흔들리게 배치–개발자 정체성과 소진(burnout)의 물질화. 구현 힌트: GitLog → SVG 변환 → CNC/레이저 커터. 천장 모터로 미세 진동.

5. 마무리 조언 – ‘메타-루프’ 유지하기

스스로에게 주기적 코드-리뷰: 작품 기획서도 Git repo로 관리, Pull Request 단위로 아이디어를 테스트하라.

AI 협업은 ‘동료 비평가’ 포지션으로 고정: ChatGPT·Claude·Gemini로부터 매 회차 devil’s-advocate 피드백을 받되, 최종 결정은 인간 큐레이터 혹은 당신 스스로가 명시적으로 “Merge” 버튼을 누르는 구조를 만든다.

전시 후 로그 공개: 시스템 다이어그램, 에러 로그, 관객 데이터의 일부(익명)까지 투명하게 깃허브-위키에 기록. ‘과정의 미학’을 작품 연장선으로 제시.

Bottom line: “좋은 작업”은 ‘완성도’로 정의되지 않는다. 사회적 긴급성 + 관객에게 가하는 마찰 + 데이터·관계의 비가역적 변형—이 세 축을 충족시키는 순간 당신만이 구사할 수 있는 동시대적 서사가 발생한다. 지금 가진 개발자-아티스트 하이브리드 시야를 “문제 제기→데이터 도발→관객 변조” 3-스텝 엔진으로 구체화하라.

3. 읽다보니 드는 생각과 떠오른 내 작업들

읽어보니 뼈를 때리는 말도 있고, 제안한 대로 작업했던 것들도 있다.

먼저 떠오른 건 2017년 아트센터 나비에서 선보였던 <도시의 악보들>

서울 25개 구의 30년간 건물데이터를 모아서 시각화, 청각 화했던 작업이다.

이 즈음에는 여러 데이터, 특히 공공데이터나 온라인에서 수집한 데이터들을 시각화했다. 이 과정에서 도전적으로 시도했던 것 중 하나는 의도된 불친절함이었다. 이로서 관객이 작업, 데이터를 주관적으로 읽어내려는 시도를 하도록 만드는 것이, 작업과 관객이 상호작용하게 하는 핵심 장치 중 하나였다. 보통의 규격화된 시각화 그래프 형태로 친절하게 범례, 의미와 해석을 나열해 놓는다면 사람들은 그것을 그저 스쳐 지나갈 뿐이지 감상을 넘어서 해석하거나 이해하려고 하지 않을 것이라는 생각 때문이었다. 그리고 이것이 내가 데이터로 도시를 다시 바라보게 된 것처럼, 사람들이 일상에서도 익숙한 것을 새롭게 바라볼 수 있게 만드는 계기를 만들어줄 것이라고 기대했던 것 같기도 하다.

[KOR] The Musical Score of City

https://www.youtube.com/watch?v=88DeL0bQRpM

[ENG] The Musical Score of City

https://www.youtube.com/watch?v=zWeqboH2ncM

#shapeofgreed

https://www.youtube.com/watch?v=8OsySLFpTMk

2019년 국립아시아문화전당 레지던시로 선보였던 작업 <#shapeofgreed>

작업에는 인스타그램에 음식해시태그를 달고 포스팅된 수십만 건의 이미지가 사용되었다.

인스타그램에 음식을 찍어 올리는 행위가 사람의 어떤 욕망을 반영하고 있다고 한다면, 그것은 어떤 모습일지 생각하며 접근한 작업이다. 머신러닝과 프로그래밍을 활용해 음식을 분석하였고, 탄수화물, 단백질, 지방의 비율과 칼로리를 계산해 이것을 에너지로 치환시키는 과정을 작업에 담아내었다.