생성형 AI를 통한 조선 왕의 어진 복원 프로젝트
문화적 측면에서 생성형 AI와 디자인 활용 고민
조선시대 초상화 및 어진
조선시대의 『성종실록』에는 ‘사람이 부모의 초상화를 털 하나라도 닮지 않으면 부모가 아니다’(人寫父母之眞 一毫一髮不似 則非父母矣)라는 기록이 있다. 이처럼 조선시대의 초상화는 가능한 사실적으로 표현하는 그림 문화라 할 수 있다. 조선 시대의 초상화는 그 시대에 따라 화풍에 차이가 있다. 이는 대표적으로 전기, 중기, 후기에 따라 다른 화풍이다. 이러한 화풍의 트렌드는 왕의 어진에도 반영되었다. 조선 왕의 어진은 한국 사회의 여러 재난과 전쟁으로 다수를 소실한 상황이다. 이에 남아있는 어진 . 중 그 형태가 보존된 어진은 위의 사례와 같다.
조선 시대를 포함한 과거 한민족의 역사를 대표하는 여러 위인의 한국화 스타일의 초상화 중 최근 복원단 사례가 많다. 이는 과거 정부에서 교육 및 민족 사관을 고취하기 위한 목적으로 시행한 이순신, 세종대왕의 어진 복원에서도 알 수 있다. 이처럼 조선시대의 여러 위인은 현시대에 그 초상화를 복원할 수도 있다는 것을 확인했다.
한국화의 디지털화
현대 사회는 기술의 발전으로 인해 컴퓨터와 디지털 기술을 통한 예술 작품이 등장했다. 이러한 디지털 예술은 스크린에서 보이는 이미지를 움직이는 모션 그래픽이 있다. 이러한 기술을 통해 과거 명화를 현시대의 기술을 통해 재해석한 작품을 찾아볼 수 있다. 최근 반 고흐의 작품을 모션 그래픽으로 구현하고, 공간에 구현한 미디어 아트 사례가 있다.
이러한 미디어 아트의 사례는 한국화에서도 찾아볼 수 있다. 이는 담양 죽녹원에 상설 전시 중인 이이남 아트 센터의 작품이다. 이 작품은 스크린에 한국화를 모션그래픽으로 구현한 작품이다. 이를 통해 한국화도 충분히 미디어 아트로 구현할 수 있는 작품이라는 것을 상상해 보았다.
생성형 AI로 구현한 조선 왕의 어진
최근 생성형 AI의 기술이 발전하면서 실제 사람의 창작 활동의 결과물로 손색없는 이미지를 구현할 수 있다는 것을 들어보았을 것이다. 또한 특정 작가의 그림체를 딥러닝한 AI는 원작가와 유사한 그림체를 구현할 수 있는 수준이다.
이에 조선시대의 초상화와 왕의 어진을 딥러닝하였다. 가볍게 구현할 수 있는 수준을 위해서 약 50여 점의 초상화를 딥러닝했다. 딥러닝을 통해 구현한 체크 포인트를 바탕으로 조선 시대 왕의 어진을 구현하였다. 왕의 어진을 구현하기 위해서, 실록과 역사 연구 문서에서 왕의 외모, 병의 기록을 찾아보았다. 또한 전쟁과 문학 활동 등으로 피부에 대한 기록을 참조하기도 했다.
정종은 전쟁터를 태조와 누비던 장수였기에 피부가 그을렸을 것이며, 세종은 실록에 비만이었다는 기록을 바탕으로 현재 이미지와 매우 다를 것임을 예측했다. 이러한 기록을 바탕으로 5명의 왕을 구현해 봤다. 그리고 미디어 아트로서 가능성을 탐구하기 위해서, 사용자가 스크린에 가까이 다가올 때 왕이 대응하는 모션을 구현했다.
생성형 AI로 구현한 왕의 어진 가능성
왕의 어진에 대한 미디어 아트 가능성을 탐구해 보기 위해서, 작품 평가 요인과 전시 경험 동기를 일으키는 요인에 대한 교차 검증을 진행해 보았다. 검증은 각 영역에 해당하는 요인 3가지를 5점 척도로 조사하였고, 이를 다중회귀분석으로 확인해 봤다.
결과는 미디어 아트의 접근으로 구현한 왕의 어진은 인지도, 호의, 작품 향유 측면에서 3.5 이상으로 충분히 긍정적이었고, 전시 동기의 소통, 일탈, 참신함도 3.4 이상의 긍정적인 평가를 받았다. 두 요인은 서로 정(+)의 영향을 미친다는 것을 확인했다.
이러한 콘셉트 디자인과 접근, 생성형 AI의 폭넓은 활용 방안이 최근 늘어나는 중이다. 이에 계명대학교 시디과의 312 랩에서는 문화 측면과 신기술이 앞으로 사회에 긍정적인 경험을 만들 수 있는 아이디어로서, 소실된 왕의 어진을 복원하는 데 하나의 방안이 될 수 있도록 접근했다. 이러한 접근이 생성형 AI를 활용한 다양한 방안으로서 활용될 수 있기를 바라면서.
프로젝트
윤재환, 박광균, 최민규, 황해욱, 장순규. (2023). 어진: 생성형 AI를 통한 조선시대 왕의 초상화 복원 가능성 탐구. 한국디자인학회 학술발표대회 논문집, 478-483.
