GAN 알고리즘의 생성이미지와 시물라크룸 (Generated image and simulacrum of GAN algorithm)

서지정보

· 발행기관 : 현대미술학회
· 수록지 정보 : 현대미술학 논문집 / 25권 / 2호 / 93 ~ 118페이지
· 저자명 : 박평종

초록

이 글은 GAN(생성적적대신경망) 알고리즘의 생성이미지가 지닌 특성과 지위를 시물라크룸의 관점에서 다룬다. 사진 기반의 시물라크룸은 아날로그 방식의 조합인화나 포토몽타주에서부터 디지털 합성에 이르기까지 꾸준히 생산되어 왔다. 아날로그 시물라크룸의 제작에는 정교한 수작업과 숙련이 요구됐고 사진의 광화학 원리에 대한 정확한 이해도 필요했다. 이후 디지털 기술이 보급되면서 시물라크룸의 생산은 훨씬 용이해졌다. 디지털 도구를 활용하여 손쉽고 정교한 조작이 가능해진 것이다. 인공지능 알고리즘의 급속한 성장으로 시물라크룸의 생산은 다시 한 번 도약의 계기를 맞는다. GAN은 학습 데이터를 바탕으로 유사 데이터를 산출하는 알고리즘으로 시물라크룸의 생산에 최적화된 생성모델이다. GAN은 꾸준한 성장을 거듭하여 기존의 아날로그, 디지털 기술로는 불가능했던 새로운 과업들을 정복해 나가면서 시물라크룸의 새로운 차원을 열고 있다. 이는 곧 인공지능 기반 기계의 눈이 인간의 시각을 다시 한 번 확장시켜 나가고 있다는 뜻이다.

영어초록

This article deals with the the characteristics and status of the generative image of the GAN(Generative Adversarial Network) algorithm from the perspective of simulacrum. Photo- based simulacrum has been continuously produced from analog printing or photomontage to digital compositing. The production of the analog simulacrum required sophisticated manual labor and skill, as well as an accurate understanding of the photochemical principle of photography. Since then, with the spread of digital technology, the production of simulacrums has become much easier. By using digital tools, easy and sophisticated operation became possible. With the rapid growth of artificial intelligence algorithms, the production of simulacrum takes another leap forward. GAN is an algorithm that calculates similar data based on learning data, and is a generative model optimized for the production of simulacrum. GAN is opening a new dimension of simulacrum by continuously growing and conquering new tasks. This means that the eyes of artificial intelligence-based machines are once again expanding the human vision.

참고자료

· 없음