도움말

인공지능과 예술창작 활동의 융복합 사례분석 및 특성 연구

Case Analysis and Characteristics of the Convergence between Artificial Intelligence and Art Creation Activities
한국과학예술포럼 Vol.28, 2017.3, 289-299 (11 pages)
DOI :10.17548/ksaf.2017.03.28.289
인용정보 복사
Quick View Quick View
구매하기 6,000원
인용하기
이용수 : 1,742건
피인용수 : 0건
분야내 활용도 : 1%
자세히 보기 >

· 이용수 : 2010년부터 집계한 원문다운로드수

· 피인용수 : DBpia 논문 가운데 해당 논문을 인용한 논문수

· 분야내 활용도 : 최근 24개월간 DBpia 이용수를 기준으로 산출 / 0%에 가까울 수록 활용도가 높고, 100%에 가까울 수록 활용도가 낮음

초록
A.I.(Artificial intelligence) has been building momentum due to network activation, information innovation, big data, and technological advancement of innovative deep learning as a result of the development of computers, and the interest in A.I is growing remarkably. There has been the merging of technology and arts for years; however, unlike A.I, machines have not had creative art performance ability as human have, but have only been used as a mechanical method of arts.
A.I. field now is not only used as simple mechanical methods, but has also invaded the arts area that needs creativity which had been only for human distinction, and the controversy over creativity of A.I. is ongoing.
However, in the distinct fields of academic research, getting rid of the barrier between academic fields and converging the scientific technology of A.I and art creation activities so that through the collaboration between science and arts, their collective growth is promoted and a new paradigm in the art field is created will be of great significance.
This research intends to find out how creativity known as an exclusive human ability and area is connected to A.I. and what technics have developed A.I. in the creativity-demanded arts field. Moreover, this research aims to be used to shape new direction of artistic development as reviewing the characteristics of arts applied A.I. and to contribute towards the A.I. arts sphere under the unpredictable current situation. The research methods are composed of the following order.
First of all, the necessity and the purpose of the research based on research background is set and specific research methods is drawn.
Secondly, the research finds out the definition and history of A.I. and describes deep learning of the A.I. core technology based on big data.
Third, case study on the field of literature, music, and fine arts that actively develop A.I. technics among A.I. art fields are selected and then through a case analysis study of the convergence between A.I and art, the current situation of A.I. artistic creation described.
Fourth, characteristics of expression of A.I. based on case studies of A.I. artistic creation field is deducted.
With respect to the results, characteristics of expression of A.I. arts are; creativity that creates new things that never existed based on learning data, pleasure that is felt through aesthetic works, convenience related to labour solutions during the creating process, and variability that changes from one to a total different work by simple technical operation or programming changes of new machine learning.
In conclusion, the creativity of current A.I. does not create new things but rather recreate existing work via machine learning from already given data. To sum up, for now, the field of artistic creation of A.I. cannot replace human ability like creation, instinct, judgement, etc.; however, technical development of A.I. artistic creation is a big result to predict future possibility.
In the fourth industrial revolution in which IT (information Technology) quickly moves to DT (Date Technology), A.I. technical development will contribute to improve our quality of lives due to increasing service industry and labor values. It will also help to inspire new creation in the art field. This paper is expected to help the culture-art field that consistently needs A.I creativity.

최근 컴퓨터의 발달로 인해 네트워크의 활성화, 정보의 혁명, 빅데이터의 등장, 혁신적인 딥러닝의 기술발전으로 인공지능은 눈부신 성장을 하고 있으며 인공지능에 대한 대중들의 관심도 급증하고 있다. 테크놀로지와 예술의 융합은 오래전부터 계속되었으나 인공지능처럼 기계가 지능을 가지고 인간 고유의 능력인 창의적인 예술 활동을 직접 하는 경우는 없었으며 단순히 예술의 기계적 장치 수단으로써만 사용되었다.
그러던 것이 최근 인공지능의 영역은 단순한 기계적인 일처리 방식 분야뿐만 아니라 인간 고유의 영역이었던 창의성을 필요로 하는 예술분야까지 침범하였고 더불어 인공지능의 창의성에 대한 논란도 끊임없이 계속되고 있다.
그럼에도 불구하고 학문이라는 각각의 고유한 영역안에서 오랜 기간 형성된 학문간의 장벽을 허물고 인공지능이라는 과학기술과 예술창작 활동을 융복합시켜 과학과 예술의 협력을 통한 동반성장을 도모하고 예술창작 분야의 새로운 패러다임을 창출하였다는 것에 그 의의가 크다 하겠다.
이에 본 연구는 인간의 고유한 능력이자 재능인 창의성이 인공지능 시대와 어떻게 연결될 수 있으며 인공지능이 창의성을 요구하는 예술분야에서 어떠한 기술로 개발되었는지에 대해 알아보고자 한다. 또한 미래를 예측할 수 없는 현재 상황에서 인공지능을 활용한 예술의 특성을 살펴봄으로써 예술발달에 새로운 방향을 마련하는 자료로 활용하고 더불어 미래 인공지능 예술분야의 발전에 기여하는데 연구의 목적이 있다. 연구방법은 다음과 같은 순서로 기술한다.
첫째, 연구의 배경을 바탕으로 필요성과 목적에 대해 설정하고 구체적인 연구방법을 제시한다.
둘째, 인공지능의 정의와 역사에 대해 알아보고 빅데이터를 기반으로 한 인공지능 핵심기술 딥러닝에 대해 기술한다.
셋째, 인공지능을 활용한 예술분야에서도 특히 인공지능의 기술 개발이 활발하게 이루어진 문학, 음악, 미술 분야를 선정하여 인공지능과 예술이 융복합 된 사례조사를 통해 인공지능 예술창작 현황에 대해 기술한다.
넷째, 인공지능 예술창작분야의 사례분석을 바탕으로 인공지능의 예술에 따른 표현특성을 도출한다.
그 결과 인공지능이 활용된 예술의 표현특성으로는 기존에 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 것을 창조하는 창의성, 미적활동을 통해 즐거움을 느낄 수 있는 유희성, 예술작품 제작과정에서 나타나는 노동의 해결책에 대한 편리성, 단순한 기술적 조작이나 새로운 기계학습의 프로그래밍 변화로 하나의 형태에서 전혀 다른 형태의 작품으로 바꿀 수 있는 가변성이 나타났다.
결론적으로 현재 인공지능의 창의성은 새로운 것을 창조했다기보다는 이미 주어진 데이터의 기계학습을 통하여 기존의 작품을 모사하여 재창조하는 수준이다. 즉 인공지능의 예술창작분야에 있어서 현재까지는 창의성이나 판단력, 직관 등 인간 고유의 영역을 대체할 수는 없으나 인공지능 예술창작의 기술 개발은 앞으로의 가능성을 예측할 수 있는 큰 성과라 할 수 있다.
정보화 기술(IT)시대에서 데이터 기술(DT)시대로 빠르게 전환되고 있는 4차 산업혁명시대의 인공지능기술 발달은 서비스산업과 노동가치의 상승으로 우리 삶을 높이는데 일조할 것이며 예술분야에서는 새로운 창작에 대한 영감을 주는 등 창작활동에 많은 도움이 될 것이다. 이에 본 연구는 앞으로 지속적으로 인공지능이 창의성을 요구하는 문화예술분야에 도움이 되기를 기대해본다.

목차
Abstract
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인공지능
Ⅲ. 인공지능과 예술
Ⅳ. 인공지능 예술의 특성
V. 결론 및 제언
Reference
키워드

논문의 주요 키워드를 제공합니다. 키워드를 클릭하여 관련 논문을 확인해 보세요!

참고문헌 (0)

현재 논문의 참고문헌을 찾아 신청해주세요!

해당 논문은 참고문헌 정보가 없습니다.

인용된 논문 (0)

알림서비스 신청하고 '인용된 논문' 정보를 메일로 확인 하세요!

해당 논문은 인용된 논문 정보가 없습니다.

제 1 저자의 다른 논문 (1)

최효승 식별저자 저자의 상세정보를 확인해 보세요.

권호 내 다른 논문 (25)

한국과학예술포럼 Vol.28 의 상세정보를 확인해 보세요.

  • 처음
  •  
  • 이전
  •  
  • 1
  •  
  • 2
  •  
  • 3
  •  
  • 다음
  •  
  • 마지막
추천 논문 (10)

DBpia 추천논문과 함께 다운받은 논문을 제공합니다. 논문 초록의 텍스트마이닝과 이용 및 인용 관계 분석을 통해 추천해 드리는 연관논문을 확인해보세요.

DBpia 추천논문

더 많은 추천논문을 확인해 보세요!

함께 다운받은 논문

지표

이용현황

· 이용수

· 이용순위 상위 Top3

자세히 보기 >
No 상위 이용이관 이용수
1 서울대학교 110
2 중앙대학교 서울캠퍼스 62
3 이화여자대학교 62

활용도

· 활용지수

· 논문의 활용도 추이 (주제분야 기준)

자세히 보기 >

: %

2016-09
2016-10
2016-11
2016-12
0
20
40
60
80
100
  • 0%
  • 20%
  • 40%
  • 60%
  • 80%
  • 100%

피인용수

상세정보
저작권 정책

누리미디어에서 제공되는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 누리미디어는 각 저작물의 내용을 보증하거나 책임을 지지 않습니다. 단, 누리미디어에서 제공되는 서지정보는 저작권법에 의해 보호를 받는 저작물로, 사전 허락 없이 임의로 대량 수집하거나 프로그램에 의한 주기적 수집 이용, 무단 전재, 배포하는 것을 금하며, 이를 위반할 경우, 저작권법 및 관련법령에 따라 민, 형사상의 책임을 질 수 있습니다.

맨 위로 이동