Cubist Mirror, Kandinsky Mirror 
큐비스트 미러, 칸딘스키 미러

Gene Kogan (진 코건)

칸딘스키 미러 Kandinsky Mirror, 2016 
Software based on Chainer Fast Neural Style Models, OpenFramworks, 
Computer, Webcam, Monitor, Kandinsky Painting Image

큐비스트 미러 Cubist Mirror, 2016 
Software based on Chainer Fast Neural Style Models, OpenFramworks, 
Computer, Webcam, Monitor, Cubist Painting Image

<큐비스트 미러>와 <칸딘스키 미러>는 큐비즘과 칸딘스키 회화의 방식으로 세상을 보여주는 거울이다. 제목이 이미 말해주듯 ‘칸딘스키 미러’는 음악적 추상회화 같은 칸딘스키의 그림처럼, ‘큐비스트 미러’는 3차원 시각의 표면화된 회화 작품처럼 바꾸어 실시간으로 카메라를 통해 입력된 현장의 인물과 풍경을 담아낸다.

이 작품은 일본의 소프트웨어 개발자 유스케 토모토(Yusuke Tomoto)에 의해 오픈소스로 제공된 체이너 패스트 뉴럴스타일 모델(Chainer Fast Neural Style Models)*을 사용한 것으로, 이 모델은 스타일 트랜스퍼(Style Transfer)*기술 중 하나이다. 스크린에 부착된 웹캠은 인공지능을 지닌 눈으로 기능하며 관람객의 모습을 큐비즘 회화를 학습한 인공 신경망 모델에 실시간으로 전송하고, 전송된 관람객의 이미지는 인공지능이 학습한 데이터를 바탕으로 새로운 스타일로 표현된다.

기존의 인간과 기계의 상호작용을 넘어, 스스로 학습이 가능한 창작자이자 확장된 협업의 대상으로서 인공지능의 가능성을 실험하는 이러한 작품은 예술의 창의성과 인공지능의 기계학습이 교차하는 지점을 탐색한다. 또한 인공지능이 바라본 우리의 모습은 기술의 발전이 가져오는 우리 삶의 변화에 대하여 생각하게 한다.

기술 구현 프로세스 

━ 일본의 개발자인 유스케 토모토(Yusuke Tomoto)에 의해 만들어진 체이너 패스트 뉴럴 스타일 모델 (Chainer Fast Neural Style Models)을 사용함 

□ 이 알고리즘을 통해 바실리 칸딘스키(Wassily Kandinsky)의 <구성Ⅷ (Composition 8)>과 조르주 브라크(Georges Braque)의 <바이올린과 촛대 (Violin and Candlestick)>를 각각 82,783번씩 총 3회 학습함
━ 웹캠이 설치된 디스플레이 앞에 서면, 컴퓨터 비전을 통해 큐비즘 또는 칸딘스키 풍으로 관객의 모습을 실시간으로 보여줌

기술 용어

━ 스타일 트랜스퍼(Style Transfer): 다른 이미지의 양식을 차용해 이미지를 재생성하는 인공 신경망 기술. ‘스타일 트랜스퍼’는 이미지 두 개를 고른 뒤 하나는 내용 이미지로, 다른 하나는 스타일 이미지로 설정하면 둘을 하나의 이미지로 만들어 줌 

━ 체이너 패스트 뉴럴 스타일 모델 (Chainer Fast Neural Style Models): 스타일 트랜스퍼 기술의 방법 중 하나로, 심층 합성곱 신경망(Deep Convolutional Neural Network)을 이용하여 특정 스타일의 이미지를 학습하고 관련 모델을 생성하는 기술. 일본의 프로그래머 유스케 토모토가 공개한 오픈소스 인공지능 라이브러리. 구글의 딥 스타일(DeepStyle)과 유사한 측면이 있는 인공지능 시각화 기술의 일종

Artist

Gene Kogan (USA)

진 코건은 컴퓨터 소프트웨어를 바탕으로 인간의 자아와 창의성을 표현하는 아티스트이자 인공지능을 연구하는 프로그래머이다. 미국 컬럼비아 대학교에서 응용 수학을 공부한 그는 기계 학습(Machine Learning), 컴퓨터 음악(Computer Music) 등에 대한 연구를 진행하며 즉흥 연주, 행위 예술, 시각 예술을 위한 코딩 작업 등을 해오고 있다.