문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (12)   지난 호에서는 1920년대에 발견되어 재활용 참기름병으로 사용되었던 백자가 1997년에 조선을 대표하는 국보가 된 ‘백자청화철채동채초충문병’의 화려한 외출 과정을 소개하였다. 개인의 경험을 바탕으로 한 안목감정에 의한 축적되기 어려운 도자기에 관한 정보를 어떻게 검증하고 체계적으로 정리해 나가야 할 것인가에 관해서 생각해 보았다. 도자기의 분류, 명명법, 각종 분석법의 원리와 한계에 관해서 소개하였다. 도자기 제작 시대, 지역, 재료, 제작방법 등 다양한 관점에서 데이터베이스에 담아내야 할 것인가에 대해서도 고민해 보았다. 이번 호에서는 올해의 주제였던 문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례에 관한 기고를 마무리하면서 마지막 분야로 단청, 불화, 초상화, 등에 사용된 전통 안료에 관해서 살펴보고, 안료의 색상을 어떻게 안료 데이터베이스로 표현하고 기록할 것인가에 관해서 살펴보도록 한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스  제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스  제8회 목판본 고서 데이터베이스  제9회 금속활자본 고서 데이터베이스  제10회 근대 서지 데이터베이스  제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 2008년 2월 10일의 화재 후에 재건된 광화문의 낮과 밤의 모습(2014년 촬영). 단청으로 채색된 광화문의 야경은 조명과 어우러져 어둠 속에서 화려한 색상으로 재탄생한다.   색 색(色)이라는 단어를 사전에서 찾아보면 다음과 같이 정의하고 있다.  빛을 흡수하고 반사하는 결과로 나타나는 사물의 밝고 어두움이나 빨강, 파랑, 노랑 따위의 물리적 현상. 또는 그것을 나타내는 물감 따위의 안료. 일반인이 이해하기 쉽게 간단 명료하게 잘 정리되어 있지만, 빛에 대한 개념이 사람마다 다를 것이므로 같은 문장의 설명을 읽고도 각자 다른 생각을 할 수도 있다. 빛의 밝기와 파장 분포에 관한 정보가 없는 상태에서 빛이라고 하면 각자의 경험에 바탕을 두고 생각하게 되기 때문이다. 같은 옷을 입어도 아침, 점심, 저녁, 밤, 실내, 실내, 날씨, 조명 상태에 따라서 우리 눈에 비치는 색은 전혀 다르게 보이기 때문이다. 만약 형광 성분이 있는 물체라면 우리의 상상을 초월한 색으로 나타날 수도 있다.  <그림 1>에 2008년에 화재로 전소된 숭례문(남대문)을 재건한 것을 2014년의 어느 날 낮과 밤에 촬영한 사진을 소개하였다. 숭례문에는 화려한 색상의 단청이 입혀져 있다. 일반 상식으로 생각하면 낮에 단청이 더 멋지게 보일 것 같지만, 주변이 밝고 햇빛이 위에서 아래로 비추기 때문에 지붕에 가려진 단청은 지붕의 그늘에 가려지기도 하고 햇빛의 간접 조명 효과로 인하여 그다지 화려하게 보이지 않는다. 이와는 반대로 야간에는 주변이 어둡고 조명이 아래에서 위쪽으로 비추고 있어 지붕 아래쪽의 단청이 화려하게 나타난다. 물론 조명의 광원을 다르게 하여 광원의 파장 분포가 달라지면 겉으로 드러나는 색상도 달라지게 된다. 이렇게 조명 조건에 따라서 나타나는 색상이 달라진다면 색을 어떻게 정의해야 할까? 큰 건물의 넓은 면적에 단청을 칠할 때 어떻게 단청 색을 균일하게 칠할 수 있을까? 단청이 마르기 전과 마른 후의 색상은 다르기 마련인데, 경험적으로 마르기 전과 마른 후의 색상 차이를 터득하고 건물 천체를 수 개월간 칠해서 완성한 단청의 색상이 비교적 균일하게 보이는 것도 대단한 기술이라 하겠다.  낮에 촬영한 사진은 석축에 지붕의 그림자가 드리우고 있지만, 밤에는 아래쪽에서 조명이 이루어져 지붕의 그림자는 사라진다. 화재 후 복원된 석축은 오래된 돌과 새로 끼워 놓은 돌이 섞여 있어 얼룩 무늬가 나타난다. 낮에 촬영한 사진과 밤에 촬영한 사진을 비교해 보면 조명 조건에 따른 색상의 영향을 쉽게 이해할 수 있다. 지붕 없이 단청이 자외선이 강한 햇빛에 장시간 노출되면 단청이 변색되고 단청의 수명도 짧아지게 된다. 단청이 오래 유지되는 것은 광물성 천연 안료를 사용한 것 외에도 높은 에너지의 자외선을 포함한 직사 태양광이 지붕에 의해서 가려져 있기 때문이다.    안료 물체는 그 자체가 빛을 흡수, 반사, 산란하면서 빛의 종류에 따라 고유의 색을 띄게 된다. 고유의 색을 다르게 보이게 하기 위하여 다른 색상을 띄게 하는 물질을 덧씌우기 위한 것이 안료이다. 마치 화장품과도 같은 역할을 하는 물체이다.  다음에 안료의 정의와 화학적 특징에 따른 분류를 정리해 보았다. 안료는 크게 무기안료와 유기안료로 구별할 수 있다. 분자 구조에 탄소 원자가 없는 광물이나 금속, 금속 산화물 또는 금속염이 무기안료이고, 색상 범위에 제한이 있으나 안정성과 안전성이 뛰어나다. 유기안료는 탄소, 수소 및 산소 원자를 포함하는 탄소화합물로, 천연 또는 합성 원료에서 추출하게 되며 물감이나 페인트처럼 넓은 범위의 색상을 얻을 수 있다. 유기안료는 무기안료에 비해서 안정성이 낮고 안전성이 문제가 되기도 한다.  안료는 화학 구조에 따른 분류 이외에 색상, 형태, 용도에 따라 분류하기도 한다. 여성이 사용하는 화장품의 종류만 보아도 안료가 색상, 형태, 용도, 효과에 따라서 분류되어 일상생활에서 구별되고 있는지 쉽게 알 수 있다. 여성용 색조 화장품을 예로 들면 BB크림, 파운데이션, 파우더, 컨실러, 립스틱, 아이섀도, 아이브로, 아이라이너, 마스카라, 불러셔 등 다양한 안료를 사용한 제품이 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

기업용 AR 및 VR의 놀라운 효과   이번 호에서는 자동차, 운송, 제조 부문을 선도하는 기업들이 혼합현실(MR)을 통해 측정 가능한 결과를 도출하는 방법을 살펴본다.   ■ 자료 제공 : 유니티 코리아, https://unity.com/kr     증강현실(AR)과 가상현실(VR) 아울러 혼합현실(XR) 기술과 하드웨어가 계속 발전하고 접근성이 높아짐에 따라, 기업들은 XR을 전사적 차원에서 다양한 용도로 사용하기 시작했다. ‘마케팅 콘셉트’ 수준에 지나지 않는 것으로 여겨졌던 기술이 이제는 전체적인 제품 라이프사이클과 고객 경험에 유의미한 영향을 미치는 수준으로 발전한 것이다.  자동차, 운송, 제조 부문을 비롯한 각종 산업의 선도 기업들은 다음의 세 가지 영역을 중심으로 몰입형 인터랙티브 경험을 활용해 실질적 ROI를 달성하고 있다.  제품 설계 및 개발의 비용 효율성 제고와 협업 촉진  록히드 마틴(Lockheed Martin)은 자체적으로 구현한 Collaborative Human Immersive Lab VR 솔루션을 활용해 물리적 환경이 아닌 가상 공간에서 제품을 제작하고 테스트하여 10배의 ROI 를 달성했으며, VR 기반 검증 과정을 통해 2022년에만 1000만 달러의 비용 절감 효과를 거두었다.  유지 보수 및 교육의 효율 및 효과 향상  택타일(Taqtile)의 매니페스트(Manifest) AR 솔루션을 통해 미국 공군은 항공기 정비 업무에서 신병이 범하는 실수를 거의 0건에 가깝게 예방했다.  폭스바겐 상용차(Volkswagen Nutzfahrzeuge)는 시험적으로 실시한 T6 멀티밴 VR 교육 프로그램을 통해, 직원 교육 시간을 기존 현장 교육에 비해 50% 단축할 수 있음을 깨달았다. VR을 활용하면 교육 비용을 1/3만큼 절약할 수 있다는 사실도 밝혀졌다.  매력적인 세일즈 및 마케팅  비저너리스 777(Visionaries 777)이 실시간 3D 기술을 인피니티 (INFINITI)에 활용한 결과, 해당 무역 박람회 부스를 방문한 잠재 고객의 수와 고객 참여도가 35% 증가했다. “AR과 VR의 장점은 적용 범위가 매우 넓다는 것이다. 제조와 디자인부 터 소비자와 딜러 수준에 이르기까지 광범위하게 활용할 수 있다.” - 마이크 볼랜드, 아틸러리 인텔리전스 창업자   실시간 3D : 몰입형 XR 경험의 핵심  자동차 및 운송, 소비재, 산업용 장비 산업에 속하는 모든 제조 업체에서는 제품의 설계와 엔지니어링부터 생산, 판매, 서비스, 유지 관리 등 다양한 업무를 처리해야 한다. 이러한 워크플로를 간소화하기 위해서 PLM(제품 수명주기 관리) 및 3D 설계 소프트웨어같은 많은 프로세스와 기술이 활용되고 있다.  실시간 3D란 가상 오브젝트를 현실처럼 나타내고 움직일 수 있는 AR, VR 등의 플랫폼에서 몰입형 인터랙티브 시각화를 제작하는 기술이다. 최근까지만 하더라도 핵심 제품 개발 과정을 보조하는 시각화 부문에 주로 활용되어 왔다. 대다수 기업은 3D 설계 및 엔지니어링 툴만으로도 시각화는 충분하다고 생각했다. CAD 데이터를 실시간 3D용으로 가공하려면 번거로운 데이터 전환 및 조정 과정을 거쳐야 했기 때문이다.  하지만 실시간 3D 기술을 매우 간편하게 사용할 수 있게 되면서 상황은 반전되었다. 이는 데이터 가공 과정이 거의 완전히 자동화되었고, 3D 설계 툴 통합이 개선되었고, 프로그래밍 경험 없이도 사용 가능한 비주얼 스크립팅 툴이 도입되었으며, 수백만 개의 애셋을 다운로드하여 개발 속도를 높일 수 있고, 관련 교육을 받은 전문가들이 늘어나는 등의 다양한 환경적 변화가 일어났기 때문이다.  이제 실시간 3D 기술은 확장의 전환점을 넘어섰다. 대부분의 자동차 OEM과 다수의 제조업체는 자체 워크플로 및 가치 사슬 전반과 밀접하게 연관된 수백 가지의 활용 부문에 AR 및 VR용 실시간 3D 기술을 도입하기 시작했다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

LLM 통합으로 뮤즈 챗의 정확성과 신뢰성을 높이는 방법   이번 호에서는 유니티 뮤즈 챗(Unity Muse Chat)이 유용한 솔루션을 제공하기 위해 정확히 어떻게 설계되었는지 알 수 있도록, 응답을 생성하는 과정의 구성 방식을 살펴본다. 현재 진행 중인 탐구 활동과 향후 개발 예정인 LLM(대규모 언어 모델) 파이프라인에 대해서도 미리 살펴볼 수 있다.   ■ 자료 제공 : 유니티 코리아, https://unity.com/kr   그림 1   유니티 뮤즈(Unity Muse)는 AI 기능을 통해 실시간 3D 경험을 탐색하고, 아이디어를 구상하고, 반복 작업(iteration)을 수행할 수 있도록 지원한다. 뮤즈 챗은 제작 속도를 높이는데 사용할 수 있는 툴이다. 뮤즈 챗은 유니티에 대한 지식과 에디터를 손쉽게 활용하도록 지원하여 디버깅 조언, 첫 번째 초안 작성을 위한 코드 생성 등 유용한 정보를 유니티 에디터와 프로젝트의 컨텍스트 내에서 모두 제공해 준다.   풍부한 지식 보강으로 신뢰할 수 있는 답변 제공 뮤즈 챗은 쿼리 계획 및 다양한 정보의 중재를 위한 여러 시스템과 LLM(대규모 언어 모델) 통합으로 구성된 파이프라인으로서 구축되었다. 뮤즈 챗은 요청을 수신하면 에디터나 사용자가 제공한 정보 및 해결하려는 문제를 기반으로 향후 응답의 형식을 간략하게 설명하는 작업 계획을 도출한다. Space Purr-suit의 공동 제작자인 제시카 소우자는 “나는 뮤즈를 개인 비서처럼 사용하여 모든 것을 직접 구축하고 코딩했다. 물론 동료들의 도움도 있었지만, 뮤즈가 없었다면 이렇게 짧은 시간 안에 탁월한 결과를 얻지 못했을 것 같다”고 전했다. 신뢰도 높은 응답을 구성할 때는 두 가지 과제가 있다. 하나는 응답을 작성하기 위해 관련 정보를 검색하는 것이고, 다른 하나는 대화의 맥락과 기록을 바탕으로 해당 정보가 응답에 적절하게 포함되도록 하는 것이다. 뮤즈 챗은 정보를 수집하여 문서 섹션이나 코드 스니핏과 같은 80만 개 이상의 정보 청크를 통해 이 두 가지 과제를 모두 해결하고자 한다. 청크는 주변 정보에 대한 참조를 통해 처리 및 보완되므로 각각 유용하고 독립적인 정보 유닛을 제공한다. 청크는 기술 자료를 통해 추적된 내용에 따라 콘텐츠와 고유한 컨텍스트를 기준으로 분류된다. 또한 시스템의 투명성과 해석 가능성을 제공하며, 호환 가능한 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 한다. 현재 나머지 파이프라인이 어떻게 구성되어 있는지 알아보려면 <그림 2>의 다이어그램과 다음의 설명을 참조할 수 있다.   그림 2   요청 : 요청이 들어왔다. 에디터 컨텍스트 : 에디터에 있는 경우 관련 컨텍스트가 에디터에서 동적으로 추출되며, 뮤즈에 적절한 정보를 제공하라는 요청이 함께 제시된다. 쿼리 확장 : 초기 계획 시스템은 정확한 계획을 도출하기 위한 쿼리 확장을 수행한다. 정보 카탈로그 형식을 최대한 복제하고 각 단계에 맞는 이상적인 청크 구조를 다시 만들도록 LLM에 지시한다. 이 접근 방식을 사용하면 시스템이 원하는 청크의 컨텍스트, 콘텐츠 및 사용 사례를 캡처하는 임베딩을 계산할 수 있다. 이러한 각 계획 단계는 세분화된 시맨틱 검색에 사용된다. 정보 검색 : 관련 정보를 찾기 위해 대칭 시맨틱 검색 및 메타데이터 필터링을 사용하여 쿼리 확장 단계에서 식별한 이상적인 예상 청크와 가장 유사한 청크를 정보 카탈로그에서 검색한다. 공식화 : 최종 응답을 생성하기 위해, 필터링된 원래 계획 단계와 관련 기본 정보를 전달하는데 필요한 소스를 모두 포함하는 세부 개요를 기반으로 다른 LLM을 사용하여 응답을 작성한다. 응답 : 뮤즈 챗이 답변을 제공한다.   상황에 맞는 파이프라인을 구축하여 에디터 통합 지원 에디터에서 뮤즈 챗을 사용할 수 있도록 만들기 위해, 파이프라인의 두 번째 단계인 에디터 컨텍스트 추출을 도입했다. 이를 파이프라인의 맨 처음에 추가하면 쿼리를 분석하여 에디터에서 추출할 내용을 식별하고, 이를 파싱하여 뮤즈에 다음 단계에 대해 알려 준다. 사용자 피드백을 바탕으로 프로젝트 설치 및 설정, 게임 오브젝트/프리팹, 콘솔 액세스부터 작업을 시작했다. 이제 경고나 메시지와 함께 콘솔 오류가 발생하면 콘솔에서 관련 행을 클릭하여 오류를 선택 항목에 추가하기만 하면 된다. 아래 예시에서는 스크립트에서 중괄호가 누락되어 오류가 발생했다.   그림 3     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (3)   지난 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보았다. 사회적으로 문제가 되었던 인감도장의 진위문제 판단을 위한 이미지 분석을 통한 유사도 조사 사례도 소개하였다. 또한 근래에 문제가 되었던 천경자 화백과 이우환 화백의 작품으로 위작 시비가 일었던 사례도 간단하게 살펴보았다. 이번 호에서는 옛 사진 데이터베이스의 중요성과 그 활용 가능성에 관하여 살펴보도록 한다. 사진을 어떤 목적으로 어떻게 촬영할 것인가 하는 문제도 함께 생각해 본다. 목적 없이 촬영되는 사진이 과연 존재할까 하는 문제도 함께 생각해 보려고 한다. 그리고, 촬영된 이미지 데이터를 효과적으로 활용하기 위하여 필요한 관련 지식, 경험, 안목의 중요성에 관해서도 소개한다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스 제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스 제8회 목판본 고서 데이터베이스 제9회 금속활자본 고서 데이터베이스 제10회 근대 서지 데이터베이스 제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com 홈페이지 | www.wafermasters.com   역사 퍼즐(시간적 공간적 퍼즐) 조각 퍼즐(jigsaw puzzle)은 완성된 이미지를 여러 조각으로 분할하여 분할된 이미지를 여러 가지 조합으로 평면에 배치하여 본래의 이미지가 되도록 만들어 가는 게임이다. 모든 이미지는 어느 특정한 시각에서의 정보이다. 즉, 조각 퍼즐은 어느 특정한 시각의 이미지 정보를 공간적으로 분리해 놓은 것을 맞춰가는 것이다. 퍼즐의 모든 조각은 동일한 시각 또는 정지된 이미지의 일부이다. 동영상에서 한 장의 이미지를 뺐다면 그 이미지는 시간의 흐름 속에서 바로 앞의 장면과 바로 다음 장면의 사이에 해당하는 정보이다. 시간적인 전후 관계를 맞춰 가는 시간적 퍼즐이다. 역사 연구는 이러한 시간적, 공간적, 사회적, 문화적 다차원 퍼즐이라고 할 수 있다. 2023년 10월15일 광화문 월대(月臺)가 복원되고 새로운 현판이 공개되었다. 역사적 기록을 통한 고증을 거쳐 1865년에 흥선대원군에 의해서 경복궁 중건이 시작되어 1867년에 완성될 당시의 모습으로 복원되었다. 중건 당시의 완벽한 모습은 아니지만 조금씩 원형에 가까워져 가고 있다.   그림 1. 광화문 사진으로 풀어 보는 역사 퍼즐(사진이 촬영된 순서 맞추기)   <그림 1>에 다른 시기에 촬영된 다섯 장의 광화문 사진을 소개하였다. 광화문의 모습이 시대에 따라 어떻게 변화되었는지, 시간을 축으로 역사 퍼즐에 도전해 보는 것도 좋을 것 같다. 어떤 순서로 사진이 촬영된 것이며 어느 시기에 촬영된 것인지 함께 생각해 보자. 모든 사진이 촬영된 시기에 직접 현장을 방문한 사람이라면 쉽게 알 수 있는 문제이지만, 사진이 촬영된 시기의 폭이 약 100년 가까이 되니 현장을 방문했던 사람이라도 이미 고인이 되었거나 기억이 분명하지 않을 수도 있다. 사진의 특징, 풍경, 건물, 차량 등 다양한 정보와 자신이 알고 있는 역사적 사실(데이터베이스)을 바탕으로 추정하는 과정을 거쳐서 결론을 얻게 될 것이다. 자신이 내린 결론에 확신이 없는 경우도 있을 것이고, 확신하지만 데이터베이스나 기억이 사실과 달라서 오답을 하는 경우도 있을 것이다. 역사적 사실을 잘 알지 못하는 사람이라면 다섯 장의 사진 중에서 네 장(B, C, D, E)의 사진에는 큰 서양식 건물이 찍혀 있지만, 첫 번째 사진(A)에는 서양식 건물이 사라졌다는 사실로 힌트를 삼을 것이다. 또한 서양식 건물만 찍혀 있는 오래된 것 같은 사진(E)도 있으므로, 광화문이 서양식 건물을 세운 다음에 건립된 것으로 판단할 수도 있을 것이다. B, C, D의 사진은 지나가는 행인의 옷차림, 차량의 유무, 차량의 모델 등을 바탕으로 촬영된 순서를 유추하게 될 것이다. 사진 A는 광화문을 남겨두고 서양식 건물만 철거하는 가장 마지막에 촬영된 것으로 추정하게 될 것이다. 이러한 내용을 바탕으로 다섯 장의 사진이 촬영된 순서를 추정하면 E → B → D → C → A로 보는 것이 합리적이다. 실제의 촬영순서는 B → E → D → C → A이다. 사진에서 서양식 건물은 일제강점기에 지어진 조선총독부 건물이다. 당시에는 동양 최대의 근대식 건축물로 1912년 독일인 게오르그 라란데(Georg de Lalande)가 설계하고, 1916년에 광화문 뒤편 경복궁 내에 공사를 시작하여 1926년에 완공되었다.(B) 1945년 해방 후에는 미 군정 청사로, 1950년 6월 25일에 발발한 한국전쟁 직후에는 서울이 함락되어 조선인민군 청사로, 같은 해 9월 28일에는 UN군이 서울을 수복하여 1962년부터 대한민국 중앙청(정부 청사)으로 사용되었다. 1986년부터는 국립중앙박물관으로 사용되었으며, 김영삼 대통령 재임시절인 1995년 8월 15일에 철거를 시작하여 1996년에 철거가 완료되었다. 건물 철거 후 첨탑 부분은 천안 독립기념관에 전시되고 있다.   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

문화유산 분야의 이미지 데이터베이스와 활용 사례 (2)   지난 호에서는 이미지 데이터베이스와 문화유산 분야에서의 활용 사례를 소개하기에 앞서, 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성에 관하여 간단하게 소개하였다. 유로화 동전의 디자인을 예로 들어 이미지 데이터의 정보, 이미지 데이터의 정확도와 가치, 곡식과 금을 예로 든 순도의 중요성, 효용성과 가치에 관하여 설명하였다. 이미지 데이터와 추가 정보(metadata), 이미지 태깅(tagging)시의 중요성과 주의점을 간단한 손가락 표현인 V 사인과 엄지척 사인 두 가지의 경우를 예로 들어 소개하였다. 이번 호에서는 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스의 중요성과 문화유산 분야에서의 활용 사례에 관하여 살펴보고자 한다. 아울러 회화 작품의 이미지 데이터베이스의 중요성도 살펴본다.   ■ 연재순서 제1회 이미지 데이터와 데이터베이스의 중요성 제2회 서화, 낙관, 탁본 데이터베이스 제3회 옛 사진 데이터베이스 제4회 한지 데이터베이스 제5회 고지도 데이터베이스 제6회 고서 자형 데이터베이스 제7회 필사본 고서 데이터베이스 제8회 목판본 고서 데이터베이스 제9회 금속활자본 고서 데이터베이스 제10회 근대 서지 데이터베이스 제11회 도자기 데이터베이스 제12회 안료 데이터베이스   ■ 유우식 웨이퍼마스터스의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 상임연구위원, 문화유산회복재단 학술위원이다. 홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 수 많은 인장이 찍혀 있는 김정희의 그림 ‘불이선란(不二禪蘭)’   서화와 인장 우리나라를 비롯해 중국, 대만, 일본, 베트남 등의 한자 문화권 국가에서는 서화 작품에 여러 가지의 인장이 찍혀 있는 경우가 많다. 이러한 인장을 낙관(落款)이라고 부른다. 글씨나 그림을 완성한 다음 작품을 완성한 시기와 장소, 자신의 이름, 호 등을 작품에 쓰고 인장을 찍는 것을 낙관이라고 한다. 작자가 누구이며 언제 완성한 것인지를 적는 의미 외에도 작품을 완성하는 의미를 지닌다. <그림 1>에 많은 인장이 찍혀 있는 조선 후기의 대표적인 서예가, 금석학자, 고증학자, 화가, 실학자였던 추사 김정희의 그림인 ‘불이선란(不二禪蘭)’을 예시하였다. ‘불이선란’은 김정희의 마지막 난초 그림으로 2023년 6월에 문화재청이 보물 지정을 예고하였다. 하나의 그림에 무려 15개의 인장이 찍혀 있다. 모두가 김정희의 인장일까? 모두 같은 날 찍은 낙관일까? 자세한 것은 뒤에 소개하기로 하고, 우선 낙관이라는 이름의 유래를 살펴보자. 낙관은 ‘낙성관지(落成款識)’의 줄임말로 알려져 있다. 옛날 중국에서 구리 또는 청동으로 만든 그릇이나 솥과 같은 동기(銅器) 등에 글자를 새기는 풍습이 있는데, 새겨진 글자를 각명(刻銘) 또는 명문(銘文)이라고 한다. 새겨진 글자 중에서 글자의 모양을 파서 새긴 글자를 음각자(陰刻字)라고 하는데 이것을 ‘관(款)’이라고 부르고, 글자 주변을 파서 글자의 모양이 튀어 나오도록 새긴 글자를 양각자(陽刻字)라고 하며 이것을 ‘지(識)’라고 하는 데에서 유래한 것으로 알려져 있다. 낙관은 서화에만 있는 것이 아니라 도자기의 밑면에서도 자주 볼 수 있다. 요즈음 제작된 도자기나 찻잔의 밑면을 보면 제작자의 낙관 또는 제작회사의 상호가 표시되어 있는 경우가 많다. 일종의 품질 보증 역할을 겸하고 있다. 추사박물관을 취재한 2022년 11월 29일자 KBS 뉴스에 의하면, 김정희의 친필 기록을 해석한 결과 ‘추사’는 김정희의 호가 아닌 것으로 밝혀졌다고 한다. 1809년 김정희가 스물 네 살 때 아버지를 따라 청나라에 가서 그곳 사람들과 필담으로 주고 받은 대화에 의하면, 청나라 인사가 자기소개를 청하자 이름(名)은 정희, 자(字)는 추사, 호(號)는 보담재(寶覃齋)라고 스스로 밝혔다고 한다. 우리가 알고 있는 ‘추사’는 김정희의 호가 아니었다. 거의 200년만에 밝혀진 사실이다. 이처럼 널리 알려진 상식도 사실과 다른 경우가 의외로 많다. 여기서 ‘자’는 성인이 되는 관례(冠禮)를 치르면 어른이 지어준 별칭이고, ‘호’는 누구나 허물없이 부르고 쓸 수 있도록 지은 별명이다.   낙관의 구분과 의미 서화에 낙관을 찍기 시작한 것은 송나라 시대부터라고 알려져 있다. 낙관은 작품의 작가, 제작시기 및 진위여부를 판단하는 중요한 근거가 된다. 오늘날 우리가 사용하는 도장과 같은 기능을 하고 있다고 볼 수 있다. 서화에 낙인된 낙관의 개수, 위치 및 길이로 구분하여 여러 가지 명칭으로 구분할 수 있다. 낙관은 손으로 쓰는 수인(手印)인 경우도 많으나, 대부분의 작품에서 손으로 쓰더라도 도장을 찍는 경우가 많아서 도장을 낙관이라고 생각하는 경우가 많다. 손으로 낙관을 적는 수인의 경우 작품에 작가의 정보만 낙인하는 경우는 단관(單款)이라고 하며, 작품을 받는 사람의 정보까지 기록하는 경우를 쌍관(雙款)이라고 하여 구별한다. 작품을 받을 사람의 정보를 먼저 기록하고 작가의 정보를 나중에 기록하는 관례에 따라서 받을 사람에 관한 정보를 상관(上款)이라고 하고, 작가의 정보를 하관(下款)이라고 한다. 관기(款記)의 길이로 구분하여 길이가 긴 장관(長款)과 길이가 짧은 단관(短款)으로 구별하기도 하는데, 길고 짧음의 기준이 명확하지 않아 자의적인 해석을 하게 되는 경우가 많다. 낙관에 사용되는 도장을 기능별로 구분하면 작가의 이름을 음각으로 새긴 성명인(姓名印), 작가의 호를 양각으로 새긴 호인(號印), 서화의 첫머리에 찍는 두인(頭印), 서화 수집가가 자신이 소장하고 있음을 나타내는 소장인(所藏印)으로 크게 나뉜다. 특별한 형식을 정하지 않고 찍는 낙관은 유인(遊印)이라고 부르며, 좋아하는 문구나 글자를 새겨서 사용하는 경우가 많다.   그림 2. 김정희의 ‘불이선란(不二禪蘭)’도에 찍힌 15개의 낙관과 의미   김정희의 그림 ‘불이선란’에 찍힌 낙관 ‘불이선란’에는 모두 15개의 낙관이 찍혀 있다. 작품이 완성되었을 때부터 15개가 찍힌 것일까? 모두 작자인 김정희의 낙관일까? 약 200년 전에 활동하던 선조의 작품을 자세히 살펴보자. 현대에도 한 사람이 여러 개의 도장을 갖는 경우가 많다. 막도장, 인감도장 등 용도에 따라서 사용한다. 요즈음에는 서명으로 대신하는 경우도 많지만 도장을 한두 개쯤은 가지고 있을 것이다. 김정희는 71세까지 생존했으므로 여러 개의 도장이 있어도 전혀 이상할 것은 없다. 그렇다고 자신의 작품에 가지고 있는 도장을 전시하듯 낙관을 마구 찍어대지는 않았을 것이다. 시대에 따라서 좋아하는 글귀도 달라지는 법이므로, 작품 활동 시기에 따라서 유행처럼 낙관의 조합도 달라질 수 있는 것이다. 다행스럽게도 15개의 낙관은 여러 가지 낙관의 데이터베이스를 바탕으로 누구의 것인지 어떤 의미로 찍은 것인지 확인되었다.(그림 2)   ■ 상세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

전문가의 작업 노하우를 쉽고 빠르게 전수하는 방법   증강현실, 가상현실. 메타버스 등으로 잘 알려진 확장현실(XR)은 지식을 직관적인 형태로 전환하고 유통할 수 있는 기술로 꼽힌다. 특히 최근에는 노동 인력 감소에 따른 기업의 지식 자산과 노하우를 디지털화하고, 체계적으로 축적 및 전달할 수 있는 수단으로서 XR 기술이 더 많은 주목을 받고 있다.   ■ 조항래 XR 솔루션 전문기업 버넥트의 사업 개발 부장이다. 홈페이지 | https://virnect.com   XR 기술의 대두 그리고 재평가 코로나19 팬데믹을 계기로 우리에게 굉장히 친숙해진 기술이 있다. 바로 증강현실(AR), 가상현실(VR). 메타버스 등으로 우리에게 알려진 확장현실(XR) 기술이다. 우리에게 ‘포켓몬 고’ 게임을 통해 처음 다가왔던 이러한 기술은 그동안 그리 주목을 받지 못했지만, 코로나19 팬데믹과 함께 다양한 형태로 우리에게 다가왔으며 아주 짧은 기간에 누구나 들어본 굉장히 친숙한 개념이 되어 버렸다. 코로나19 팬데믹 상황으로 기존의 시스템이 제 역할을 하지 못하게 되고 이에 대한 대안으로 XR 기술이 부각된 것이다.  팬데믹 상황이 진정되고 이전부터 활용되어 오던 기존의 방식이 다시 활용될 수 있는 안정적인 상황이 유지되면서, 이러한 기술은 우리의 관심에서 멀어지고 있는 것처럼 보였다. 하지만 최근 이러한 기술이 다시 한 번 주목받고 있다.   그림 1. 외국인 근로자 국내 유입 증가를 다룬 뉴스   노동 인력 감소에 따른 해외 인력 유입 요즘 우리사회를 관통하고 있는 가장 큰 이슈가 있다. 바로 출생률이다. 현재 대한민국의 출생률은 약 0.7로 급격하게 감소하고 있는 추세이다. 이러한 출생률 감소로 인해 향후 노동인구가 감소될 것은 어렵지 않게 예측할 수 있다. 하지만 이러한 출산률 감소는 어제 오늘의 일이 아니다. 1980년 2.7을 기록하던 우리나라의 출생률은 이미 1985년 1.7, 1990년 1.6으로 극적인 감소를 보이고 있었다. 이렇게 1980년대부터 지속된 출산률의 감소는 현재도 우리에게 영향을 미치고 있다.  내국인 노동 인구의 감소에 가장 직접적으로 영향을 받고 있는 산업은 주로 건설, 중공업, 제조 부문이다. 남부 지방에 위치한 대기업 조선소의 경우 근로자에 대한 안전 수칙 안내문이 무려 7개국어로 작성되어 게시되고 있다는 것이 좋은 예시가 될 것이다. 우리나라 산업계는 외국인 근로자의 유입을 통해 내국인 근로자의 감소를 극복하고 있는 상황이다. 이에 대해 지원하고자 최근 법무부는 외국인 근로자의 E-7 비자 확대를 발표하기도 했다. 외국인 근로자의 유입과 활용을 조금 더 적극적으로 지원하고 살피겠다는 의지로, 이미 추세로 굳어져 버린 내국인 노동 인력 감소에 대한 대비책으로 생각된다.   그림 2. 비숙련 현장 인력을 원격 지원하는 버넥트 리모트 솔루션   암묵적 지식 정보의 특성 및 활용 필요성 내국인 노동 인력 감소로 인한 숙련 근로자의 지속적인 감소와 외국인 비숙련 근로자의 지속적 유입에도 기업이 생산성을 유지하고, 나아가 생산성을 지속적으로 강화하는 것이 노동 인력 수급 문제를 해결한 기업들이 대면한 두 번째 과제이다. 즉, 인력 운용 효율의 증대를 위해 속련 근로자의 지식과 노하우를 비숙련 근로자에게 효율적으로 전이시키는 방식에 대한 고민이며, 바로 이러한 고민에 대한 대안으로 최근 XR 기술이 재평가받고 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

측정의 목적(호기심, 정보 수집)   앞으로 12회에 걸쳐서 이미지 정보의 취득, 분석 및 활용에 관하여 소개한다. 이번 호에서는 측정의 목적에 관하여 생각해 보고자 한다. 대상에 대한 호기심이 없다면 아무런 흥미도 느끼지 못할 것이고 관심도 없기 때문에 존재 그 자체도 잊기 쉽다. 일단 대상에 대한 호기심이 생기면 자연스럽게 알고 싶어지는 것도 많아지게 마련이다. 대상에 대한 정보수집을 하게 되고 수집된 정보를 활용하고자 할 것이다. 측정의 목적인 호기심을 충족시키기 위해서 어떤 방법들이 사용되고 있는지 각 방법별로 어떠한 장단점이 있는지 살펴보자.    ■ 유우식 | 미국 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 동국대학교 전자공학과, 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인문학술원 객원연구원, 국민대학교 산림과학연구소 연구원, 문화유산 회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 호기심과 호기심의 해소방법   호기심 호기심의 뜻을 사전에서 찾아보면 ‘새롭고 신기한 것을 좋아하거나 모르는 것을 알고 싶어하는 마음’으로 풀이하고 있다.  <그림 1>에 여러가지 색깔의 동그란 구형의 물체가 가득 들어 있는 유리병을 어린이가 손가락으로 가리키며 골똘히 생각에 잠겨 있는 모습을 그려 놓았다. 어떤 호기심을 가지고 있을까? 바꾸어 말하면 무엇을 알고 싶어하는 것일까? 우선 투명한 유리병에 담겨 있기에 유리병안에 무언가가 얼마만큼 들어 있는지와 들어 있는 것의 모양, 색상, 양 등의 기본적인 정보는 알 수 있어 그나마 다행이다. 만약 불투명한 용기였다면 안에 어떤 내용물이 있는지 없는지조차 알 수 없어 호기심의 내용도 달라졌을 것이다. 독자라면 어떤 정보가 알고 싶을까? 호기심의 정도나 필요성에 따라서 그 답은 달라질 것이다. 이미 경험한 적이 있는 상황이라면 경험적 데이터를 바탕으로 바로 답을 얻거나 한층 고차원적인 호기심을 갖게 될지도 모른다. 호기심은 어떻게 생기는 것일까? 당연한 이야기지만 모든 상황을 훤히 꿰뚫어 보고 있어 필요한 정보를 다 가지고 있다면 호기심은 생기지 않을 것이다. 우리의 감각기관을 통해서 전달된 신호를 통해서 필요한 정보를 전부 얻지 못하기 때문에 가지고 싶으나 갖지 못한 정보에 관한 욕구에서 호기심이 생기는 것으로 볼 수 있다. 다섯가지 감각기관을 통해서 얻는 신호와 그 신호의 해석만으로 알아낼 수 없는 것이 호기심의 정체가 아닐까 싶다.(그림 2)   그림 2. 오감에 의한 상황의 인지    어떤 정보를 알고 싶을까?  <그림 1> 또는 <그림 3>을 보고 어린아이의 입장에서 생각해 보자. 어떤 것이 궁금했을까? 우선 병 안에 들어 있는 것의 정체가 궁금했을 것이고, 몇 개나 들어있는 지도 궁금했을 것이다. 색깔마다 다른 맛이나 특징이 있는 것인지도 궁금했을 것이다. 껌일까? 사탕일까? 아니면 땅콩이나 아몬드가 들어 있는 초콜릿에 달콤한 맛의 껍데기를 씌운 것인지도 궁금하지 않았을까? 마음대로 먹어도 되는 것인지, 사야 한다면 얼마짜리인지 등등 수많은 궁금증이 생겼을 것이라는 것은 쉽게 짐작할 수 있다. 주인은 몇 개 들어 있는지 알고 있을까 하는 것도 의도에 따라서는 궁금해질 수도 있다.  이 밖에도 무게, 크기, 색깔, 냄새, 맛, 단단함의 정도, 촉감, 깨물었을 때 어떤 소리가 날까, 잘 부서질까, 잘 씹힐까 등등 현실적인 의문도 생기기 마련이다. 이런 것을 눈대중으로 알아 맞히는 게임도 등장하곤 한다. 감각기관으로부터 얻은 신호를 바탕으로 추정하거나 예측하는 게임이다. 개수를 추정하는 게임도 많다. 실제로 세어보면 알 수 있지만 제한적인 정보를 바탕으로 추정하지 않으면 안되는 경우도 많다. 아무리 잘 추정해도 확인하지 않으면 정확한 정보를 알 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 대상의 특징과 알고자 하는 정보에 적합한 측정방법을 고안하여 실생활에서 사용하고 있다.

어떤 감각이 필요할까?   지난 호에서는 인공지능에는 어떠한 것들이 있으며 무엇이 요구되는지 장단점과 한계에 관하여 정리하고 인공지능은 누가 어떻게 만들어 가야 하는지에 관해서 함께 생각해 보았다.  이번 호에서는 ‘우리의 감각과 인공적 감각(센서)’라는 주제의 올해의 연재를 마무리하면서 ‘어떤 감각이 필요할까?’에 관해서 생각해 보고자 한다.    ■ 유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인 문학술원 객원연구원, 문화유산회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 우리가 환경에 관한 정보를 얻고 인식하는 경로   우리의 감각과 지각  우리는 환경정보를 신체의 각 부위의 감각기관을 통해서 감지하여 무의식적 또는 의식적으로 생명활동에 활용하고 있다. 눈, 코, 귀, 입(혀)은 머리에 위치하여 시각, 후각, 청각, 미각 정보를 받아들이고 온몸의 피부는 촉각 정보를 받아들인다.(그림 1) 이렇게 수집된 감각신호는 두뇌로 전달되어 특성에 따라 분류하고 두뇌의 지각 작용을 통하여 의미를 해석하여 활용하게 된다. 즉, 오감을 통하여 환경 정보를 감지하여 지각작용으로 의미를 파악하고 해석하며 어떤 반응을 할지를 결정하게 된다.  오감을 통하여 얼마나 많은 가지 수의 정보를 얻을 수 있을까? 시각, 후각, 청각, 미각, 촉각으로 느끼는 감각의 종류나 세기를 고려하지 않고 각각의 감각 신호가 있다(1)와 없다(0)의 두 가지 경우만 있다고 하더라도 2×2×2×2×2=25=32가지의 신호를 구별할 수 있는 셈이다. 시각으로 얻게 되는 정보의 종류를 전혀 고려하지 않고 시각신호가 있는 경우와 없는 경우의 두 가지 경우의 가능성만을 고려한 결과에 해당한다. 후각, 청각, 미각, 촉각의 경우도 신호의 유무만 구별이 가능하다는 전제하의 계산이다. 신호의 세기를 10단계로 느낄 수 있다고 하면 10×10×10×10×10=105=10만 종류의 신호를 구별할 수 있다는 계산이다. 100단계로 구별할 수 있다면 1005=1010=100억 가지의 신호를 구별할 수 있는 것에 해당한다.  실제로는 시각도 색상, 밝기, 형태 등의 정보를 구별할 수 있다. 후각도 좋은 냄새 싫은 냄새를 포함하여 표현하기 어려울 만큼 다양한 냄새를 맡을 수 있다. 청각도 주파수, 음색, 크기, 주파수의 조합 등 헤아릴 수 없을 만큼 다양한 소리를 구별할 수 있다. 미각 또한 쓴맛, 신맛, 짠맛, 단맛, 감칠맛을 기본으로 하는 다양한 맛을 구별할 수 있다. 촉각의 경우는 온도, 거칠기, 습도, 압력 등 매우 다양한 종류의 신호를 느끼고 구별할 수 있다.  여러 종류의 신호에 대해서도 그 강도를 넓은 범위에서 느낄 수 있는 것을 감안하면 감각별로 100가지 종류의 신호를 10단계로 구별할 수 있다고 하면 (100×100)5=100005=104×5=1020가지 이상의 감각을 느끼고 구별할 수 있다는 계산이다. 느끼는 것이 감각기관의 역할이라면 느껴진 신호를 분류하고 경험치를 바탕으로 해석하여 인식하는 기능이 두뇌에서 이루어지는 지각기능이라고 할 수 있을 것이다. 이러한 능력에 더하여 감정까지도 갖추고 있으니 가히 인간 한 사람 한 사람이 초능력을 겸비한 생체 기계라고 해도 손색이 없을 정도이다.

몰입감 있는 리얼타임 3D 경험 강화    에픽게임즈는 지난 9월 말 오토데스크(Autodesk)와의 새로운 전략적 협력을 발표했다. 에픽게임즈는 앞으로 오토데스크와 함께 건축, 엔지니어링 및 건설(Architecture, Engineering and Construction, AEC)을 시작으로 다양한 산업에서 몰입감 있는 리얼타임 경험을 확대해 나갈 예정이다.   ■ 자료 제공 : 에픽게임즈 코리아, www.epicgames.com   이번 협력의 목표를 간단히 표현하자면 툴 사이의 장벽을 허물어 크리에이터가 프로젝트에 더욱 집중할 수 있도록 지원하는 것이다. 기술적인 난관을 없애고 창작의 길을 열어주는 더 나은 연결된 워크플로를 기대할 수 있다. 그 시작으로, 오토데스크 레빗의 구독자는 이제 에픽의 쉽고 빠른 시각화 툴인 트윈모션에 무료로 액세스할 수 있게 된다. 오토데스크는 향후 출시에서 모든 레빗 고객이 레빗용 트윈모션을 사용할 수 있도록 지원할 예정이다. 레빗은 디자인, 문서화, 건설 및 인프라 프로젝트용 솔루션이다.     그림 1. 레빗용 트윈모션 시각화 모습(사진 제공 : 오토데스크, 에픽게임즈)   따라서 레빗 사용자는 디자인에 손쉽게 생동감을 더할 수 있고, 빠른 인터랙티브 디자인 프로세스를 통해 고퀄리티 시각화를 제작할 수 있게 된다. 스틸 이미지와 애니메이션에서부터 몰입감 넘치는 VR까지 모든 것이 가능하다. 오토데스크에 있어 에픽과의 협업은, 오토데스크가 지속적으로 추구해 온 현실 세계와 디지털 세계를 연결한다는 목표를 한 발 더 전진시키는 것을 의미한다. 오토데스크의 AEC 디자인 EVP 에이미 번젤(Amy Bunszel)은 “고객은 확장 현실을 활용한 더 많은 시각화와 협업 경험을 끊임없이 원하고 있다. 에픽게임즈와 함께 우리는 그 가능성을 확장해 나갈 것이며, 디자이너는 몰입감 있는 환경에서 팀과 고객에게 프로젝트가 완료되었을 때 어떻게 보이고 느껴질지 더없이 사실감 있게 소통함으로써 더 나은 의사 결정을 내리고 결과물을 만들 수 있을 것이다”라고 말했다. 이번 협력을 위한 노력은 에픽게임즈와 오토데스크 양사 모두에게 자연스러운 것이다. 크리에이터들은 리얼타임 3D 기술을 사용하여 우리가 패션 브랜드와 상호작용하는 방식, 음악을 경험하는 방식, 자동차 디자인과 주택 매매에 이르기까지 세상을 변화시키고 있다.   그림 2. 에픽게임즈 트윈모션을 통한 3D 시각화 모습(MP4 제공 : 에픽게임즈, MP4 링크 : https://cdn2.unrealengine.com/creators-are-using-real-time-3d-technology-9b2da71c222f.mp4)   에픽게임즈와 오토데스크 모두 리얼타임 3D로의 전환에서 중요한 역할을 할 수 있는 특별한 기회에 주목하고 있다. 협업을 통해 기술 장벽을 제거하면 크리에이터가 디자인, 제조, 엔터테인먼트 등 모든 분야의 차세대 콘텐츠와 경험을 그 어느 때보다도 쉽게 제작할 수 있다. 에픽게임즈의 언리얼 엔진 생태계 담당 부사장 마크 쁘띠(Marc Petit)는 “오토데스크 레빗과 트윈모션의 통합으로 디자인 전문가에게 진정한 리얼타임 3D 경험을 제공할 수 있게 되었다. 우리는 오토데스크와 공동의 목표를 공유한다. 고객이 혁신에 더 집중할 수 있도록 지원하는 것을 공동의 목표로 삼고 있으며, 크리에이터는 리얼타임 3D 툴과 라이브러리로 이루어진 에픽 생태계를 활용해 복잡한 데이터와 기술 워크플로를 처리하는 시간을 줄이고 디자인에 더욱 집중할 수 있다”라고 말했다.   에픽 생태계로 향하는 관문 꾸준한 개발로 새롭고 향상된 기능이 추가되어 온 트윈모션은 레빗 사용자에게 강력한 시각화 기능을 제공한다. 트윈모션의 최근 출시 버전에서는 옥외 광고판과 비디오 월 같은 대형 디스플레이용 콘텐츠에 적합한 최대 64K의 초고해상도 이미지와 비디오를 렌더링 할 수 있게 됐다. 또한 이 버전에서는 선도적인 웹 모델링 플랫폼 스케치팹과의 통합이 새로 추가되어 66만 개가 넘는 무료 애셋에 드래그 앤 드롭만으로 액세스할 수 있다. 하지만 이렇게 놀라운 기능들은 시작에 불과하다. 트윈모션에서 시작한 신을 언리얼 엔진에 가져올 수 있으므로, 트윈모션은 전체 에픽 생태계로 여러분을 안내한다.   그림 3. 트윈모션의 스케치팹 라이브러리 통합으로 무료 애셋들을 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 사용할 수 있다.(MP4 제공 : 에픽게임즈, MP4 링크 : https://cdn2.unrealengine.com/start-a-scene-in-twinmotion-b1072d2ad54f.mp4)   트윈모션 임포터 플러그인을 사용하면 트윈모션에서 언리얼 엔진으로 손쉽게 콘텐츠를 임포트 할 수 있다. 언리얼 엔진의 강력한 기능을 활용하면 끝없는 유연성과 창작의 자유를 발휘할 수 있으므로 프로젝트를 진정으로 차별화할 수 있다. 디지털 트윈, 가상 협업 플랫폼, XR 경험, 몰입감 있는 세일즈 컨피규레이터 등을 비롯하여 무엇이든 가능하다.   그림 4. 트윈모션 임포터 플러그인을 사용하여 트윈모션에서 언리얼 엔진으로 임포트할 수 있다.(사진 제공 : 에픽게임즈)   에픽 생태계 안에서는 창작 옵션이 대폭 확장된다. 무료로 제공되는 메타휴먼 프레임워크를 활용하면 단 몇 분 만에 고퀄리티의 디지털 휴먼을 제작할 수 있다. 사실적인 3D 스캔 라이브러리 퀵셀 메가스캔에도 액세스할 수 있다. 퀵셀 메가스캔으로 고퀄리티 소품과 배경 애셋으로 신을 채우거나, 적합한 텍스처 또는 머티리얼을 찾아볼 수 있다.   그림 5. 3D 스캔 라이브러리인 퀵셀 메가스캔으로 고퀄리티 소품과 배경 애셋을 사용할 수 있다.(MP4 제공 : 에픽게임즈, MP4 링크 : https://cdn2.unrealengine.com/quixel-megascans-assets-to-use-twinmotion-1ac550927bfe.mp4)   또는 퀵셀과 협업하여 개발된 무료 3D 스캔 앱 리얼리티스캔으로 스마트폰 사진을 고퀄리티 3D 모델로 만들 수도 있다. 그 외에도 언리얼 마켓플레이스, 스케치팹, 에픽 디벨로퍼 커뮤니티를 둘러볼 수 있다. 트윈모션을 처음 접한다면 기초부터 학습할 수 있는 무료 온라인 학습 리소스를 지원하고 있다. 씬을 언리얼 엔진으로 가져올 준비가 되었다면 에픽 디벨로퍼 커뮤니티에서 언리얼 엔진에 관한 풍부한 온라인 리소스는 물론, 포럼과 튜토리얼도 찾아볼 수 있다.   기타 산업을 위한 리얼타임 워크플로 에픽게임즈와 오토데스크는 AEC 산업용 툴과 워크플로에 주력하고 있지만, 앞으로는 M&E와 제조 산업의 고객을 위한 경험을 공동 개발하여 새롭고 다양한 사용자층에 리얼타임 콘텐츠를 제공할 예정이다. 

우리의 감각과 인공적 감각(센서) (11)   지난 호에서는 우리의 오감을 통해서 얻은 정보가 지각과 지능으로 이어지는 과정과 무의식 중에 이루어 졌던 기본 개념에 관한 학습, 반복된 훈련과 교육, 지역적 또는 시대적으로 독특한 관습이나 습관에 의한 영향에 관하여 살펴보았다.  이번 호에서는 인공지능의 기본개념과 인공지능의 개발에 요구되는 다양한 요소를 살펴본다. 인공지능의 장단점과 한계에 관하여 간단하게 정리하고 인공지능은 누가 어떻게 만들어 가야 하는지에 관해서 생각해 보고자 한다.   ■ 유우식 | 웨이퍼마스터스(WaferMasters)의 사장 겸 CTO이다. 일본 교토대학 대학원과 미국 브라운대학교를 거쳐 미국 내 다수의 반도체 재료 및 생산설비 분야 기업에서 반도체를 포함한 전자재료, 공정, 물성, 소재분석, 이미지 해석 및 프로그램 개발과 관련한 연구를 진행하고 있다. 일본 오사카대학 대학원 공학연구과 공동연구원, 경북대학교 인 문학술원 객원연구원, 문화유산회복재단 학술위원이다.  이메일 | woosik.yoo@wafermasters.com  홈페이지 | www.wafermasters.com   그림 1. 인공지능은 무엇일까?   자동화와 인공지능  모든 생명체는 상황에 적응해 가면서 생명활동을 하고 있다. 우리도 끊임없이 환경의 변화를 감지하면서 상황에 맞추어 판단을 하게 되고 필요한 대응을 하면서 살아간다. ‘비가 오면’ 우산을 쓰거나 비를 피하는 행동을 취한다. ‘피곤하면’ 휴식을 취하고 밤이 되면 잠을 잔다. ‘목이 마르면’ 물을 마시고 ‘배가 고프면’ 음식을 섭취한다. 숨을 쉬는 것처럼 무의식적으로 행하는 생명활동도 있다.  이러한 판단과 행동은 각각의 생명체가 자율적으로 하는 것이지만, ‘귀차니즘’의 진화로 우리를 대신해서 생활환경을 자동적으로 쾌적하게 조절해주는 자동화에 대한 다양한 요구가 나타난다. 특정한 상황에서 보편적으로 수요가 많은 것은 ‘자동화’라는 이름으로 ‘조건부’로 상황을 판단해서 미리 정해 놓은 규칙에 따라서 과업을 수행하는 기기나 시스템을 만들어 활용하고 있다. 냉방이나 난방 장치의 경우에는 적정한 온도 범위를 벗어나면 실내의 온도가 적정한 범위의 온도가 되도록 조절해 준다. 우리가 이해한 원리를 현실에서 잘 활용될 수 있도록 만들어 놓은 ‘초보적인 인공지능’이 ‘자동화’인 셈이다. <그림 1>에 인공지능(AI : Artificial Intelligence)의 정체를 표현해 보았다. 조건을 검출할 수 있는 센서와 미리 분류된 조건별 답안이 ‘IF…THEN…ELSE’로 대표되는 조건문의 루틴으로 프로그램 된 것이라고 볼 수 있다.   인간의 지능과 인공지능 같은 문제라도 본질을 이해하는 사람은 쉽게 문제를 풀 수 있지만 본질을 이해하지 못하는 사람은 문제도 이해하지 못하는 경우가 많다. 문제를 이해하고 문제의 본질을 파악하면 문제에 대한 접근 방법이나 해결방법을 논리적으로 제시할 수 있게 된다. 다시 말하면 문제의 해결방법을 IF…THEN…ELSE로 대표되는 조건문의 루틴으로 제시할 수 있다. 현재 빅데이터, 기계학습, 인공지능이라는 단어는 만병통치약처럼 모든 문제를 해결해 줄 수 있을 것 같은 착각을 유발하기도 하지만 마케팅 용어로 사용되는 경우가 대부분이다. 본질에 대한 생각 없이 유행가의 가사처럼 많은 이의 입에 오르내리는 정도로 보아도 무방한 경우를 자주 접하게 된다. <그림 2>의 삽화처럼 과대 포장된 경우가 대부분이다. 인간의 창의력의 승리이다. 이하에서는 몇 가지 구체적이면서도 간단한 사례를 바탕으로 우리가 문제를 어떻게 파악하고 해결하고 있는지, 어떤 문제에 부딪혔을 때 해결책을 찾지 못하고 고민하고 있는지 살펴보도록 한다. 우리가 문제의 본질을 파악하고 문제의 해결방법을 IF…THEN…ELSE로 대표되는 조건문의 루틴으로 제시할 수 있는 경우와 그렇지 못한 경우에 인공지능에게 무엇을 기대할 수 있는지 살펴보도록 하자.   그림 2. 신비로움으로 포장된 인공지능