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표제지 2

국문요약 5

목차 7

Ⅰ. 서론 12

1. 연구의 필요성 및 목적 12

2. 연구의 방법 17

3. 연구의 제한점 18

Ⅱ. 이론적 배경 19

1. AI의 개념 및 유형 19

1) AI의 개념 19

2) AI의 분류 및 기술 23

2. 인공지능과 예술의 융합 사례 36

1) 미술 37

2) 음악 40

3) 무용 42

Ⅲ. AI기술을 안무방식에 도입한 컨템포러리 작품 사례 연구 46

1. 리빙 아카이브 〈Living Archive〉에 나타난 안무방식 46

1) 웨인 맥그리거 안무가의 삶 46

2) 웨인 맥그리거의 작품 경향 49

3) 〈리빙 아카이브〉의 AI 기술을 활용한 안무방식 52

2. 비욘드 블랙 〈Beyond Black〉에 나타난 안무방식 59

1) 신창호 안무가의 삶 59

2) 신창호의 작품 경향 60

3) 〈비욘드 블랙〉의 AI 기술을 활용한 안무방식 62

Ⅳ. AI를 활용한 작품 특성 분석 68

Ⅴ. 결론 및 제언 71

참고문헌 75

ABSTRACT 82

표목차 9

표 1. 인공지능 유형 7가지 분류 25

표 2. 머신러닝의 3가지 학습 유형 26

표 3. 〈리빙 아카이브〉 공연 개요 52

표 4. 리빙 아카이 브를 활용한 안무 생성 단계 55

표 5. 〈리빙 아카이브〉의 공연 장면 57

표 6. 〈비욘드 블랙〉의 공연 개요 62

표 7. 인공지능 마디를 활용한 안무 생성 단계 65

표 8. 〈비욘드 블랙〉의 공연 장면 67

표 9. 〈리빙 아카이브〉와 〈비욘드 블랙〉 작품 비교분석 70

그림목차 10

그림 1. Generator 이미지 생성 전 29

그림 2. Generator 이미지 생성 후 29

그림 3. DALL·E 홈페이지에서 텍스트 입력 30

그림 4. 입력된 텍스트를 바탕으로 생성된 이미지 30

그림 5. 에이바(AIVA) 홈페이지 31

그림 6. 에이바(AIVA) 홈페이지 31

그림 7. MuseNet 홈페이지 32

그림 8. 10분 학습 33

그림 9. 6시간 학습 33

그림 10. 48시간 학습 33

그림 11. 무용수 움직임 캡쳐 34

그림 12. PoseNet의 움직임 생성 34

그림 13. 3D 프린터로 탄생한 넥스트 렘브란트 38

그림 14. 구글 딥드림의 작품 생성 39

그림 15. 디지털 음원 스트레인저(Stranger) 40

그림 16. 〈I AM AI〉 음원 사진 41

그림 17. AI Sensorium 공연 2막 43

그림 18. AI Sensorium 공연 3막 43

그림 19. 넌댄스 공연 44

그림 20. 암전 시 적외선카메라 뷰 44

그림 21. 리빙 아카이브 안무 시퀀스 53

그림 22. Input 55

그림 23. Pose detection 56

그림 24. Output 56

그림 25. 〈리빙 아카이브〉 공연 장면 57

그림 26. 〈리빙 아카이브〉 공연 장면 57

그림 27. 〈리빙 아카이브〉 공연 장면 58

그림 28. 마디가 창작한 움직임 64

그림 29. 마디가 창작한 움직임 64

그림 30. 움직이는 무용수 65

그림 31. 움직임 생성 65

그림 32. 무용수들 마디 움직임 재학습 65

그림 33. 〈비욘드블랙〉 공연 중 마디의 시각화... 66

그림 34. 〈비욘드 블랙〉 공연 장면 67

그림 35. 〈비욘드 블랙〉 공연 장면 67

그림 36. 〈비욘드 블랙〉 공연 장면 67

초록보기

 본 연구는 인공지능 기술을 안무방식에 도입한 컨템포러리 작품사례를 연구하는데 목적이 있다. 인공지능은 인간의 창의성과 감성을 요구하는 예술 영역에 도입되며, 창작 주체와 방식, 결과물에 대한 인식에 새로운 질문을 제기하고 있다. 본 연구 과정은 다음과 같다.

본 논문은 인공지능 기술을 안무방식에 접목한 컨템포러리 무용 국외선도적 작품인 웨인 맥그리거의 〈리빙 아카이브 Living Archive〉 (2019) 와 국내 최초작 신창호의 〈비욘드 블랙 Beyond Black〉 (2020)을 대상으로 선정하여 분석하였다. 연구 과정에서는 문헌 연구와 영상 분석을 중심으로 진행되었다. 이에 두 작품의 특성은 다음과 같다. 먼저 〈리빙 아카이브〉는 맥그리거의 기존작품 데이터를 기반으로 인공지능이 학습하였다. 그 후 무용수들의 움직임을 분석하고 학습하여 움직임을 창작했다. 이 핵심 기술로 이 작품은 움직임을 예측하고 기존에 없던 움직임을 생성하는 등 독특한 안무창작 방식을 선보였다. 다음으로 〈비욘드 블랙〉은 무용수 의 움직임을 실시간으로 학습하여 만들어낸 동작은 다시 무용수들이 훈련 하여 무대 위에서 구현해냈다. 이 작품은 인공지능을 공연에 시각화해 직접 출연시키며 무용작품에 녹아든 인공지능의 새로운 역할을 보여주었다.

이 두 작품의 특성 분석하여 비교해보았으며 다음과 같다. 첫째, 〈리빙 아카이브〉 는 국외 구글 아트 앤 걸쳐 팀이 머신러닝 기반의 리빙 아카이브 인공지능을 만들어 협업하였고 〈비욘드 블랙〉은 국내 슬릿스코프팀이 딥러닝 기반의 마디 인공지능을 만들어 협업하였다. 둘째, 〈리빙 아카이브〉는 과거 안무가의 작품을 인공지능이 학습한 후, 생성된 움직임을 안 무가가 선택적으로 조합하여 최종 안무를 구성한 방식이다. 반면, 〈비욘드 블랙〉은 무용수의 실시간 움직임 분석을 통해 안무를 생성하였다. 셋 째, 〈리빙 아카이브〉는 컴퍼니 웨인 맥그리거 팀 즉, 안무가의 무용단을 기반으로 기획된 공연이며 〈비욘드 블랙〉은 국립현대무용단의 기획으로 일회성 기획 공연이다. 넷째, 〈리빙 아카이브〉는 실제 공연장에서 작품을 실연하였고 〈비욘드 블랙〉은 코로나 19로 인해 영상으로 송출하였다. 이러한 분석을 통해, 본 연구는 인공지능 기반 안무가 단순한 기술적 실험을 넘어서 창작에 한걸음 더 다가왔음을 확인하였다. 또한 향후 인공지능 의 활용이 무용계 전반으로 확산될 것으로 예상되며, 또 다른 창작 방식 의 연구가 기대된다.

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