AI와 머신러닝을 활용한
데이터 시각화 아티스트
데이터 시각화를 예술영역에서도 다양하게 시도되고 있는데요,
데이터 예술가이자 AI 전문가인 민세희 씨는 경기콘텐츠진흥(이하 경콘진) 원장으로
창작과 콘텐츠 산업 행정을 '크로스 오버'하며 독특하고 혁신적인 데이터 시각화를 만들어내고 있습니다
우리 자신과 한국 사회를 이해하기 위해 인공지능(AI)과 기계학습(머신러닝)에 의해 구동되는
데이터 시각화 방법을 사용해 데이터 시각화 분야의 발전에 기여하고 있으며
복잡한 사회 문제에 대한 더 깊은 이해를 촉진하고 있습니다
민원장은 데이터 시각화를 통해 우리의 삶과 한국 사회를
다양한 시각에서 이해하려고 노력하고 있으며
예술과 행정의 크로스오버를 통해 융·복합 콘텐츠산업의 혁신과 육성을 위한
지향점을 두고 분주한 시간을 보내고 있다고 전했는데요
경기도의 콘텐츠산업 전문 육성기관인 경콘진은 문화기술을 활용하여
새로운 콘텐츠 장르와 시장을 개척하고 있으며,
경계를 넘어선 융합으로 매출의 21.9%를 차지하고 있으며
콘텐츠 디지털전환 축제와 실감콘텐츠 전시를 마련해 주목받기도 했으며
2022년 우수 의정·행정대상을 수상하기도 했습니다
"데이터 시각화"는 "디지털 리얼리즘"에서 우리 현실을 의인화한 것이라고 전하기도 했는데요
일반인들에게는 낯설지만 데이터 시각화를 만드는 민 원장의 AI 활용과 머신러닝(기계학습)은
미국과 같은 IT 선진국에서 오랫동안 익숙한 분야였다고 합니다
민원장은 자신이 근무했던 MIT 센스블 시티랩에서 보낸 시간을 인생의 '전환점'으로 여긴다고 전했는데요
"TED 펠로우"에 지원한 500명의 지원자들 중에서, 그는 20명 중 한 명으로 지명되었으며
2011년 3월 미국 캘리포니아주 롱비치에서 열린 창의적 지식 경진대회 'TED 콘퍼런스'에 무대에 올라
에너지 소비량에 따라 집의 크기를 바꾸는 'Data formation'이라는 작품의 결과를 발표했습니다
민원장은 4분 동안 디지털 시대에 쏟아지는 데이터 중 연결을 바꿔
구조화하고 영상화함으로써 사람들의 각성을 이끌어내고
세상을 바꿀 수 있다는 내용의 발표를 통해 큰 반향을 일으켰으며
이를 통해 한국에서 "최초의 TED 펠로우"로 널리 알려질 수 있었습니다
민 원장은 그동안 ▲Data formation(2009년) ▲프로테이(Protei)-기름유출 프로젝트(2010년)
▲Data Currency(2011년) ▲SKT 모바일 트래픽(2012년) ▲wind 데이터-풍루(風樓)(2013년)
▲시티 데이터(2014년) ▲만약 기계가 음악을 볼 수 있다면…?(What if machines can see music…?)(2017년)
▲모두의, 인공지능(AI, entirely on us)(2018년) ▲과적합 사회(Overfitted Society)(2018년)
▲기후변화 영향 필터(2020년) 등 다채로운 ‘데이터 시각화’ 창작 작업을 발표했습니다
그밖에도 ‘거주자의 에너지사용과 거주공간’(Data formation)과
서울시의 일자별 지출정보(시티 데이터), ‘작가 13명의 인공지능에 대한 생각’(모두의, 인공지능),
‘미디어에 노출되는 스테레오 타입의 외모기준’(과적합 사회) 등
사회적으로 의미 있는 메시지를 품은 ‘데이터 시각화’ 창작물을 발표하기도 했는데요
데이터에는 우리 사회현실이 고스란히 들어가 있으며 일상적 네트워킹 생활 활동을
뜨개질 기계로 보여주는 ‘Data Currency’와
기계가 인지한 음악을 시각적으로 구성한 ‘만약 기계가 음악을 볼 수 있다면…?’,
구글 art& culture 팀과 함께 만든 ‘기후변화 영향 필터’ 등 흥미로운 작품도 만나볼 수 있습니다
데이터 시각화는 우리의 사회적 현실이 완전히 구체화되는 매개체라고 주장하기도 합니다
업무에서 활용될 뿐만 아니라
예술의 영역에서도 데이터의 시각화가 가치롭게 활용되는 사례를 찾아보니
데이터 시각화의 무한한 가능성이 기대됩니다
http://www.kwangju.co.kr/article.php?aid=1676889900748886295
[굿모닝 예향-초대석] 민세희 AI·데이터 아티스트
AI(인공지능)·데이터 아티스트인 민세희(47) 경기콘텐츠진흥원(이하 경콘진) 원장은 AI와 머신 러닝(Machine Learnin·기계 학습)을 활용한 ‘데이터 시각화’(Data Visualization)를 통해 우리 자신과 한국
kwangju.co.kr
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