500년 서양 미술사, AI로 정량 분석…숭실대 연구팀 PNAS에 발표

숭실대학교는 윤진혁 AI소프트웨어학부 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 지난 500년간 서양 회화의 양식적·내용적 변화를 정량적으로 분석한 연구 결과를 31일 발표했다. 이 연구는 세계적인 종합학술지인 미국국립과학원회보(PNAS)에 게재됐으며, 연구에는 숭실대 지능형반도체학과 석사를 졸업한 김진 연구원, 유택호 한국과학기술원(KAIST) 연구교수, 이병휘 미국 버지니아대학교 박사가 공동으로 참여했다.

연구팀은 기존 데이터 기반 미술사 연구가 그림의 색채와 구도 등 형식적 요소 분석에 집중해 인물·사물·주제·서사 등 맥락적 정보를 반영하지 못하는 한계를 보완하기 위해 7만2447점의 서양 회화 데이터를 활용했다. 사전학습된 멀티모달 AI 모델인 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)을 적용해 형식적 정보만 반영한 오토인코더 기반 임베딩과 맥락적 정보까지 포함하는 CLIP 임베딩을 비교 분석한 결과, 형식적 요소만 학습한 AI는 그림의 제작 시기를 정확히 예측하지 못한 반면 맥락 정보까지 학습한 AI는 제작 연도와 화풍을 훨씬 높은 정확도로 예측했다.

연구팀은 AI를 통해 지난 500년간 서양 미술에 나타난 사회·문화적 변화도 정량적으로 분석했다. 시간이 흐르면서 그림 속 종교적 소재는 꾸준히 감소했고 초상화 중심의 화풍은 점차 추상적인 화풍으로 변화하는 경향이 확인됐다. 또한 AI에 '다음 세기의 그림에는 이런 요소가 존재할 것'이라는 제한적 힌트를 준 뒤 이전 세기의 그림을 수정하도록 하는 실험에서 실제 해당 시대 화풍과 유사한 이미지가 생성돼 분석 결과의 타당성을 뒷받침했다.

교신저자인 윤진혁 교수는 "멀티모달 AI와 데이터 과학을 통한 새로운 접근법으로 예술의 창의성이 시대에 따라 어떻게 변화해왔는지를 정량적으로 파악하는 방법을 제시했다"며 "AI가 단순히 창작을 돕는 도구를 넘어 인간의 문화와 역사를 이해하고 해석하는 새로운 관점이 될 수 있음을 보여줬다"고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 중견연구지원사업, 글로벌인문사회융합연구사업, 세종과학펠로우십, G-LAMP 사업, 정보통신기획평가원 지역지능화 혁신인재양성사업의 지원을 받아 수행됐으며, 해석적 AI(XAI)의 실용적 사례로 평가된다.