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[IT뉴스][사이언스카페] 벽장 속 옛 그림, AI가 3시간 반에 복원
온카뱅크관리자
조회:
93
2025-06-12 06:07:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">물감 덧칠하는 수작업 복원은 10년까지 걸려<br>AI가 물감 빠진 부분 필름에 인쇄, 그림과 결합<br>원화에 손대지 않고도 복원, 필름 제거도 쉬워</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="zzWjcMnbLF"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4de0c5fac6895501144db86e225962fa98d7c1358141254bbe79f5a5649e1e77" dmcf-pid="qqYAkRLKJt" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="그림 복원 과정. 왼쪽은 손상된 부분이 있는 원본이고, 중간은 다양한 종류의 손상 지도를 보여준다. 녹색 선은 캔버스의 균열을, 가는 빨간 선은 물감이 갈라진 부분, 파란색은 물감이 없는 부분, 분홍색은 긁힌 것 같이 작은 결함을 나타낸다. 오른쪽은 디지털 복원도를 필름에 인쇄하고 원본에 붙인 최종 복원 그림이다./Alex Kachkine" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/12/chosunbiz/20250612060108278xmkz.jpg" data-org-width="3000" dmcf-mid="xdLAkRLKJ6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/12/chosunbiz/20250612060108278xmkz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 그림 복원 과정. 왼쪽은 손상된 부분이 있는 원본이고, 중간은 다양한 종류의 손상 지도를 보여준다. 녹색 선은 캔버스의 균열을, 가는 빨간 선은 물감이 갈라진 부분, 파란색은 물감이 없는 부분, 분홍색은 긁힌 것 같이 작은 결함을 나타낸다. 오른쪽은 디지털 복원도를 필름에 인쇄하고 원본에 붙인 최종 복원 그림이다./Alex Kachkine </figcaption> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a35a80292347ac81989503e9156107f9f4e00cf177b1b35fcb95e6fe62e0a5a7" dmcf-pid="BBGcEeo9n1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/12/chosunbiz/20250612060108583kxdy.png" data-org-width="1232" dmcf-mid="yGUb91Uln8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/12/chosunbiz/20250612060108583kxdy.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="cae4cf0e42b34b104249e9debcca219db29c7a63b9fa06fcbe8116763771abca" dmcf-pid="bbHkDdg2d5" dmcf-ptype="general">2012년 스페인에서 19세기 성당의 예수 벽화를 복원하다가 오히려 망친 일이 벌어졌다. 사라고사주 보르하 마을에 사는 80대 할머니가 성당에 들어가 회벽에 그려진 예수 그림에 덧칠해 원작과 딴판인 원숭이 같은 그림으로 바꿔버렸다. 역사상 최악의 복원이었지만, 다행히 원작자가 유화로 그린 같은 그림이 나중에 발견돼 복원은 가능해졌다.</p> <p contents-hash="6d286e26983564422ad7accea5216c5d57703ccd086262f9d1c3e0836862024e" dmcf-pid="KM7STksdnZ" dmcf-ptype="general">옛 그림을 복원하는 일은 고도로 숙련된 전문가만 할 수 있다. 수 세기 동안 보존 전문가들은 그림에서 손상된 부분을 찾고 당시 사용한 물감을 혼합해 원래 색대로 채워나가는 방식으로 복원했다. 일일이 손으로 하다 보니 그림 한 점 복원에 손상 상태에 따라 몇 주에서 10년 넘게 걸리기도 했다.</p> <p contents-hash="e11f17c39f2b56e2202ed00380b364d69b28da14467c04a390dd52f99c518220" dmcf-pid="9RzvyEOJLX" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 덕분에 몇 년씩 걸리는 그림 복원이 몇 시간 단위로 단축됐다. AI가 그림 정보를 디지털 데이터로 학습하고 손상된 부분을 화가의 화풍대로 복원하는 방식이다. 특히 AI가 디지털 복원을 넘어 실제 그림을 예전 상태로 물리적으로 복원하는 것까지 성공했다.</p> <p contents-hash="71ce3593177bedd55545da4be22ae2c1cccbed62cbc160b04df69512dd6054e2" dmcf-pid="2eqTWDIiRH" dmcf-ptype="general"><strong>◇AI로 디지털 복원 후 실제 그림과 결합</strong></p> <p contents-hash="d19fc55e6f4f8f20d6b1c2fb79ada0393adfc6453eb8bdaa93dd3fc7e6a6da38" dmcf-pid="VdByYwCnMG" dmcf-ptype="general">미국 매사추세츠 공대(MIT) 기계공학과 박사 과정의 알렉스 카치킨(Alex Kachkine) 연구원은 “15세기 그림에서 손상된 부분을 AI가 3시간 반 만에 실제로 복원했다”고 12일 국제 학술지 ‘네이처’에 밝혔다.</p> <p contents-hash="7e93385157fcf0d8796a03044c7e55999990e9dcb1846d76290928a022e33bf3" dmcf-pid="fJbWGrhLeY" dmcf-ptype="general">이번 복원은 실제 그림에는 손을 대지 않았다. AI가 그림에서 손상된 부분을 디지털로 복원하면, 이 정보를 필름 형태의 마스크에 옮기고 이를 그림에 부착하는 방식이기 때문이다. 마스크는 언제든 제거할 수도 있다.</p> <p contents-hash="5401c5152af08cf9867c41bad4eee1173c46471d47c57fc1aff9bfb6beb13459" dmcf-pid="4iKYHmloLW" dmcf-ptype="general">일부에서는 그림이 손상된 것도 하나의 역사로 보고 물감을 덧칠해 복원하는 것에 반대하기도 한다. 나중에 복원 그림이 원화와 다르다고 밝혀지면 또 그림을 훼손하고 복원을 해야 한다는 것이다. 필름 부착 방식의 복원은 원본 훼손 논란에서도 자유롭다는 평가를 받았다.</p> <p contents-hash="799902915a81c66053423b2c55c51d87d12cc8602600f21ba3922189dfa20f34" dmcf-pid="8n9GXsSgdy" dmcf-ptype="general">카치킨 연구원은 “마스크의 디지털 파일을 저장하면 미래 보존 전문가들이 참조할 수 있다”며 “100년 후 이 작품을 다루는 사람은 그림에 어떤 작업이 이뤄졌는지 알 수 있다”고 말했다. 복원 당시 기술의 한계를 나중에 수정하기도 쉽다는 말이다.</p> <div class="video_frm" dmcf-pid="6L2HZOvaeT" dmcf-ptype="kakaotv"> <div class="layer_vod"> <div class="vod_player"> <iframe allowfullscreen class="player_iframe" dmcf-mid="7m3BK5phn3" dmcf-mtype="video/kakaotv/owner" frameborder="0" height="370" id="video@7m3BK5phn3" poster="https://img1.daumcdn.net/kakaotv/dn/static/default/thumbnail.png" scrolling="no" src="//kakaotv.daum.net/embed/player/cliplink/455797520?service=daum_news&m_use_inline=true&ios_allow_inline=true&m_prevent_sdk_use=true&wmode=opaque" width="100%"></iframe> </div> </div> </div> <p contents-hash="c66c76d31cc58c4698d14ee7e20883fa7fb7407687e686683eff97840618aed8" dmcf-pid="PoVX5ITNdv" dmcf-ptype="general"><strong>◇15세기 유화 복원에 실제 적용</strong></p> <p contents-hash="e79d7e5417614db020a3d0369d64d72cc03ae4367cc39abe0186cd3702d34dec" dmcf-pid="QgfZ1CyjRS" dmcf-ptype="general">카치킨 연구원은 심하게 손상된 15세기 익명 화가의 유화 작품에 이 방법을 적용했다. 동방 박사가 아기 예수에 경배하는 장면을 그린 유화이다. 먼저 예전에 복원하면서 덧칠한 물감을 제거하고 원본을 스캔했다. AI는 디지털 파일에서 복원이 필요한 영역 5612곳을 가려냈다. 색이 바랬거나 물감이 갈라진 곳을 주로 찾아다.</p> <p contents-hash="0457d6b880e8f3144b10fd49dc518d4163b4741f93f664a948313536f3ff17ab" dmcf-pid="xa45thWAnl" dmcf-ptype="general">AI는 그림의 디지털 정보를 학습해 빈 곳을 채우는 방법을 찾았다. 예를 들어 커튼의 무늬가 반복되면 빈 곳도 앞뒤와 같이 채우고, 얼굴에서 일부 물감이 사라진 곳은 주변과 같은 색으로 구현했다. 아기 예수의 얼굴은 통째로 사라진 상태였다. AI는 비슷한 장면을 그린 다른 그림에서 아기 얼굴을 가져와 화풍에 맞게 변형했다.</p> <p contents-hash="c4bd8a951559d46b65491499fbf44a5f5e599ecbd089689e141decde8429ef1e" dmcf-pid="y3hno4MUeh" dmcf-ptype="general">AI는 손상된 부분을 5만7314개의 다른 색상으로 채웠다. 다음에는 필름 마스크에 복원된 부분을 인쇄했다. 색이 인쇄된 부분에 맞춰 원래 캔버스의 흰색을 그린 필름도 그 밑에 붙였다. 그래야 실제 캔버스에 그린 물감이 구현되기 때문이다. 두 필름을 그림에 붙여 복원을 끝냈다.</p> <p contents-hash="2ae618d7065619943100c2dadcf7b56e7990a11bd279863e37ab3d9d8e4a0d1f" dmcf-pid="W0lLg8RuiC" dmcf-ptype="general">전체 복원 과정은 시작부터 끝까지 3시간 반이 걸렸다. 카치킨 연구원은 “전통적인 복원 방법보다 약 66배 빠른 속도”라고 추정했다. 특히 AI가 그림 복원에 이용된 것은 예전에도 있었지만, 이번처럼 디지털 복원 인쇄본을 필름 형태로 원본에 직접 붙인 것은 처음이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="63b251a7a05b353eb17211dbe1010dcb34608582f7bb34e5bcf25e57d1514c03" dmcf-pid="YpSoa6e7LI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="15세기 유화에서 손상된 부분(붉은 네모 상자)을 AI가 복원하는 과정. 주변 그림과 맞추거나 비슷한 장면을 그린 다른 그림을 참고해 빈 곳을 복원했다./Nature" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/12/chosunbiz/20250612060110071fahs.jpg" data-org-width="1019" dmcf-mid="3JCyYwCni7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/12/chosunbiz/20250612060110071fahs.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 15세기 유화에서 손상된 부분(붉은 네모 상자)을 AI가 복원하는 과정. 주변 그림과 맞추거나 비슷한 장면을 그린 다른 그림을 참고해 빈 곳을 복원했다./Nature </figcaption> </figure> <p contents-hash="3f2d71925bec5f71243a5e18b9c4681a99fddcf17625a6bc54f2ca0fdf1d8deb" dmcf-pid="GftmOoc6RO" dmcf-ptype="general">이번 연구는 순전히 개인적 호기심을 푸는 데서 시작했다. 카치킨 연구원은 어릴 때부터 그림을 좋아했고 취미로 그림 복원도 했다고 밝혔다. 그러던 중 2021년 박사 과정 진학차 MIT로 가는 길에 미술관들을 둘러보다가 문득 전시 작품보다 더 많은 그림이 창고에 있다는 사실을 깨달았다. 빨리 복원하는 방법을 개발하면 사람들이 더 많은 그림을 실제로 볼 수 있다고 생각하고 연구를 한 것이다.</p> <p contents-hash="d3abfa7822050e151ba56989cb79f2e545e50db43711332225becfd256567c68" dmcf-pid="H4FsIgkPes" dmcf-ptype="general">노르웨이 오슬로대 문화사박물관의 하르무트 쿠츠케(Hartmut Kutzke) 교수는 이날 네이처에 같이 실린 논평 논문에서 “예전에도 손상된 그림을 디지털로 복원했지만, 원본과 스크린에 띄운 디지털 복원도를 따로 봐야 하는 딜레마가 있었다”며 “카치킨 연구원은 이 문제를 디지털 복원을 물리적으로 그림에 적용해 해결했다”고 평가했다.</p> <p contents-hash="cfa3a0a087e0aa20692e30ca95ed8d30f3ef6d13c5db8ce23ef10c834d5b7457" dmcf-pid="X83OCaEQJm" dmcf-ptype="general">그는 카치킨의 의도대로 이번에 개발한 방법으로 손상된 그림을 빨리 복원하면 창고에서 꺼내 관객에게 공개함으로써 예술에 대한 대중의 접근성을 넓힐 수 있다고 덧붙였다. 다만 원래 그림과 필름 사이에 갇힌 공기층에서 화학반응이 일어나 그림을 더 훼손할 가능성도 고려해야 한다고 지적했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="af2616918eb38589c43df96f46601d231661a7a9634a5719c48efed36fec87c5" dmcf-pid="Z60IhNDxir" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="피카소가 1903년 그린 '맹인의 식사' 아래에 숨겨져 있던 스케치를 기반으로 인공지능이 만든 '외롭게 웅크린 누드'./옥시아 팔루스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/12/chosunbiz/20250612060111634ylsj.jpg" data-org-width="2000" dmcf-mid="paPiLfxpnU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/12/chosunbiz/20250612060111634ylsj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 피카소가 1903년 그린 '맹인의 식사' 아래에 숨겨져 있던 스케치를 기반으로 인공지능이 만든 '외롭게 웅크린 누드'./옥시아 팔루스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="d6ca0e1ca873df178368ed611347ca20b145f18f90b305b409b4bcc308d422ee" dmcf-pid="5PpCljwMMw" dmcf-ptype="general"><strong>◇피카소의 미완성 누드화, AI로 완성</strong></p> <p contents-hash="8c28bdd993de23461d1094c3dfbd299148532d6b87e0c964bd5e04b86890c75d" dmcf-pid="1QUhSArRnD" dmcf-ptype="general">AI는 그림에서 손상된 부분을 복원하는 것뿐 아니라 아예 그리지 않은 부분을 만들어내기도 한다. 작가의 화풍에 맞춰 미완성 그림을 완성하는 것이다.</p> <p contents-hash="8a80305395173a979b8ce6bc2813baa45e7d0fe0c70618adf508fde846fddd37" dmcf-pid="txulvcmeiE" dmcf-ptype="general">영국의 미술품 복원 업체인 옥시아 팔루스(Oxia Palus)는 2021년 “피카소 작품인 ‘맹인의 식사(The Blind Man’s Meal)’ 밑에 숨어 있던 여성의 누드화를 찾아내 AI로 색채까지 구현했다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="cb6ca52dd063ce35894b53e121f1c79fe945b39b23bfce9cdb6e8c3fadc3fba6" dmcf-pid="FM7STksddk" dmcf-ptype="general">이 작품은 피카소의 청색 시대(1901~1904)에 그린 그림이다. 당시 무명작가이던 피카소는 늘 영양 부족으로 실명이 되지 않을까 하는 두려움을 느끼며 밑바닥 삶의 외로움과 비참함을 짙푸른 청색으로 표현했다는 평가를 받았다.</p> <p contents-hash="04e60cdd6145286cc33e78e81bf6a93ab081231971b0c12f104f3c6b4d90a19a" dmcf-pid="3RzvyEOJMc" dmcf-ptype="general">옥시아 팔루스는 영국 유니버시티 칼리지 런던(UCL)에서 AI 박사학위 과정에 있는 연구원 두 명이 공동 설립했다. 두 사람은 X선 형광 기술을 통해 맹인의 식사 밑에 있는 여성의 누드화 윤곽을 찾아냈다. 다음에는 AI에게 청색시대 피카소의 화풍을 학습시켰다.</p> <p contents-hash="c54b762a1ce5c0b6f0171e6eba4c376eef2bfaf900520516d6c48c0b60da7578" dmcf-pid="0eqTWDIiRA" dmcf-ptype="general">최종적으로 AI는 청색시대 피카소가 했던 대로 여성 누드화 스케치 위에 유화 물감을 칠했다. 3D(입체) 프린터는 AI가 제공한 물감의 높이 정보에 따라 실제 캔버스에 물감을 뿌려 유화를 찍어냈다. 이 그림은 ‘외롭게 웅크린 누드(The Lonesome Crouching Nude)’로 명명됐다.</p> <p contents-hash="204a37573a89a9719bf07cad869be61072b145d3a556c11d8cd6db5651ba5df1" dmcf-pid="pdByYwCnLj" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="cdd64094fc3f301ed8041e4f7d865faf711e49d7fc7d2eb3af5270b7d7f32c70" dmcf-pid="UJbWGrhLdN" dmcf-ptype="general">Nature(2025), DOI: <span>https://doi.org/10.1038/s41586-025-09045-4</span></p> <p contents-hash="55114b4eb806de182c238846c54d1d08db9011331e0c17f8af286634550179a4" dmcf-pid="uiKYHmloea" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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