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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박평종 (중앙대학교)
저널정보
현대미술학회 현대미술학 논문집 현대미술학 논문집 제25권 제2호
발행연도
2021.12
수록면
92 - 117 (26page)
DOI
10.29330/jcas.2021.12.25.2.93

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이 글은 GAN(생성적적대신경망) 알고리즘의 생성이미지가 지닌 특성과 지위를 시물라크룸의 관점에서 다룬다. 사진 기반의 시물라크룸은 아날로그 방식의 조합인화나 포토몽타주에서부터 디지털 합성에 이르기까지 꾸준히 생산되어 왔다. 아날로그 시물라크룸의 제작에는 정교한 수작업과 숙련이 요구됐고 사진의 광화학 원리에 대한 정확한 이해도 필요했다. 이후 디지털 기술이 보급되면서 시물라크룸의 생산은 훨씬 용이해졌다. 디지털 도구를 활용하여 손쉽고 정교한 조작이 가능해진 것이다. 인공지능 알고리즘의 급속한 성장으로 시물라크룸의 생산은 다시 한 번 도약의 계기를 맞는다. GAN은 학습 데이터를 바탕으로 유사 데이터를 산출하는 알고리즘으로 시물라크룸의 생산에 최적화된 생성모델이다. GAN은 꾸준한 성장을 거듭하여 기존의 아날로그, 디지털 기술로는 불가능했던 새로운 과업들을 정복해 나가면서 시물라크룸의 새로운 차원을 열고 있다. 이는 곧 인공지능 기반 기계의 눈이 인간의 시각을 다시 한 번 확장시켜 나가고 있다는 뜻이다.
#GAN #Artificial intelligence #Composite photography #Post photography #Simulacrum #생성적적대신경망 #인공지능 #합성사진 #포스트 포토그래피 #시물라크룸

목차

Abstract
국문초록
I. 서론
II. 아날로그 합성
III. 디지털 합성의 기술
IV. 시물라크룸의 수사학
V. 시물라크룸의 도약: GAN의 등장
VI. ‘이미’ 없거나 ‘아직’ 없는 자들의 사진
VII. 결론
참고문헌

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
크리스티안 폴 / 2007 / 디지털 아트 / 시공사 google schola Alec, Radford / 2016 / Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks / arXiv:1511.06434v2 google schola Antipov, Gregory / 2017 / Face Aging with Conditional Generative Adversarial Networks / arXiv:1702.01983v2 [cs.CV] google schola Brock, Andrew / 2019 / Large Scale GAN Training for Hige Fidelity Natural Image Synthesis / arXiv:1809.11096v2 [cs.LG] google schola Frizot, Michel / 2001 / Nouvelle histoire de la photographie / Larousse google schola

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