dohaii040603 님의 블로그

AI 기반 이미지 리터칭 – 포토샵 없이 사진 보정

1. 클릭 한 번으로 완성되는 사진 보정 – AI 리터칭의 시대 과거에는 사진을 보정하려면 전문가용 포토샵이나 라이트룸을 자유자재로 다룰 줄 알아야 했다. 레이어를 쌓고 마스크를 쓰고, 노출과 색감, 왜곡을 수동으로 조절하던 시대는 이제 과거가 되었다. 이제는 클릭 몇 번, 혹은 슬라이더만 조절해도 얼굴 윤곽을 자연스럽게 정리하고, 하늘을 교체하거나 피부 톤을 보정할 수 있는 AI 이미지 리터칭 기술이 대중화되고 있다. AI 기반 이미지 보정은 단순한 자동화 기능이 아니다. 이는 딥러닝 알고리즘이 수많은 사진 데이터를 학습해 ‘사람이 가장 보기 좋다고 느끼는 비율과 색감, 명암’을 스스로 분석하고 그 결과를 사진에 적용하는 방식이다. 예를 들어, AI는 피부에 생긴 잡티와 홍조를 인식하고 사람의 피부결을..

AI가 만든 브랜드 콘텐츠 – 마케팅 기획서까지 자동화

1. 콘텐츠는 이제 ‘생산’이 아니라 ‘생성’된다 – AI의 브랜드 창작 능력 마케팅 콘텐츠의 제작 방식이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 기획자, 카피라이터, 디자이너, 마케터가 머리를 맞대고 아이디어를 구상해 광고 문구를 짜고, SNS 콘텐츠를 설계하며, 브랜딩 메시지를 조율해야 했다. 하지만 이제는 그 과정의 상당 부분을 AI가 ‘생성’해주는 시대가 도래했다. 브랜드 메시지부터 광고 문구, 블로그 콘텐츠, 이미지 제작, 심지어 영상 편집까지 AI가 직접 마케팅 콘텐츠를 만들어내는 창작자 역할을 수행하고 있다. AI가 만든 콘텐츠는 단순한 자동화 수준을 넘어서고 있다. 예를 들어 ChatGPT, Jasper, Copy.ai와 같은 생성형 AI 툴은 브랜드 톤과 고객 페르소나를 입력하면 고객 맞춤형 카..

AI 기반 음성 합성 – 뉴스, 내레이터, 광고의 변화

1. 사람 같은 목소리, 기계의 언어로 구현되다 – AI 음성 합성 기술의 진화 불과 몇 년 전만 해도 기계음처럼 딱딱하게 들리던 합성 음성이 이제는 사람의 말투, 억양, 감정까지 정교하게 따라할 수 있을 정도로 발전했다. 이 변화의 중심에는 바로 AI 기반 음성 합성(TTS: Text-to-Speech) 기술이 있다. 단순히 텍스트를 소리로 바꾸던 예전의 기계적 방식에서, 이제는 딥러닝을 기반으로 음성 데이터의 특성을 학습하고, 개인의 발성 습관, 감정 표현, 말의 속도까지 모방해 사람과 거의 구별이 불가능한 수준의 목소리를 생성해내고 있다. 초기 음성 합성 기술은 사전 녹음된 단어들을 조합하는 ‘규칙 기반 합성’ 방식이었으나, 현재는 딥러닝 모델인 Tacotron, WaveNet, FastSpeech..

AI가 만든 애니메이션 – 캐릭터 생성부터 연출까지

1. AI의 붓이 그려낸 생명 – 캐릭터 생성의 자동화와 창의성의 조화과거 애니메이션의 캐릭터 디자인은 수많은 스케치와 아이디어 회의, 수정과 반복 작업을 거쳐야만 탄생할 수 있었다. 그러나 인공지능이 창작의 도구로 진입하면서, 캐릭터 생성의 패러다임은 빠르고 정교하며 창의적인 방향으로 전환되고 있다. 오늘날 많은 스튜디오들은 AI를 활용하여 1차 캐릭터 스케치, 얼굴 표정, 포즈, 의상 구성, 심지어 성격 설정까지 빠르게 생성하고 있다. 대표적으로 Stable Diffusion, DALL·E, Midjourney와 같은 이미지 생성 AI는 간단한 텍스트 프롬프트만으로도 놀라운 수준의 캐릭터 이미지를 실시간 생성해준다. 예를 들어, ‘은색 갑옷을 입은 10대 소녀, 미래적 느낌, 파란 눈, 중세 스타일’..

AI가 연기하는 배우 – 디지털 휴먼의 등장과 연기의 재정의

1. 디지털 휴먼이란 무엇인가 – 사람처럼 생각하고 연기하는 AI의 실체 ‘디지털 휴먼’(Digital Human)은 더 이상 미래 기술의 단어가 아니다. 2020년대 중반에 접어든 지금, 디지털 휴먼은 실제 인물처럼 웃고 말하고 연기하며 가상세계 속 배우로 무대를 누비고 있다. 하지만 여기서 우리는 반드시 짚고 넘어가야 한다. AI가 연기하는 배우란 과연 무엇인가? 인간의 감정과 표현을 기계가 대체할 수 있는가? 디지털 휴먼은 일반적인 CGI 캐릭터와 구분된다. CGI는 인간이 디자인한 가상의 이미지에 불과하지만, 디지털 휴먼은 AI 알고리즘, 모션 캡처 기술, 딥러닝 기반 음성 합성, 시뮬레이션 기반 표정 생성 엔진이 복합적으로 결합된 ‘가상 인격체’다. 이들은 배우처럼 대사를 외우는 것이 아니라, ..

AI로 편집하는 브이로그 – 영상 자동 분류와 효과 추가의 시대

1. 영상 편집의 혁명 – AI는 어떻게 브이로그를 바꾸고 있는가?과거 브이로그는 ‘찍는 것보다 편집이 더 힘들다’는 말이 통할 만큼, 촬영 이후의 후작업이 크리에이터들에게 큰 부담이었다. 특히 영상이 길고 장면이 많아질수록 장면 선택, 컷 분할, 자막 삽입, 배경음악 삽입, 트랜지션 효과 등 복잡한 편집 과정이 수 시간에서 수일에 걸쳐 이어졌다. 하지만 인공지능(AI)이 영상 편집에 도입되면서 브이로그 제작은 전혀 새로운 국면을 맞고 있다. AI 영상 편집 기술은 크게 장면 분류(Shot Classification), 음성 인식(Speech-to-Text), 시각적 강조(Visual Highlighting), 효과 삽입(Effect Rendering) 등으로 구성된다. 촬영본을 AI에 업로드하면, 알고..

AI 기반 뷰티 유튜브 – 메이크업 가이드 영상 자동 생성의 현재와 미래

1. 기술이 메이크업을 가르친다 – AI와 뷰티 콘텐츠의 만남 뷰티 유튜브는 지난 10년간 전 세계 수많은 뷰티 팬들에게 메이크업의 교과서가 되어왔다. 하지만 지금 우리는 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 인공지능(AI)과 영상 자동 생성 기술이 결합된 ‘AI 기반 뷰티 콘텐츠’가 등장하면서, 이제 뷰티 유튜브는 단순한 튜토리얼의 집합이 아니라 개인화된 메이크업 가이드를 실시간으로 제공하는 뷰티 비서의 형태로 진화하고 있다. 기술의 핵심은 사용자의 얼굴을 인식하고 분석한 후, 개인의 피부 톤, 얼굴형, 눈매, 립 라인 등 수치화 가능한 뷰티 요소들을 데이터화하는 것이다. 이후 AI는 축적된 수많은 메이크업 튜토리얼과 스타일 사례를 기반으로 사용자에게 가장 적합한 메이크업 시나리오를 구성하고, 이를 자연스러..

AI 보행 로봇 – 고령자와 장애인을 위한 기술

1. 움직임을 읽는 기계 – AI 보행 로봇의 기술 구조와 진화 고령화와 장애 인구의 증가로 인해 현대 사회는 ‘움직일 수 없는 삶’을 어떻게 기술로 해결할 것인가에 대한 질문을 받고 있다. 이러한 시대적 요구에 응답하듯, **AI 보행 로봇은 단순한 보조기구를 넘어서, 인간의 의도와 움직임을 실시간으로 분석하고 대응하는 ‘스마트 모빌리티 파트너’**로 진화하고 있다. AI 보행 로봇은 크게 세 가지 주요 기술로 구성된다. 첫째는 센서 기반 실시간 움직임 감지 시스템이다. 착용자의 걸음걸이, 체중 이동, 관절 각도, 지면 반응 등을 정밀하게 감지하고 이를 기반으로 현재 보행 상태를 분석한다. 둘째는 AI 딥러닝 알고리즘이다. 착용자의 일상적인 보행 패턴, 균형 변화, 낙상 위험 등을 학습하여 ‘다음 동작..

AI 로봇의 글로벌 개발 현황 비교 – 기술 주도권을 둘러싼 국가별 전략과 진화

1. 로봇 전쟁의 서막 – 국가별 AI 로봇 개발의 기술적 차이와 정책 방향 전통적인 산업 로봇은 단순 반복 작업이나 무거운 공정 중심이었지만, 최근 AI 기술의 도입으로 로봇은 ‘움직이는 기계’에서 ‘판단하고 학습하는 자율적 존재’로 진화하고 있다. 특히 인공지능이 접목된 AI 로봇 기술은 국가 경쟁력의 핵심 요소로 부상하며, 전 세계 주요국은 이 분야에서의 선점을 위해 막대한 예산과 정책을 동원하고 있다. 중국은 AI 로봇 분야에서 ‘국가 차원의 시스템적 지원’을 기반으로 가장 빠른 속도로 확장하고 있는 국가다. 2023년 기준, 중국은 전체 산업 로봇 생산량의 약 50%를 점유하고 있으며, 심지어 2030년까지 세계 AI 로봇 시장의 60% 이상을 장악하겠다는 목표 아래 ‘중국제조 2025’ 전략을..

AI 로봇이 예술 활동을 할 수 있을까? – 창작의 경계와 인공지능의 감각

1. 예술가가 된 기계 – AI 로봇의 창작 능력은 어디까지 왔는가? 예술은 오랫동안 인간만이 가질 수 있는 고유한 영역으로 여겨져 왔다. 감정, 상상력, 직관, 그리고 무의식의 흔들림 속에서 탄생하는 창작물은 인간의 삶과 세계를 반영하고, 시대를 기록하며, 문화적 정체성을 구축해왔다. 그렇다면 지금, 기계가 예술을 하고 있다고 말할 수 있을까? 최근 인공지능의 급속한 발전은 이 오래된 정의에 균열을 내기 시작했다. AI는 방대한 데이터를 학습하고, 알고리즘을 통해 새로운 이미지, 소리, 텍스트를 생성할 수 있다. 특히 AI가 장착된 로봇은 단순한 물리적 출력 도구가 아닌, 스스로 판단하고 감각 데이터를 조합하여 창작물을 ‘형태’로 구현하는 능력을 갖추기 시작했다. 가장 유명한 사례 중 하나는 영국의 로..