Earticle

초록

영어

This study connects with my previous research, 'Image Ontology and Emergence Properties through AI and Big Data'. In that work, I compared an 'image produced through artificial intelligence and big data' with an 'image of visual artwork' from the viewpoint of 'subject of image production' and the 'ontology of the produced image'. Although the former is not considered art thus far, the possibility of it becoming art is presented from the viewpoint of image ontology using the keyword 'unpredictability', which exists on both sides. 'Unpredictability' is a key feature of 'epistemic emergence'. In this regard, this study proceeds as follows to study the visual communication of Emergent Properties that extend earlier work on image ontology to the perspective of epistemology. Specifically, in Chapter 2 we consider that the 'image recognition of epistemology' has developed into a position of interaction between humans as subjects of recognition and images as objects of recognition. In Chapter 3, we examine how the 'image recognition of cognitive science' has functioned in human intelligence through the concept of 'image cognition'. In Chapter 4, 'image recognition in early machine learning' is examined by considering images that are grasped by supervised learning. In Chapter 5, we examine 'image recognition of deep learning' as artificial intelligence learns self-supervised learning through unsupervised learning to understand the semantics implied by an image rather than being limited to external classifications of images. In the last chapter, chapter 6,"Realization of Visual Art through Deep Learning," an actual work of three artists (team members) who are experimenting with deep running (Ham vanden Dorpel, Rachel Ara, and Forensic Architecture), is analyzed. This study will contribute to explorations of the relationship between the aesthetic experience of artificial intelligence produced by artificial intelligence and meaning and artistic interpretation.

한국어

이 연구는 ‘인공지능과 빅데이터를 통한 이미지의 존재론과 창발성’이라는 본인의 선행 연구를 잇는다. 이전 연구에서는 ‘인공지능과 빅데이터를 통해 생산한 이미지’와 ‘예술 작품의 이미지’를 ‘이미지 생산 주 체’의 문제와 ‘생산된 이미지의 존재론’의 관점에서 비교, 연구했다. 전자가 현재까지는 예술이 아니지만, 예술이 될 가능성을, 양자가 공유하는 ‘예측 블가능성’을 키워드로 삼아, 이미지 존재론의 관점에서 제시 했다. ‘예측 불가능성’이 ‘인식론적 창발성’의 주요 특징이라는 점에서, 본 연구는 이미지 존재론에 관한 선행 연구를 인식론의 관점으로 확장하는 창발성의 비주얼 커뮤니케이션을 연구하기 위해 다음처럼 논문 을 구성한다. 구체적으로 2장에서는 ‘인식론의 이미지 인식’을 인식 주체인 인간과 대상인 이미지 사이에 상호 작용하는 입장으로 전개된 것으로 고찰한다. 3장에서는 ‘인지과학의 이미지 인식’을 ‘이미지 인지’ 의 차원에서 실행함으로써 인간 지능에 기능해 온 것으로 살펴본다. 4장에서는 ‘딥러닝의 이미지 인식’을 인공지능이 비지도학습이라는 자가 감독 학습을 실행함으로써 이미지의 외피적 판별에만 국한되는 것이 아닌 이미지가 내포한 의미론까지 파악하는 것으로 살펴본다. 마지막 6장에서는 ‘딥러닝을 통한 시각예 술의 이미지 인식’을 딥러닝을 실험하는 3인(팀)의 미술가들(하름 판 덴 도르펠, 레이체 아라, 포렌식 아 키텍처)이 발표한 실제의 작품을 분석하면서 살펴본다. 본 연구는 최근 인공지능이 생산하는 이미지에 대한 미적 경험과 의미 나아가 예술적 해석의 관계를 탐구하는데 기여할 것이다.

목차

Abstract
국문초록
1. 서론
1.1 논문의 배경과 문제 제기
1.2 연구 방법
2. 인식론의 이미지 인식 - 인식 주체와 상호 작용하는 이미지
3. 인지과학의 이미지 인식 - 인간 지능에 기능하는 이미지
4. 딥러닝의 이미지 인식 - 비지도학습으로 해석되는 이미지
5. 딥러닝을 통한 시각예술의 이미지 인식 - 미적 경험과 창발적 비주얼 커뮤니케이션
6. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 김성호 [ Kim, Sung-Ho | 울산과학기술원(UNIST) ] 주저자

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  CONTENTS PLUS

• 간기

  격월간

• pISSN

  2092-8157

• 수록기간

  1999~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700