Earticle

초록

영어

This study analyzes cases of AI innovation at the Rijksmuseum and proposes an “Appropriate AI Technology” adoption strategy that reconfigures their underlying principles to suit the conditions of regional art museums. With an average of only around three curatorial practitioners per institution, regional art museums suffer a chronic personnel shortage in which the human and material resources required to build sophisticated AI systems are fundamentally lacking. Drawing on E. F. Schumacher's concept of “intermediate technology,” this study explores an alternative path that, rather than imitating capital-intensive technology, repurposes the achievements and open data of leading institutions as assets of the regional museum. From three Rijksmuseum cases—its Linked Open Data-based data governance, Operation Night Watch, and its barrier-free service—the study distills three governance principles: the prior establishment of internal data standards, the prioritization of a clearly defined purpose, and the conversion of existing curatorial assets into digital resources. Building on these, it directly implements three practical strategies that require neither specialist developers nor a dedicated budget—an AI docent application, NotebookLMbased educational materials, and open-data-driven art-world trend-report automation—thereby exploring their technical feasibility and confirming that all can be operated at the cost of a standard general-purpose AI subscription. This study argues that the key to narrowing the digital divide facing regional art museums lies not in the scale of resources but in the creativity of curatorial planning, and it proposes AI literacy as a core professional competency for the curatorial practitioners of regional art museums.

한국어

본 연구는 암스테르담 국립미술관의 AI 혁신 사례를 분석하고, 그 원리를 지역 미술관의 조건에 맞게 재구성하는 ‘적정 AI 기술’ 도입 전략을 제안한다. 평균 학예 인력 3명 내외라는 지역 미술관의 인력 결핍 속에서 고도의 AI 시스템 구축에 필요한 자원이 절대적으로 부족하다. 이에 슈마허의 ‘중간 기술’ 개념을 전유하여 거대 자본의 기술을 모방하는 대신 선진 기관의 성과와 오픈 데이터를 자산으로 치환하는 대안적 경로를 모색한다. 암스테르담 국립미술관의 데이터 거버넌스, 오퍼레이션 나이트워치, 배리어프리 서비스라는 세 사례에서 내부 데이터 원칙의 선행 수립, 명확한 목적성 우선, 기존 학예 자산의 디지털 자원화라는 세 가지 거버넌스 원칙을 도출한다. 이를 토대로 전문 인력과 별도 예산 없이 즉각 적용 가능한 세 가지 실무 전략—AI 도슨트 앱, NotebookLM 교육자료, 오픈데이터 동향 리포트 자동화—을 직접 구현해 실현 가능성을 탐색하고, 모두 범용 AI 구독료 수준으로 운영됨을 확인한다. 본 연구는 지역 미술관의 디지털 격차를 좁히는 열쇠가 자원의 규모가 아닌 기획의 창의성에 있으며, AI 리터러시가 지역 미술관 학예 인력의 핵심 직무 역량임을 제안한다.

목차

국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 암스테르담 국립미술관의 AI 혁신 분석
1. 데이터 거버넌스
2. AI 기반 복원 프로젝트: Operation Night Watch
3. AI 협력 기반 배리어프리 서비스: Microsoft Azure OpenAI
Ⅲ. 지역 미술관 적정 AI 기술 도입 전략
1. 바이브 코딩을 통한 AI 도슨트 앱
2. NotebookLM 멀티모달 교육자료 생성
3. 오픈 데이터 활용 광역 리서치
Ⅳ. 결론
[참고문헌]
ABSTRACT

키워드

저자

• 김규형 [ Kim Kyu Hyung | 전남대학교 미술학과 강사 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  유럽문화예술학논집 [The Journal of Europe Culture Arts]

• 간기

  반년간

• pISSN

  2093-3320

• 수록기간

  2010~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700