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May 09, 2023

팀워크의 예술

디지털 아트는 지난 몇 년간 많은 주목을 받아왔습니다.

디지털 아트는 점점 더 많은 사람들이 자신의 창의성을 표현하는 방법으로 기술을 활용함에 따라 지난 몇 년 동안 많은 주목을 받아 왔습니다. 새로운 기계 학습 기반 도구의 등장으로 누구나 전통적인 예술적 기술이나 교육 없이도 놀라운 예술 작품을 만들 수 있습니다.

사용자가 제공한 텍스트 설명을 기반으로 처음부터 완전히 새로운 이미지를 생성할 수 있는 OpenAI의 DALL-E를 생각해 보세요. 예를 들어, 사용자가 "아보카도 모양의 안락의자" 또는 "하프 줄로 만든 달팽이"와 같은 설명을 제공하면 DALL-E가 해당 이미지를 생성합니다.

이러한 예술의 민주화는 비즈니스 세계와 취미 활동가 모두에게 큰 변화를 가져왔지만 지금까지 가장 큰 영향은 디지털 영역에서만 느껴졌습니다. 붓이나 연필을 들고 기술의 도움을 받으려는 사람들에게는 전문 도구의 도움을 훨씬 적게 받을 수 있습니다. 그러나 최근 자를란트 대학의 인간 컴퓨터 상호작용 연구소(Human Computer Interaction Lab)에서 나온 새로운 아이디어가 이러한 공백을 메우는 데 도움이 될 수 있습니다.

그들은 수동, 보조 및 완전 자동화 모드 간에 전환할 수 있는 RoboSketch라는 로봇 프린터를 만들었습니다. 프린터는 실선이나 패턴을 생성할 수 있으며, 로봇 위에 있는 붓과 같은 손잡이를 조작하여 예술가는 그림 그리기를 완전히 제어하거나 로봇이 직선이나 기타 정확한 모양을 그리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그리고 필요할 때 로봇은 사전 정의된 도면을 작성하기 위해 완전한 제어권을 가질 수 있습니다.

164 x 191 x 60mm 레이저 절단 MDF 케이스 내부에는 RoboSketch를 정밀하게 조종할 수 있는 자기 인코더가 있는 한 쌍의 마이크로 금속 기어 모터가 있습니다. 초음파 거리 센서와 광각 RGB 카메라가 포함되어 장애물 회피 및 얼룩 감지와 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업이 가능합니다. 고해상도 휴대용 열전사 잉크젯 프린터를 사용하면 로봇이 초당 최대 30cm의 속도로 다양한 흡수성 표면(캔버스, 종이, 목재, 직물)에 인쇄할 수 있습니다.

Raspberry Pi 4 단일 보드 컴퓨터와 Microchip ATmega32U4 마이크로 컨트롤러는 센서 측정값을 캡처하고 장치의 주요 기능을 구동하는 알고리즘을 실행하는 처리 능력을 제공합니다. RoboSketch 상단의 LCD 화면은 아티스트에게 피드백을 제공하고 로봇을 구성할 수 있도록 해줍니다. 전체 장치는 배터리로 구동되며 한 번 충전으로 약 8시간 동안 작동할 수 있습니다.

이 장치는 다양한 실제 작업을 수행하는 것으로 시연되었습니다. 한 경우에는 아티스트가 간단한 패턴을 그리기 시작한 후 로봇을 자율 모드로 전환했고 RoboSketch가 자동으로 동일한 패턴을 계속해서 그렸습니다. 또한 팀은 사용자가 직선을 그리는 데 도움을 주는 로봇의 능력과 다양한 기하학적 형태의 완전 자동화된 드로잉 능력도 선보였습니다.

RoboSketch에는 몇 가지 더 재미있고 흥미로운 기능도 있습니다. RoboSketch는 사용자의 과거 그림을 기반으로 AI 기반 이미지 합성 기술을 사용하여 진행 중인 스케치를 완성하기 위한 새로운 아이디어를 제안할 수 있습니다. 또 다른 예에서는 RoboSketch를 사용하여 프린터에 전도성 잉크를 로드하여 전자 회로를 대화형으로 생성했습니다. 이 기능은 기존 재료와 함께 조명이나 기타 전자 부품을 통합하는 데 사용할 수 있습니다. 그리고 언제나 그렇듯이 아티스트는 모드 사이를 빠르게 전환하여 작품 제작에 직접 참여하는 수준을 변경할 수 있습니다.

RoboSketch의 유용성을 평가하기 위한 사례 연구에 참여하기 위해 7명의 참가자 집단이 모집되었습니다. 실습 탐색 세션을 마친 후 그룹에 속한 예술가들은 이 장치가 창의력을 향상하는 데 도움이 될 수 있다고 믿었습니다. 반면에 엔지니어들은 RoboSketch가 생산성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 보았습니다. 이러한 초기 경험은 RoboSketch가 예술가와 엔지니어에게 귀중한 지원을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다. 그리고 연구자들은 여기서 멈추지 않을 것입니다. 앞으로 그들은 다양한 수준의 사용자 지원을 제공하는 더 많은 혼합 모드 도구를 개발하기를 희망합니다.