작품 '맥락' 학습한 AI, 500년 서양 미술사 연도·화풍 정확히 맞춰

숭실대·KAIST·버지니아대 연구진, 공동 연구 결과 발표

멀티모달 AI로 서양 회화의 양식적·내용적 변화 정량 분석

[서울=뉴시스] (왼쪽부터) 숭실대 김진 연구원, 버지니아대 이병휘 박사, 한국과학기술원(KAIST) 유택호 연구교수, 숭실대 윤진혁 교수. (사진=숭실대 제공) 2026.07.31. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 인공지능(AI)이 그림의 인물과 이야기 같은 '맥락 정보'를 학습해 지난 500년간의 서양 명화 제작 연도와 화풍을 정확히 예측하고, 미술사의 흐름을 정량적으로 분석하는 데 성공했다.

숭실대학교는 윤진혁 AI소프트웨어학부 교수 연구팀이 유택호 한국과학기술원(KAIST) 연구교수, 미국 버지니아대 이병휘 박사와 함께 AI를 활용해 서양 회화의 변화를 분석한 연구 결과를 미국국립과학원회보(PNAS)에 발표했다고 31일 밝혔다.

기존의 데이터 기반 미술사 연구는 그림의 색채와 구도 등 '형식적(formal) 요소'를 분석하는 데 집중해 왔다. 그러나 이러한 접근은 그림 속 인물과 사물, 주제, 서사 등 '맥락적(contextual) 정보'를 반영하지 못한다는 한계가 있었다.

연구팀은 이를 보완하기 위해 7만2447점의 서양 회화 데이터를 활용했다. 사전학습된 멀티모달 AI 모델(CLIP)을 적용해 형식적 정보만 반영한 오토인코더 기반 임베딩과 맥락적 정보까지 포함하는 CLIP 임베딩을 비교 분석했다.

분석 결과, 그림의 색상과 구도 등 형식적 요소만 학습한 AI는 그림이 제작된 시기를 정확히 맞히지 못했다. 반면 인물과 사물, 이야기 등 맥락 정보까지 함께 학습한 AI는 그림의 제작 연도와 화풍을 높은 정확도로 예측했다.

아울러 연구팀이 AI를 활용해 지난 500년간 서양 미술에 나타난 사회문화적 변화도 연구한 결과, 시간이 흐르면서 그림 속 종교적 소재는 꾸준히 감소했으며 초상화 중심의 화풍은 점차 추상적 화풍으로 변화하는 경향이 나타났다.

연구팀은 이번 연구가 최근 AI 분야에서 주목받고 있는 설명 가능한 AI(XAI)의 실용적 사례라고 설명했다. CLIP과 같은 거대 멀티모달 AI 모델의 내부 잠재공간 표현을 500년간의 명화 데이터에 적용해 해석함으로써, AI가 그림을 통해 인간의 문화와 역사를 어떻게 해석하는지를 보여준 것이다.

윤진혁 숭실대 교수는 "멀티모달 AI와 데이터 과학을 통한 접근법으로, 예술의 창의성이 시대에 따라 어떻게 변화해왔는지를 정량적으로 파악하는 새로운 방법을 제시했다"며 "AI가 창작을 돕는 도구를 넘어 인간의 문화와 역사를 이해하고 해석하는 새로운 관점이 될 수 있음을 보여줬다"고 밝혔다.


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