리빙 아카이브

[리빙 아카이브 (Living Archive)]

• 리빙 아카이브는 구글의 인공지능 기술과 현대무용가 웨인 맥그리거(Wayne McGregor)의 25년 무용 기록을 결합한 AI 기반의 신체 움직임 탐구 도구입니다.
• 사용자가 자신의 신체 포즈를 카메라로 입력하면, AI가 이를 실시간으로 분석하여 그와 유사한 무용수의 움직임을 찾아내고 이를 바탕으로 새로운 동작을 생성해 냅니다.
• 기술과 예술이 어떻게 창의적으로 결합할 수 있는지를 보여주는 실험적인 플랫폼으로, 신체 표현 활동이 필요한 예술 교육이나 디지털 매체를 활용한 창의성 수업에 매우 효과적입니다.

[핵심 기능]

• AI 움직임 추적 및 분석
  • 포즈 매핑: 기기 카메라를 통해 사용자의 동작을 인식하여 실시간으로 골격(Skeleton) 정보를 추적함.
  • 동작 데이터 탐색: 사용자가 취한 포즈와 가장 흡사한 웨인 맥그리거 무용단의 동작을 데이터베이스에서 실시간으로 찾아 매칭함.

• 디지털 안무 생성기
  • 움직임의 확장: 단순한 따라하기를 넘어, 사용자의 움직임을 변형하거나 새로운 안무 조합을 제안함으로써 창의적인 움직임을 탐색함.
  • 인터랙티브 시각화: 포즈를 추가할 때마다 움직임이 연결되며, 이를 통해 사용자는 자신만의 디지털 안무 시퀀스를 구성해 볼 수 있음.

• 예술적 데이터 경험
  • 신체 언어의 데이터화: 무용이라는 예술 장르가 어떻게 데이터로 기록되고 다시 인공지능에 의해 해석될 수 있는지 직접 체험함.

[활용 안내]

• 무용 및 체육 수업
  • 창의적 표현 활동: 학생들은 자신의 몸을 이용해 다양한 포즈를 만들고, AI가 제안하는 무용수의 동작과 비교하며 자신의 신체 언어를 확장함.
  • 안무 구성 실습: 디지털로 생성된 다양한 동작들을 연결하여 짧은 안무를 기획하는 프로젝트 수업을 진행함.

• 예술과 기술 융합(STEAM) 교육
  • AI 기술의 원리 이해: 컴퓨터 비전과 머신러닝이 어떻게 사람의 움직임을 이해하고 예술적으로 변환하는지 실습을 통해 학습함.

• 디지털 창작 활동
  • 색다른 아카이빙: 자신의 동작을 저장하고 이를 다른 학생들과 공유하며, 기술을 매개로 한 새로운 형태의 디지털 안무 라이브러리를 구축함.

[세부 사항]