논리적 알고리즘에 기반한 시각언어적 회화의 지능예술 가능성 연구
A Study on the Possibilities of Intelligence Art in Visual-Language-Based Painting Grounded in Logical Algorithms
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초록
본 연구는 시각언어 기반 회화가 인간–AI 협력 구조를 통해 지능예술로 확장되는 메커니즘을 규명하는 데 목적을 두었다. 최근 생성형 인공지능은 이미지 생성 도구를 넘어 창작 과정 전체를 재구성하는 계산적 주체로 등장하고 있으며, 이에 따라 인간의 감각·기억·표현 구조가 인공지능의 확률·패턴·연산 구조와 어떠한 방식으로 접속하는지에 대한 체계적 분석이 중요한 학술적 과제로 부상하고 있다. 본 연구는 시각언어 형태론·통사론·상징론의 단계적 분석틀을 적용하여 인간의 기호 생성 구조를 정밀하게 해석하고, 생성형 AI 기반 회화 생성 사례와 은하바둑판 사례를 비교·분석함으로써 인간–기계 협력 지능이 창작 내부에서 작동하는 구조적 원리를 규명하였다. 연구 결과, 첫째, 인간의 감각과 기억은 형태론적 최소 단위로 구조화되며 AI가 처리 가능한 기호적 입력으로 전환되는 과정을 확인하였다. 둘째, 통사론 단계에서는 인간의 의미 선택과 AI의 패턴 탐색이 병렬적으로 작동하여 새로운 조형·서사 구조가 생성되는 메커니즘이 드러났다. 셋째, 상징론 단계에서는 이러한 조형 구조가 문화적·우주적 의미망으로 확장되면서 인간의 상징 능력과 AI의 계산 구조가 결합한 새로운 상징 질서가 형성됨을 밝혔다. 이는 지능예술이 기술 활용을 넘어 창작 구조 전반에 개입하는 단계적 생성 체계를 지니고 있음을 보여준다. 본 연구는 지능예술(Intelligence Art)을 인간의 감각·기호·기억과 AI의 계산·패턴·연산 능력이 상보적으로 작동하여 새로운 조형 질서와 의미 체계를 생성하는 예술 패러다임으로 정의한다. 아울러 지능예술은 예술가의 창작 주체성, 창작 방법, 예술 교육, 지역기억 아카이빙 등 다양한 영역으로 확장될 수 있는 실천적 가능성을 지니며, 향후 AI 예술 연구의 중요한 이론적 토대를 제공한다는 점에서 학문적·사회적 의의를 갖는다.
Abstract
This study aims to clarify the mechanism through which visual language–based painting expands into Intelligence Art via human–AI collaborative processes. As contemporary generative AI has become not merely a tool for producing images but a computational agent capable of restructuring the entire creative process, a systematic analysis of how human perception, memory, and expressive structures interface with AI’s probabilistic, pattern-based computational functions has become essential. Employing the tripartite framework of visual language—morphology, syntax, and symbolism—this study analyzed the structural logic of human sign formation and examined generative AI painting cases alongside the Galaxy Go Board to reveal how collaborative intelligence operates within artistic creation. The findings show that, first, human perception and memory are transformed into morphological units that function as symbolic inputs for AI. Second, at the syntactic level, human semantic choices interact with AI’s pattern exploration to produce new compositional and narrative structures. Third, at the symbolic level, these structures expand into cultural and cosmic meaning networks, demonstrating a hybrid symbolic order formed through the convergence of human symbolic capacity and AI computation. Based on these results, this study defines Intelligence Art as an artistic paradigm in which human sensory-semiotic structures and AI’s computational-generative capacities interact symbiotically to generate new visual orders and meaning systems. Furthermore, Intelligence Art offers practical implications for creative authorship, digital art production, community memory archiving, and art education, establishing a theoretical foundation for future interdisciplinary AI-art research.