KCI 논문 발표
2026
AI · 입체조형

인공지능 활용 입체조형작품의
유형과 표현 특성

박성하 제1저자 · 한정엽 교신저자
홍익대학교 대학원 AI·실감미디어콘텐츠학
연구 개요
02

AI 활용, 평면을 넘어 입체조형으로

예술 창작에서 인공지능의 활용은 텍스트·평면 이미지를 넘어 조각·설치 등 입체조형의 영역으로 확장되고 있으며, 이미지 기반 3D 형상 생성·머신러닝·디지털 제작·실시간 반응형 시스템과 결합한다.

국제 전시 동향
《Unsupervised》 · Refik Anadol
뉴욕현대미술관(MoMA), 2022–2023. AI 알고리즘·실시간 디지털 애니메이션·사운드가 결합된 데이터 기반 조형이 주요 미술관 전시로 제시됨.
국내 관련 분야 동향
《보이스》 · 필립 파레노
리움미술관, 2024. 외부 센서 설치〈막〉의 환경 데이터를 내부 AI 작품〈∂A〉의 음성 생성·전시 운영에 연동하며, 국내 전시에서도 AI 기반 반응형 환경이 확장되는 양상을 보임.
연구 개요
03

선행연구의 한계

관련 선행연구 〈표 1〉
Ge et al. (2019)
머신러닝으로 3D 포인트 클라우드 생성 후 3D 프린팅 설치
Guljajeva & Canet Sola (2023)
딥러닝 생성물을 세라믹 3D 프린팅으로 물질화
Atairu (2024)
GAN으로 베냉 청동 조각의 형상 재해석 및 3D 프린팅
봉욱호·정정호 (2024)
AI 조각·전통 조각 각 5점을 네 요인으로 비교 분석
하지만
선행연구는 AI와 조형예술의 결합 가능성을 다루고 있으나, 창작과정의 어느 시점에 AI가 활용되는가에 따라 작품 유형과 표현 특성이 어떻게 달라지는지에 대한 사례 기반 분석은 제한적이다.
연구 개요
04
연구 질문

AI가 창작과정의 어느 시점에 활용되는가에
따라, 작품의 표현은 어떻게 달라지는가?

연구 목적

본 연구는 인공지능 활용 입체조형작품 사례를 중심으로, 창작과정에서 AI가 활용되는 시점에 따라 작품 유형과 표현 특성이 어떻게 구분되는지를 분석하고, 후속 연구를 위한 기초 자료를 제공하는 데 목적이 있다.

연구 개요
05

연구 범위와 방법

141
작가·기관 자료, 미술관·갤러리, 학술 논문을 통해 1차 수집
120
AI 활용 도구와 활용 시점이 1차 자료를 통해 확인되는 검토 대상
사례 선정 기준
입체조형 작품으로서의 성격
AI 활용 확인 가능성
출처 신뢰도
유형 간 비교 가능성
이론적 배경
06

인공지능의 창작 활용

본 연구에서는 머신러닝·딥러닝 기반 시스템의 창작 활용을 두 가지 양상으로 구분한다.

A
생성형 모델
학습 데이터의 패턴을 바탕으로 텍스트·이미지·3D 형상 등 새로운 콘텐츠를 산출한다. 확산모델은 3D·4D 장면 생성으로 적용 범위를 넓히며, 작가의 시각적 발상과 형상 표현 과정에 관여한다.
B
환경 반응형 시스템
센서–운용 논리–액추에이터 구조로, 관람자의 움직임·소리·환경 데이터를 영상·사운드·조명·키네틱 변화로 전환하며 작품의 작동 자체에 관여한다.
이론적 배경
07

입체조형작품의 이해

형상
작품의 조형 구조와 형태가 인식되는 방식
물질성
재료가 질감·중량감·표면성을 통해 드러나는 방식
공간 경험
크기·배치·관람 동선에 따라 작품이 환경과 맺는 관계
확장된 영역 · Krauss (1979)
조각은 받침대 위 독립 오브제를 넘어 건축·풍경·장소와의 관계 속에서 규정된다. 본 연구에서는 이러한 확장된 조각 개념을 바탕으로, 설치·장소 특정 작품과 데이터 기반 반응형 환경까지 입체조형의 논의 범위에 포함한다.
분석틀
08

AI 활용 ‘시점’에 따른 분류

본 연구는 창작과정을 발상, 형상 표현, 전시 운영의 세 단계로 구분하고, AI 활용이 가장 두드러지는 시점을 기준으로 유형을 설정한다.

시점 1
발상
시점 2
형상 표현
시점 3
전시 운영
발상 보조형
형상 생성형
전시 운영형
분석틀
09

세 가지 유형

AI 활용 시점에 따른 입체조형작품 분류
01
발상 보조형
발상 시점에 AI 시안이 매체·형상 탐색을 보조하고, 최종 형상과 시공은 작가가 주도한다
02
형상 생성형
알고리즘이 형상·표면 구조를 직접 산출하고, 그 결과가 디지털 제작을 통해 물질화된다
03
전시 운영형
전시 중 데이터·관람자 반응을 처리하여 작품의 상태가 지속적으로 변화한다
분석틀
10

유형별 정의와 작가의 역할

유형
조작적 정의 · 판별 기준
작가의 역할
발상 보조형
AI가 발상·시각화 단계에서 형상 구상과 매체 탐색을 보조하나, 최종 형상과 물질화는 작가가 주도
AI 산출물을 참조하되 조형 결정과 제작 공정을 주도
형상 생성형
AI가 형상 또는 표면 구조 산출에 직접 관여하고, 그 결과가 디지털 제작을 통해 물질화
AI 산출물의 선별·해석·물질화
전시 운영형
AI가 전시 중 데이터·관람자·환경 반응을 처리하여 작품의 운동·소리·빛·상태 변화에 지속 개입
데이터, 반응 조건, 전시 시스템의 구성
PART
사례연구

유형별 대표 사례 분석

발상 보조형
Reflection Point
형상 생성형
Digital Grotesque III
전시 운영형
Carbon Wake
사례 · 발상 보조형
12

Reflection Point

Wade and Leta · 2025 · 뉴욕 록펠러 센터
작품 개요
미러 미로형 공공 조형 설치. 4개 포털로 분할된 미러 미로 구조에 회전 가능한 그래픽 형태가 18개 벽에 배치. Google Labs와의 협업 프로젝트로 제작되어 록펠러 센터 공공 광장에 설치.
AI 활용 도구
Whisk — Google Labs 생성형 이미지 도구
창작과정에서의 AI 활용
발상 시점에 작가가 색채·구조 탐색을 위해 Whisk에 텍스트 프롬프트를 입력하여 다수의 시각 시안을 생성. 색채 탐색 과정에서 생성된 미러 표면 이미지가 작품의 핵심 매체 선택에 영향을 미침. 채택된 매체와 색채 조합을 바탕으로 형상 설계와 구조 결정, 산업 재료 시공은 작가가 주도하여 진행.
사진 출처 · wadeandleta.com/works/reflection-point
사례 · 발상 보조형 — Reflection Point
13

표현 특성

형상
4개 포털로 분할된 미러 미로 구조에 회전 가능한 그래픽 형태가 18개 벽에 배치되어, 관람자 동선에 따라 보이는 형태가 끊임없이 재구성됨
미러 면이 작품의 주재료로 채택된 결정은 색채 탐색 과정에서 생성된 AI 시안과 연결되며, 이는 작가의 매체 선택에 영향을 미침
물질성
미러 알루미늄 복합 패널·합판·스테인리스 등 산업 재료에 9개 보색 색조를 18개 벽에 중복 없이 페어링
채택된 미러 표면이 도시의 빛·하늘·주변 건축을 받아들이며, 재료의 표정이 외부 환경에 따라 매 순간 달라지는 가변적 물질성으로 작동
공간 경험
록펠러 센터 Center Plaza의 공공 도시 공간을 점유하며, 작품 안으로 들어가는 관람자가 작품의 일부가 됨
작품 표면이 도시 풍경과 관람자를 반사함으로써 주변 환경을 조형 요소로 통합하는 구조로 작동
사례 · 형상 생성형
14

Digital Grotesque III

Michael Hansmeyer · 2022 · BMW Art Club, Warsaw
작품 개요
약 5m 높이·약 2.5톤의 3D 프린팅 모노리스 조각. 단일 구조물 표면 전체가 컴퓨테이셔널 디자인 알고리즘으로 산출된, 무한히 변주되는 프랙탈 장식 패턴으로 채워짐.
AI 활용 도구
작가 자체 개발 머신러닝 알고리즘 / 모래 기반 바인더젯 3D 프린팅 공정
창작과정에서의 AI 활용
형상 표현 시점에 머신러닝 알고리즘이 양식을 무한 프랙탈로 확장하여 형상을 산출. 작가는 알고리즘을 설계하고 산출된 형상 결과물을 선별한다.
사진 출처 · michael-hansmeyer.com/digital-grotesque-III
사례 · 형상 생성형 — Digital Grotesque III
15

표현 특성

형상
5m 모노리스 표면이 무한 변주된 프랙탈 장식 패턴으로 채워짐. 수작업으로 구현하기 어려운 표면 디테일이 작품 전체에 분포
머신러닝 알고리즘이 고딕 그로테스크라는 고전 양식을 컴퓨테이셔널 변주로 확장하여 전통적 조형 방식만으로는 구현하기 어려운 고밀도 형상을 산출
물질성
AI 산출 형상을 물질화하는 3D 프린팅 모래에 레진·페인트 코팅이 적용된 매체. 극미세 적층이 만드는 표면 질감은 알고리즘 산출과 자동 제작의 결합으로만 도달 가능한 영역
알고리즘 연산과 바인더젯 헤드의 적층 궤적이 표면에 남아, 자동 제작 공정의 흔적이 표면 질감으로 가시화됨
공간 경험
알고리즘 산출 형상을 자동 제작 공정으로 물질화한 결과 5m 수직 스케일과 약 2.5톤의 중량을 구현하여, 전시 공간에 수직적·구심적 관람 동선을 형성
동일 양식에서 변주된 360도 비디오 인스톨레이션과 결합되어, 관람자가 결과물과 알고리즘 생성 과정을 동시에 경험
사례 · 전시 운영형
16

Carbon Wake

BREAKFAST · 2025 · Art Dubai Digital
작품 개요
약 7m 폭의 벽면 키네틱 설치. 금색 미러 스테인리스 키네틱 타일이 격자로 배열되어 운동한다.
AI 활용 도구
자체 개발 AI 분석 시스템 · 실시간 에너지 데이터 · 모터 구동 키네틱 시스템
창작과정에서의 AI 활용
발상·형상 표현 시점에 작가가 시스템 구조(키네틱 격자 배열)와 데이터 매핑 규칙(에너지 데이터를 표면 운동으로 변환하는 알고리즘)을 설계. 전시 운영 시점에 AI 시스템이 약 100개 도시의 실시간 에너지 데이터를 분석·선별하여 표면 운동으로 변환.
사진 출처 · breakfaststudio.com · Carbon Wake
사례 · 전시 운영형 — Carbon Wake
17

표현 특성

형상
약 7m 폭의 벽면에 금색 미러 스테인리스 키네틱 타일이 격자로 배열. 화석연료 사용량이 증가하면 타일이 솟아오르고 청정에너지 비중이 증가하면 가라앉는 운동으로 외부 데이터가 작품의 형상 변화로 전환됨
고정된 최종 형상이 존재하지 않으며, 작가가 결정하는 것은 형상 자체가 아니라 형상이 산출되는 규칙
물질성
금속 표면이 빛을 반사하는 조각의 매체이자 데이터를 가시화하는 화면으로 동시에 작동
손작업·기계 가공의 물리적 흔적은 배경으로 물러나고, 데이터·소프트웨어·기계 구동이 표면 운동을 통해 가시화됨
공간 경험
관람자가 작품 가까이 다가가면 그 접근이 운동 패턴에 반영되어, 관람 행위가 작품의 표현에 직접 참여
전시 기간 동안 작품의 상태가 지속적으로 변화하며, 관람 경험은 매 순간 달라짐
종합
18

유형별 표현 특성 비교

유형
AI 활용 시점
형상
물질성
공간 경험
발상 보조형
발상 · 시각화
AI 시안이 형상 구상의 가능성을 확장
AI 시안이 매체 선택에 영향
반사면을 통해 도시·관람자가 작품에 포함
형상 생성형
형상 표현
알고리즘이 고밀도 형상·표면 구조 산출
AI 산출물이 3D 프린팅과 코팅 공정을 통해 물질화
대형 수직 구조와 360도 관람 동선 형성
전시 운영형
전시 운영
데이터·관람자 반응에 따라 형상 상태 변화
금속 타일의 반사성, 모터 구동, 데이터 시스템이 결합된 가변적 물질성
관람 행위가 작품의 운동 패턴에 참여
결론
19

기술 중심 접근을 넘어, ‘활용 시점’ 중심의 분석 관점

본 연구의 사례에서 AI는 작가의 신체적·조형적 행위를 전면적으로 대체하기보다, 활용 시점에 따라 서로 다른 표현 가능성을 확장하는 도구로 작동하였다.

발상 시점
시각적 탐색의 폭을 확장
형상 표현 시점
직접 표현하기 어려운 형상·질감 구현
전시 시점
작가의 역할이 조건 설정, 선택, 운영 설계로 확장
결론
20

의의와 한계

학술적 의의
상대적으로 논의가 축적되지 않은 AI 활용 입체조형 영역에 ‘활용 시점’이라는 분석 차원을 제시하여 후속 연구의 분석 기반을 마련하였다.
실천적 의의
유형 분류는 인공지능을 활용한 입체조형 작업의 창작 전략과 사례 분석을 위한 참고 틀로 활용될 수 있다.
한계
실제 작품에서는 여러 시점에 AI가 복합적으로 활용되지만, 본 연구는 가장 두드러진 활용 시점을 기준으로 유형을 설정했기 때문에 다층적 활용 양상을 충분히 포괄하는 데에는 한계가 있다.
후속 연구
후속 연구에서는 활용 시점뿐 아니라 AI 산출물의 성격, 매체화 방식, 관람자 상호작용 등을 기준으로 한 확장 분석이 필요하다.
감사합니다
Q & A

인공지능 활용 입체조형작품의
유형과 표현 특성 연구

박성하 (제1저자) · 한정엽 (교신저자) · 홍익대학교 대학원 AI·실감미디어콘텐츠학
Reflection Point — wadeandleta.com
Digital Grotesque III — michael-hansmeyer.com
Carbon Wake — breakfaststudio.com