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AI는 실감 콘텐츠의 기획부터 제작, 소비까지 모든 단계에 관여하는 핵심 기술이다. XR, 홀로그램, 인터페이스, 개인화 추천 등 실제 사례를 통해 기술 융합의 흐름과 윤리적 과제를 함께 조망하며 실감 콘텐츠 산업의 현재와 미래를 통찰한다.
기업은 CMS를 통해 다수의 디스플레이 네트워크를 원격으로 모니터링하고, 콘텐츠 라이브러리에서 실시간으로 영상을 업데이트한다. AI 분석 모듈은 재생 데이터와 사용자 반응 데이터를 통합해 어떤 콘텐츠가 가장 높은 주목도를 끌었는지 보고서를 생성하며, 이후 기획 단계에서 성과를 반영할 수 있도록 지원한다. 대형 디스플레이와 디지털 사이니지는 앞으로 8K 해상도, 고프레임 비디오, HDR(High Dynamic Range) 구현 영역이 더욱 확대될 전망이다. 여기에 에지 AI와 IoT 센서가 결합하면, 빌딩 내부 조도·소음·공기 질 데이터를 기반으로 콘텐츠를 자동 최적화해 실시간으로 사용자에게 최적의 시각·청각 경험을 제공하는 ‘스마트 콘텐츠 공간’으로 진화할 것이다.
－01_“실감 콘텐츠 기술의 지형도” 중에서
AI 기반의 인터페이스 기술은 다음 세 가지 방향으로 발전하고 있다. 첫째는 자연스러움(Naturalness)이다. 특히, 인간 고유의 소통 방식인 ‘음성’ 기반 인터페이스를 더욱 정밀하게 재현하는 방향으로 발전하고 있다. 초기의 단순히 몇 가지 명령어 중심이었던 음성 인터페이스에서 벗어나, 현재는 언어적 뉘앙스, 감정 흐름, 문화적 맥락을 종합적으로 이해하는 수준에 이르렀다. 이는 고도화된 자연어 이해(NLU) 기술을 통해 사용자의 억양, 발화 속도, 정서적 변화까지 실시간으로 분석하고, 맥락에 최적화된 반응을 생성한다. 최근에는 사용자의 미묘한 표현 변화까지 감지해 자연스러운 반응을 제공함으로써, 인간ᐨ기계 상호작용(HMI)의 질적 전환을 이끌고 있다.
－03_“AI 인터페이스 혁신” 중에서
전통적 홀로그램 시스템이 수치 연산과 대용량 데이터 전송 지연, 디스플레이 해상도 한계로 인해 대화형 구현에 많은 제약을 받아왔던 반면, 최신 딥 러닝 기반 영상 처리 기법과 5G/에지 컴퓨팅의 융합은 이러한 한계를 극복하고 실시간 홀로그램 디스플레이의 새로운 지평을 열고 있다. 깊이(depth) 카메라로 촬영된 연속 RGB-D 영상 스트림은 CNN(Convolutional Neural Network) 계열의 심층 네트워크로 프레임별 물체 형태와 움직임을 정확히 분리한 뒤, RNN(Recurrent Neural Network) 구조를 통해 시계열 연관성을 학습해 3D 포인트 클라우드의 공간·시간적 변화를 실시간으로 예측 처리한다. 이런 예측치는 AI 기반 인코더로 전달되어 간섭무늬 패턴으로 변환된 후, 에지 서버로 전송되며, 클라이언트 디스플레이 장치는 수신한 패턴을 DMD(Digital Micromirror Device) 기반 프로젝터로 수백 헤르츠 단위로 재생해 잔상 없이 부드러운 홀로그램 애니메이션을 구현한다.
－06_“AI와 홀로그램 콘텐츠 제작” 중에서
명 시인의 시를 기반으로 프롬프트를 생성하고, 이를 AI가 영상으로 변환한 결과물에 대해 저작권 등록을 시도한 사례에서, 한국저작권위원회는 ‘인간 창작성이 부족하다’는 이유로 이를 기각했다. 다만, AI 산출물에 인간의 창의적 개입이 추가된 경우, 여러 AI 산출물을 조합하고 특정한 배열로 구성한 경우에는 ‘편집저작물’로서 인정 가능성을 열어두고 있다(송선미, 2022). 미국에서는 이미지 생성 AI ‘미드저니’를 이용한 일러스트레이션과 인간의 텍스트 저작물을 결합한 작품 〈새벽의 자리야〉에 대해 ‘편집 저작물’로 등록된 사례가 있다. 미국 저작권청은 초기 해당 작품이 AI를 활용한 작품인지 몰라 저작권 등록을 승인했다가, 이후 해당 사실을 알게 되어 기존 등록을 취소하고, 신규 등록증을 발급했다. 다만, 작가가 창작에 기여한 부분인 텍스트, AI로 생성된 그림을 선택, 배열 및 조정한 것에 대해서만 인정하며 AI 산출물인 일러스트레이션에 대해서는 불인정했다.
－09_“AI와 실감 콘텐츠 규범 · 윤리” 중에서