MIT 박사생, AI 활용 3.5시간 만에 손상된 미술 작품 복원

MIT 박사과정 학생이 저명한 과학저널 네이처에 단독 저자로 논문을 발표해 주목받고 있다. 이 연구는 AI를 활용해 손상된 그림을 복원하는 방법을 제시하며, 이 과정이 단 3.5시간만에 이루어질 수 있음을 보여주었다. 이 기술은 고급 상업용 프린터 장비를 사용해 손상된 부분을 채우고, 화작과의 조화를 이루도록 설계되었다. 채워넣는 부분은 용해 가능한 재료로 제작되며, 필요할 때는 전문 용매를 사용해 손상 없이 제거할 수 있다. 또한, 디지털 채색 파일은 화작의 복원 계획을 영구적으로 저장하는데 사용된다. 새로운 방법은 기존의 수작업 복원 방식보다 약 66배 빠르다는 점에서 큰 장점을 가지고 있다. “몇 년 전에 손상 정도가 비슷한 이탈리아의 유명 화가의 작품을 복원하는 데 9개월이 걸렸다”고 Alex는 설명하며, “손상이 심할수록 이 기술의 우수성이 더욱 두드러진다”고 덧붙였다. 이 연구에서는 다양한 크기와 시각적 복잡도를 가진 손상 부위에 대해 다중 복원 기법을 사용하였다. 우선, 평균적인 색상 범위 복원이다. 이 방법은 15개의 복원 펜을 사용해 주변 색상 패턴에 따라 부분적으로 재생성한다. 이를 통해 자연스럽게 손상된 부분을 채울 수 있다. 다음으로, 색상 패턴 복원이다. 이는 손상 부위 주변의 색상 패턴을 분석해 파손된 부분을 연장 복원한다. 예를 들어, 나무 판재의 손상된 부분을 완전히 복원하기 위해, 주변의 나무 결피 샘플을 선택하여 파손된 부분을 확장 복원하는 방식이다. 마지막으로, 높은 복잡도의 손실 복원이다. 이 경우, 특정 작품의 특징 모델링 기법을 사용한다. 이 연구에서는 미국 국립 미술관에 소장된 ‘선실의 보석’ 중 아기 얼굴 부분을 기반으로 하여, 색상 패턴 교정과 채색 처리 후 이동 재생성하여 복원하였다. Alex는 “이 기술이 일반화되어 활용되기 위해서는 문화재 보호 전문가들이 전체 과정에 참여해야 한다. 각 단계마다 고려해야 할 요소가 많기 때문에 문화재 보호 원칙에 부합하는 구현 프레임워크를 만들어야 한다”고 강조하였다. 현재 이 연구는 후속 기술 개발의 기반이 되고 있으며, 더 많은 연구자들이 참여함에 따라 점차 더 정밀한 복원 체계가 형성될 것으로 기대된다. AI를 이용한 이러한 복원 기술은 시간과 비용을 크게 절감할 수 있으며, 예술 작품의 원래 모습을 최대한 재현할 수 있는 가능성을 열어주고 있다. 이에 대한 산업계의 평가는 매우 긍정적이며, MIT의 이 연구는 문화재 보호 분야에서 큰 혁신을 가져올 것으로 예상된다. MIT는 세계 최고의 공과대학으로, 인공지능과 기술 혁신 분야에서 선도적인 역할을 하고 있다. 이번 연구 역시 AI 기술의 실용적 응용 가능성을 입증하며, 앞으로의 문화재 보호 및 복원 방법에 큰 영향을 미칠 것으로 보인다.