📌 Description

미술 AI 큐레이터 서비스

문제
- 기존 미술 작품에 대한 관심 저하
- 요즘 사람들은 글로 된 설명을 읽지 않음.
- QR코드로 미술작품을 제공하는 콘텐츠가 있지만, 콘텐츠가 부족하다.
제안
- 미술 작품의 정보를 아래와 같이 여러 도구를 사용하여 정보+역동적인 콘텐츠를 제공하자
- 객관적이고 정확한 정보(bing vision ai)
- 작품에 대한 인공지능 분석
- 작가의 의견(or 전문가의 의견)
- 재미적인 요소(생성형 AI)
- ex. 작품에서 곡선을 주로 봐야할 포인트라면 해당 포인트를 작품에 하이라이트(?) 표시 해주는 등
- ex. 작품에 정보를 바탕으로 애니메이션 등의 동적인 콘텐츠를 제공
- 콘텐츠 제공 방식의 다양화
- text -> image
- text -> video
- image -> video
참고
- B2B 서비스도 가능하지만, 프로젝트 특성 상 B2C로 생각하는게 좋을 듯

🎈 Goal

$\tiny{구체적인\ 산출물을\ 포함한\ 목표를\ 작성해주세요.}$

아래 가이드를 활용하여 아이디어 리서치를 진행합니다.
리서치 가이드에 있는 질문을 짧더라도 최대한 추가해주세요.
리서치 할 때 참고한 링크(출저)를 작성해주세요.

✏️ Todo

$\tiny{목표\ 달성을\ 위해\ 해야할\ 일을\ 세부적으로\ 작성해주세요.}$

[x] 아이디어 리서치 진행 📅 2024-01-02
[x] 리서치 내용 공유 📅 2024-01-02

1. 아이디어 리서치 가이드

💡 아이디어 우선순위 선정 이후 리서치를 진행할 때, 도움이 될만한 가이드를 작성해봤습니다. 아이디어 리서치는 결국 ‘내가’ 생각한 아이디어를 설득하는 것이기 때문에, 꼭 리서치 가이드 항목을 따라서 작성할 필요는 없지만, 어떤 내용을 조사해야할지 모를 때, 가이드를 참고하세요

가이드 항목 이외에도 좋은 아이디어임을 보여줄 내용들을 조사하면 됩니다.

🔑 프로젝트를 위한 프로젝트를 하지말자 (기술만 쓰는 프로젝트, 문제 해결이 없는 프로젝트)

항상 문제를 해결하는 것에 초점을 맞추고 해결을 위한 도구로 인공지능을 사용한다는 의미
서비스에서의 문제는 (문제 대상의 대한 정의, 문제 대상이 무엇을 필요로 하는가)
Problem
Needs

문제 정의 및 필요성:
- 어떤 현실적인 문제를 해결하고자 하는가?
- 해당 문제가 실제로 존재하며 중요한가?
비슷한 서비스 및 경쟁 분석:
- 이미 비슷한 아이디어나 서비스가 있는가?
- 경쟁 서비스들은 어떤 특징을 가지고 있으며, 여러분의 아이디어는 어떻게 다를 것인가?
비즈니스 모델:
- 프로젝트를 어떻게 상업화할 것인가?
기술적 측면:
- 어떤 기술을 사용하여 프로젝트를 구현할 것인가?
기존 연구 및 논문 리뷰:
- 관련된 분야의 최근 연구 동향이나 논문을 조사(Abstract까지만 봐도 좋습니다)
기술적인 도전과제:
- 프로젝트를 구현하는 동안 어떤 기술적인 도전과제가 예상되는가?
- 이 도전과제를 어떻게 극복할 수 있는가?
데이터:
- 프로젝트를 위한 충분한 양의 데이터가 있는가?
- 데이터의 품질은 어떤가? 라벨링이 되어 있는가?
- 데이터를 수집하여 진행이 가능한가?
고민거리들…
- 각 아이디어마다 생각했던 고민거리들을 어떻게 해결할 수 있을지 생각해보자

아래 템플릿을 복사해서 활용해주세요!!

### 1. **문제 정의 및 필요성:**

### 2. **비슷한 서비스 및 경쟁 분석:**

### 3. **비즈니스 모델:**

### 4. **기술적 측면:**

### 5. **기존 연구 및 논문 리뷰:**

### 6. **기술적인 도전과제:**

### 7. **데이터:**

### 8. **고민거리들**…

### 9. 출처
-

(작성중)

1. 문제 정의 및 필요성:

시장상황

국내 미술 시장 1조 377억 규모 - (1)

스크린샷 2024-01-01 오후 9 37 14

미술관 콘텐츠의 다방면화를 통해 젊은층(MZ)의 관심이 점차 증가 - (2)
- ex) 공간 전체가 작품이 되는 미디어 아트 => 아르떼뮤지엄
- ex) 새로운 시각을 보여주는 설치미술 => 리움미술관
단순히 정적인 미술(작품)을 제공하는 미술관의 관심은 감소
- ex) 거장의 작품 위주로 제공 -> 한가람 미술관

스크린샷 2024-01-01 오후 9 37 38

문제정의

대형 미술관을 제외한 일반 미술관은 기존에 제공하는 미술 작품이 아닌 새로운 콘텐츠 유치를 통해 이용자를 확대하기 어려움
- 실제로 예산 문제가 있는지 구체적 수치
기존 미술 콘텐츠는 작품+설명(텍스트)로 되어 있어서 텍스트를 통해 정보를 얻는데 거부감이 있는 요즘 세대에 맞지않음

필요성

기존 미술 작품을 활용하여 다양한 콘텐츠를 제작하여 미술관 이용자를 확대해야 함.
중소형 미술관에 합리적인 콘텐츠를 제공하여 미술산업에 균형있는 발전에 기여할 필요가 있음.

서비스

미술작품 + 작품 설명(작가, 평론가) + AI 데이터를 활용 생성형 AI를 활용한 -> 다양한 콘텐츠를 제공
- 이미지 : 작품 위에 AR을 통해 작품에서 강조하고 싶은 부분 표시
- 음성 : 작품 설명 스토리 텔링
- 애니메이션 : 작품의 동적인 움직임 적용

2. 비슷한 서비스 및 경쟁 분석:

산업적으로 직접적인 비교할 서비스X

아트맵 - 데이터 분석 기반 전시회, 작품 큐레이션 - (3)

전시회, 작가, 작품 다양한 미술 정보
내 주변 전시 정보 제공
쉬운 미술 콘텐츠

해당 어플은 온라인 상에 콘텐츠 제공이 주이지만 우리 서비스는 오프라인 정보를 바탕으로 콘텐츠를 제공해주는 서비스인 측면에서 차이점

3. 비즈니스 모델:

B2B

애플리케이션을 통한 동적 콘텐츠 제공으로 사용자 유치에 따른 박물관으로부터 비용 청구
미술관 고객 유치를 통한 오픈마켓 비즈니스 제공(입장권 판매, 굿즈?)

4. 기술적 측면:

텍스트 데이터 -> LLM -> 이미지, 음성, 애니메이션

텍스트 데이터를 수집하여 LLM 프롬프팅을 진행할 때 콘텐츠를 생성할만한 유의미한 정보가 나오는지 확인이 필요

5. 기존 연구 및 논문 리뷰:

6. 기술적인 도전과제:

7. 데이터:

8. 고민거리들…

미술 산업 자체가 문제가 아니기 때문에 수치적인 근거가 부족함 -> 생각을 기반으로 한 서비스는 설득력이 떨어짐
미술 시장 자체의 문제라기 보단 다양한 콘텐츠가 미술관에 필요한데, 대형 미술관을 제외하곤 기존 콘텐츠를 버리고 새로운 콘텐츠를 제공하는데 비용적으로 부담을 강조하는 방식으로 진행
세부적인 데이터, 앞으로 제공할 서비스에 따라 추가적인 근거 조사가 필요

9. 출처

1. 문제 정의 및 필요성:

어떤 현실적인 문제를 해결하고자 하는가?
- 젊은 미술품 구매자들은 투자나 공간 인테리어 목적으로 작품을 구매 → 사회적 메시지나 작품 본연의 가치에는 상대적인 무관심
- 관람객 63% ‘2030’… 미술관, MZ 핫플로 뜨다
- K-Art 이름 아래, 아트페어에서 가벼운 이미지로 미술이 소비된다. 한국 미술의 철학 소개에 대한 위험성이 존재
- 현대미술의 가치·정체성 고민 관객과 공유
- 한국 실험미술 1960-70년대 - MZ세대의 자유분방한 관람 행태는 미술관의 문턱을 낮추는 새로운 향유 문화
- 국립현대미술관, MZ '핫플'로 각광..."사진발 받는 전시 풍성"
해당 문제가 실제로 존재하며 중요한가?
- MZ세대 뿐 아니라, 외국인 관람객을 포함해 50~60년 전 청년 예술가들의 비판적 실험 정신과 도전적 발상에 교감이 넓어지고 있음.
- 미술관이 20~30대 MZ세대들의 '핫플(핫플레이스)'로 각광
- 우아한 장소라는 편견을 벗고 사진도 찍고 문화인 인증도 하는 열광적인 미술

2. 비슷한 서비스 및 경쟁 분석:

이미 비슷한 아이디어나 서비스가 있는가?
- 국립현대미술관의 QR관람권과 QR리플렛을 도입하는 등 환경을 생각하는 스마트 관람 문화 정책
경쟁 서비스들은 어떤 특징을 가지고 있으며, 여러분의 아이디어는 어떻게 다를 것인가?
- 미술관-탄소-프로젝트'를 진행하며 미술관 운영과 전시 구현에 있어 사회환경적 역할을 고려할 뿐, MZ 세대를 겨냥한 새로운 미술 전시에 대한 방안은 구체적이지 않다.

3. 비즈니스 모델:

프로젝트를 어떻게 상업화할 것인가?
- B2C → 미술을 역동적이고, 색다르게 경험해보고 싶은 MZ세대 혹은 미술관람자
- B2B → 미술관 운영 및 전시 구현을 위해 K-art 구현을 원하는 미술관

4. 기술적 측면:

어떤 기술을 사용하여 프로젝트를 구현할 것인가?
- 기능 1) 미술 작품 이미지 검색 기능
  - Google Lens API를 통한 미술 작품 탐색
- 기능 2) 미술 작품 설명을 위한 요약 기능
  - Bing AI를 활용한 wikipedia 검색
- 기능 3) 미술 작품 해석을 위한 작품 나레이션 기능
  - 방안 1) VLM 모델을 활용한 미술 작품 fine-tuning(beit3, LLaVA)
  - 방안 2) Bing AI wikepedia 결과를 통한 chatGPT4 prompting(객관적 사실에서 전문가 rule-based prompting을 이용한 감상평 출력)
- 기능 4) 미술 작품 2D to Animation 기능
  - 방안 1) gen2 → api 없음, discord에 공개
  - 방안 2) meta make a video → api 없음, discord에 공개
  - 방안 3) Leia pix → 신청자에 한해서 한정 api 공개 혹은 구매 가능한 걸로 보임
  - 방안 4) Pika Labs → api 없음, discord에 공개
  - 방안 5) D-ID → api있음, 사진의 얼굴 이미지를 이용해서 나레이션 해주는 모델, (huggingface에 있는데 몇 분 가량 소요될 수 있음.)

5. 기존 연구 및 논문 리뷰:

관련된 분야의 최근 연구 동향이나 논문을 조사(Abstract까지만 봐도 좋습니다)
- LLaVA - 이전에는 Flamingo, BLIP-2 등 시각 정보를 인식해 질문에 답하고 채팅을 이어가는 연구가 있었음. 단순한 image-text pair로 데이터셋이 단순하게 이루어짐.
  
  하지만, LLaVA는 이미지를 포함한 지시문 데이터 형식인 visual instruction-following data를 새롭게 제안함. 학습된 LLM인 Vicuna 모델로 파라미터를 초기화하고, 이를 CLIP vision encoder와 연결 → 이 덕분에 기존 LLM 모델의 언어능력을 충분히 leverage 하면서 이미지 정보를 잘 이해하고 대화를 이어갈 수 있는 모델이 됨.
  
  ‘이미지 기반 챗봇 형식의 대화가 가능한 멀티모달 모델 LLaVA’
  
  실제 깃허브에도 공유한 상태이기 때문에, GPU A100인 환경에서 충분히 구현 가능할 것으로 보임.

6. 기술적인 도전과제:

프로젝트를 구현하는 동안 어떤 기술적인 도전과제가 예상되는가?
- 실제 미술 작품을 역동적으로 느낄만한 AI 기술을 활용할 수 있을 것인가?
- 사용자가 원하는 작품에 대해서 정확한 정보를 전달해줄 수 있을 것인가?
이 도전과제를 어떻게 극복할 수 있는가?
- 4. 기술적 측면에서 작성된 기술을 활용할 예정

7. 데이터:

프로젝트를 위한 충분한 양의 데이터가 있는가?
- Open Data at the National Gallery
데이터의 품질은 어떤가? 라벨링이 되어 있는가?
- Data relation/item
데이터를 수집하여 진행이 가능한가?
- 데이터 정제에 대해서는 주제가 정해진 후에 진행할 필요가 보임.

8. 고민거리들…

각 아이디어마다 생각했던 고민거리들을 어떻게 해결할 수 있을지 생각해보자
- 작품 나레이션 외에 API를 활용하는데, 다른 기술적 방안은 없는가?
- 다소 API로 인해 백엔드 단이 무거울 것으로 예상되는데 필요 없는 기술은 없는가?

9. 출처

텍스트 링크 참고

연구 동향 및 기술적인 측면은 조사 중

1. 문제 정의 및 필요성:

기존의 정적인 미술 관람을 벗어나려고 하는 노력이 진행중이다. 인스타그래머블 전시 등 관람객으로 하여금 시각적인 체험 뿐 아니라 다양한 감각으로 체험을 할 수 있도록 하는 전시회가 늘어나고 있다. 하지만, 이러한 전시 특성 상, 고전 미술이나, 순수 미술 분야에서는 인스타그래머블 전시가 어렵기 때문에 관람객으로 하여금 시각적인 관람만 제한적으로 제공할 수 있는 문제점이 있다. 인스타그래머블 전시에 대한 생각들 → 긍정적인 의견도 있지만, 국립 미술관같은 곳에서도 따라하는 경향을 보여서 일각에서는 우려의 목소리도 있음.
이러한 순수 미술 분야에 대해서 그나마 이를 해결할 수 있는 것은 ‘도슨트’의 역할이다. ‘도슨트’는 관람객에게 작품의 다양한 관점 및 해설을 해주는 직업이다. 하지만, 도슨트의 직업적 관심도 역시 떨어지고 있고, 관람객이나, 전시 주최 입장에서 비용을 지불해야하기 때문에 비용적인 측면에서 문제가 발생하고, 도슨트의 해설을 듣기 위해서는 도슨트와 관람객의 관람 속도를 맞춰야하기 때문에 관람객은 개인적인 속도로 관람의 어려움이 있다. 큐레이터와 도슨트 (큐레이터는 전시 총괄 기획 배치 일종의 건축가) (도슨트는 작품 설명해주는 사람)
‘도슨트’의 역할이 없어도 현재 미술 전시를 보면 작품 옆에 작품 해설이 존재한다. 하지만, 현대 사회에서 사람들은 수동적으로 정보를 습득하려는 경향이 강하기 때문에(관련 근거를 찾으면 좋을듯) 능동적으로 작품 해설을 읽고 작품과 매칭하기에 어려운 경향이 있다. 또한 작품 해설의 특성 상 작품 해설이 난해한 경우, 관람객은 작품과 해설을 번갈아가며 관람을 해야하기 때문에 실제 작품과 단번에 매칭시켜 이해하기 어렵다는 단점이 있다. 작품 설명을 쓰기가 어렵다는 점과 작품 설명이 부족하면 실제 작품과의 비주얼 적인 매칭이 어렵다는 의견
현재 흐름에서는 다양한 관람 도움 장치들이 활용되고 있다. 그 중에서도 QR 코드를 이용하여 관람객에게 다양한 작품의 멀티미디어 정보를 제공할 수 있다. 하지만, QR 코드의 경우 QR 코드로 제공하는 정보들을 전시 주최 측에서 만들어서 제공해야하는 부분에서 비용이 발생한다고 생각한다. QR 코드 생성 서비스에서 다양한 멀티미디어 정보를 담을 수 있도록 했음.
따라서. 이러한 문제를 해결하고자 인공지능 기술을 활용하여 미술 관람객들에게 다양한 멀티 미디어 정보를 제공함으로써 고전,순수 미술에 대한 관심도를 높이고 다양한 감각으로 전시를 관람할 수 있게 만들어 주어 기존 전시 관람의 문제점을 해결하고자 한다. 전시회의 인기 증가와 시각적으로만 보던 전시에서 체감하는 전시로의 트렌드 변화

- 해당 문제가 실제로 존재하며 중요한가?

고전과 순수 미술 전시회에 대한 관심도가 중요한 이유를 언급해야한다고 생각.
- 역사적 가치 및 전통적인 부분에서 고전 미술 작품은 중요하다. 대부분의 작품들은 특정 시대와 문화를 반영하고, 그 시기의 예술적, 사회적 맥락을 이해하는데 도움을 준다.
- 미술 발전을 이해하기위한 요소로 작용하기 때문에 중요하다. 현대 미술이나, 다양한 문화 현상들은 종종 전통적인 고전 미술 작품에 영향을 받아 2차 창작되기 때문에, 전통 작품을 이해하고 분석함으로 현대 미술을 보다 깊게 이해하고 흐름을 알 수 있다.
- 고전 미술은 다양한 문화와 전통에서 비롯된 작품들을 포함한다. 따라서 작품들은 특정 문화의 고유성과 가치를 강조할 수 있으며, 다양성을 존중하고 이해하는 데 큰 기여를 한다.

2. 비슷한 서비스 및 경쟁 분석:

인공지능 큐레이터 큐아이 로봇 : 로봇 형태의 박물관 가이드 봇, 소외계층을 타겟으로 설정하고 수어 기능 및 다양한 양방향 멀티미디어를 제공해준다.
e커머스에 사용되는 AI 큐레이터 (리스토리 아이) : 온라인 제품 설명문 자동 작성 :
- 이커머스의 제품 설명을 자동으로 큐레이션 하는 자동화 서비스
- 이커머스 제품 설명 페이지를 만드는 챗봇이라고 이해하면 된다.
- 이를 소비하는 입장에서 사용한다기보다는 상품 설명을 작성하는 사람 입장에서 사용할 수 있다.
- MD 와 마케터는 리스토리 아이가 생성하는 문구 가운데 마음에 드는 결과를 선택하기만 하면 전 과정 자동화된 솔루션이 제품 상세페이지에 자동으로 적용한다.
MosAIc : Hamilton, Mark, et al. "MosAIc: Finding Artistic Connections across Culture with Conditional Image Retrieval." NeurIPS 2020 Competition and Demonstration Track. PMLR, 2021.neu. 연구 결과로 이미지에 대해서 전 문화적으로 비슷한 작품을 찾아내는 … 웹사이트로 존재
미술관에 작품 옆에 존재하는 QR 코드
- 미술관 QR코드에는 현재 작품 해설이 담겨 있지만, 앞으로 QR 코드를 만들어주는 곳에서 다양한 기능을 제공함에 따라서 작품 해설 뿐 아니라 더 다양한 정보와 컨텐츠들이 들어갈 것이라 생각
경쟁 서비스들은 어떤 특징을 가지고 있으며, 여러분의 아이디어는 어떻게 다를 것인가?
- 인공지능 큐레이터 큐아이 로봇 : 큐아이는 로봇으로 물리적인 제한이 크다.
- 리스토리 아이 : 이커머스 시장에서 사용되는 일종의 툴에 가깝다. 공급자 입장에서 작품 설명을 쉽게 작성할 수 있는 툴.
- MosAIc : 연구의 결과물이고, 해당 작품에 대한 해설이 아닌 전반적으로 가장 비슷한 작품을 찾아내는 것에 불과하다.
- QR코드 : 사실상 가장 큰 경쟁사가 될 것이라 생각하는데. 차이점이라고 하면, QR코드는 QR 링크 안에 컨텐츠를 사람들이 직접 작품마다 생산해야한다는 비용이 발생한다는 점이다.
Benefits of AI Curators

Enhanced Curation Efficiency: AI algorithms can process extensive art collections swiftly, enabling curators to explore more possibilities and curate diverse exhibitions efficiently.
Discovering Hidden Gems: AI can uncover lesser-known artworks, providing exposure to emerging artists or overlooked historical pieces that might otherwise remain hidden from the public eye.
Personalised Visitor Experiences: AI curators can tailor exhibitions to individual visitor preferences, creating personalised tours based on visitors' art interests and historical preferences.
Increased Art Accessibility: AI can make art more accessible by offering virtual exhibitions and immersive experiences, making it possible for people around the world to engage with art irrespective of their physical location.

3. 비즈니스 모델:

B2B → 미술관에 제공하기에는 모델 자체를 제공하면 기기를 따로 마련해야하고, 살짝 애매할 듯 싶음.
B2C → APP 형식으로 만들어서 관람객들이 자율적으로 사용하도록 하는게 접근성 입장에서는 좋을 듯 싶은데. 여기서 프로 버전 이런걸로 인 앱 결제 또는 광고로 밖에 수익구조 생각 안남.

4. 기술적 측면:

어떤 기술을 사용하여 프로젝트를 구현할 것인가?
1. 미술작품을 정e확하게 인식 분류 할 수 있는 미술 작품 특화 classificaiton model (예 반고흐 별이 빛나는 밤에 이미지 → ‘반고흐, 별이 빛나는 밤에’
2. 인식한 이미지를 기반으로 작품 해설을 찾아낼 수 있는 image to text, 또는 text to text 모델 (예 ‘반고흐, 별이 빛나는 밤에’ → ‘작품에 관한 해설’)
3. 작품 해설에서 강조한 포인트를 추출할 수 있는 모델 (예 : 밤하늘에 별이 떠 있는 모습으로, 이 작품에 쓰인 특유의 화법은 지금도 다른 화가들에 의하여 많이 사용된다. 반 고흐의 아를 체류시기 밤의 풍경은 <론 강 위로 별이 빛나는 밤>에서도 알 수 있듯이 별에 대한 탐구가 두드러진다. 그가 밤의 풍경을 묘사했을 때 자주 사용했던 코발트 블루가 이 작품에서도 주된 색조를 차지한다.)
4. 추출한 강조 포인트를 그림에서 인식할 수 있는 기술 + 인식을 바탕으로 하이라이트를 줄 수 있는 기술
5. 인식한 이미지를 기반으로 움직임을 생성할 수 있는 모델 또는 2차 창작의 결과물로 만들어주는(재미와 흥미를 주는 컨텐츠로 생성하는)

5. 기존 연구 및 논문 리뷰:

6. 기술적인 도전과제:

프로젝트를 구현하는 동안 어떤 기술적인 도전과제가 예상되는가?
- 작품 해설 중 키워드 추출과 그를 시각화하는 기술
이 도전과제를 어떻게 극복할 수 있는가?
- 키워드를 중심으로 segment하는 기술이 있는지 찾아봐야할 듯 ?

7. 데이터:

분류 모델에 활용할 수 있는 이미지 데이터 셋 2개

wiki_art
artDL LLM이나 VLM에 들어갈 큐레이션 데이터 같은 건 조사 예정

8. 고민거리들…

그림으로 그려진 미술 작품만 가능하다는 점… 현대 미술 같은 경우 조형물이나, 설치 미술 같은 것이 많음.
인스타그래머블 전시의 트렌드가 늘어나는 가운데 순수 미술 전시에 초점이 맞는 우리 아이디어는 트렌디한가?
현재 QR 코드 스캔으로도 작품 해설 뿐만 아니라 다양한 멀티미디어 정보들을 제공중인 것으로 보임.
우리의 서비스가 QR 코드로 스캔하는 것보다 더 좋은 이유는 무엇일까 ??

9. 출처

링크

키워드만 적어서 따로 정리X -> 아이디어 리서치로 한 부분은 위의 내용 확인

팀명 : Untitle

240102 - 아이디어 결정 회의 기록

미술 AI 큐레이터 서비스

전시 관림객 증가(instagramable) -> 순수 미술에 대한 관심이 떨어짐 고전적 미술관 트렌드를 따라가는

큐레이터

전시 전체 기획 관리 -> 도슨트
일차적으로 경쟁
사람이 하는 일 -> 관람에 있어서 속도를 맞춰야 함.
개인의 의견이 들어갈 수 있음
도슨트와 경쟁은 확실히 있음

K-Art 행위 예술 실험 미술

스마트 관람 문화

작품 해설 -> 우리 거를 들어야 하는 이유

작품 설명을 작성하기 어려움
작가의 작성, 큐레이터 검수가 매우 어려움
설명이 어려워지면 어려워질 수록 난해지미
그림 보고 - 설명 보고 : 매칭 어려움
글자로 장점이 있음. 정보를 수동적으로 받아들이는 문제

미술관 QR코드

다양한 멀티미디어 정보
우리 서비스 + 콘텐츠
QR 콘텐츠는 사람이 만들어야 한다.

인공지능으로 멀티미디어 콘텐츠를 제공 -> 클래식 고전 미술에 관심도를 높이고 관람 문화를 제공

미술 작품으로 학습한 이미지 -> 수 많은 미술 데이터를 학습한 모델의 가치
고전 요즘 트렌드와 맞지 않음. -> 왜 중요한가?
- 역사적 가치 전통적인 부분의 가치
- 그 작품으로 사회적인 맥락을 이해하는데 중요함
- 미술사에 큰 기여를 할 수 있음. (고전작품 -> 현대작품에 영향)

미술관에 가야만 미술을 볼 수 있는 것이 아님

일상에서 미술을 볼 수 있음
해석 감상평가
B2C 확장 => 장기 비전

비슷한 서비스

인공지능 큐레이터 큐아이 로봇 (로봇 도슨트)
e-commerce AI 큐레이터 : 온라인 제품 설명 자동 작성
MosAic : 작품 이미지를 주면 전 문화에 비슷한 것을 찾아냄
Benefits of AI 큐레이터

기술적 측면

이미지 인식 ML
- Google Lens API - 이용 가능
콘텐츠 생성
- Bing AI - wikipedia - 이용 가능 ML
  - 팩트 - 그림에 대한 내용
- 미술 작품의 해설이 필요함 - fine tuning(BEIT3, LLaVA) ML
  - 방법 - 지시(QA), 어렵게 설명(묘사), Description
  - 인공지능의 묘사
  - 데이터 : 네셔널지오그래픽 박물관 오픈소스 공개(확인)
- 2D 기능 ML
  - 사용할 수 있는 것 : Leia pix, StablityAI, PIA
  - 사용할 수 없는 것 : Gen2
타깃 지정(텍스트를 기반으로 그림의 특정 구역) ML
- 키워드 추출 - 이미지 안에서 찾고 - 찾은 부분(픽셀) 강조
- 텍스트를 보고 이미지에서 찾을 수 있는 -> pixel단위
- 색 이미지 포인트
- 프론트에서 보여지도록
나래이션 Back
- 텍스트 -> tts
- 중요
- 텍스트에 따라 바로 말할 수 있게(실시간)
- 읽는 목소리(ex. 구글)

사용자 피드백
- 사용자 확인 기능(A/B 테스트)
- 사용자 피드백으로 모델

프로젝트 기획서 초안 작성 중

프로젝트 요약

목적 및 필요성

1. 문제 인식

정적인 미술 작품 관람에서 인스타그래머블한 전시 형태로의 변화

현재의 전시 문화는 기존의 전시회처럼 미술 작품만을 보고 감상하는 형태의 전시 관람 문화를 벗어나려고 하고 있다. '인스타그램에 사진을 올릴 만한'이라는 뜻의 '인스타그래머블'이라는 용어가 등장하고, 인스타그래머블 전시 형태의 전시회들이 젊은 세대의 관심을 받고 있다. 이러한 인스타그래머블 전시는 관람객으로 하여금 시각적인 체험 뿐만 아니라 다양한 감각으로 체험 할 수 있다. 이러한 전시 트렌드에도 불구하고 고전 작품이나 순수 미술품 전시와 같은, 미술 작품이 주가되는 분야에서는 손상 등의 이유로 관람객에게 다양한 체험을 제공하지 못하고 있다.

조각 설치와 미디어 아트 전시 유형이 많은 비중을 차지하고 있음.

예술 경영 지원 센터에서 자료 찾기

'도슨트'의 단점

'도슨트'는 관람객에게 작품을 설명해주는 직업이다. '도슨트'를 운영할 경우 전시 주최 입장에서는 '도슨트'에게 비용을 지불해야한다. 또한 '도슨트'의 해설을 듣기 위해서는 관람객이 '도슨트'의 작품 해설 순서와 속도를 맞춰야하기 때문에, 개인 맞춤형 서비스 관점에서 어긋난다고 볼 수 있다.

도슨트의 단점과 실태 자료 찾기 (이용률 등등)   (자료 찾기 너무 어려움 ,,,, 이거 없애버릴까? )

글 보다는 영상을 선호하는 세대
숏폼 컨텐츠들이 유행하면서, 글보다 영상을 선호하는 사람들이 증가했다. 더 나아가 길이가 긴 영상의 경우 집중하기 어려운 사람들이 늘어났다. 즉, 미술 작품과 같이 관람객에게 제공되는 작품 해설을 받아들이는데 있어서 어려움이 있고 작품 자체를 감상하는데 방해 요소로 작용하기도 한다.
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# <도둑맞은 집중력>의 저자 요한 하리는 SNS가 주로 극단적이고 단편적인 정보를 제공하며 이로 인해 긴 글에 집중하는 능력이 떨어지게 된다고 분석 
# 문화체육관광부 조사에 따르면 성인 중 1년에 책 한 권이라도 읽은 비율은 46%에 그쳤다. 
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실질 문맹률 관련 자료 + 글보다는 영상 선호 또는 수동적인 정보 습득 논문 또는 자료

성인종이책독서현황, 종이책+전자책 성인 독서율, 오디오북성인독서율 그래프


- QR 코드의 단점

> 현재 많은 전시에서는 QR 코드를 이용해서 관람객에게 다양한 멀티미디어 정보를 제공하려고 하고 있다. 하지만, 아직 작품 설명 텍스트 및 음성을 제공하는 정도에 머물러 있다. 또한, 제공하는 컨텐츠를 수동으로 제작해야 한다는 점이 있으며, 주최자 입장에서 지출이 크다.

QR 코드 컨텐츠에 지출하는 지출 규모 , 제공하는 서비스 종류 실태 QR 사용 미술관 현황



- 문제 인식 결론
> **미술 작품이 주가 되는 분야에서는 '인스타그래머블 전시'와 같은 전시 트렌드를 따라가지 못하고 있고, 현대 사회의 정보 습득 유형에 맞지 않은 정보를 제공하며, 개인 맞춤화 서비스를 제공하지 못하고 있다. 이에 미술 작품이 주가 되는 분야에서 작품 감상에 어려움이 있다.**

**2. 기획 의도** 
- 개인 맞춤 관람 서비스 제공 
> 작품 해설 기능을 통해서 마치 개인 '도슨트'를 운영하듯이 사용자가 자신만의 속도와 순서로 작품을 볼 수 있도록 하는 서비스를 제공한다. 

- 정보 전달 강화
> 텍스트로 제공되는 기존의 정보를 음성과 영상으로 제공하여, 시각적인 정보 전달을 강화한다.

- 비용 효율적인 운영
> 기존의 '도슨트'와는 달리 인공지능을 활용한 큐레이터는 운영 및 유지비용이 낮아 비용을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 또한, 사용자 데이터를 분석하여 효과적인 전략을 수립하고, 전시 내용 및 서비스를 지속적으로 개선하여 관람객들에게 최적의 경험을 제공할 수 있습니다.

미술작품이 주가 되는 분야에서도 '인스타그래머블 전시'와 같은 다양한 감각적 전시 형태를 제공하고, 텍스트 정보 제공 유형에서 음성과 영상으로 정보를 제공한다. 작품에 대한 다양한 정보를 제공하여 작품감상에 도움을 준다. (더 나아가 작품 감상에 도움을 주어, 작품의 가치를 쉽게 이해할 수 있게 하여 작품 구매로 연결한다.)

프로젝트 기획서 초안

결과물 및 기대효과

기대효과

사용자 측면

다양한 감각 체험: 시각, 청각 등 다양한 감각을 활용한 체험을 통해 정적인 미술 관람에서 벗어나 독특하고 풍부한 감각적인 경험을 제공한다.

작품 이해 증가 : 작품 설명과 작품에서 중요한 부분을 표시해주어, 사용자로 하여금 작품에 대해서 쉽게 이해할 수 있는 음성과 시각적인 정보를 제공한다.

편리한 정보 접근: 미술 작품에 대한 AI 기반 해설, 멀티미디어 콘텐츠 등 다양한 정보에 쉽게 접근할 수 있어 편리함을 제공한다.

비지니스 측면

비용 절감 및 효율화: AI 미술 큐레이터는 '도슨트'운영과 컨텐츠 제작에 비해 운영 및 유지비용이 낮아지며, 효과적인 관리 및 데이터 분석을 통해 비즈니스 전략을 개선할 수 있다.

유료 서비스 도입 가능: 특별한 맞춤형 서비스나 프리미엄 콘텐츠를 제공하여 유료 서비스 도입으로 수익을 창출할 수 있다.

맞춤형 마케팅 및 전략: 사용자 데이터를 분석하여 사용자의 성향과 행동을 이해하고, 이를 기반으로 전략적인 마케팅을 구사할 수 있다.

작품 구매 유도 : 작품에 대한 해석을 효과적으로 전달하여 작품 이해도를 높여 작품 구매를 유도하여 갤러리 수익을 창출할 수 있다.

개발자 측면

기술 혁신: 인공지능의 첨단 기술을 적용하여 미술 관람 경험을 혁신적으로 개선할 수 있습니다.

지속적인 향상을 위한 업데이트: 사용자 피드백을 수집하고 이를 바탕으로 서비스를 지속적으로 업데이트하여 최신 트렌드와 사용자 요구에 부응할 수 있습니다.

다양한 플랫폼 지원: 다양한 디바이스 및 플랫폼에 대한 지원을 고려하여 미술 관람 서비스의 접근성을 확장합니다.

이러한 효과들은 종합적으로 미술 전시 분야에서의 사용자 만족도 향상, 비즈니스 수익 증대, 기술적인 혁신을 이끌어낼 것입니다.

프로젝트 기획서 초안

시스템 구성도

base_system

개발환경

AI쪽 개발도구 어떤거 쓸지 추가해주라!! @chanyoungP @kangdeokseo
실제 개발하면 바뀔 수도 있어서 대략만 적으면 될듯!!!

수행 방법

기술 리서치 및 구현을 통한 기술 검증
- 기존 기술 및 도구들의 조사를 통해 프로젝트 목표에 적합한 기술 선택
- Proof of Concept(POC)를 통해 선택한 기술의 실제 구현 가능성 확인
- 필요한 라이브러리 및 프레임워크 도입 및 초기 설정
사용성을 고려한 UI 및 기능 세부 설계
- 사용자 요구사항을 분석하여 UI/UX 디자인의 기획 수립
- 각 기능 및 모듈의 상세 설계, 인터페이스 정의 문서화
서비스 구현 및 테스트
- 기능 및 모듈 단위로 시스템을 구현
- 지속적인 코드 리뷰 및 테스트를 통해 안정성과 신뢰성 확보
- 단위 테스트, 통합 테스트, 시스템 테스트 등 다양한 테스트 수행
배포 및 사용자 테스트를 통한 성능 개선
- 서비스를 실제 운영 환경으로 배포
- 사용자 테스트를 통해 피드백 수집 및 버그 식별
- 수집된 데이터를 기반으로 성능 개선 및 사용자 경험 향상

비즈니스 모델

다른 사람 작성 내용 보고 마지막에 추가 예정!!!

주요기능

작품 검색 기능: 대랑의 이미지 데이터 내에서 이미지 검색을 수행하는 기능을 제공한다. classification model 혹은 google lens api를 활용하여, 사용자가 해설을 듣고 싶은 작품에 대해서, 특정 미술관이나 장소에 제약받지 않고 활용할 수 있다. 특히, 정적인 이미지와 특색을 갖춘 이미지에 대해서는 성능이 높은 편이기 때문에 이미지 검색을 위한 기능을 높은 정확도로 예측할 것으로 기대한다.
작품 설명 및 나레이션 기능: 작품 해설에 대한 내용을 텍스트 형식으로 제공하거나, 사용자의 선택에 따라 음성으로 제공하는 TTS 기능을 제공한다. 이미지에 해당하는 정보를 제공하기 위하여 Bing API를 활용한 작품 설명을 위키피디아 정보 내에서 검색한다. 작품 설명을 위한 프롬프트 작업을 통해 필요한 정보만 추출할 예정이다.

포커스 포인트 & 나레이션 기능: 그림 이미지에서 작품 해설을 통해 그림을 묘사에 중요한 부분을 강조하고 해석하는 기능을 제공이다. Regional Magnification 혹은 Digital Zoom을 통해 이미지의 특정 부분을 더 크고 선명하게 만든다. 이미지 정보를 직관적으로 파악하고, 시각과 청각을 동시에 제공하는 정보를 통해 받아들일 수 있는 방법이 가능할 것이다.

AI 예술 평론가: 작품에 대한 객관적인 정보 외에도 기존 도슨트와 같이 미술 작품에 대한 예술적 가치 판단하고 비평하는 기능을 제공한다. 다양한 이미지를 학습한 VLM 모델을 활용하여 인공지능이 느끼는 작품에 대한 감상을 제공할 것이다.

Image2Video or Animation: 정적인 이미지에서 벗어나 그림 내에 motion을 추가하여, 작품을 기존보다 감강적으로 볼 수 있도록 기능을 제공한다. 작품의 전체적인 프레임은 유지한 상태로, 특정 부분을 강조할 수 있는 역할을 제공한다.

기술적 확장 가능성 검토
- AI 아웃 페인팅 기능: 이미지 프레임의 바깥 부분을 인공지능이 상상하여 그려주는 이미지 확장 기능을 제공한다. 혁신적인 AI 아트웍을 제작하기 위해 아웃페인팅 기법을 활용하는 방법에 대한 인사이트를 제공할 것이다.
- 유사 이미지 검색 기능: 시각적 유사성 검색과 사용자 제공 필터를 통해 조건부 이미지 검색 기능을 제공한다. Conditional Image Retrieval을 통해 비슷한 작품에 대한 다른 문화권 미술을 접할 수 있다. 해당 기술을 통해 작품의 접근성과 문화적 식견을 넓힐 수 있는 인사이트를 제공할 것이다.

결과물 형태

아래는 Excalidraw를 활용하여 시각적으로 표현한 와이어프레임이다. 사용자가 이용할 각 기능에 대한 간략적인 레이아웃과 요소 배치를 표현한 형태로 추후에는 피그마를 활용한 prototype로 사용자와의 인터렉트를 제공할 예정이다. 최종적인 결과물로는 프론트 react 프레임워크를 활용한 프론트 구축과 fastapi를 구축된 이후 백엔드를 서버단에 제공한다. 이후, 백프론트 통합을 위해 Http 통신과 데이터 바인딩을 위한 엔드포인트 연결을 통해, 최종 어플 형태의 결과물을 완성할 계획이다.

결과물 활용 방안

미술관 측면: 미술관을 방문하는 소비자를 대상으로 어플 형태의 서비스를 제공할 수 있다. 이를 통해 미술관 운영 측면에서 어플리케이션을 통한 동적 컨테츠를 제공하여 사용자 유치를 가능하게 한다. 뿐만 아니라 QR코드 혹은 작품 해설 작성에 활용되는 비용 절감에 활용될 수 있다.
작품을 관람하는 관객: 전시되어 있는 그림에 대한 다양한 식견을 늘릴 수 있으며, 한 작품에 대한 다수의 컨텐츠를 통해 작품 설명과 재미를 동시에 느낄 수 있다. MZ 세대의 경우, 텍스트를 통해 정보를 습득하는 경향성이 적기 때문에 음성을 통한 정보 전달력 향상에 기여할 것이다.
교육 기관: 미술 작품을 교육 목적으로 제공하고자 하는 기관은 작품 컨텐츠 제작에 대한 비용을 줄일 수 있다. 특히, 고전 미술에 대한 인식이 부족한 현대인에게 있어, 고전 미술에 대한 인식을 고취시킬 방안을 제공할 수 있다.
최종적으로 미술 작품 뿐 아니라, 일상 생활 혹은 문화재 및 건출물에 대한 큐레이터 역할을 대신하여 다양한 분야 확정이 가능할 것으로 예상된다.

프로젝트 기획서 초안

프로젝트 개요 > 프로젝트 소개

AI큐레이터는 미술작품에 대한 정보를 객관적이고 감각적인 방식으로 제공하는 AI 서비스입니다. 사용자는 작품에 대한 객관적 정보뿐만 아니라, AI의 독창적인 해석, 작품의 핵심 요소 파, 그리고 작품을 새로운 창작물로 재창조할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 작품에 대한 이해도를 높이고. 몰입하는 경험을 하게 됩니다. 더 나아가 미술관에 국한되지 않고 활용 가능하다는 점에서 큰 확장성을 가지며, 운영 비용을 절감하는 효과도 가져옵니다. 이를 바탕으로 AI 큐레이터는 기존의 미술 감상 방식을 바꾸며, 관람객에게는 미술에 대한 관심 증진을, 문화 예술 분야에는 효율적인 운영 방안을 제공함으로써 ESG적 가치를 창출합니다.

프로젝트 수행 방안 > 예상되는 문제점 및 해결방안

관리측면
- 문제1 : 정확도 향상을 위한 사용자 피드백 및 요구사항 반영
- 해결1 : 작품 해설 선택 -> 피드백 수집 -> 분석 및 변경사항 업데이트 -> 유효성 검사 -> 배포
- 뮨제2 : 트렌드에 맞춘 기능 업데이트
- 해결2 : 옵션 기능에 한정해 주기적 기술 리서치 -> 성능 비교 및 적용
개발측면
- 문제1 : 사용자 입력 -> tts까지 시간 최소화
- 해결1 : 백엔드 경량화 필요
- 문제2 : 한국 작품 데이터셋
- 해결2 : 국립 중앙 박물관 소장품 데이터(영문/한글) 정제
- 문제3 : 작품 이미지와 해설간 키포인트 매칭(기능별 챌린지)
- 해결3 : 키워드 추출 : NLP -> topic modeling 또는 chatGPT prompting : 키워드-이미지 매칭 : 이미지 객체 탐지 -> 텍스트로 변경 -> 매칭된 키워드 하이라이트 -> 원본 이미지와 병합
- 문제4 : 해설 자막과 tts sync
- 해결4 : tts api 음성 출력 시작/끝 콜백 기능으로 텍스트 출력 : SSML : 태그를 통해 특정 부분에서 콜백을 받아 음성과 텍스트 동기화

프로젝트 수행 방안 > 역할분담(합의 필요!! 일단 대략적으로 적음)

일단 기능/분야별 분담 : 메인 기능 / 옵션 기능 / 데이터셋 구축 / 백엔드 / 프론트엔드

김민준 : 전체 시스템 관리 / 백엔드
김도언 : 메인기능 / 옵션 기능
김민희 : 메인기능 / 프론트엔드
박찬영 : 메인 기능 / 옵션 기능
서강덕 : 메인 기능 / 옵션 기능
기술 키워드

Object detection, nlp, VLM, tts, generative AI ..
ICT 기술 분류

인공지능 / 웹서비스
ESG 적용 분야

교육/예술 분야
SKT 적용 분야

엔터프라이즈 -> AI 솔루션
ESG(사회공헌) 측면에서의 기대효과(연관성)

본 서비스는 MZ와 같은 젊은 세대를 대상으로 미술에 대한 이해와 즐길 수 있는 다양한 경험을 제공한다. 이는 사회적 포용성을 강화하고, 더 나아가 다양한 세대가 미술을 통해 문화적 소통을 이루는데 기여한다. 또한 미술 작품에 대한 깊은 이해를 돕는 AI 기능을 제공함으로써, 미술 교육분야에도 기여해 정보 격차를 줄일 수 있다.

프로젝트 기획서 초안

프로젝트 개요 > 시장/소비자 동향/분석

미술에 대한 MZ세대의 관심이 높아졌고, 팬데믹 동안 잠재된 문화 소비 욕구가 분출하면서 전시 관람이 새로운 놀이 문화로 자리 잡았다. [트렌드] MZ세대의 일상이 된 미술관 나들이: 미술 시장의 확대로 알아보는 트렌드

작품을 배경으로 인상적인 사진을 남길 수 있어 '인스타그래머블'한 장소로 떠오른 미술관 (출처: SPC magazine)

여러 화랑이 모여 작품을 사고파는 시장인 아트페어가 활성화되는 것처럼 미술 시장이 활기를 띠면서 미술을 즐기는 방법이 다양해지고 있다.

시각 위주의 전시회 트랜드가 체험위주로 변화하였다. 과거에는 한가람미술관, 롯데뮤지엄, 디뮤지엄과 같이 거장의 작품을 중점적으로 선보이던 전통적인 미술관들이 주목을 받았다. 그러나 최근에는 이들의 인기가 점차 줄어들고 있다. 이와 대조적으로 체험형 전시회를 선도하는 국립현대미술관, 아르떼뮤지엄, 리움미술관 등의 인기는 상승세를 보이고 있다. 전통적인 미술관의 전시회는 관람자가 패시브하게 작품을 감상하는 형태(관람자가 작품에 직접적으로 참여하거나 개입하지 않고 단순히 보는 형태)이기 때문에 고유의 예술적 가치를 느낄 수 있지만, MZ 세대의 참여와 경험을 중요시하는 성향과는 일치하지 않을 수 있다. 연도별 '전시회(전시)' 연관 미술관/박물관 언급 순위 변화 (출처: 바이브컴퍼니 생활변화관축소 "시각에서 체감으로 변화한 전시회") 이러한 미술관들은 단순히 시각적인 감상만을 제공하는 것이 아니라, 참여형 경험을 통한 감상을 이끌어낸다. 이런 체험형 감상이 현대 전시의 주류 문화로 자리잡게 되면서, 기존의 전통적인 전시회도 이 흐름에 맞추어 변화하고 있는 추세이다. 또한, 이러한 체험형 전시회는 MZ 세대의 SNS 활동에도 부합한다. 그들은 자신의 경험을 SNS를 통해 공유하고, 이를 통해 사회적 연결망을 구축하는 것을 중요시한다. 체험형 전시회는 직접 참여하고, 경험한 내용을 사진이나 동영상으로 캡쳐하고, 이를 SNS에 공유하기에 적합한 환경을 제공한다. 따라서 MZ세대의 특성을 반영한 체험형 전시회가 그들 사이에서 큰 인기를 끌고 있다.

프로젝트 개요 > 경쟁 제품 비교/차별화 요소

아트맵: 데이터 분석 기반 전시회, 작품 큐레이션 전시회, 작가, 작품 등 다양한 미술 정보를 제공한다. 사용자의 위치를 기반으로 주변의 전시 정보를 제공한다. 전문적인 미술 지식이 없는 사람들도 쉽게 이해할 수 있도록 쉬운 미술 콘텐츠를 제공한다. 차별화 요소: 해당 어플리케이션은 온라인 상에 콘텐츠 제공이 주이지만 우리 서비스는 오프라인 정보를 바탕으로 콘텐츠를 제공해주는 서비스인 측면에서 차이점이 있다.
아트램프 ‘AI 도슨트’ AI 도슨트 - 아램
AI도슨트 아램에게 '클로드 모네의 인상주의에 대해 설명해줘'라고 입력시 답변 예술을 사랑하는 이들을 위한 디지털 미디어 플랫폼 아트램프가 ChatGPT 기반의 생성 인공지능을 활용해 ‘AI 도슨트’ 챗봇 서비스를 출시했다. 미술/예술 분야의 전문가들이 프롬프트 엔지니어로 개발에 참여해 예술 전문 도슨트와 대화하듯 정보를 얻을 수 있으며 다양한 주제의 관련 콘텐츠를 제공한다. 차별화 요소: 텍스트 기반의 답변이 아닌 더 역동적이고 시각적인 콘텐츠를 제공한다.
스마트 관람 문화 정책 국립현대미술관, QR 관람권·리플렛 등 환경 중시 관람 문화 조성 국립현대미술관은 ‘미술관-탄소-프로젝트’를 진행하며 일회성 종이관람권과 종이리플렛을 최소화하고 QR 관람권과 QR 리플렛을 도입하는 등 환경을 생각하는 스마트 관람 문화 정책을 실시하였다. 차별화 요소: 해당 프로젝트는 미술관 운영과 전시 구현에 있어 사회환경적 역할을 고려할 뿐, MZ 세대를 겨냥한 체험을 중심으로 한 미술 전시에 대한 방안은 구체적이지 않다.
QR 코드 관람 박물관 및 미술 전시회에서 QR 코드를 사용하는 방법 현재 전시회에서는 다양한 관람 도움 장치들이 활용되고 있다. 그 중 QR 코드를 이용하여 관람객에게 다양한 멀티미디어 정보를 제공하려고 하고 있지만, 현재까지는 텍스트 및 음성을 제공하는 정도로 관람객에게 차별화된 경험을 제공하고 있지는 않다. 차별화 요소: QR 코드의 경우 QR 코드로 제공하는 정보들을 전시 주최 측에서 만들어서 제공해야하는 부분에서 비용이 발생한다.
인공지능 큐레이터 큐아이 로봇 문화 (Culture) + 큐레이팅 (Curating) + 인공지능 (AI)의 합성어 [서울=뉴스핌] 조용준 기자 = 문체부는 인공지능 큐레이터 로봇 큐아이를 3개 기관에 5대 제공한다. [사진=문체부] 2021.12.24 자율주행을 통해 개별 작품 앞으로 순차적으로 이동해 주요 명작 전시를 소개하며, 관람객들은 배우 유해진의 목소리로 (재능기부) 작품 해설을 들을 수 있다. 차별화 요소: 로봇으로 물리적인 제한이 크고 작품 해설 순서와 속도를 맞춰야 해 개인 맞춤형 서비스 관점에서 어긋난다는 도슨트의 단점을 동일하게 가지고 있다.
MosAIc: Finding Artistic Connections across Culture with Conditional Image Retrieval 사용자가 다른 문화와 천년의 시간을 거쳐 의미적으로 연결된 예술작품을 찾을 수 있다. 차별화 요소: 연구의 결과물이고, 해당 작품에 대한 해설이 아닌 전반적으로 가장 비슷한 작품을 찾아내는 것에 불과하다.

FLYAI4 / project-plan

[Plan] 아이디에이션 - 미술 AI 큐레이터 서비스 #3

📌 Description

🎈 Goal

✏️ Todo

1. 아이디어 리서치 가이드

아래 템플릿을 복사해서 활용해주세요!!

(작성중)

1. 문제 정의 및 필요성:

2. 비슷한 서비스 및 경쟁 분석:

3. 비즈니스 모델:

4. 기술적 측면:

5. 기존 연구 및 논문 리뷰:

6. 기술적인 도전과제:

7. 데이터:

8. 고민거리들…

9. 출처

1. 문제 정의 및 필요성:

2. 비슷한 서비스 및 경쟁 분석:

3. 비즈니스 모델:

4. 기술적 측면:

5. 기존 연구 및 논문 리뷰:

6. 기술적인 도전과제:

7. 데이터:

8. 고민거리들…

9. 출처

연구 동향 및 기술적인 측면은 조사 중

1. 문제 정의 및 필요성:

2. 비슷한 서비스 및 경쟁 분석:

3. 비즈니스 모델:

4. 기술적 측면:

5. 기존 연구 및 논문 리뷰:

6. 기술적인 도전과제:

7. 데이터:

8. 고민거리들…

9. 출처

240102 - 아이디어 결정 회의 기록

미술 AI 큐레이터 서비스

프로젝트 기획서 초안 작성 중

프로젝트 요약

목적 및 필요성

프로젝트 기획서 초안

결과물 및 기대효과

기대효과

프로젝트 기획서 초안

시스템 구성도

개발환경

수행 방법

비즈니스 모델

주요기능

결과물 형태

결과물 활용 방안

프로젝트 기획서 초안

프로젝트 개요 > 프로젝트 소개

프로젝트 수행 방안 > 예상되는 문제점 및 해결방안

프로젝트 수행 방안 > 역할분담(합의 필요!! 일단 대략적으로 적음)

서강덕 : 메인 기능 / 옵션 기능

프로젝트 기획서 초안

프로젝트 개요 > 시장/소비자 동향/분석

프로젝트 개요 > 경쟁 제품 비교/차별화 요소

프로젝트 수행 방안 > 추진 일정