만약 빈센트 반 고흐가 양양에 살았다면
상상력의 시작
예술가의 시선은 시대와 장소를 초월하여 우리에게 새로운 세계를 보여줍니다. AI Culture Lab은 아주 단순하지만 흥미로운 질문 하나를 던져보았습니다. “만약 빈센트 반 고흐가 프랑스의 아를이 아닌, 대한민국의 양양에 머물렀다면 그의 캔버스는 어떤 색으로 채워졌을까?” 이 프로젝트는 기술을 통해 시공간을 교차시키고, 우리가 익숙하게 여겨온 지역의 풍경을 거장의 눈으로 재발견하기 위해 시작되었습니다.
양양의 자연, 고흐의 붓끝에서 피어나다
고흐의 상징과도 같은 해바라기는 양양 바닷가의 거친 모래바람을 견디며 피어난 붉은 해당화로 대체되었습니다. 봄이면 산등성이를 물들이는 노란 개나리와 분홍 철쭉은 고흐 특유의 강렬한 붓터치와 역동적인 소용돌이 속에서 새로운 생명력을 얻습니다.
창밖의 풍경 또한 변화했습니다. 그가 매료되었던 남프랑스의 밤하늘 대신, 동해의 거친 파도를 가르는 서퍼들의 에너지와 해안선을 따라 묵묵히 자리를 지키는 소나무들이 그의 화폭에 담깁니다. 이는 단순히 화풍을 모방하는 것을 넘어, 양양이 가진 고유한 역동성을 예술적 문법으로 재구성하는 과정이었습니다.
기술로 조율한 기다림의 선율
이번 프로젝트는 시각적 구현에 그치지 않고 사운드 레이어를 더했습니다. AI를 통해 제작된 배경 음악은 ‘지구 반대편에서 빈센트 반 고흐를 기다리는 마음’을 테마로 합니다. 어쩌면 존재하는지도 모를 지구 반대편의 반짝이는 우리의 아름다운 정서를 조용한 선율 속에 녹여냈습니다.
AI Culture Lab이 지향하는 가치
AI Culture Lab이 AI라는 도구를 선택한 이유는 거창한 기술력을 과시하기 위함이 아닙니다. 우리는 AI를 통해 두 가지 가능성을 확인하고자 합니다.
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문화예술적 감각의 확장: 기술은 인간의 상상을 구체적인 예술로 시각화하는 강력한 조력자가 됩니다. 우리는 이를 통해 누구나 예술적 영감을 현실로 만드는 창작의 기회를 가질 수 있다고 믿습니다.
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지역에 대한 새로운 시선: 익숙해서 무심코 지나쳤던 양양의 풍경을 ‘예술’이라는 프레임으로 다시 바라봄으로써, 지역 문화에 대한 관심을 높이고 새로운 가치를 부여하고자 합니다.
기술이 예술을 만날 때, 우리가 발을 딛고 있는 일상은 가장 창조적인 공간으로 변모합니다. AI Culture Lab은 앞으로도 기술과 예술, 그리고 지역이 공존하는 새로운 문화를 만들어가는 실험을 지속할 것입니다.
고흐의 시선으로 재탄생한 양양의 풍경을 통해, 여러분의 일상 속에서도 새로운 영감을 발견하시길 바랍니다.
지역에도 AI가 필요할까
지역에 흘러들어온 AI
바야흐로 AI라는 단어 없이는 아무것도 진행되지 않을 것 같은 시대가 왔다. 그런데 농산어촌이나 지방 소도시까지 AI를 들여와야 할까? 솔직히 말하면, 이런 질문 앞에서 회의적이 되기 쉽다. 사람도 부족한데, 예산도 빠듯한데, AI까지?
하지만 조금 다르게 생각해보자. 생산성이나 창의성 같은 거창한 이야기가 아니라, 현실적으로.
도시에는 사람도 많고 돈도 있다. 지역은? 늘 부족하다. 그 격차를 조금이라도 줄일 수 있다면, 그리고 우리 지역만의 이야기를 제대로 꺼낼 수 있다면, 해볼 만하지 않을까.
지역에서 뭔가를 계속 만든다는 것
지역을 유지한다는 건 생각보다 고된 일이다.
관광지 하나 알리려 해도 홍보 영상 하나 제대로 만들기 어렵다. 지역 축제 포스터 하나도 외주 맡기면 몇백만 원이다. 작은 박물관이나 문화재 해설 자료 만들려면 전문가 섭외부터가 난관이다. 그렇다고 퀄리티를 포기하자니, 도시에서 만든 세련된 콘텐츠와 비교되면서 ‘역시 지역은…’이라는 말만 듣게 된다.
악순환이다. 사람이 없으니 일을 못 하고, 일을 못 하니 결과물이 안 나오고, 결과물이 없으니 사람들이 더 떠난다. 지역에 있는 기업이나 스튜디오도 마찬가지다. 생산성이 떨어지니 안정된 형태로만 일을 하려고 하고, 결과물의 품질은 제자리걸음이다. 새로운 시도는 리스크고, 리스크는 곧 손해니까.
그런데 가만 보면, 지역에는 이야기가 넘친다. 몇백 년 된 건물, 할머니들이 하시던 민속놀이, 바다에서 건져 올린 특산물, 산속 오래된 절. 도시에는 없는 것들이다. 문제는 이걸 어떻게 보여줄 것인가였다.
이미 시작된 변화
실제로 AI를 활용해 지역의 가치를 재발견하는 시도는 이미 시작됐다. 문화체육관광부와 한국관광공사가 2023년 공개한 ‘반 고흐가 한국을 방문했다면(What If Vincent Van Gogh Visited Korea)‘ 영상이 대표적이다.
반 고흐의 화풍으로 서울 한강 야경을 그렸다. 마티스 스타일로 부산 감천문화마을을 담았다.
모네, 뭉크, 클림트. 세계적인 화가 11명의 화풍으로 한국 관광지를 재해석했다. 조선 화가 정선, 한국 최초 여성 서양화가 나혜석의 스타일도 포함됐다.
제작 기간은 6개월. AI에게 1,100장이 넘는 그림을 각 작품당 8만 회 이상 학습시켰다. 결과는? 공개 한 달 만에 2억 뷰.
여기서 중요하게 짚고 넘어가야 할 것이 있다.. 이 영상은 수십억짜리 제작비나 해외 유명 스튜디오 없이 만들어졌다. AI가 했다. 물론 어떤 화가를 선택할지, 어떤 장소를 담을지, 어떻게 보여줄지는 사람이 정했다. 하지만 실제 작업은 AI가 도왔다.
지역에서도 가능한 이유
이 사례가 시사하는 건 명확하다.
과거에는 “우리 지역 문화유산 홍보 영상 하나 만들자”고 하면, 예산 확보부터 시작해서 업체 선정, 촬영, 편집까지 몇 개월이 걸렸다. 그것도 예산이 있을 때 이야기다.
이제는 다르다. 아이디어를 빠르게 시도해볼 수 있다. 우리 마을 전통시장을 고흐 화풍으로 그려보면 어떨까? 지역 민속놀이를 애니메이션으로 만들어보면? 옛날 사진을 AI로 복원하고 색을 입히면?
AI가 모든 걸 해주진 않는다. 결국 우리 지역에 뭐가 있는지, 무슨 이야기를 할지는 사람이 찾아야 한다. 하지만 그 이야기를 세상에 꺼내는 과정이 훨씬 빨라지고 쉬워졌다.
툴이 아니라 관점
AI를 배우는 것도 중요하지만, 더 중요한 건 우리 지역을 다시 보는 것이다.
촌스럽다고 생각했던 것들, 오래됐다고 치워뒀던 것들, 별거 아니라고 여겼던 이야기들. 이제 그걸 다시 꺼내볼 때다. AI는 그냥 그걸 멋지게 포장해주는 도구일 뿐이다.
‘AI를 지역에 퍼뜨려야 하나’라는 질문으로 시작했다. 답은 이렇다. 퍼뜨리는 게 목적이 아니다. 지역이 가진 걸 제대로 보여주는 게 목적이고, AI는 그걸 도와줄 수 있는 도구다.
그렇다면 이제 할 일은 명확하다. 이걸 시도하는 사람들을 찾아내고, 그들이 실제로 해낼 수 있도록 돕는 것. 더 이상 침체되지 않고, ‘구식’이라는 말조차 멋지게 받아쓸 수 있는 지역을 만드는 것. 그게 우리가 해야 할 일이다.
대화만으로 '일'을 할 수 있을까?
“이제 AI와 대화만 하면 됩니다.” “프롬프트 하나면 모든 게 해결됩니다.”
정말 그럴까요?
대화의 함정
현장에서 프로젝트를 수행하거나 사업을 시작하기 앞서 사업계획서나 서비스기획서, 이벤트기획서, 제품기획서를 수 없이 보아왔고 작성해왔습니다.
같은 목차라고 해도 모두가 다른 결론을 가지고 모이는 이유는 각자의 경험과 방향성에 차이가 있기 때문입니다.
누구나 AI를 활용하는 시대가 되고부터 우리는 궁금한 것을 AI에 묻기 시작했습니다. 그리고 이런 일들을 자주 겪게 됩니다.
Claude와 대화를 시작합니다. 처음엔 명확했던 방향성이 10번의 대화를 거치며 흐릿해집니다. 20번째 응답에서는 처음 원했던 게 무엇인지조차 잊어버립니다.
AI는 당신이 던진 마지막 질문에만 집중합니다. 맥락은 있지만, 목표는 흐려집니다.
한 번쯤은 경험해보셨을 거라 생각합니다.
여기서 더 큰 문제는 협업의 구조입니다.
팀원 A는 ChatGPT와 30분 대화하며 디자인 방향을 잡았습니다. 팀원 B는 Claude와 1시간 대화하며 콘텐츠 구조를 설계했습니다.
나만 볼 수 있는 대화창. 팀원과 공유할 수 없는 맥락. 매번 다시 설명해야 하는 배경지식.
물론 대화 내용을 공유할 수는 있습니다. 하지만 그것만으로 충분할까요?
일이란 무엇인가
일은 구조화된 시스템입니다. 각자가 R&R(Role and Responsibility)에 따라 시스템의 한 축을 맡아 전체를 완성합니다.
디자이너는 시각적 경험을 설계합니다. 개발자는 그것을 구현 가능한 코드로 풀어냅니다. 기획자는 목표와 방향을 정의하고, 모두가 같은 기준으로 작업하도록 합니다.
여기서 중요한 것은 배경지식의 공유와 목적과 방향의 정렬입니다.
하지만 AI와의 대화는 어떤가요? 각자의 대화창에만 존재하는 맥락. 팀원마다 다르게 이해한 프로젝트 목표. 검증되지 않은 채로 진행되는 작업.
정확한 데이터를 조사하고, 서로의 과제를 명확히 해 나가는 R&R의 관점에서 보면, 단순히 대화 내용을 공유하는 것만으로는 부족합니다.
우리는 배경지식을 공유해야 하고, 목적과 방향을 함께 정렬해야 합니다.
D.I.P Deep: 프롬프트를 시스템으로 만들다
그래서 우리는 D.I.P Deep을 개발하고 있습니다.
D.I.P Deep은 단순한 프롬프트 저장소가 아닙니다. AI 협업을 위한 구조화된 시스템입니다.
1. 검증된 프롬프트의 공유
모든 팀원이 검증된 프롬프트를 공유합니다. “이 프롬프트로 이런 결과를 얻었다”는 경험이 팀의 자산이 됩니다.
어떤 경로를 통해서 데이터를 얻게 되었는지 근거가 필요할 때 근거를 기록합니다.
누군가의 시행착오가 다른 사람의 시작점이 됩니다.
2. 서로의 의견을 통한 개선
프롬프트는 고정된 것이 아닙니다. 팀원들이 사용하며 피드백하고, 함께 개선해 나갑니다.
각자 역할에 분배된 이야기의 결과를 보고 함께 다시 고민하고 의견을 나눌 기회가 생깁니다.
그렇게 프롬프트가 진화합니다.
3. 기획자가 놓치지 말아야 할 체크포인트
D.I.P Deep은 기획자에게 기준을 제시합니다.
“타겟 사용자를 명확히 정의했습니까?” “프로젝트의 제약 조건을 AI와 공유했습니까?” “현재 작업이 초기 목표와 일치합니까?”
기획자가 짚어보아야 할 일들을 넘기지 않도록 체크하고, 학습할 수 있는 방법을 제시합니다.
4. 조각들이 흩어지지 않도록
프롬프트는 조각조각이 쌓여 하나의 그림이 완성되는 일입니다.
디자인 프롬프트 하나. 콘텐츠 프롬프트 하나. 데이터 분석 프롬프트 하나.
각각은 작은 조각이지만, 모이면 프로젝트 전체가 됩니다.
D.I.P Deep은 이 조각들이 흩어지지 않도록 기준을 수립합니다. 모든 프롬프트가 같은 목표를 향하고, 같은 맥락을 공유하며, 같은 기준으로 작동하도록 합니다.
좋은 성과는 ‘좋은 질문’의 설계에서 나옵니다
대화는 시작일 뿐입니다. 그 대화가 팀 전체의 성과로 이어지려면 구조가 필요합니다.
AI와 일한다는 것은 각자 채팅창을 열어두는 게 아닙니다.
함께 사용할 프롬프트를 설계하고, 공유 가능한 시스템을 만들고, 모두가 같은 기준으로 AI와 협업하는 것입니다.
프롬프트는 단순한 명령어가 아닙니다. 프롬프트는 팀의 R&R을 정의하고, 배경지식을 공유하며, 목적과 방향을 정렬하는 도구입니다.
조각들이 흩어지지 않도록 기준을 세우는 일. 그것이 AI 시대의 진짜 협업입니다.
여러분은 AI와 정말 협업하고 있나요? 여러분이 속한 팀은 AI와 어떻게 협업하고 있나요?
왜 모두가 같은 AI를 쓰는데 결과는 다를까?
2026년을 앞둔 지금, 누구나 AI를 사용합니다. 이미지 생성 AI로 비주얼을 만들고, 텍스트 AI로 글을 쓰고, 코드 생성 AI로 프로그램을 짭니다.
같은 도구, 같은 AI, 같은 알고리즘. 그런데 왜 어떤 사람은 평범한 결과물을 내고, 어떤 사람은 경이로운 창작물을 만들어낼까요?
도구의 민주화가 가져온 착각
AI는 이제 누구에게나 열려 있습니다. 무료 버전만으로도 웬만한 작업은 가능합니다. 클릭 몇 번이면 이미지가 생성되고, 몇 줄만 입력하면 그럴듯한 텍스트가 나옵니다.
그래서 우리는 착각했습니다. ‘AI만 있으면 누구나 크리에이터가 될 수 있다’고.
하지만 현실은 달랐습니다. 같은 이미지 생성 AI를 써도 누군가는 포트폴리오급 비주얼을 뽑아내고, 누군가는 어설픈 이미지 하나 건지지 못합니다. 같은 텍스트 AI를 써도 누군가는 설득력 있는 제안서를 완성하고, 누군가는 두서없는 초안에 머뭅니다.
차이는 어디서 올까요?
AI는 답하는 도구입니다. 질문은 당신의 몫입니다.
AI는 당신이 던진 질문의 수준만큼만 답합니다. “멋진 이미지 만들어줘”라고 하면 멋진 이미지를 만들어줍니다. 하지만 그게 당신이 원하는 ‘멋짐’인지는 아무도 모릅니다.
반면, “1960년대 북유럽 모더니즘 건축 스타일로, 해질녘 따뜻한 빛이 들어오는 미니멀한 공간을 만들어줘. 공간감을 강조하기 위해 카메라는 낮은 앵글로, 파스텔톤 컬러 팔레트를 적용해줘”라고 요청하면 어떨까요?
차이는 명확합니다. 전자는 ‘도구 사용자’의 질문이고, 후자는 ‘기획자’의 질문입니다.
기획력이란 무엇인가
기획력은 단순히 ‘계획을 세우는 능력’이 아닙니다. 기획력은 문제를 정의하고, 맥락을 이해하고, 최적의 결과를 설계하는 능력입니다.
AI 시대의 기획력은 세 가지로 구성됩니다:
1. 맥락 이해력 당신의 프로젝트가 어떤 맥락에 있는가? 타겟은 누구인가? 어떤 감정을 전달해야 하는가? 이 질문들에 대한 명확한 답이 없으면 AI는 그저 평균적인 결과물만 생산합니다.
2. 구조 설계력 결과물의 구조를 설계할 수 있어야 합니다. AI에게 “보고서 써줘”가 아니라 “문제 정의 – 현황 분석 – 솔루션 제안 – 실행 계획 순으로 구성된 보고서를, 각 섹션은 3개 단락 이내로, 경영진 대상으로 작성해줘”라고 요청할 수 있어야 합니다.
3. 반복 개선력 AI의 첫 번째 결과물은 시작점일 뿐입니다. 그것을 어떻게 다듬고, 수정하고, 발전시킬 것인가? 피드백을 구조화하고, 방향을 조정하고, 디테일을 완성하는 과정. 이것이 기획력의 핵심입니다.
ACL에서의 실험: AI는 협업자입니다
AI Culture Lab에서 우리는 AI를 ‘도구’가 아닌 ‘협업자’로 대합니다.
TDTC 프로젝트를 진행할 때도 마찬가지입니다. “UFO가 다니는 시골을 배경으로 미디어 아트 만들어줘”가 아니라 구체적인 맥락과 이유, 배경을 끊임없이 설명을 하고 탄탄한 스토리라인 안에 프롬프트를 만들어가야합니다. 생산력이 높아지는 것과 이해도가 높아지는것은 조금 다른 영역이라는 반증이기도 합니다.
결국 기획이 명확하면 AI는 놀라운 협업자가 됩니다. 기획이 없으면 AI는 그저 느린 검색엔진일 뿐입니다.
결국 중요한 건 ‘우리의 질문’입니다
AI는 기술의 문제가 아닙니다. AI는 기획의 문제입니다.
같은 도구를 쓰는데 결과가 다른 이유? 누군가는 AI에게 ‘명령’하고, 누군가는 AI와 ‘대화’하기 때문입니다. 누군가는 결과물을 ‘받고’, 누군가는 과정을 ‘설계’하기 때문입니다.
AI 시대에 살아남는 건 기술을 가진 사람이 아닙니다. 올바른 질문을 던질 수 있는 사람입니다.
당신은 AI에게 어떤 질문을 던지고 있습니까?
AI는 어떻게 지역의 ‘잊혀진 기록’을 깨우는가
박제된 기록을 살아있는 예술로, ACL의 기술적 서사 방식
역사는 기록으로 존재하지만, 그 기록이 모두의 기억으로 남지는 않습니다. 박물관 수납고나 낡은 향토지에 잠들어 있는 글자들은 시간이 흐를수록 풍경과 분리된 채 박제되어 갑니다.
Ai Culture Lab(ACL)은 묻습니다. “먼지 쌓인 텍스트에 다시 숨을 불어넣어, 지금 우리 곁의 풍경으로 소환할 수는 없을까?” 그 해답을 우리는 AI라는 렌즈에서 찾았습니다.
1. 데이터의 심해에서 ‘서사’를 건져 올리다
지역의 기록물은 파편화되어 있습니다. 오래된 전설, 구전 가요, 관공서의 옛 지형도 등은 서로 연결되지 못한 채 흩어져 있죠. AI는 이 방대한 양의 비정형 데이터를 단숨에 읽어내는 ‘딥 리더(Deep Reader)’ 역할을 합니다.
단순히 글자를 인식하는 것을 넘어, 문맥 속에 숨겨진 감정과 상징을 추출합니다. 예를 들어 양양의 특정 해변에 얽힌 짧은 기록에서 당시 사람들이 느꼈을 바다에 대한 경외심이나 고립감을 데이터로 변환하는 것입니다. AI는 잊혀진 기록에서 현대인과 공명할 수 있는 ‘서사의 원형’을 발견합니다.
2. 박제된 텍스트에서 ‘살아있는 이미지’로
기록이 이미지화되지 못하면 대중의 상상력은 제한됩니다. 과거에는 이를 재현하기 위해 막대한 인력과 예산이 필요했지만, 이제는 생성형 AI(Generative AI)가 그 간극을 메웁니다.
추출된 서사 데이터는 AI 알고리즘을 거쳐 초현실적인 미디어 아트 소스로 변환됩니다. 100년 전의 파도 소리 데이터가 실시간 비주얼 아트로 흐르고, 고문서 속의 문장들이 밤하늘을 수놓는 프로젝션 맵핑이 됩니다. 기술은 차가운 이진법의 조합이 아니라, 과거의 기억을 시각적 언어로 번역하는 ‘공감의 도구’가 됩니다.
3. 지역의 정체성, ‘생활인구’의 경험이 되다
이렇게 깨어난 기록들은 지역에 머무는 사람들에게 강력한 경험적 가치를 전달합니다.
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몰입형 로컬 브랜딩: 관광객은 단순히 예쁜 카페를 소비하는 것을 넘어, 자신이 서 있는 땅의 역사적 맥락을 미디어 아트로 체감합니다.
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느슨한 연결의 매개: 지역의 옛이야기를 현대적 감각으로 재해석한 콘텐츠는 원주민에게는 자부심을, 생활인구에게는 지역에 대한 깊은 애착을 형성하는 가교가 됩니다.
결론: 기술은 기억을 향한다
결국 AI를 활용한 문화 실험의 본질은 기술의 화려함에 있지 않습니다. 그것은 ‘잊혀진 것들을 어떻게 다시 우리 삶의 무대로 데려올 것인가’에 대한 치열한 고민의 산물입니다.
ACL은 양양의 어둠 속에서 더 많은 기록을 깨우려 합니다. 빛바랜 기록이 빛나는 예술이 될 때, 인구 소멸 지역은 가장 풍요로운 이야기의 성지로 거듭날 것입니다.
경계 없는 AI 문화 실험실, ACL의 문을 엽니다
도시는 현대 문명의 엔진역할을 하고 있습니다. 빽빽한 빌딩 숲과 치열한 네트워크 속에서 혁신은 탄생하고, 기술은 빠르게 진화합니다.
AI 시대를 맞이하는 지금, 우리는 기술이 숨 쉴 수 있는 또 다른 공간을 고민했습니다. 우리는 도시가 가진 그 압도적인 에너지 사이 창의성이 필요한 여백의 순간을 찾아 지역으로 향했습니다. 혁신이 도시에서 ‘발명’된다면, 그 기술이 자연과 만나 사람의 마음에 닿는 ‘문화’로 완성되는 곳은 지역이어야 한다고 믿기 때문입니다.
2026년, 도시의 기술과 지역의 자원을 연결하고 Ai 시대의 창의적인 생각에 몰두 할 수 있는 문화를 만들기 위해 구상된 ACL (Ai Culture Lab)이 첫발을 내딛습니다.
Identity : 기술의 새로운 토양, 로컬
ACL은 인구 소멸 위기 지역이라 불리는 ‘양양’을 우리의 리빙랩(Living Lab)으로 선택했습니다. 이곳은 도시가 갖지 못한 거대한 침묵과 어둠, 그리고 날것 그대로의 자연이라는 대체 불가능한 자원을 가지고 있습니다.
우리는 이 자원을 AI 기술과 결합하여 새로운 가치를 만듭니다.
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Harmony (조화): 도시의 첨단 기술을 배척하는 것이 아니라, 지역의 풍경 속에 가장 자연스럽게 스며들게 합니다.
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Synergy (시너지): 기술은 지역에서 새로운 영감을 얻고, 지역은 기술을 통해 새로운 활력을 얻는 상생 모델을 만듭니다.
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Expansion (확장): 양양은 고립된 섬이 아니라, 전 세계의 크리에이터가 연결되는 글로벌 허브로 확장될 것입니다.
Mission
우리는 도시의 속도와 지역의 여유가 만나는 접점에 서 있습니다. 가장 정적인 시골 마을에 가장 동적인 디지털 기술을 입히는 것. 그것이 우리가 하려는 ‘경계 없는 실험’입니다.
이 실험은 도시와 지역이 어떻게 서로의 결핍을 채워주며 공존할 수 있는지 보여주는 가장 우아한 증명이 될 것입니다.
Invitation
ACL의 문은 활짝 열려 있습니다. 기술의 가능성을 도시 밖에서 시험해보고 싶은 엔지니어, 새로운 캔버스를 찾는 아티스트, 그리고 이 조화로운 미래를 응원해 주실 여러분을 기다립니다.
이제, 실험은 시작되었습니다.
Ai Culture Lab Founder
10년 후, 이곳은 한국의 '나오시마'가 됩니다
왜 하필 나오시마일까요.
우리가 주목한 것은 호박 조각상이나 안도 타다오의 건축물만을 바라보는 것이 아닙니다. 산업 폐기물로 죽어가던 섬이 예술을 통해 생명력을 얻게 된 ‘재생의 과정’입니다.
나오시마의 기적이 버려진 땅에서 시작되었듯, 양양의 새로운 가능성도 화려한 여름이 아닌, 모두가 떠난 겨울의 적막 속에서 발견됩니다.
Space : 빈 공간이 주는 기회
나오시마는 산업화가 남긴 상처를 예술로 덮었습니다. 양양은 인구 소멸과 계절적 편중이라는 문제를 안고 있습니다. 여름 한 철을 제외하면 도시는 비어있고, 조용합니다.
우리는 이 ‘비어있음’을 결핍으로 보지 않습니다. 미디어 아트는 빛과 소리를 다루는 작업입니다. 소음과 광해(光害)가 없는 양양의 환경은 기술을 구현하기에 더없이 적합한 조건입니다. 흰 벽의 갤러리가 아닌, 자연이라는 거친 캔버스가 이곳에 이미 준비되어 있습니다.
Method : 건축이 아닌 기술로
나오시마가 물리적인 건축으로 공간을 재구성했다면, 우리는 비물질적인 기술(Technology)로 공간을 채웁니다.
새로운 건물을 짓기 위해 자연을 훼손할 필요는 없습니다. 낡은 창고, 해변, 숲의 경계에 AI와 프로젝션 매핑 기술을 얹습니다. 낮에는 평범한 시골 풍경이지만, 밤이 되면 콘텐츠가 흐르는 공간으로 전환됩니다. 이것이 우리가 정의하는 가장 효율적이고 지속 가능한 재생 방식입니다.
Future : 소비지에서 생산지로
175km. 서울에서 양양까지의 거리입니다. 이 거리는 심리적 장벽이 되기도 하지만, 동시에 일상과 분리되는 몰입의 시간이기도 합니다.
우리는 이곳이 단순한 관광지로 소비되길 원치 않습니다. 창작자들이 모여 실험하고, 실패하고, 결과물을 만들어내는 생산 기지가 되는 것. 10년 후의 양양은 서핑의 성지를 넘어, 크리에이터들의 영감이 모이는 베이스캠프가 되어 있을 것입니다.
그래서 우리는 지금부터 작은 한 걸음을 시작합니다.
전시를 보러 오는 길마저 예술이 되는 곳
서울에서 양양까지 150km. 대부분의 사람들은 이 숫자를 접근성의 한계라고 지적합니다. 하지만 우리는이 물리적 거리를 사용자 경험 설계의 핵심 요소인 ‘전이 공간’으로 해석했습니다.
1. 단절을 통한 연결
도시의 미술관은 접근성이 좋습니다. 하지만 역설적으로 그 편리함 때문에 관람객은 일상과 예술을 완벽히 분리하지 못합니다. 점심시간에 잠깐 들른 전시장에서도 업무 알림으로부터 자유롭기란 쉽지 않기 때문입니다.
우리는 이 문제를 해결하기 위해 강제된 단절이 필요하다고 판단했습니다. 고속도로를 달리는 2시간 남짓의 시간은 단순한 위치의 변화가 아닙니다. 도시의 복잡한 네트워크에서 벗어나고, 온전히 감각을 초기화하는 과정입니다.
우리는 이 거리가 예술과의 진정한 연결을 위한 필수적인 디톡스 구간이라고 보았습니다.
2. 풍경이라는 인터페이스
미술관의 진입 경험은 문을 여는 순간이 아니라, 출발하는 순간부터 시작되어야 합니다. 우리는 양양으로 향하는 여정 자체를 하나의 거대한 오프닝으로 정의했습니다.
회색빛 빌딩 숲이 터널을 지나며 거대한 산맥과 바다로 전환되는 시각적 변화, 도시의 소음이 파도와 바람 소리로 바뀌는 청각적 변화가 일어납니다. 이 극적인 환경 변화는 별도의 장치 없이도 방문객의 심리 상태를 일상 모드에서 몰입 모드로 자연스럽게 전환해 줍니다.
3. 진입장벽의 역설
마케팅 이론에서는 진입장벽이 낮을수록 좋다고 말합니다. 하지만 몰입형 콘텐츠에서는 다릅니다. 우리는 거리가 만들어내는 ‘수고로움’을 긍정적인 필터로 활용하기로 했습니다.
먼 길을 달려왔다는 행위 자체가 방문객에게는 일종의 심리적 투자가 됩니다. “여기까지 왔으니 제대로 보고 가겠다”는 무의식적인 동기가 부여되며, 이는 콘텐츠를 대하는 태도를 수동적 관람자에서 능동적 탐험가로 변화시킵니다.
결론적으로, 150km의 거리는 우리에게 단점이 아니라 가장 강력한 몰입의 도구입니다. 이 거리감이야말로 지역이 가진 고유한 힘이자, 가장 창의적인 영감이 태어나는 원동력입니다.
칠흑 같은 시골의 밤, 미디어 아트로 거대한 캔버스를 덮다
1. 환경 분석: 빛의 간섭이 배제된 절대 암전(Blackout)
도심의 미디어 아트는 태생적으로 높은 조도의 인공 광원들과 경쟁해야 합니다. 간판, 가로등, 건물 경관 조명 등 외부 광원의 간섭은 프로젝션 맵핑의 명암비(Contrast Ratio)를 낮추고 시각적 몰입을 방해하는 요소가 됩니다.
반면, 인구 소멸 위험 지역으로 분류되는 양양의 외곽 지역은 야간 시간대 외부 광원이 거의 존재하지 않는 ‘절대 암전’ 상태에 가깝습니다. ACL은 이러한 환경적 특성을 결핍이 아닌, 미디어 아트를 구현하기 위한 최적의 ‘블랙 캔버스(Black Canvas)’로 정의했습니다. 빛의 입자를 왜곡 없이 전달할 수 있는 저조도 환경은 기술적 효율성을 극대화하는 핵심 자산입니다.
2. 매체 분석: 건축물의 물성을 활용한 미디어 파사드
우리는 별도의 규격화된 스크린을 설치하는 대신, 기존 건축물이 가진 물리적 특성을 그대로 활용했습니다. 실험의 대상이 된 낡은 빨간 벽돌 벽은 오랜 시간 누적된 고유의 텍스처(Texture)를 보유하고 있습니다.
인위적인 백색 스크린과 달리, 벽돌의 거친 질감과 줄눈의 굴곡은 빛과 만났을 때 독특한 입체감을 형성합니다. 이는 하이테크(High-Tech) 영상이 로우테크(Low-Tech)적 물성과 결합하며 발생하는 시각적 변주를 실험하기 위함입니다. 기존 공간을 훼손하지 않고 비물질적인 빛을 덧입히는 방식은 지속 가능한 지역 재생의 관점에서도 유효한 접근입니다.
3. 콘텐츠 제작: AI를 활용한 지역 아카이브의 시각화
이번 테스트에 적용된 콘텐츠는 지역 기반의 스토리텔링 프로젝트인 ‘말랭이당’의 인트로 섹션입니다. 지역의 역사적 기록물과 구전 서사를 기반으로 한 이 아이템은 그동안 텍스트와 기획안의 형태로만 존재해 왔습니다.
ACL은 생성형 AI를 활용하여 추상적인 텍스트 데이터를 시각적 에셋(Asset)으로 변환하는 공정을 설계했습니다. 이는 전통적인 콘텐츠 제작 방식 대비 리소스를 획기적으로 단축하면서도, 지역의 서사를 현대적인 미디어 아트 문법으로 정교하게 구현해 내는 과정이었습니다. AI는 지역의 정체성을 담은 로컬 콘텐츠를 가장 빠르게 프로토타이핑(Prototyping)할 수 있는 효율적인 도구로 기능했습니다.
4. 사용자 경험(UX) 및 관찰 결과
실행 결과, 도심에서 체감하는 미디어 아트와는 상이한 사용자 경험 수치가 관찰되었습니다. 소음과 시각적 공해가 차단된 환경에서 관람객은 영상 자체의 서사에 더 깊게 집중하는 경향을 보였습니다.
도시의 미디어 매체가 불특정 다수의 시선을 강제로 점유하는 ‘어텐션(Attention)’ 중심이라면, 시골의 밤을 배경으로 한 이번 실험은 사용자가 공간과 기술에 서서히 몰입하는 ‘이머전(Immersion)’의 형태를 띠었습니다. 이는 기술이 자연환경과 결합했을 때 발생할 수 있는 새로운 형태의 문화적 향유 방식을 시사합니다.
5. 결론 및 향후 과제
이번 실험을 통해 우리는 절대 암전이라는 지역적 특수성이 기술적 완성도를 높이는 강력한 경쟁력이 될 수 있음을 확인했습니다. 낡은 벽면은 미디어 아트를 통해 새로운 맥락을 얻었으며, 지역의 이야기는 AI를 통해 시각적 실체를 갖추었습니다.
ACL은 앞으로도 이러한 테스트베드를 지속적으로 운영하며, 지역의 여백을 기술과 예술이 결합한 새로운 생산 기지로 전환하는 실험을 이어갈 것입니다. 기술적 정교함과 지역의 고유성이 교차하는 지점에서 우리는 가장 효율적이고 사실적인 재생의 해법을 찾아낼 것입니다.
소멸하는 도시를 심폐소생하는
가장 우아한 방법: '예술'과 '기술'
‘지역 소멸’이라는 단어 앞에는 늘 위기감이 감돕니다. 많은 지자체가 이 위기를 극복하기 위해 거대한 랜드마크를 짓거나 케이블카를 설치하는 등 물리적 인프라 확장에 집중합니다.
하지만 우리는 다른 방식의 해법을 제안합니다. 콘크리트를 붓는 대신 콘텐츠를 심고, 건물을 올리는 대신 데이터를 쌓는 것. 우리는 이것을 도시를 심폐소생하는 가장 우아한(Elegant) 방법이라고 부릅니다.
1. 하드웨어의 한계, 소프트웨어의 무한함
물리적인 건축물(하드웨어)은 완공되는 순간부터 노후화가 시작됩니다. 유지 보수에는 막대한 비용이 들고, 트렌드가 바뀌면 흉물로 남기 십상입니다. 인구 소멸 지역에 또 하나의 거대한 콘크리트 구조물을 남기는 것은 미래 세대에 부채를 넘기는 일일지도 모릅니다.
반면 예술과 기술(소프트웨어)은 늙지 않습니다. 프로젝션 맵핑으로 구현된 미디어 아트는 버튼 하나로 매일 밤 새로운 풍경을 만들어냅니다. 물리적 공간을 훼손하지 않으면서도 공간의 의미를 무한대로 확장할 수 있는 힘, 그것이 우리가 기술을 선택한 이유입니다.
2. 예술: 공간의 빈틈을 맥락으로 채우다
텅 빈 시골 마을이 쓸쓸해 보이는 이유는 사람의 부재 때문이 아니라, 이야기의 부재 때문입니다. 예술은 아무런 의미가 없던 낡은 골목과 폐건물에 새로운 서사(Narrative)를 부여합니다.
우리는 지역이 가진 고유한 역사와 자연환경을 예술가의 시선으로 재해석합니다. 버려진 창고가 미디어 아트 갤러리가 되고, 어두운 숲길이 빛의 산책로가 될 때, 방문객은 그곳을 ‘소멸해가는 시골’이 아닌 ‘영감이 가득한 캔버스’로 인식하게 됩니다. 예술은 방문해야 할 명분을 만듭니다.
3. 기술: 정지된 풍경에 맥박을 부여하다
예술이 정적인 아름다움이라면, 기술은 그 위에 동적인 생명력을 불어넣는 도구입니다. AI 센서가 관람객의 움직임을 감지하여 반응하고, 빅데이터가 실시간 날씨에 맞춰 조명의 색온도를 바꿉니다.
이 상호작용(Interaction)은 도시에 마치 심장이 뛰는 듯한 리듬감을 부여합니다. 단순히 보는 전시가 아니라, 도시와 방문객이 대화를 나누는 경험. 기술은 죽어있던 공간을 살아있는 유기체처럼 느끼게 만드는 가장 강력한 심폐소생술입니다.
진정한 도시 재생은 건물의 높이를 올리는 것이 아니라, 경험의 깊이를 더하는 것입니다. 우리는 파괴적인 개발 없이도, 예술이라는 언어와 기술이라는 도구만으로 지역이 다시 숨 쉴 수 있음을 증명하고자 합니다.
가장 조용한 곳에서 가장 역동적인 변화를 만들어내는 것. 이것이 ACL이 생각하는 가장 우아한 해결책입니다.