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애니메이션을 위하여 꼭 3D로 접근할 필요는 없다. 훨씬 가벼운 2D 애니메이션이 가능한 대안이며, 이들을 만들 수 있는 소프트웨어는 다음과 같다.

1. ToonBoom Harmony
   • 이 소프트웨어는 2D에 특화되어 있다. 몇 몇 만화 제작에 사용되었다. 그리기에 자신이 있는 사용자에게 편리한 도구이다. RIG 시스템이 지원된다. 2D 애니메이션 전문가가 되기를 희망하는 사람을 위한 소프트웨어이다.
2. Pencil2D
   • 이 소프트웨어를 사용하여 벡터형 그림을 그릴 수 있다. 쉬운 기본 인터페이스로 애니매이션을 쉽게 만들 수 있다.
3. Moho Pro
   • 최고의 애니메이션 도구이다. 다양한 기능을 가지고 있다. 손쉬운 사용법 또한 이 소프트웨어의 장점이다. 손쉽고 빠른 애니메이션 제작이 가능하다. 2D 예술가가 되고자 하는 사람에게 적합하다.
4. Synfig
   • 전통적 2D 애니메이션의 경우 매 프레임을 그려야 했다. 이는 많은 시간과 노력을 필요로 하는 작업이다. 시간을 절약해 줄뿐 아니라, 무료 소프트웨어라는 장점이 있다. 모든 운영체제를 지원한다.
5. Pencil
   • 완전 무료 소프트웨이며, 디지털 만화를 만들기 위한 소프트웨어이다. 윈도우용 벡터 그리기 프로그램이다. 펜과 전통적 손그림 애니메이션 기술 구현을 위하여 만들어졌다. 초보의 경우, 연필 도구를 사용해 볼 필요가 있다.
6. Krita
   • 단순한 애니메이션 소프트웨어가 아니다. 그리는 능력을 가진 사람에게 이 소프트웨어는 매우 실용적 도구이다. 멋진 그리기 도구이다.
   • 그림이 움직이기를 바라는 경우, 이를 애니메이션으로 변환할 수 있다.
   • 무료 소프트웨어이다. 학교나, 직장 모두에서 사용할 수 있다. 자신의 만화를 쉽게 만들고 사람들에게 배포할 수 있다. 단순하고 실용적인 소프트웨어이다.
7. After Effects
   • 많은 사람들이 알고 있는 소프트웨어이다. 거의 모든 기능을 갖추고 있다.
   • 2D 애니메이션뿐만 아니라 3D 애니메이션, 그리고 효과와 모션 그래픽도 지원한다.
   • 캐릭터 생성을 위한 플러그인들이 있다.
8. Plastic Animation Paper
   • 빠르고 고품질의 자업을 위한 소프트웨어이다. 블로그 웹사이트에서 다양한 이야기를 읽을 수 있다.
   • 혁신적이고 편안함을 추구한다. 성능, 속도, 효율, 쉬움, 그리고 단순함을 추구하고 있다고 이야기하고 있다.
9. OpenToonz
   • 2D 애니메이션 제작자를 위한 좋은 소프트웨어이다. 이태리 Digital Video S.P.A가 개발한 Toonz를 바탕으로 개발되었다.
   • 상업, 그리고 개인 프로젝트를 위하여 무료로 사용할 수 있다. 코드가 개방되어 있다. 이에 따라 원하는 방식으로 변경시킬 수 있다.
   • 애니메이션의 전문가가 되기 위한 사람을 위한 소프트웨어이다.
10. Powtoon
    • 쉽고 빠른 애니메이션을 만들기 위한 소프트웨어이다. 이 소프트웨어의 사용은 쉽게 애니메이션을 만들 수 있다.
11. FlipBook
    • 손쉽게 배우고 효과적인 소프트웨어이다. 쉽게 이해하기 쉬운 인터페이스를 자랑한다.
    • 손쉽게 아름다운 애니메이션을 만들 수 있다. 사용하기 위하여 긴 설명이 필요하지 않다. 쉽고, 직관적 사용이 가능하다.
12. Cartoon Animator 4
    • 이전 CrazyTalk Animator라고 불리던 소프트웨어이다. 2D 애니메이션 소프트웨어로 초보와 생산성 모두를 추구하고 있다.
    • 이미지를 애니메이션 캐릭터로 변환 가능하며, 이 캐릭터에 개성을 줄 수 있다.
    • 오디오로부터 립싱크를 만들 수 있으며, 3D 파랄렉스 장면을 만들 수 있고, 2D 시각적 효과를 줄 수도 있다.
13. Adobe Animate
    • 모든 것에 대한 애니메이션이 가능하다. 게임, TV쇼, 웹 모두를 위한 도구이다.
    • 애니메이션 만화와 아바타를 만들 수 있다. 그리고 이들에 동작을 추가할 수 있다.
14.  Blender
    • 무료 오픈소스 2D와 3D 소프트웨어이다. 모
    • 델링, 리깅, 애니메이션, 시뮬레이션, 랜더링, 움직임 만들기, 비디오 편집과 게임 제작에도 사용할 수 있다.
    • 숙련된 사용자들은 파이선 API를 이용할 수 있다. 리눅스, 맥, 윈도우 모든 환경에서 작동한다.
15. TVPaint Animation
    • 전문 편집 소프트웨어로 고성능 래스터형식의 애니메이션 소프트웨어이다.
    • 매우 강력한 애니메이션 도구로 무한한 레이어와 이미지, 비디오 이미자, 사진 등 자료 가져오기 등의 기능을 갖고 있다.
16. SVGator
    • 최고의 예술적 웹용 그리고 모바일 용 애니메이션 소프트웨어이다.

연구와 글쓰기

• 가장 많은 시간을 필요로 한다. 
• 우선 아이디어로부터 시작한다.

자료조사

• 자료수집을 위하여 위키피디아를 검색한다.
  • 특히 내용 아래 Source가 있으며 많은 참고를 한다. 위키피디아를 자료에 대한 자료로 사용한다.
• 기타 구글을 이용한 검색을 한다.
  • ‘Good books on 주제’ 그리고 ‘Good books on reddit’을 검색어로 사용한다. 좋은 참고문헌이 있을 경우, 구입하거나 도서관을 이용한다. 
• Google Scholar를 이용한 자료 검색 또한 진행한다.
  • 대학에서 무료로 접근 가능하며, 필요에 따라서는 저자에게 이메일을 보내 자료를 요청할 수 있다.
• 기타 인터넷 암흑자료 검색의 방법이 있다.

글쓰기

• 자료조사가 완료되었으면, Google Doc을 이용하여 글쓰기를 시작한다.
  • 연구노트를 작성한다.
  • 수집된 자료를 중심으로 정리하며, 특히 어디서 가져 왔는지에 대한 근거를 명확히 한다.
  • 이는 나중에 어려움을 겪지 않기 위해서이다. 
• 연구노트를 바탕으로 본격적 글쓰기를 시작한다.
  • Hemingway라는 소프트웨어를 이용하여 문장을 다듬는다. 
  • 짧고 명확하게 작성하도록 노력한다.
  • 2800-4000 단어 분량으로 작성한다.
  • 이는 20분 이내의 분량이다.

스토리보드 작성

• 다음은 스토리보드를 만드는 과정이다.
  • 이를 위하여 Google Doc에 긴 테이블을 만든다.
  • 왼쪽 컬럼은 스크립트를 작성하고
  • 오른쪽 칼럼은 그 장면에 무엇이 담길지를 써내려간다.
• 장면은 애니메이션, Stock Footage, Motion Graphics, Images, Map으로 구분한다.
• 스토리보드를 만들 때는 Pinterest, Vimeo, and Behance 사이트를 참조한다.
• 이들을 모아 무료 서비스인 PureRef에 저장한다.
• Storyboarder라는 무료 소프트웨어를 이용한다.
  • 거친 스케치와 나레이션을 작성한다.

오디오 만들기

• SM57 마이크를 이용하여 녹음을 한다.
• Scarlett 2i2를 이용하여 음향 인터페이스를 하여 녹음을 한다.
• 녹음된 음향은 Adobe AudioAudition을 이용하여 작업한다,
  • 초기에는 Audacity를 이용하였다.

일러스트레이션 작성

• 일러스트레이션을 작성한다.
  • Adobe Illustrator를 사용하여 만든다.
  • 이전에는 무료 소프트웨어 INSCAPE를 사용하였다.
• 최근 도구로 $80의 Wacom Intuos를 사용하여 작업하고 있다.
• Illustrator의 다른 대안으로 Photoshop, Painter, 그리고 Gimp도 있다.
  • Illustrator를 사용하여 작성하고, AfterEffect를 이용할 경우 애니메이션에 많은 시간을 절약할 수 있다.
• Gimp는 Photoshop의 좋은 대안적 도구이다.

애니메이션

• Adobe After Effect를 사용하여 애니메이션을 만든다. 그러나 쉽지 않다.
• Google Slide 사용하여 슬라이드 녹화에 사용하기도 한다.
• 애니메이션이 완성 된 후 랜더링을 이미지 형식으로 출력 진행한다.

지도

• 지도 삽입을 하기 위하여 After Effect의 플러그인 Geolayers를 사용한다. 그러나 비싸다.
• 예전에는 위키피디아에 있는 이미지를 사용한다.
• 애니메이션을 위하여 Limber나 무료 도구 DUIK를 사용할 수 있다.

편집

• 편집 도구로 Adobe Pro를 사용한다.
• 무료 도구로 Kdenlive를 사용하기도 하였다.
• 또한 DaVinci Resolve가 있다.

음향

• 음향을 위하여 Epidemic Sound를 사용하여 음악과 효과음을 낸다.
• Kevin MacLeod는 무료 음향 사이트를 가지고 있으며, 유투브에 필요한 절반 이상을 이곳에서 구할 수 있다.

이 소프트웨어는 사용이 간편한 이미지 해상도를 높여주는 기능을 하고 있다. 유료 버전과 무료 버전이 있다.

이 소프트웨어의 주요 기능은 다음과 같다.

• 인공 지능을 이용한 사진 해상도를 높여주는 기능을 갖추고 있다. 
• 복잡한 작동을 필요로 하지 않는다. 한 번의 클릭으로 작업을 완성할 수 있다. 
• 사진의 노이즈를 제거하며, 선명한 이미지를 만들어 준다.
• 보정된 이미지를 품질의 손장 없이 확대할 수 있다. 
• 작업에 필요한 시간을 절약하는 기능이 있다. 
• 일괄 처리 옵션도 제공하고 있다.

이 소프트웨어는 4가지 다른 모드를 가지고 있다.

1. 얼굴모드

인공지능 기술이 가장 많이 적용되는 모드이다. 이 모드를 사용하면 얼굴의 이미지를 매우 잘 보정한 해상도 높은 이미지를 만들어 낼 수 있다. 오래된 흑백 사진의 보정과 함께 채색의 기능을 갖추고 있다.

2. 노이즈 제거모드

어두운 조명에서 높은 ISO로 인한 노이즈 많은 이미지를 보정할 수 있다. 노이즈 감소 기술을 적용하여 이미지를 보다 선명하게 만들어 준다.

3. 일반모드

이미지를 밝게하고, 흐린 부분을 보정한다. 풍경과 건물 등이 대상이다. 또한 이미지 샤프너 모드를 선택하면 동식물 사진을 보다 선명하게 만들어 낼 수 있다.

4. 색상 모드

흑백 사진을 컬러 사진으로 만들어 준다. 인공지능 기술을 사용하여 이미지에 색상을 추가하여 보정함으로써 아름다운 칼라 사진을 만들 수 있다. 이 과정에서 사진의 해상도 향상 또한 이루어 진다.

사용 단계

1단계

공식사이트에 접속하여 소프트웨어를 다운로드 받는다.

2단계

소프트웨어를 설치한다. 그 후 보정할 사진을 업로드 한다. 선택' 옵션을 클릭하여 파일을 선택하거나 원본 사진을 창에 끌어다 놓는다. PNG, JPG, JPEG, WEBP 등 30가지 파일 형식 중 원하는 형식을 선택한다.

3단계

이미지 보정을 위한 4가지 AI 모드가 있다. 일반 모드는 보통 장면, 꽃, 동물, 풍경, 건물 등이 있는 사진 보정에 적합하다. 노이즈 제거 모드는 저조도 및 해상도, 높은 ISO의 이미지 보정에 적합하다. 얼굴 모드는 저해상도 혹은 초상화 이미지 보정에 사용할 수 있다. 컬러 모드는 인공지능 기술을 사용하여 흑백 이미지를 컬러 이미지로 변환시킨다.

4단계

사진을 선택하고 원하는 모드를 선택한 후 미리보기 버튼을 클릭하여 변경 사항을 확인한다.

5단계: 만족한 결과가 나오면 내보내기 버튼을 클릭한다.

데이터센터는 에너지 뿐만 아니라, 물의 사용량도 매우 많은 모양이다. 데이터센터는 이미 에너지 사용량이 많은 것으로 널리 알려져 있다. 물의 사용량이 많은 것은 덥혀진 시스템을 식히기 위함일 개연성이 많다. 미국 지역매체 오리건라이브는 지역 도시 댈러스시 사용량의 29%를 사용하고 있다고 밝해고 있다. 이 매체는 시 당국에 공공데이터 기록공개를 기각당하였다. 그 후, 13년에 걸친 법적분쟁을 거쳐 2012년부터 10년 간의 물 사용량 자료를 확보하고 분석한 결과이다.

참고문헌

사람의 성품을 알려면

그 사람이 어떻게 운전하느냐를 보면

대강 이해가 가능하다.

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급한 사람, 느긋한 사람

규칙을 잘 지키는 사람

아니면 무시를 하는 사람인지.

계획성 있는 사람인지.

.

어떤 도시를 가든

그 도시의 운전 및 주차질서을 보면

그 도시의 도덕지수를 가늠할 수도 있다.

.

이제 개인 차원을 넘어

모바일 데이터를 분석하여

보험, 신용을 평가하는

무서운 세상이 되고 있다.

모빌리티 데이터는 사람과 상품의 이동과 관련한 데이터를 이야기한다. 경로, 교통수단, 이동 시간 등의 정로를 포함한다. 이 데이터는 GPS 추적, 교통 센서 등의 다양한 수단을 이용해 수집된다. 

   대부분의 모빌리티 데이터는 지도로 대변되는 공간정보를 기반으로 한다. 2D 혹은 3D에 기반한 지도 정보와 연관하여 대부분의 모빌리티 데이터가 수집된다. 구글의 경우 2D 지도정보를 일찍부터 구축하여 검색과 연관하여 사용하였다. 또한 3D 공간정보를 수집하기 위하여 SketchUp이라는 CAD 도구를 무료로 배포하여 사용하게 함으로써 구축에 나섰다 그 후 카메라를 이용한 공간정보 구축을 진행하고 있다.

   모빌리티 데이터는 공간정보 위에 자동차를 포함한 모바일 기기의 GPS 추적, 교통 센서 등을 통하여 수집된다. 이를 기반으로 교통 흐름의 이해와 계획과 개선을 위한 노력에 사용될 수 있다. 스마트폰의 보급과 함께 지금 진행되고 있는 자동차의 전장화는 모빌리티 데이터 수집과 다양한 활용을 원활하게 해 주고있다. 이제 실시간 내비게이션이 개인의 이동뿐만 아니라, 배송, 물류 등에 광범위하게 사용되고 있다. 이와 더불어, 운전 습관 데이터를 이용한 운전자 보험료 산정, 개인 생활 이동 패턴에 따른 개인 신용 등급 산정 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 갖추고 있다.  

창의성은 인간의 전유물로

작가, 예술가, 건축가들은

AI의 확산으로부터 안전하리라 생각되었으나

그 모든 것이 무너져 내리고 있다.

.

DALL-E 2는 Art Fair에서

대상작을 만들어 냈으며

ChatGPT는 동료처럼 대화가 가능하다.

수십만 논문을 읽고 수초 내 대답이 가능한

Consensus 시스템의 개발은

한편으로는 연구를 가속화 하며

다른 한편으로는 많은 연구자들의

존재를 위협하고 있다.

.

이제 인간이 할 수 있는 일은

스스로의 존재를 확인하기 위한

놀이를 즐기는 방법 밖에 없다.

노동으로부터 해방일 수 있으며

노동으로부터 추방일 수 있다.

AI로부터 어떠한 직업이 안전할까? 2013년 옥스퍼드대는 반복적이고 상상력이 필요 없는 직업들들이 가장 먼저 사라질 것으로 예측하였다. 반면, 일러스트레이터, 작가, 건축가 등 문화 예술가들의 직업은 상대적으로 안전할 것으로 예상하였다. 그러나 올해 AI에 의하여 이들 창의적 직업 또한 안전하지 않게 되었다. GPT-3 언어학습 모델은 인간과 같이 질문에 답을 하고, 글을 작성하는 능력을 보여주기 시작하였다. 또한 DALL-E 2와 같은 이미지 생성기는 여지껏 없었던 이미지들을 만들어 내고 있다. 올해 Colorado State Fair에서 텍스트를 이미지로 변환하는 프로그램 Midjourney를 사용한 디지털 아트 작품이 1위를 차지하였다.

   생성기술에 기반한 AI는 이제 인간의 한계를 넘으려 하고 있다. 최근 개발 중인 Consensus는 Google Scholor 등에 있는 수 많은 논문을 참조하여 연구자와 대화할 수 있는 시스템이다. 연구자들이 일일이 논문을 검색하고, 읽고 정리하여야 얻을 수 있는 내용을 몇 초 내에 내놀 수 있는 시스템이다. 이제 AI 시스템이 인간을 대신해 읽고, 쓰고, 요약하고, 그리고, 이미지와 오디오를 편집하고, 작곡을 하는 일이 가능한 시대가 도래하고 있다.

진짜와 가짜의 경계는 모호하기만 하다.

어찌보면 가짜의 세상이

더욱 큰 것인지도 모른다.

수 많은 현실은 논픽션화 되고

가짜가 섞여 픽션화 되어간다.

 AI에서 이야기되는 합성데이터는

그리 새로운 것이 아니다.

우리 인간의 세상에 흔한 것이다. 

 소설과, 영화 드라마로

또한 세월이 지난 것은 신화로

후손의 학습 데이터로 기록된 것을

단지 모방한 것에 불과하다.

AI와 ML(Machine Learning) 개발에 있어 실패의 원인 대부분은 훈련 데이터 부족이라 한다. 컴퓨터에 일일이 논리적 법칙을 코드화 하는 노력의 한계로, 이제는 신경망을 이용한 학습에 많은 부분을 의존하고 있는 것이 현재이다.

   데이터를 이용한 학습데이터의 확보 개념은 구글 홈페이지를 보면 이해할 수 있다. 광고와 난삽한 기사들이 난무하고 있는 대부분 사이트들의 홈페이지와는 차별화 되는 모습이다. ‘당신이 원하는 내용을 신경 거슬리지 않고 검색하여 주십시오. 여기는 돗대기 시장이 아닙니다.’라고 이야기하는 것 같다.

   세상에는 수준이이라는 것이 있다. 무슨 생각으로 그러한 행동을 하는 지를 이해하여야 보인다. 올해에도 ‘최고의 검색 능력자’를 선정하여 발표한 것을 보아도 알 수 있다. 최고의 검색 방식을 수 많은 사용자에게 경험하게 하여, 이 데이터를 학습에 사용하는 의미를 이해하여야 한다.

데이터 확보는 AI 개발에 절대적이다. 더 많은 차를 팔고, 이 데이터를 다시 훈련 데이터로 사용하는 테슬라를 다른 자율주행 회사들이 따라가기 어려운 현실의 근본이다. 그렇다면, 이와 같은 훈련 데이터 부족을 극복하는 방법은 없는가?

생각의 전환은 새로운 기회를 가져다 준다. 문제 해결을 위하여, 현실의 논리를 반영한 합성데이터를 활용하면 된다는 생각이 설득을 얻고 있다. 한마디로 가짜 데이터이다. 현실 데이터를 기본으로 통계적으로 가능한 상황을 전제로 만들어진 데이터이다. 현재 그 많은 데이터를 보유하고 있는 테슬라 또한 합성 데이터를 사용하고 있다고 한다.

과연 합성데이터는 가짜 데이터로 보아야 하고, 문제성이 있는 것인가? 아니면 새로운 개념인가? 인공지능은 지능을 모방하는 것으로 출발하였다. 인간 지능 개발을 위하여 우리는 태어난 아이에게 교육을 시킨다. 교육을 학습이라고 한다. 학은 타인의 체험을 배우는 것이며, 습은 스스로 경험을 하는 것이다. 학을 위하여 우리는 체계화된 논리적 내용을 가르치는 한편, 다른 한편으로 다른 사람들의 경험을 겪게한다. 다른 사람이 직접 경험한 것을 기록한 것이 논픽션이며, 가상의 경험이 핏견이다. 소설과 영화 등 다양한 방식으로 사람들을 교육하게 된다.

진짜와 가짜의 경계는 모호하기만 하다. 어찌보면 가짜의 세상이 더욱 큰 것인지도 모른다. 소설과 영화, 드라마 없는 세상은 지루하기만 한 세상이며, 수 많은 현실이 이야기로 뭉뚱그려진 진가짜의 공간으로 옮겨진다 세월이 지남에 따라 신화가 되어 픽션과 논픽션 경계가 없어진 상태로 변화하기도 한다.

생각해 보면, 합성 데이터는 그리 새로운 것이 아니다. 우리 인간의 세상에 흔한 것이다. 우리가 개념화하여 적용하지 못하였을 뿐이다.