컴퓨터아트2 · 강원대학교 미술학과

미디어아트와
LLM

기술이 바꾸는 예술 · 대화로 찾는 나의 관심사

레픽 아나돌 〈Unsupervised〉

〈Unsupervised〉, 2022, MoMA. 사진: Refik Anadol, CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons

MoMA 이미지 138,151장 처리
작가가 초기 컬렉션에 공개한 수치. 소장 자료의 부분집합으로 모델을 학습했다.

StyleGAN2 ADA 사용
학습한 이미지의 특징을 바탕으로 새로운 색과 형태를 생성한다.

생성 이미지 → 유체 움직임
자체 프로그램으로 결과를 탐색하고, 유체 알고리즘을 더해 흐르는 형태로 만든다.

작가 인터뷰 영상

대형 LED 화면에서 영상과 소리를 실시간 생성했다. 전시장의 빛·움직임·소리와 바깥 날씨도 변화에 반영했다.

작가 · 초기 컬렉션의 수치·제작 과정 · MoMA · 설치 설명 · 138,151장은 2022년 설치 전체의 최종 학습량으로 단정하지 않음

오늘의 학습목표와 수업 흐름

학습목표
기술의 변화가 예술의 표현 방식을 어떻게 넓혔는지 작품을 통해 이해한다.
제미나이와 대화하며 나의 관심사를 발견하고, 미디어아트 작업의 주제 후보를 찾는다.

1교시 · 미디어아트

미디어아트와 기술의 관계 — 카메라의 등장부터 재현·감각·여러 시점·선택으로 이어지는 표현의 변화

2교시 · 작품 감상

백남준과 다양한 작가의 작품 — TV·영상·소리·네트워크는 어떻게 예술의 재료가 되는가?

3교시 · AI와 예술

AI를 활용한 작품과 제작 방식 살펴보기, 제미나이 접속과 대화 준비

4교시 · 제미나이 실습

나를 소개하고 10개의 질문에 답하기 — 다양한 관점에서 관심사를 정리하고 한 학기 주제 후보 찾기

1교시

미디어아트

재료, 시간, 관객의 역할

미디어아트의 재료

영상, 소리, 전자 장치, 컴퓨터와 네트워크를
표현의 재료로 사용하는 미술이다.

영상과 소리

촬영한 장면을 자르고 이어 붙인다. 같은 장면도 느리게 재생하거나 반복하면 다르게 느껴진다.

장치와 공간

카메라는 모습을, 센서는 움직임이나 소리를 받아들인다. 장치를 어디에 놓느냐에 따라 관객의 행동도 달라진다.

코드와 데이터

“가까이 오면 밝아진다”처럼 작동 조건을 정한다. 입력이 바뀌면 화면이나 소리가 달라질 수 있다.

비디오아트·디지털아트·넷아트는 서로 겹치는 영역이 있다. 모든 작품이 디지털이거나 관객에게 반응하는 것은 아니다.

작품을 볼 때 더 살펴볼 것

살펴볼 점	화면과 장치를 쓰는 작품에서의 질문
시간	처음과 끝이 있는가? 반복되는가? 기다리면 무엇이 달라지는가?
관객	바라보는가? 움직이거나 소리를 내면 작품에 영향을 주는가?
공간	화면의 크기, 소리의 방향, 장치의 배치가 왜 필요한가?
보존	장비가 고장 나면 무엇을 교체하고 무엇을 유지해야 하는가?

회화와 조각에도 시간·공간·관객의 문제가 있다. 오늘은 전자 매체에서 이 문제가 드러나는 방식을 살펴본다.

형식은 내용을 전달하는 방법이기도 하다. 같은 얼굴을 사진으로 볼 때와 실시간 화면으로 볼 때의 경험은 다르다. 장비의 이름뿐 아니라 그 장비가 시간·공간·관객의 관계를 어떻게 바꾸는지 살펴본다.

왜 결과뿐 아니라 작동 방식도 볼까?

먼저 어떤 감각과 생각을 불러일으키는 작품인지 살펴본다. 그다음 왜 이 매체를 선택했는지 묻는다. 비슷한 화면도 녹화된 영상인지, 지금의 환경에 따라 변하는지에 따라 경험이 달라지므로 작동 방식이 해석의 단서가 된다.

작품에 던질 질문	〈Unsupervised〉에 적용하면
입력	무엇을 쓰나? 소장품 데이터와 전시장의 환경 정보가 작품의 재료가 된다.
규칙	어떻게 바뀌나? 학습한 모델과 소프트웨어가 이미지와 소리를 생성·변화시킨다.
출력	무엇을 경험하나? 관객은 대형 LED 화면에서 계속 달라지는 이미지와 소리를 경험한다.

작가의 선택으로 돌아가기: 소장품을 계속 변하는 모습으로 만날 때, 미술관의 기억을 어떻게 다르게 경험하게 될까?

모든 미디어아트에 적용하는 공식은 아니다. 작동 방식이 중요한 작품에서 유용한 질문이며, 감각·주제·역사적 맥락과 함께 살펴본다.

MoMA · 작품의 데이터와 실시간 생성 설명

카메라의 등장: 회화의 역할이 달라지다

빛으로 장면을 기록하는 기술
1839년 다게레오타입이 공개되며 카메라로 본 장면을 고정하는 방법이 널리 알려졌다.

닮게 그리는 일에서 새로운 표현으로
정확한 재현을 기술이 맡기 시작하면서, 화가들은 빛의 인상과 주관적 감각, 공간을 보는 방식 자체를 더 적극적으로 탐구했다.

카메라가 장면을 기록할 수 있다면, 회화는 무엇을 할 수 있을까? 이 질문을 따라 인상주의와 입체주의의 표현 변화를 살펴본다.

The Met · 초기 카메라와 기록 기술

모네 〈인상, 해돋이〉: 왜 현대미술의 출발점인가?

클로드 모네, 〈인상, 해돋이〉, 1872 · 마르모탕 모네 미술관 · 퍼블릭 도메인

항구의 모습보다 순간의 인상
안개 속 빛과 주황색 해, 물 위의 반사를 거친 붓자국으로 남겼다. 대상을 똑같이 옮기기보다 자신이 받은 시각적 느낌을 표현했다.

“얼마나 닮았나”에서 “어떻게 보았나”로
화가의 감각과 붓질이 화면의 중요한 내용이 된다. 인상은 막연한 감정만이 아니라, 그 순간의 빛과 색을 받아들인 경험이다.

현대미술로 향하는 중요한 전환점: 재현의 정확성보다 작가의 보는 방식이 드러난다. 1874년 전시에 나온 이 작품의 제목은 ‘인상주의’라는 이름의 계기가 됐다.

마르모탕 모네 미술관 · 작품과 인상주의 명칭 · 여기서 현대미술은 모던 아트의 전환을 뜻하며, 시작점에는 여러 견해가 있음

피카소: 하나의 얼굴에 여러 시점을 담다

파블로 피카소, 〈도라 마르의 초상〉, 1937 · 파리 국립 피카소 미술관 · 사용자 제공 이미지

정면과 옆모습을 함께 보기
두 눈이 보이는 정면의 얼굴에 옆얼굴의 코와 윤곽이 겹친다. 몸과 의자도 서로 다른 방향의 면으로 구성되어 있다.

왜 시점을 섞었을까?
한 위치에서 본 모습만으로는 대상의 여러 면을 담기 어렵다. 입체주의는 서로 다른 방향에서 얻은 정보를 한 화면에 구성해 대상을 더 복합적으로 보여 주려 했다.

단순히 형태를 찌그러뜨린 것이 아니라, 보는 방식을 바꾼 것이다. 이 초상화는 초기 입체주의 이후에도 정면·측면을 결합하는 실험이 이어졌음을 보여 준다.

피카소 미술관 · 정면과 측면의 결합 · MoMA · 여러 시점

뒤샹 〈샘〉: 재현에서 선택으로

마르셀 뒤샹, 〈샘〉, 1917. 사진: 앨프리드 스티글리츠. 퍼블릭 도메인

1917년 · 기성품 소변기를 작품으로
“R. Mutt”라고 서명하고 제목을 붙여 전시에 제출했다. 이제 대상을 다르게 그리는 데서 더 나아가, 그리지 않고 이미 있는 물건을 선택해 작품으로 제시한다.

레디메이드
이미 만들어진 물건을 원래 용도에서 떼어 내 새로운 맥락에 놓는다. 무엇을 고르고, 어떻게 보게 하는가가 중요해진다.

MoMA 큐레이터 해설 · 선택 영상

“어떻게 그릴까?”에서 “무엇을 작품으로 볼까?”로. 만드는 솜씨에 더해 선택·제목·전시 맥락이 중요해진다. 음악에서도 익숙한 연주를 벗어나 소리와 행위 자체를 작품으로 삼는 실험이 등장한다.

Philadelphia Museum of Art · 뒤샹과 레디메이드

백남준: 연주에서 행위, 악기에서 TV로

소리와 행동 자체가 작품이 된다
악기를 두드리거나 변형하고 부수는 행위까지 음악의 범위를 넓혔다. 백남준의 〈바이올린 독주〉(1962)는 바이올린을 천천히 들어 올린 뒤 내리쳐 부순다.

익숙한 도구를 다르게 사용하기
1963년에는 피아노를 변형하고 TV 신호를 바꾸는 실험을 전시했다. 악보의 음을 재현하는 것에서, 장치와 관객이 겪는 사건을 구성하는 쪽으로 확장했다.

이후 TV·카메라·위성 방송을 작품의 재료로 삼았다. 멀리 있는 사람과 화면을 연결하는 작업은 뒤에 인터넷을 재료로 쓰는 네트워크 예술과도 이어서 볼 수 있다.

〈바이올린 독주〉, 1962 · 백남준아트센터 · 변형 피아노와 전자 TV

백남준의 작업을 따라가기

1950년대

음악을 공부하고 전위예술 활동에 참여한다. 존 케이지와의 만남도 작업에 영향을 주었다.

1963년

부퍼탈 첫 개인전에서 TV의 신호와 회로를 변형한 작업을 선보인다. 〈참여 TV〉는 관객의 소리를 화면 변화로 바꾼다.

1974년

〈TV 부처〉: 카메라와 모니터로 자기 모습을 마주 보는 구조를 만든다.

1984년

〈굿모닝 미스터 오웰〉: 위성 방송으로 여러 장소의 공연을 연결한다.

1988년

〈다다익선〉: 모니터 1,003대로 대규모 설치를 만든다.

악기 → TV와 카메라 → 위성으로 연결된 방송. 백남준은 도구의 원래 사용법을 바꾸며 표현을 넓혔다. 당시의 위성·방송 작업과 이후 인터넷 기반 작업을 구분해서 보자.

백남준아트센터 · 참여 TV

〈백남준: 달은 가장 오래된 TV〉

음악에서 출발한 백남준이 TV와 비디오를 실험하며 작업을 넓혀 가는 과정을 다룬 다큐멘터리다.

사용한 재료

어떤 장치나 소리를 썼는가?

달라진 사용법

평소 사용하는 방식과 무엇이 다른가?

공식 예고편 · 약 2분

작품의 아이디어는 장치를 직접 다루는 실험과 함께 발전한다. 어떤 재료를 골랐는지, 그 재료로 무엇을 해 보았는지 살펴보면 작가의 관심과 표현 방식의 관계를 이해할 수 있다.

백남준 〈TV 부처〉

〈TV 부처〉, 1974. 사진: Angus Fraser, CC BY 2.0, Wikimedia Commons

1974년 · 불상 + 카메라 + TV
카메라가 불상을 촬영하고, 그 영상을 불상 앞 모니터에 곧바로 보여 준다.

자기 모습을 실시간으로 마주한다
불상은 정지해 있어도 영상 신호는 계속 들어온다. 카메라 앞의 상황이 바뀌면 화면도 바뀐다.

녹화 영상과의 차이: 과거의 장면을 반복하는 대신 지금 이 장소를 비춘다. 불상과 자기 이미지가 마주하는 배치에서 명상과 화면 몰입을 함께 생각해 볼 수 있다.

NEA · Nam June Paik

〈굿모닝 미스터 오웰〉

1984년 1월 1일 · 위성 생중계
뉴욕과 파리를 연결해 실험예술과 대중음악 공연을 같은 방송에서 선보였다.

오웰의 소설 〈1984〉에 대한 응답
감시와 통제에 쓰이는 화면을, 멀리 있는 사람들이 만나고 공연하는 통로로 사용했다.

방송 발췌 · 약 4분

서로 다른 장소에서 같은 시간에 참여한다. 방송 지연과 우발적인 상황까지 함께 겪는다는 점에서, 나중에 편집한 공연 모음과 다른 경험이다.

백남준아트센터 · 굿모닝 미스터 오웰 40주년

〈다다익선〉과 장비의 수명

백남준, 〈다다익선〉, 1988, 국립현대미술관 과천. 사진: 문화체육관광부, CC BY-SA 4.0

1988년 · 모니터 1,003대
브라운관 모니터를 탑처럼 쌓은 대형 설치. 개별 영상과 화면들이 만드는 전체 구조를 함께 본다.

2018년 중단 → 2022년 재가동
장비 노후로 멈춘 뒤 보존·복원을 진행했다. 가능한 브라운관을 수리하고 필요한 곳에는 대체 화면을 적용했다.

재가동 뉴스 · 약 1분

영상 파일만 남긴다고 같은 경험이 보존되지는 않는다. 모니터를 바꾸면 색·밝기·곡면·외형이 달라지므로, 장치와 공간의 형태도 함께 고려해야 한다.

국립현대미술관 · 다다익선: 즐거운 협연

미디어아트의 재료와 전시 방식

재료	가능해진 표현	이어 볼 사례
TV와 카메라	신호를 바꾸고 지금 찍히는 화면을 연결한다.	백남준
연구소 장비	예술가와 엔지니어가 장치와 공연을 함께 실험한다.	1960년대 E.A.T.
인터넷	웹페이지 자체를 작품으로 공개한다.	JODI
프로젝터와 센서	공간에 영상을 펼치고 관객의 행동을 반영한다.	teamLab
AI와 데이터	데이터를 학습한 모델로 이미지와 소리를 생성한다.	레픽 아나돌

카메라에서 TV·컴퓨터·AI로, 기술이 바뀔 때마다 예술가가 선택할 수 있는 재료와 표현도 넓어진다.

매체마다 표현하기 쉬운 것과 어려운 것이 다르다. 카메라는 현재 모습을 전달하고, 영상은 시간을 편집하며, 센서는 관객의 행동을 읽는다. 작업에서 필요한 변화에 맞춰 매체를 고른다.

JODI: 웹페이지가 작품이 되는 경우

웹페이지 자체가 작품
깨진 듯한 문자와 기호, 예측하기 어려운 링크로 익숙한 웹 탐색을 낯설게 만든다.

클릭과 이동도 작품의 내용
방문자가 화면을 훑고 눌러 길을 찾는 과정까지 포함한다. 한 장의 캡처로는 이 경험을 모두 담기 어렵다.

재료는 이미지뿐 아니라 문자·링크·브라우저의 동작이다. 정보를 쉽게 찾도록 만든 홈페이지와 비교하면, 우리가 화면을 읽고 조작하는 습관이 드러난다.

JODI · 작품 웹사이트

공간과 관객을 표현에 포함하기

teamLab · Borderless

벽·바닥과 방의 경계를 넘는 영상. 일부 작품에서는 관객의 움직임과 접촉이 실시간 장면을 바꾼다.

d’strict · WAVE, 2020

코엑스의 80.9m × 20.1m LED 화면. 화면의 모서리와 시점을 이용한 아나모픽 착시로 거대한 수조와 파도를 만든다.

작품의 범위가 화면 밖으로 넓어진다. 화면의 크기·설치 장소·관객의 위치가 무엇을 보게 되는지에 영향을 준다.

teamLab 사진: Domenico Convertini, CC BY-SA 2.0 · WAVE: 연결된 영상 섬네일 · WAVE 제작 정보

영상·신체 데이터·옛 그림이 작품의 재료가 된다

빌 비올라

〈The Crossing〉, 1996

스크린 양면에서 불과 물이 인물을 덮는다. 느린 영상과 소리로 변화의 시간을 경험하게 한다.

로자노-헤머

〈Pulse Room〉, 2006

최대 300개의 전구가 관객의 심장박동에 맞춰 깜빡인다. 새 참여자의 박동이 들어오면 이전 기록이 이동한다.

이이남

〈신-묵죽도〉 계열

옛 대나무 그림에 움직임과 시간을 더한다. 회화의 여백과 구도가 시간에 따라 달라지는 영상이 된다.

작가는 재료를 고르고, 시간과 움직임을 구성한다. 같은 기술도 무엇을 표현하려는가에 따라 다른 작품이 된다.

각 이미지를 누르면 작품 영상으로 이동 · 연결된 영상의 섬네일

작동 방식과 작품의 의미

작품	작동 방식	그 방식으로 생기는 경험
〈TV 부처〉	카메라가 찍는 불상의 모습을 곧바로 모니터에 보여 준다.	불상이 지금 자신의 모습을 마주 보는 관계가 생긴다.
〈Pulse Room〉	심장박동을 전구의 깜빡임으로 바꾸고 이전 기록을 이동시킨다.	사람이 떠난 뒤에도 박동의 흔적이 빛으로 잠시 남는다.

작동 설명은 무엇이 어떻게 변하는지를 밝히고, 해석은 그 변화가 어떤 경험이나 의미를 만드는지를 살펴보는 일이다.

내 작업에서도 소재와 표현 방법을 함께 생각한다. “무엇을 다룰까?”에 이어 “어떤 방식으로 보게 할까?”를 묻는다.

3교시

AI와 미술

작품 제작에 쓰는 AI, 기획을 돕는 AI

AI로 만든 초상화의 낙찰가

2018년 크리스티 경매에 나온 작품이다. 서명 자리에는 알고리즘의 수식이 적혀 있다.

경매 전 추정가는 7,000~10,000달러였다.

① 약 4천 달러
② 약 4만 달러
③ 약 43만 달러
④ 약 430만 달러

Christie’s 출품 안내

432,500달러

〈에드몽 드 벨라미〉, 2018년 크리스티 경매 낙찰가

학습과 생성

오비어스는 14~20세기 초상화 약 15,000점으로 GAN을 학습해 이미지를 만들었다.

선택과 제시

생성 결과를 골라 캔버스에 출력하고 액자에 넣었다. 오른쪽 아래에는 이름 대신 수학식을 넣었다.

함께 볼 문제

제작자의 선택, 사용한 코드, 학습 자료가 결과에 어떻게 기여했는가?

AI로 이미지를 얻은 뒤에도 선택, 편집, 출력과 전시 방식에 대한 결정이 남는다.

GAN은 이미지를 만드는 생성기와, 학습 자료의 이미지와 생성 이미지를 구별하려는 판별기를 함께 학습시키는 방식이다. 모델이 이미지를 생성하고, 제작자는 어떤 결과를 작품으로 제시할지 결정한다.

Christie’s 작품·낙찰 기록

〈스페이스 오페라 극장〉, 2022

제이슨 M. 앨런, 〈Théâtre D’opéra Spatial〉, 2022. 수업용 참고 이미지

2022년 · 디지털 아트 부문 1위
제이슨 M. 앨런이 콜로라도 주 박람회에 출품한 작품이다.

최소 624차례 입력·수정
앨런이 밝힌 프롬프트 작업 횟수다. Midjourney로 이미지를 얻고 Photoshop으로 수정한 뒤 Gigapixel AI로 확대했다.

2023년 미국 저작권청: AI 생성 부분을 제외하지 않은 신청에 대해 등록 거절을 유지했다. 경연의 수상과 저작권 등록은 서로 다른 판단이다.

미국 저작권청 · 제작자 진술과 2023.9.5 결정

이번 학기에 AI로 해 볼 작업

작업	활용 예	수업에서 다룰 도구
기획과 글	질문하기, 아이디어 비교, 설명 수정	Gemini
이미지	장면 생성, 사진 수정, 표현 방식 비교	Midjourney · 나노바나나
영상	정지 이미지를 움직이는 장면으로 구성	Flow · Kling
소리	음악, 음성, 효과음 제작	Suno · ElevenLabs
코드	관객의 행동에 반응하는 프로그램 제작	Codex

한 도구가 여러 기능을 제공하기도 한다. 작품에 필요한 기능을 골라 사용한다.

언어 모델(LLM)은 입력한 문맥을 바탕으로 다음에 이어질 말을 예측하며 답을 만든다. 질문과 정리를 도울 수 있지만, 내 의도를 정확히 이해했거나 답이 사실이라는 보장은 없으므로 내용을 확인해야 한다.

학기 전체의 작업 흐름

주차	배울 내용	내 작업에 남길 것
2~3주	나를 소개하는 대화, 관심사 탐색	관심사 정리와 주제 후보
4~5주	이미지 생성과 수정	표현 방식이 다른 이미지 비교
6~8주	영상 생성 · 중간 기획안(7주)	영상 실험과 작업 방향
9~10주	소리 제작과 편집	장면과 소리를 연결한 영상
11~13주	코드와 상호작용	관객의 행동에 반응하는 작업
14~15주	작품 제작과 기말 발표	완성 작품과 제작 의도 설명

실험해 본 결과에 따라 주제와 형식을 수정한다. 기획과 제작은 여러 번 오간다.

AI와 작업을 이야기할 때, 왜 나를 소개할까?

출발점은 나의 경험

같은 ‘기억’이라는 말도 누구에게는 가족사진, 다른 사람에게는 사라진 동네나 게임 속 장소일 수 있다. 어떤 경험에서 출발했는지가 작업의 방향을 만든다.

AI에게 맡길 일

내 이야기에 질문을 던지고, 다른 관점을 제안하고, 여러 주제 후보를 비교하게 한다. 역할을 알려 주면 어떤 도움을 원하는지 전달할 수 있다.

내가 판단할 일

어떤 해석이 나와 맞는지, 어떤 질문을 계속 탐구하고 싶은지 고른다. AI가 제안한 문장은 내 생각에 맞게 수정한다.

나의 경험 → 탐구할 질문 → 표현 방식.
오늘은 대화로 질문을 찾고, 앞으로 배울 기술로 표현을 시험한다.

제미나이 학생 혜택: 무료 체험과 할인

한국 대학생 대상 · 2026년 9월 10일 확인

AI Plus · 1년 무료

12개월 동안 월 0원. 일반 무료 이용자보다 2배 높은 이용량 한도, 400GB 저장 공간, Gemini Omni 동영상 생성 이용 권한을 제공한다.

AI Pro · 학생 할인

월 7,300원, 학생 자격을 유지하면 최대 4년. 무료 체험과 별개의 유료 학생 요금제이며, 더 높은 AI 활용 한도가 필요한 경우 비교한다.

신청 기한과 갱신

Plus 무료 체험 신청은 2026년 12월 31일까지. 무료 기간 종료 전 취소하지 않으면 이후 월 11,000원이 자동 청구된다.

가입 화면에서 적용 요금제·혜택 종료일·다음 결제 금액을 확인한다. 미국 페이지의 Pro 무료 혜택은 한국 혜택과 다르다.

Google 한국 공식 발표 · 한국 학생 혜택 안내

학생 혜택 신청하기

gemini.google/students/ → 대한민국·한국어 안내 → 학생 혜택 신청

1 · 개인 계정 로그인

평소 사용할 개인 Google 계정으로 로그인한다. 학교 이메일은 학생 인증에 사용하며, 학교에서 발급한 Google 계정으로 구독하는 것과 구분한다.

2 · 혜택 선택·인증

원하는 학생 혜택을 고르고 SheerID 안내에 따라 학교 이메일로 재학 신분을 인증한다. 추가 증빙 요청이 나오면 해당 안내를 따른다.

3 · 요금 확인·가입

결제 수단을 등록하고, 무료 체험인지 유료 할인인지 확인한 뒤 신청한다. 완료 후 Google One에서 가입 상태와 다음 결제일을 확인한다.

오늘의 자기소개와 질문 실습은 무료 일반 채팅으로도 가능하다.

Google One · 학생 자격과 가입 절차 · 기존 구독·가족 공유 이용 상태에 따라 적용 여부가 달라질 수 있음

제미나이로 무엇을 할 수 있을까?

아래 문장은 미디어아트 수업에서 시도해 볼 수 있는 요청 예시다.

대화 · 주제 탐색

나의 경험과 관심사를 말하고 질문을 주고받는다.
“기억과 가족에 관심이 있어. 내 생각을 더 알아볼 질문을 하나씩 해 줘.”

자료 읽기 · 조사

강의 자료를 요약하고, Deep Research로 관련 자료를 찾아 비교한다.
“기억을 다룬 미디어아트 작품 3개를 제작 방식과 출처와 함께 비교해 줘.”

이미지 · 영상

설명이나 이미지를 바탕으로 시안을 만들고, 색·구도·움직임을 수정한다.
“가족의 기억이 흐려지는 장면을 서로 다른 시각 표현 3가지로 제안해 줘.”

글쓰기 · Canvas

작품 설명을 다듬거나 코드로 간단한 상호작용을 만들어 본다.
“마우스를 움직이면 글자가 흩어지는 웹 화면을 Canvas로 만들어 줘.”

기능과 생성 한도는 계정·요금제에 따라 다르다. 조사 결과는 원문 출처를 열어 확인하고, 생성 결과는 직접 비교·수정한다.

Deep Research · 이미지 생성 · 학생 학습·영상 기능 · Canvas

제미나이에 접속하기

gemini.google.com에 접속해 Google 계정으로 로그인한다.

텍스트 대화 시작

입력창에 나를 소개하거나 궁금한 내용을 쓰고 전송한다. 답변을 읽은 뒤 같은 대화에서 이어서 말할 수 있다.

개인화 기능 확인

개인 Google 계정에서는 요청 사항 등 개인화 기능을 확인할 수 있다. 학교 계정에서는 제공되는 기능이 다를 수 있다.

설정이 없어도 가능

오늘의 자기소개와 10개 질문은 일반 채팅에서 시작할 수 있다. 나의 관심사와 대화 방식을 직접 알려 주면 된다.

개인화 메뉴는 계정·언어·제공 상황에 따라 다르게 보일 수 있다.

제미나이에서 대화 시작하기

Gemini 웹 화면. 2026년 8월 캡처. 현재 화면 배치는 다를 수 있다.

새 대화

입력창에 글을 쓰고 전송한다.

추가 질문

같은 대화에서 답을 읽고 내용을 보충한다.

기록

나를 잘 설명한 문장과 도움이 된 질문을 따로 저장한다.

같은 대화에서는 앞서 주고받은 내용을 참고한다. 새 대화에서는 이전 채팅 참조 설정에 따라 반영 내용이 달라지므로, 중요한 배경과 요청을 다시 알려 주면 좋다.

프롬프트는 AI에게 보내는 요청문이다. 나의 배경 / AI의 역할 / 진행할 일 / 원하는 결과를 알려 주면 요청이 구체적이 된다. 다음 실습에서는 이 네 가지를 한 번에 보내고, 답을 읽으며 내 생각에 맞게 수정한다.

Google Gemini 로그인 도움말

4교시 · 제미나이와 대화하기

나의 관심사에서
작업의 출발점으로

나를 소개하고, 질문을 주고받으며
계속 탐구하고 싶은 이야기 찾기

오늘 남길 것 · 더 분명해진 관심사 하나와, 이어서 묻고 싶은 질문 하나

시작 프롬프트: 나를 소개하고 주제 탐색하기

나의 배경 → AI의 역할 → 질문 방식 → 주제 제안. 아래 요청을 새 채팅에 한 번에 보내고, 질문에 내 경험으로 답한다.

나는 이번 학기에 인공지능을 활용한 미디어아트를 배우는 학생이야.

너는 내 관심사와 경험을 함께 탐색하는 미디어아트 기획 전문가야. AI를 활용한 미디어아트 작품으로 한 학기 동안 발전시킬 주제를 고를 수 있도록 도와줘.

나에게 질문 10가지를 한 번에 하나씩 해 줘. 내 답변을 반영해 다음 질문을 골라 줘. 취향·경험·사회적 관심·전하고 싶은 이야기·표현 매체를 여러 관점에서 입체적으로 물어봐 줘. 질문 번호를 표시하고, 막연한 답에는 구체적인 예를 떠올릴 수 있게 도와줘.

10개 질문이 끝나면 내 답을 근거로 관심사를 정리하고, 주제 후보 3개와 각각의 탐구 질문·표현 방식·AI 활용 방법을 제안해 줘. 나와 어떤 점이 연결되는지도 설명해 줘. 내가 비교하고 고를 수 있도록 함께 검토해 줘.

먼저 첫 번째 질문부터 시작해 줘.

대화가 막히면 이렇게 말하면 된다

질문이 어렵다면

“질문을 쉬운 말로 바꾸고, 내가 답할 수 있도록 예시를 들어 줘.”

답이 떠오르지 않으면

“아직 모르겠어. 내 일상에서 시작할 수 있는 다른 질문을 해 줘.”

너무 빨리 결론 내리면

“주제 추천은 나중에 해 줘. 지금은 내 답을 더 알아보는 질문을 해 줘.”

여러 질문이 한꺼번에 오면

“질문 하나만 남기고 내 답을 기다려 줘.”

질문에 끌려가기보다, 내가 대답하기 좋은 방식으로 대화를 바꿀 수 있다.

제미나이가 이해한 나는, 내가 맞을까?

방금 정리한 관심사와 주제 후보에서, 내가 직접 말한 것과 네가 추측한 것을 구분해 줘. 각각 근거가 된 내 답을 짚어 줘.

제미나이의 해석 예

“가족사진을 통해 상실을 표현하고 싶어 한다.”

내가 고쳐 말하기

“상실보다는 내가 겪지 않은 시간을 상상하는 데 관심이 있어. 그 차이를 반영해 줘.”

맞는 해석은 남기고, 다른 해석은 고친다. 이유가 불분명하면 “내 어떤 말에서 그렇게 생각했어?”라고 묻는다.

위 해석과 답변은 수업용 가상 예시다.

같은 관심사를 다른 쪽에서 바라보기

지금 정리한 관심사 하나를 골라, 아래 관점 중 하나로 다시 질문해 보자.

나의 경험

“왜 나는 겪지 않은 시간에 익숙함을 느낄까?”

다른 사람과 사회

“가족이 함께 기억하는 일과 사진에 남은 기록은 어떻게 다를까?”

관객의 경험

“낯선 사람의 사진도 관객에게 자기 기억처럼 느껴질 수 있을까?”

반대의 관점

“사진의 빈 부분을 AI로 채우면 기억을 이해하는 걸까, 새로 지어내는 걸까?”

“이 관점에서 질문 하나를 해 줘.”라고 요청하고 답해 본다. 처음 생각과 달라진 점을 짚어 본다.

가족사진 관심사를 이어 간 예시. 소재는 각자의 관심사로 바꾼다.

주제 후보를 비교하고 내 방향으로 고치기

처음 받은 후보 3개를, 내가 고친 관심사와 새로 답한 내용을 바탕으로 다시 살펴본다.

방금 내가 수정하고 더 이야기한 내용을 반영해 주제 후보를 다시 비교해 줘.

각 후보에서 나와 연결되는 이유 / 계속 탐구할 질문 / 표현 방식과 AI가 도울 부분이 어떻게 달라지는지 짧게 설명해 줘.

내가 선택할 수 있도록 후보 사이의 차이를 알려 줘.

“이 후보의 이 부분이 끌려. 다만 이 부분은 바꾸고 싶어.”
끌리는 이유와 바꾸고 싶은 부분을 말하며 방향을 좁혀 간다.

예: 가족사진 → ‘겪지 않은 시간을 어떻게 상상할까?’ → 이미지·소리로 표현 가능성 탐색. 오늘은 질문과 후보까지, 장면 구성과 시나리오 발전은 다음 시간에 다룬다.

이제, 다음 대화도 나에게 맞게 준비하기

대화해 보니 내 관심사와 원하는 설명 방식이 조금 더 분명해졌다. 다음에도 쓸 소개문으로 남겨 보자.

“오늘 내가 확인한 관심사와 원하는 설명 방식을 4문장의 자기소개로 정리해 줘. 아직 탐색 중인 것은 확정해서 쓰지 마.”

내가 읽고 고치기

예: “나는 미디어아트를 배우고 있어. 겪지 않은 시간을 상상하는 일에 관심이 있어. 주제는 탐색 중이야. 질문은 하나씩, 설명은 쉬운 말과 예시로 해 줘.”

개인 인텔리전스

설정 및 도움말 → 개인 인텔리전스 → Gemini 요청 사항에 수정한 소개문을 추가한다. 메뉴가 없으면 다음 새 채팅에 붙여 넣는다.

이전 채팅 참조나 앱 연결은 별도 설정이다. 오늘은 직접 확인한 소개문으로 다음 대화를 준비한다.

Google · Gemini 요청 사항 설정 · 메뉴와 이용 가능 여부는 계정에 따라 다를 수 있음

다음 시간에는 이 대화에서 이어 간다

오늘 남겨 둘 메모

내가 확인한 관심사 / 도움이 된 질문이나 고친 해석 / 이어서 묻고 싶은 질문

한 번 더 대화하기

오늘 고른 다른 관점으로 질문 하나를 더 주고받는다. 주제 후보가 달라졌다면 이유도 짧게 남긴다.

다음 수업으로

LLM의 작동 원리와 한계, 도구별 응답 차이를 살펴본다. 오늘의 주제 후보를 바탕으로 장면·전시 흐름·시나리오를 발전시킨다.

대화 전체보다 내 생각이 드러나거나 바뀐 부분을 골라 둔다.

기술을 알게 된 뒤, 내가 묻고 싶은 것

작품에서 본 변화

카메라·TV·컴퓨터·AI는 예술가가 표현할 수 있는 방식과 재료를 넓혔다.

오늘 내가 한 선택

제미나이가 제안한 해석을 읽고, 내 생각과 맞는 부분을 남기고 다른 부분을 고쳤다.

작업의 출발점

지금의 관심사와 질문에서 시작해, 앞으로 이미지·영상·소리·상호작용을 배우며 표현 방법을 찾아간다.

오늘 찾은 질문 하나가, 앞으로 배울 기술을 어디에 써 볼지 생각하는 출발점이 된다.

미디어아트와LLM