AI로 라파엘 작품 진위 판별한다…딥러닝 기술로 98% 정확도 달성

영국 브래드퍼드대학교 연구진이 딥러닝 기술을 활용해 르네상스 시대 거장 라파엘의 그림을 98%의 정확도로 진위 판별할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구는 최신 인공지능 기술을 미술품 감정에 적용한 혁신적인 사례로 평가받고 있다.

연구를 주도한 하산 우가일(Hassan Ugail) 브래드퍼드대 시각컴퓨팅·지능시스템센터 교수는 “우리가 개발한 시스템은 화가의 고유한 붓질 패턴까지 분석할 수 있다”며 “전이학습(Transfer Learning)을 통해 AI가 라파엘만의 독특한 화풍을 학습하도록 했다”고 설명했다.

연구팀은 ResNet50이라는 딥러닝 모델에 라파엘의 진품 49점과 다른 화가들의 작품 49점을 학습시켰다. 이를 통해 AI는 그림의 세부적인 특징들을 추출하고 분석하는 능력을 갖추게 됐다. 특히 라파엘의 독특한 붓질과 채색 기법, 구도 등을 학습함으로써 모작이나 모방작을 구별해낼 수 있게 됐다.

연구진이 개발한 시스템은 두 가지 핵심 기술을 결합했다. 첫째는 ResNet50 딥러닝 모델을 통한 이미지 특징 추출이고, 둘째는 엣지 디텍션(Edge Detection) 기술을 통한 붓질 패턴 분석이다.

“단순히 전체적인 화풍만 보는 것이 아니라 붓질의 미세한 특징까지 분석합니다”라고 우가일 교수는 설명했다. “캐니(Canny), 소벨(Sobel), 라플라시안(Laplacian), 샤르(Scharr) 등 다양한 엣지 검출 알고리즘을 활용해 화가 고유의 붓질 패턴을 찾아냅니다.”

이러한 이중 분석 방식은 기존의 단순한 이미지 분류 시스템보다 훨씬 정교한 분석을 가능하게 한다. 시스템은 먼저 전이학습을 통해 그림의 전반적인 특징을 파악한 후, 엣지 검출 알고리즘으로 세부적인 붓질 패턴을 분석하여 최종 판단을 내린다.

이 기술의 성능은 여러 실제 사례를 통해 입증됐다. 가장 주목할 만한 사례는 스코틀랜드 국립트러스트가 소장한 ‘성모자상’이다. 이 그림은 원래 이모라의 이노첸초 프란쿠치 작품으로 여겨졌으나, AI 시스템은 96%의 확률로 라파엘의 작품이라고 판단했다. 후속 연구를 통해 이 판단이 정확했음이 확인됐다.

또한 이 시스템은 라파엘의 대표작으로 알려진 ‘시스티나의 성모’와 ‘혼인식’ 등도 정확하게 라파엘의 작품으로 식별했다. 흥미로운 점은 프라도 미술관이 소장한 ‘장미의 성모’의 경우, 시스템이 일부 부분에서 다른 화가의 개입 가능성을 지적했다는 것이다. 이는 라파엘 공방의 조수들이 작업에 참여했다는 미술사학자들의 기존 견해와 일치한다.

연구진은 이 기술이 전통적인 미술품 감정을 완전히 대체할 수는 없다고 강조한다. “우리의 시스템은 기존 감정가들의 작업을 보조하는 도구로 활용되어야 합니다”라고 우가일 교수는 말했다. “작품의 출처, 재료 분석, 역사적 맥락 등 다른 요소들도 여전히 중요합니다.”

데이비드 스토크(David G. Stork) 스탠퍼드대 교수는 “이 기술이 미술품 감정의 새로운 지평을 열었다”고 평가했다. “AI가 제공하는 객관적인 데이터는 전문가들의 주관적 판단을 보완하는 중요한 도구가 될 것”이라고 전망했다.

연구진은 이 기술을 다른 화가들의 작품 감정에도 적용할 계획이다. 다만 이를 위해서는 충분한 수의 진품 데이터가 필요하다. “현재 우리는 렘브란트, 고흐 등 다른 거장들의 작품에도 이 기술을 적용하는 연구를 진행 중입니다”라고 우가일 교수는 밝혔다.

또한 연구팀은 시스템의 정확도를 더욱 높이기 위해 새로운 알고리즘을 개발하고 있다. 특히 그림의 질감과 물감 층의 두께 등을 더 정밀하게 분석할 수 있는 기술을 연구 중이다.

이번 연구는 AI 기술이 예술 분야에서도 중요한 도구로 자리잡을 수 있다는 가능성을 보여줬다. 연구진은 “우리의 목표는 전통적인 미술사 연구와 최신 기술을 조화롭게 결합하는 것”이라며 “이를 통해 더 정확하고 객관적인 미술품 감정이 가능해질 것”이라고 전망했다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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