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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박태성 (서울대학교)
저널정보
한국전시산업융합연구원 한국과학예술융합학회 한국과학예술융합학회 Vol.43 No.2
발행연도
2025.3
수록면
193 - 205 (13page)
DOI
10.17548/ksaf.2025.03.30.193

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유전체 데이터는 생명체의 유전적 정보와 기능적 메커니즘을 이해하는 데 필수적인 자료로, 맞춤형 치료 개발과 질병 원인 분석에 중요한 역할을 한다. 그러나 방대한 규모와 복잡성 때문에 유전체 데이터의 해석과 시각화는 여전히 과학자들에게 도전 과제로 남아 있다. 본 연구는 인공지능(AI) 기반 이미지 생성 기술과 유전체 데이터의 융합을 통해 이러한 한계를 극복하고, 과학적 데이터의 분석 및 표현 가능성을 확장하는 방안을 탐구한다. GAN, VAE, 확산 모델과 같은 AI 알고리즘은 유전체 데이터를 예술적이고 직관적인 방식으로 시각화할 수 있는 강력한 도구를 제공한다. 본 연구는 이러한 알고리즘의 기술적 구조와 작동 원리를 분석하고, 대표적인 AI 이미지 생성 프로그램(MidJourney, DALL-E, Stable Diffusion)을 활용하여 유전체 데이터의 시각화와 예술적 변형 사례를 구체적으로 평가하였다. 또한, 설명가능한 인공지능(XAI)을 도입하여 AI 모델의 데이터 처리 과정을 투명하게 설명함으로써, 데이터 생성 및 해석의 신뢰성을 높였다. 본 연구 결과, AI 생성 이미지를 활용한 유전체 데이터의 시각화는 과학적 발견, 데이터 대중화, 창의적 표현의 세 가지 주요 영역에서 잠재력을 확인하였다. GAN은 유전체 변이를 강조하는 대칭적 패턴 이미지를 생성하였고, VAE는 유전자 발현 데이터를 예술적 텍스처로 변환하였으며, 확산 모델은 유전체 서열의 구조적 복잡성을 시각적으로 표현하였다. 이러한 기술은 과학적 데이터를 일반 대중과 연구자들에게 더욱 효과적으로 전달할 수 있는 가능성을 제시하였다. AI와 유전체 데이터의 융합은 의료, 생물학적 연구, 과학 교육, 예술 창작 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 혁신적 접근법이다. 학제 간 협력, XAI의 적극적 도입, 데이터 윤리 기준의 확립이 이 융합의 성공을 뒷받침할 것이다. 본 연구는 유전체 데이터와 AI 기술의 융합이 과학적 발견과 예술적 창작을 연결하며, 현대 과학과 예술의 새로운 패러다임을 제시할 수 있음을 보여준다.
#Artificial Intelligence(인공지능) #Convergence Art(융합예술) #Data Visualization(데이터 시각화) #GenomicData(유전체 데이터) #Explainable AI(설명가능한 인공지능)

목차

Abstract
국문초록
I. 서론
II. 인공지능 이미지 생성 알고리즘
Ⅲ. 유전체 데이터 시각화 방법
IV. 유전체 데이터와 AI 생성 이미지의 융합 사례
V. 결론
Reference

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