초상 사진
야생동물 트레일캠 데이터셋, GAN 기계학습, 인화된 사진, 가변설치
이 프로젝트는 '생성적 적대 신경망'을 통해 생성된 동물들의 포즈를 통해, 인간의 시각적 문법과 비인간 존재들의 재현을 다룬다.
Portrait
Wildlife Trail Camera Dataset, Machine Training with GANs, Variable Installation
This project examines the visual language of humans and how non-human beings are represented through animal poses created by a generative adversarial neural network.
동물을 시각 이미지로 담거나 관찰, 기록하는 행위는 인간과 동물의 관계를 잘 드러낸다. 인터넷에서 검색되는, 혹은 일반적인 자연 다큐멘터리 사진이 보여주는 높은 정보량을 담은 동물의 사진은 사실상 야생동물들을 바라보는 인간의 시각적 문법이 깊이 각인되어 있는 이미지라고 할 수 있다. 인간의 시각이 제거된 트레일 카메라(무인 카메라)의 경우, 카메라에 찍힌 야생동물들의 이미지는 그 보다 더 다양한 위상을 드러낸다. 이러한 카메라는 인간 사진작가처럼 이상적인 포즈를 취한 동물을 포착하지 않기 (못하기) 때문이다. 이렇게 인간의 시선 없이 촬영된 무인카메라의 기록 사진들을 모아 데이터셋을 만들고 기계학습을 진행하였다. 기계학습을 거쳐 나온 생물들의 형상은 흐릿하지만 데이터셋과는 달리 거의 측면 사진 혹은 정면 사진의 형상으로 드러난다. 이것들은 오히려 인간이 동물들을 찍을 때 드러내는 시각체계를 드러낸다. 한편 아무런 형상을 이루지 못한 얼룩들은 오히려 이것들의 초상사진과 같이 느껴진다.
The practice of capturing or documenting animals through visual images reveals much about the relationship between humans and animals. The highly informative photographs of animals found in common nature documentaries or on the internet are deeply imbued with the visual grammar through which humans view wildlife. In contrast, images captured by trail cameras (unmanned cameras), which lack human intervention, reveal a broader array of perspectives. These cameras do not (and cannot) capture animals in idealized poses like human photographers might. By compiling these unmanned camera images into datasets and conducting machine training, the resulting representations of animals are often blurred but typically appear as side or frontal views, contrary to the varied orientations in the dataset. These forms inadvertently reveal the visual systems humans use when photographing animals. Meanwhile, the blurred, ghost-like stains that form no clear shape feel paradoxically like the true portraits of these beings.