AI는 전통 무형 문화재의 손 기술을 어떻게 기록하는가?

1. 무형문화재는 왜 기록이 어려운가?

전통 무형문화재는 말 그대로 형태가 없는 문화유산이다. 도자기 제작, 목공, 방짜유기, 자수, 매듭, 화각, 전통 악기 연주, 탈춤과 같은 기술은 결과물보다 그 기술이 탄생하기까지의 ‘손의 움직임’과 감각이 핵심이다. 이러한 기술은 종종 ‘오감’을 동원해야만 이해할 수 있다. 손끝의 압력, 재료의 반응, 불 조절, 타이밍, 습기와 온도에 대한 직관까지 포함되기 때문에, 단순히 영상이나 텍스트로 기록하는 데는 한계가 있다. 영상은 보는 각도나 해상도에 따라 정보가 누락될 수 있고, 글은 감각을 숫자나 표현으로 완전히 담아낼 수 없다. 전통 장인들이 수십 년간 몸으로 축적한 지식은 그만큼 섬세하고 비언어적이며, 후대에 전승되기 어려운 구조를 갖는다. 이 때문에 전통 기술의 전승은 항상 “기술 단절”의 위험을 안고 있었고, 단순한 기록 방식으로는 무형문화재의 핵심을 지키기 어렵다는 것이 오랫동안 지적되어 왔다. 이런 맥락에서, 최근 AI 기술이 무형문화재의 손기술을 ‘정량화’하고 ‘시뮬레이션’ 가능한 형태로 기록하는 방식에 대해 주목이 모이고 있다.

2. AI는 손기술을 어떻게 데이터화하고 기록하는가?

AI는 무형문화재의 손기술을 기록할 때 모션 캡처(Motion Capture), 딥러닝 학습, 센서 기반 입력 장치 등을 통해 시각적·운동적 데이터를 수집한다. 예를 들어 도예 장인의 작업 과정을 기록할 때, 장인의 손과 팔, 몸 전체에 센서를 부착하거나, AI 비전 카메라를 통해 3D 움직임 데이터를 실시간으로 수집한다. AI는 이 데이터를 분석하여 손의 위치, 이동 속도, 회전 각도, 가해지는 압력 등을 수치화하고, 반복되는 패턴과 동작의 특징을 모델링한다. 전통 나전칠기 작업의 경우, 나전 조각을 붙이는 순간의 손가락 힘 조절이나 미세한 위치 조정이 중요하기 때문에, AI는 촉각 센서를 통해 압력 값을 정밀하게 수집한다. 이후 이 수치는 3D 시뮬레이션 환경에서 시각적으로 재현되거나, VR·AR 콘텐츠로 전환되어 후대 학습자들이 그대로 따라 할 수 있도록 제공된다. 또한 딥러닝은 장인의 기술을 수천 번 반복 학습하여, 손의 동작이 ‘왜 그렇게 움직였는가’라는 질문에 대한 확률적 예측까지 가능하게 만든다. 이는 단순한 기록을 넘어, 기술의 원리와 철학까지 복원 가능한 구조로 나아가게 한다.

3. 장인의 감각과 AI 기록은 어떻게 융합되는가?

AI가 아무리 정밀한 데이터를 수집하고 분석한다 해도, 전통 장인이 몸으로 체득한 ‘감각’은 쉽게 복제되지 않는다. 예를 들어 칠보공예에서 색을 채우는 순서, 자개공예에서 광택을 내는 손의 각도, 한지 장인들이 물에 닥 섬유를 퍼올리는 타이밍은 환경과 경험, 날씨와 재료 상태에 따라 달라진다. AI는 기본적으로 수치화된 데이터를 학습하지만, 환경에 따른 즉흥적 대응이나 창의적 손놀림은 데이터로 해석하기 어렵다. 그래서 많은 무형문화재 연구 프로젝트에서는, AI가 수집한 동작 데이터를 바탕으로 장인과 직접 협업하며 AI가 이해하지 못한 영역을 장인이 보완해주는 구조를 채택하고 있다. 예를 들어, AI가 생성한 시뮬레이션을 장인이 직접 검토하고 ‘이건 실제로는 이렇게 하면 안 된다’는 식의 피드백을 주면, AI는 그것을 반영하여 점점 더 실제에 가까운 기술 데이터셋을 만든다. 이는 인간의 감각과 기계의 연산이 상호작용하면서 점진적으로 정교해지는 과정이며, AI가 장인을 ‘대체’하는 것이 아니라 ‘기억하는 보조 수단’으로 진화하고 있음을 보여준다.

4. 무형문화재 전승을 위한 AI 기술의 미래

AI가 무형문화재의 손기술을 기록함으로써, 전통 기술은 더 이상 구술 전승이나 한정된 시연에만 의존하지 않게 된다. 기록된 데이터는 온라인 교육 플랫폼, 메타버스 체험, 문화재 복원 프로젝트, 공예품 제작 시뮬레이션 등 다양한 형태로 확장 가능하다. 예를 들어, 해외에 있는 사람이 VR 기기를 통해 AI가 기록한 장인의 도자기 물레 작업을 체험하거나, 학생이 모션 트래커를 착용하고 전통 자수의 손놀림을 그대로 연습하는 시스템이 실제로 개발되고 있다. 또한 이 기술은 장인이 고령화되거나 은퇴한 이후에도, 그 사람의 기술이 디지털 형태로 남아 수백 년 후에도 그대로 복원 가능한 문화 데이터 자산으로 전환된다는 점에서 매우 큰 의미가 있다. 나아가 AI는 여러 장인의 기술을 비교하고 조합하여 새로운 전통 기술의 창조적 응용에도 기여할 수 있다. 결국 AI는 전통 손기술의 맥을 끊지 않기 위한 가장 현실적이고도 지속 가능한 방법으로 자리잡고 있으며, 기술의 발전이 문화의 단절이 아닌 전통의 연장선이 될 수 있음을 증명하고 있다.