자연이 진공을 두려워하듯 인간 또한 공백을 견디지 못한다. 오유리는 그 빈자리를 논리로 채우는 대신 관객이 그 흔들림 속에서 공명하도록 하는 방식을 실험한다. 이를 통해 작가는 기록과 기억, 그리고 관객 사이에서 발생하는 유동적이고 이질적인 경험 공간을 구성한다.
Just as nature abhors a vacuum, humans, too, cannot endure emptiness. OH YURI does not seek to fill this void with logic, but instead invites the viewer to resonate within its trembling. In doing so, the work unfolds a fluid and heterogeneous field of experience, emerging in the shifting relations between record, memory, and the viewer.
본 작품은 세계적인 아티스트 아야코 록카쿠(Ayako Rokkaku)의 작업 방식인 ‘핑거 페인팅’과 그가 지닌 폭발적인 시각적 에너지를 디지털 공간으로 전이(Transference)시키려는 시도에서 시작한다. 정지된 원형의 추상화 내부에서 꿈틀거리는 색채들을 ‘살아있는 입자(Living Particles)’로 해체하고, 관람자의 터치와 움직임을 통해 이 입자들을 다시 응집시키거나 흩뿌리는 과정을 거친다. 이는 작가의 즉흥적인 손길을 관람자가 디지털적으로 대리 체험하게 하며, 회화의 평면성을 넘어선 ‘공간적 에너지의 공유’를 목적으로 한다.
- 유기적 흐름 (Organic Flow)
: 수백 개의 반투명 입자들은 중앙의 원형 아레나를 중심으로 자전하며, 관람자의 마우스 또는 터치 궤적을 따라 부드러운 소용돌이를 형성한다. - 스플래시 피드백 (Splash Feedback)
: 화면을 클릭하거나 탭할 때, 실제 물감이 튀기는 듯한 ‘스플래시’ 입자가 생성되며 동시에 맑은 공명음(Web Audio API 생성)이 발생한다. - 감산 혼합의 제거 (Visual Clarity)
: 디지털 환경에서 색이 겹칠 때 탁해지는 현상을 방지하기 위해 맑은 수채화 톤의 블렌딩 모드를 적용하여, 아야코 록카쿠 특유의 맑고 화사한 색감을 유지한다.
본 작품은 원작의 정적인 이미지를 동적인 시스템으로 전환하기 위해 다음과 같은 알고리즘 구조를 채택한다.
데이터셋 (Dataset)
- Target Data:
아야코 록카쿠의 특정 원형 연작(image_f5fb34.jpg)을 핵심 데이터셋으로 활용한다. - Feature Extraction:
이미지 내의 픽셀 밀도, 색상 분포(Color Distribution), 그리고 붓터치의 궤적(Stroke Trajectory)을 추출하여 시뮬레이션의 기본 환경 변수로 설정한다.
번역 알고리즘 (Translation Algorithm)
- Color Clustering & Mapping:
K-평균 군집화(K-means Clustering)와 유사한 로직을 통해 원작의 시그니처 팔레트를 추출하고, 이를 입자의 메타데이터로 매핑한다. - Vector Field Generation:
원작의 구상적 흐름을 분석하여 보이지 않는 벡터 필드(Vector Field)를 생성한다. 입자들은 이 필드 위에서 자전하며 원작의 ‘에너지 흐름’을 재현한다. - Stochastic Generation:
입자의 생성과 소멸 과정에 확률적(Stochastic) 모델을 도입하여, 매 순간 아야코 록카쿠의 즉흥적인 붓놀림과 닮은 비정형적 구성을 만들어낸다.
프롬프트 및 논리 구조 (Prompt & Logic Structure)
- Visual Prompting:
입력된 이미지를 “에너지의 중심”, “색채의 확산”, “유기적 질감”이라는 세 가지 추상적 프롬프트로 해석하여 코드로 치환한다. - Logic Flow:
Input Image → Feature Map → Particle Physics Engine → User Interaction Buffer → Real-time Render의 단계를 거쳐 원작의 정수가 실시간으로 ‘번역’된다.
토탈 미술관 아야코 록카쿠전의 데이터를 이용한 AI ART이다. 관람자는 단순히 그림을 보는 관객에서 그림을 구성하는 물감 에너지를 직접 조종하는 참여자로 확장된다. 아야코 록카쿠의 원작이 지닌 천진난만한 생동감을 디지털 인터랙션을 통해 입체적으로 경험함으로써, 전통적 회화와 현대 기술이 결합된 새로운 예술적 가치를 전달한다.
Concept and Point of Departure
This work begins as an attempt to transfer the “finger painting” method and explosive visual energy of the global artist Ayako Rokkaku into a digital space. The writhing colors within a static circular abstraction are decomposed into “living particles,” which are then re-aggregated or dispersed through the viewer’s touch and movement. This process allows viewers to digitally simulate the artist’s spontaneous gestures, aiming to share “spatial energy” beyond the flatness of painting.
Organic Flow
Hundreds of semi-transparent particles rotate around a central circular arena, forming smooth vortices that follow the trajectory of the viewer’s mouse or touch input.
Splash Feedback
When the screen is clicked or tapped, “splash” particles resembling splattered paint are generated, accompanied by a clear resonant sound produced via the Web Audio API.
Visual Clarity
To prevent colors from becoming muddy when layered in a digital environment, a watercolor-like blending mode is applied, preserving the bright and vivid color palette characteristic of Rokkaku’s work.
Algorithmic Structure
- Dataset
- Target Data: A specific circular series image by Ayako Rokkaku (image_f5fb34.jpg) is used as the core dataset.
- Feature Extraction: Pixel density, color distribution, and stroke trajectories are extracted and used as foundational environmental variables for the simulation.
- Translation Algorithm
- Color Clustering & Mapping:
A logic similar to K-means clustering is used to extract the signature color palette, which is then mapped to particle metadata. - Vector Field Generation:
The compositional flow of the original image is analyzed to generate an invisible vector field. Particles rotate along this field, recreating the “energy flow” of the original work. - Stochastic Generation:
A probabilistic model governs the creation and disappearance of particles, producing irregular compositions that resemble the spontaneity of Rokkaku’s brushwork.
- Prompt & Logic Structure
- Visual Prompting:
The input image is interpreted through three abstract prompts—“center of energy,” “diffusion of color,” and “organic texture”—which are translated into code. - Logic Flow:
Input Image → Feature Map → Particle Physics Engine → User Interaction Buffer → Real-time Render
Through this pipeline, the essence of the original work is translated in real time.
This is an AI art piece based on data from the Ayako Rokkaku exhibition at Total Museum. The viewer expands from a passive observer into an active participant who directly manipulates the energetic “paint” that composes the image. By experiencing the playful vitality of Rokkaku’s original work through digital interaction, the piece proposes a new artistic value at the intersection of traditional painting and contemporary technology.
