AI 기술이 교육 현장에 가져올 변화에 대한 관심이 높아지는 가운데, 미술 교육 분야에서 주목할 만한 혁신이 일어나고 있습니다. 플랜아이가 개발한 AI 미술 교육 서비스 아누타 캔버스 (anuta canverse)는 전통적인 미술 교육의 한계를 넘어 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.
특히 교육 현장에서는 AI 도구를 어떻게 효과적으로 도입하고 활용할 수 있을 지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다. 이러한 시점에서 아누타 캔버스 개발진의 경험과 통찰은 교육 실무자들에게 귀중한 참고 사례가 될 것입니다.
이번 인터뷰에서는 웹 솔루션과 AI 기술 분야에서 다년간의 경험을 쌓은 개발진을 만나 프로젝트의 시작부터 현재까지의 여정을 들어보았습니다.
특히 스테이블 디퓨전 모델의 커스터마이징, 교육용 프롬프트 엔지니어링, 사용자 경험 최적화 등 실제 개발 과정에서의 도전과 해결 방안을 상세히 다루었죠.
또한 현장 교육자들의 피드백을 바탕으로 한 서비스의 진화 과정과 향후 발전 방향에 대해서도 깊이 있는 이야기를 나눌 수 있었는데요. AI 미술 교육의 미래를 고민하는 교육자와 관련 분야 전문가들에게 의미 있는 인사이트를 준비했습니다.
아누타 캔버스, 혁신의 시작과 발전 과정
아누타 캔버스의 탄생 배경은 무엇인가요?
프로덕트 오너: 아누타 캔버스는 우리 회사의 자회사인 아누타와 깊은 연관이 있습니다. 아누타는 장애인 표준사업장으로, 장애인 작가들이 함께 일하며 AI를 통한 예술 작품의 디지털화와 사업화를 진행해왔죠.
처음에는 장애인 아티스트들을 위한 AI 미술 교육 프로그램으로 시작했다가, 점차 일반 아동들을 위한 교육 서비스로 발전하게 되었습니다.
이전에는 어떤 프로젝트들을 진행하셨나요?
개발자: 저는 처음에는 ‘보다’라는 통계 서비스에서 시계열 기반의 사용자 수 예측 모델을 개발했습니다.
이후 검색 엔진 ‘보리’ 프로젝트에서 추천 검색 기능을 고도화했고, 상품 추천 서비스도 개발했죠. 아누타 캔버스는 제가 처음으로 이미지 생성 AI를 다뤄본 프로젝트입니다.
세 번의 버전을 거치며 상용화에 도전하게 된 계기는 무엇인가요?
프로덕트 오너: 처음 두 번의 시도는 실험적인 성격이 강했습니다. 세 번째 버전부터는 시장성과 차별화에 중점을 두었죠.
특히 자회사인 아누타의 니즈가 중요한 역할을 했습니다. 아누타는 장애인 표준사업장으로, 장애인 작가들이 AI를 통해 예술 작품을 디지털화하고 사업화하는 작업을 진행해왔습니다.
이러한 배경에서 AI 미술 교육 프로그램의 필요성이 대두되었고, 이것이 현재의 아누타 캔버스로 발전하게 되었습니다.
개발팀의 협업 방식이 매우 인상적입니다. 의견 조율은 어떻게 이루어지나요?
프로덕트 오너: 저희는 ‘답이 없는 회의’를 많이 합니다. 연구소 특성상 1번도, 2번도, 3번도 모두 정답이 될 수 있거든요. 그래서 회사 1층의 사내 카페에서 편안하게 대화를 나누며 의견을 조율합니다.
부담 없이 자주 모여 이야기를 나눌 수 있죠. 때로는 격렬한 토론을 하기도 하지만, 결국에는 합리적인 결정을 내립니다.
개발자: 개발자와 프로덕트 오너 사이의 가장 큰 갈등 포인트는 추상적 개념과 명확한 개념의 차이에서 발생합니다. 저희는 프로덕트 오너에게 끊임없이 ‘정의가 뭐냐’, ‘기준이 뭐냐’를 물어보며 명확화를 요구했죠.
하지만 이 과정을 통해 오히려 프로덕트 오너가 모호한 것만은 아니라는 것을 배웠습니다.
아누타 캔버스 기술적 특징과 차별점
다른 AI 이미지 생성 도구와 비교했을 때 아누타 캔버스만의 차별점은 무엇인가요?
개발자: 기본적으로는 같은 디퓨전 모델 계열을 사용하지만, 아동 미술 교육이라는 특수한 목적에 맞춰 커스터마이징했습니다.
아동, 미술, 교육이라는 세 가지 어려운 주제를 모두 아우르면서도 교육적으로 적절한 결과물을 만들어내야 했기 때문에, 기존 상용 서비스를 그대로 사용하기보다는 자체적인 개발이 필요했죠.
스테이블 디퓨전 모델을 선택하신 이유는 무엇인가요?
개발자: 생성형 이미지 모델 중 GAN, Diffusion, VAE 세 가지를 비교 검토했습니다. 상업적으로 활용하기에 너무 무겁지 않으면서도 품질이 우수하고, 자유롭게 커스터마이징할 수 있는 모델을 찾다 보니 스테이블 디퓨전을 선택하게 되었습니다.
스테이블 디퓨전 모델을 커스터마이징하는 과정에서 특별히 신경 쓴 부분은 무엇인가요?
개발자: 교육용 콘텐츠에 부적절한 이미지가 생성되는 것을 방지하는 것이 가장 큰 과제였습니다. 초기에는 모델이 가끔 부적절한 이미지를 생성하는 문제가 있었는데, 이를 해결하기 위해 우주복을 입히는 등의 창의적인 해결책을 시도했습니다.
또한 프롬프트 필터링 시스템을 개발해 유해 가능성이 있는 단어들을 사전에 차단했습니다.
데이터셋 구축과 품질 관리는 어떻게 진행되었나요?
개발자: 많은 데이터보다는 품질 높은 데이터에 집중했습니다. 아동 교육용 콘텐츠이기 때문에 데이터 검증이 매우 중요했죠. 공개된 예술 작품 데이터와 자체 수집한 데이터를 결합했고, 특히 미술 교과 과정에 맞는 이미지를 선별적으로 활용했습니다.
아누타 캔버스 교육적 가치와 현장 반응
4가지 핵심 교육 커리큘럼은 어떤 기준으로 만들어졌나요?
프로덕트 오너: AI 기초 교육, 미술 재료, 미술 사조, 화가 따라하기로 구성했습니다. 특히 중요한 것은 ‘반복’과 ‘의도’라는 두 가지 포인트입니다.
아이들이 단순히 AI에 끌려가는 것이 아니라, 자신의 의도를 가지고 AI를 활용할 수 있도록 설계했습니다. 여기에는 아동 미술 교육 전문가들의 자문이 큰 도움이 되었죠.
현재 교육 현장에서의 반응은 어떠한가요?
프로덕트 오너: 최근 교육 현장에서 피드백을 받아보니, 이미지 생성 기능 자체는 잘 활용되고 있습니다. 다만 생성된 이미지를 더 다양하게 활용할 수 있는 기능에 대한 요청이 있었죠.
현재는 AI가 보편화되진 않았지만, 교사들의 수업 진행에는 큰 이슈가 없다는 긍정적인 피드백을 받았습니다.
지난주에 방학 특강 AI 융합 프로그램에서 저희 서비스를 사용하신 교육자분들을 만났습니다. 현재는 이미지 생성 기능이 잘 작동하고 있지만, 생성된 이미지를 더 다양하게 활용할 수 있는 방안에 대한 요청이 있었습니다.
또한 40분 단위의 수업에 맞춰 더 세분화된 교육 블록이 필요하다는 의견도 있었죠.
버튼식 인터페이스를 채택하신 이유가 궁금합니다.
프로덕트 오너: 아동들이 직접 프롬프트를 작성하기에는 진입장벽이 너무 높다고 판단했습니다.
겉으로 보기에는 단순한 버튼 클릭 방식이지만, 내부적으로는 한 번의 클릭에 30-40가지의 정교한 프롬프트가 작동합니다. 교육적 가치와 사용성의 균형을 맞추기 위한 선택이었죠.
처음에는 ‘클릭 한 번으로 그림이 잘 나오면 교육적 가치가 있을까’라는 고민도 있었지만, AI가 도입된 지 얼마 되지 않은 시점에서는 아이들이 먼저 흥미를 느끼고 성공 경험을 하는 것이 중요하다고 판단했습니다.
아누타 캔버스 미래 비전과 확장 계획
앞으로의 개발 방향이 매우 흥미롭습니다. 구체적인 계획을 말씀해 주실 수 있나요?
프로덕트 오너: 2024년 1월부터 본격적인 고도화 개발이 시작될 예정입니다. 가장 주목할 만한 계획은 AI로 그림을 그리고 여기에 음악과 스토리를 결합해 동화를 만드는 서비스입니다.
이를 위해 협업을 준비 중이며, R&D 확정을 기다리고 있습니다. 또한 드로잉 기능 추가와 교사용 관리 시스템 고도화도 검토 중입니다.
개발자와 기획자로서 아누타 캔버스를 통해 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?
개발자: 이미지 생성 AI 기술을 더 깊이 연구하고 발전시키고 싶습니다. 현재 프롬프트 엔지니어링 관련 연구도 진행 중인데, 이를 통해 더 혁신적인 기술을 개발하고 싶습니다.
프로덕트 오너: 저는 단순히 기술적 완성도보다는 사용자가 진정으로 만족하고 가치를 느낄 수 있는 서비스를 만드는 것이 목표입니다. 때로는 기술적으로 깊이 들어가는 것보다 사용자의 니즈에 맞춘 실용적인 접근이 더 중요할 수 있다고 생각합니다.
