Golan Levin makes art that looks back at you

56,800 views ・ 2009-07-30

TED


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번역: Soohyun Pae 검토: Joanne Jung Eun Choi
00:12
Hello! My name is Golan Levin.
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안녕하세요. 저는 Golan Levin입니다.
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I'm an artist and an engineer,
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저는 예술가이자 공학자입니다.
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which is, increasingly, a more common kind of hybrid.
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저처럼 이 두 분야를 넘나드는 사람들이 점차 많아지고 있습니다.
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But I still fall into this weird crack
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하지만 저는 여전히 묘한 거리감을 느낍니다.
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where people don't seem to understand me.
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사람들이 저를 이해하지 못하는 부분이 있는 것 같거든요.
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And I was looking around and I found this wonderful picture.
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4000
이 멋진 사진은 제가 어쩌다 찾아낸 건데요,
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It's a letter from "Artforum" in 1967
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1967년 아트포럼에서 보낸 편지입니다.
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saying "We can't imagine ever doing a special issue
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'예술에서의 전자기기나 컴퓨터에 대한 특집 기사를 쓴다는 건
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on electronics or computers in art." And they still haven't.
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상상도 할 수 없다'고 적혀 있군요. 아직까지도 뭐 실린적은 없죠.
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And lest you think that you all, as the digerati, are more enlightened,
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여러분 디지털에 익숙하신 분들이라 이 사람들보단 낫다고 생각하실 것 같아
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I went to the Apple iPhone app store the other day.
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얼마전에 애플 아이폰 앱스토어에 한번 가봤습니다.
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Where's art? I got productivity. I got sports.
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예술은 어딨죠? 생산성도 있고 스포츠도 있는데요.
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And somehow the idea that one would want to make art for the iPhone,
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그런데 어째선지, 누군가는 아이폰을 위한 예술을 만들고 싶어할 꺼라는 생각은
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which my friends and I are doing now,
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2000
저같은 경우는 친구들과 현재 실제로 하고 있지만,
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is still not reflected in our understanding
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그런 생각은 아직까지 우리가 생각하는
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of what computers are for.
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컴퓨터의 용도로 여겨지지 않고 있습니다.
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So, from both directions, there is kind of, I think, a lack of understanding
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2000
그러니까, 양 쪽에서 모두 이해가 부족한 것이 아닐까 싶습니다.
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about what it could mean to be an artist who uses the materials
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자기 고유의 재료를 사용해 작품을 만드는
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of his own day, or her own day,
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예술가가 된다는 것이 갖는 의미를 이해하지 못하는 것 같다는 겁니다.
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which I think artists are obliged to do,
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제 생각에 예술가의 의무는
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is to really explore the expressive potential of the new tools that we have.
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현재 가지고 있는 새로운 도구의 표현적 잠재력을 적극 탐색하는 것입니다.
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In my own case, I'm an artist,
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제 경우를 말씀드리면, 저는 예술가로서
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and I'm really interested in
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제가 정말 관심이 많은 분야는
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expanding the vocabulary of human action,
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인간의 행동의 언어를 확장하는 것과
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and basically empowering people through interactivity.
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기본적으로 사람들에게 상호작용을 통해 권한을 부여하는 것입니다.
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I want people to discover themselves as actors,
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3000
저는 사람들이 행동하는 자신의 모습을 깨닫기 바랍니다.
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as creative actors, by having interactive experiences.
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4000
상호적 경험을 통해 창조적 행동을 하는 주체로서의 모습 말입니다.
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A lot of my work is about trying to get away from this.
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3000
제 일은 대부분 이와는 거리가 먼 것입니다.
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This a photograph of the desktop of a student of mine.
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2000
이 사진은 제 학생의 데스크탑(desktop) 사진입니다.
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And when I say desktop, I don't just mean
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2000
여기서 데스크탑이라 함은 단지
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the actual desk where his mouse has worn away the surface of the desk.
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3000
마우스를 올려놓고 움직이는 바로 그 '데스크 위' 가 아니라
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If you look carefully, you can even see
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2000
자세히 들여다 보시면
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a hint of the Apple menu, up here in the upper left,
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3000
여기 왼쪽상단에 보일듯 말듯한 애플 메뉴가 보이실 겁니다.
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where the virtual world has literally
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2000
가상공간이 말그대로
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punched through to the physical.
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2000
현실 공간으로 뚫고 나온 모습이죠.
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So this is, as Joy Mountford once said,
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4000
그러니까 이게, Joy Mountford가 말한 것처럼
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"The mouse is probably the narrowest straw
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2000
'마우스는, 모든 인간의 표현을 빨아들일 수 있는
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you could try to suck all of human expression through."
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2000
가장 가는 빨대" 일 것입니다.
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(Laughter)
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3000
(웃음)
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And the thing I'm really trying to do is enabling people to have more rich
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3000
그리고 제가 정말 하고 싶은 것은
02:01
kinds of interactive experiences.
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2000
사람들이 보다 풍부한 상호교류의 경험을 하도록 하는 것입니다.
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How can we get away from the mouse and use our full bodies
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2000
어떻게 하면 사람들이 마우스에서 손을 떼고
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as a way of exploring aesthetic experiences,
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3000
온 몸을 사용해 심미적 경험을 찾아나설 수 있을까요?
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not necessarily utilitarian ones.
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2000
꼭 실용적인 경험일 필요는 없습니다.
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So I write software. And that's how I do it.
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3000
그래서 저는 소프트웨어를 만들었습니다. 그게 제 방식이었죠.
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And a lot of my experiences
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2000
제 경험의 상당 부분은
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resemble mirrors in some way.
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2000
어떤 면에서 거울을 닮았습니다.
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Because this is, in some sense, the first way,
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2000
어떤 의미에서 이를 통해 사람들이 처음
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that people discover their own potential as actors,
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2000
행동의 주체로서의 자신의 잠재력을 처음 발견하기 때문입니다.
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and discover their own agency.
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2000
또 자신의 주체적 힘을 깨닫기 때문입니다.
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By saying "Who is that person in the mirror? Oh it's actually me."
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3000
'거울 속 저게 누구지? 앗, 나네'라고 말하면서 말이죠.
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And so, to give an example,
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2000
예를 하나 들겠습니다.
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this is a project from last year,
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2000
작년에 했던 한 프로젝트인데요,
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which is called the Interstitial Fragment Processor.
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2000
단편 조각 프로세서'라는 것입니다.
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And it allows people to explore the negative shapes that they create
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152160
4000
사람들이 일상생활 속에
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when they're just going about their everyday business.
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156160
3000
자신이 만든 부정적인 모습을 볼 수 있게 한 것입니다.
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So as people make shapes with their hands or their heads
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2000
사람들이 자기 손이나 머리를 사용해서,
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and so forth, or with each other,
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175160
2000
또는 두 명이 함께 어떤 형태를 만들 때
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these shapes literally produce sounds and drop out of thin air --
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177160
3000
이러한 각각의 형태가 말 그대로 소리를 만들어내며 허공속에서 생겨납니다.
03:00
basically taking what's often this, kind of, unseen space,
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180160
4000
기본적으로 어떤 보이지 않는 공간,
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or this undetected space, and making it something real,
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3000
또는 인식하지 못하고 있던 이러한 공간을 현실로 만들어내
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that people then can appreciate and become creative with.
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187160
3000
사람들은 비로소 그것을 인식하고 창조력을 발휘하게 되는겁니다.
03:10
So again, people discover their creative agency in this way.
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190160
3000
즉, 사람들은 이런 방식을 통해 자신의 창조적 힘을 발견하게 됩니다.
03:13
And their own personalities come out
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2000
그리고 각자의 개성이 드러나는 것이죠.
03:15
in totally unique ways.
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3000
자신만의 독특한 방식으로 말입니다.
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So in addition to using full-body input,
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198160
3000
이렇게 온 몸을 사용한 표현법 외에
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something that I've explored now, for a while,
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201160
2000
요즘 제가 한동안 연구중인 것인 게 또 있는데요,
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has been the use of the voice,
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203160
2000
목소리를 사용하는 것입니다.
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which is an immensely expressive system for us, vocalizing.
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205160
4000
이 목소리 기법은 표현력이 매우 뛰어난 시스템입니다.
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Song is one of our oldest ways
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209160
2000
노래는 인간이
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of making ourselves heard and understood.
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211160
3000
자신을 표현하고 공감을 얻는 가장 오래된 방법 중 하나입니다.
03:34
And I came across this fantastic research by Wolfgang Köhler,
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214160
2000
이와 관련한 매우 뛰어난 연구에 대해 알게 되었는데요,
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the so-called father of gestalt psychology, from 1927,
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216160
4000
형태심리학의 아버지인 볼프강 쾰러의 연구입니다.
03:40
who submitted to an audience like yourselves
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220160
2000
그는 1927년이래 여러분과 같은 관객들에게
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the following two shapes.
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222160
2000
지금 보여드릴 두 가지 형태를 보여주면서
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And he said one of them is called Maluma.
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224160
2000
이 둘 중 하나의 이름은 '말루마'이고
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And one of them is called Taketa. Which is which?
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226160
2000
다른 하나는 '타케타'라고 알려주었습니다. 어떤 게 어떤걸까요?
03:48
Anyone want to hazard a guess?
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228160
4000
혹시 과감히 찍어보실 분?
03:52
Maluma is on top. Yeah. So.
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232160
2000
위가 '말루마'입니다. 네.
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As he says here, most people answer without any hesitation.
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234160
3000
이처럼, 그가 이렇게 질문을 하면 대부분은 망설임없이 대답합니다.
03:57
So what we're really seeing here is a phenomenon
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237160
2000
그러니까 우리가 여기서 보게 되는 현상은
03:59
called phonaesthesia,
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239160
2000
'음성 상징법'이라고 하는 것으로,
04:01
which is a kind of synesthesia that all of you have.
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241160
2000
이것은 여러분 모두가 갖고 있는 공감각의 일종입니다.
04:03
And so, whereas Dr. Oliver Sacks has talked about
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243160
2000
그리고 따라서 올리버 삭스 박사가
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how perhaps one person in a million
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245160
2000
아마도 백만명 중 한명이
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actually has true synesthesia,
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247160
2000
진정한 공감각을 갖고 있다고 할 수 있다고 주장해온 것처럼
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where they hear colors or taste shapes, and things like this,
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249160
2000
색을 듣거나 형태를 맛보고 하는 그런 것들이 이루어지는 것을 말합니다.
04:11
phonaesthesia is something we can all experience to some extent.
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251160
2000
음성상징은 우리 모두 어느 정도까지는 경험할 수 있는 겁니다.
04:13
It's about mappings between different perceptual domains,
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253160
3000
상이한 개념들 간의 관계도를 만드는 것이라 할 수 있죠.
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like hardness, sharpness, brightness and darkness,
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256160
3000
말하자면 단단함, 날카로움, 밝음, 어두움 같은 것들 말입니다.
04:19
and the phonemes that we're able to speak with.
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2000
인간이 말할 때 사용하는 음운도 있겠죠
04:21
So 70 years on, there's been some research where
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2000
그래서 70년간 진행되어온 한 연구에서
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cognitive psychologists have actually sussed out
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2000
인지심리학자들은 실제로 조사를 해오고 있습니다.
04:25
the extent to which, you know,
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265160
2000
어느 정도까지
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L, M and B are more associated with shapes that look like this,
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267160
4000
L, M, B 소리가 이런 모양과 더 관련이 있고
04:31
and P, T and K are perhaps more associated with shapes like this.
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271160
4000
P, T, K는 아마도 이런 형태와 더 연관이 있나 하는 것이죠.
04:35
And here we suddenly begin to have a mapping between curvature
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275160
2000
여기서 우리는 굴곡, 즉
04:37
that we can exploit numerically,
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277160
2000
숫자를 통해 변형할 수 있는 굴곡과
04:39
a relative mapping between curvature and shape.
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3000
형태 사이의 상대적인 관계도를 얻어내기 시작합니다.
04:42
So it occurred to me, what happens if we could run these backwards?
99
282160
3000
자, 이러한 일이 발생했는데, 그렇다면 이 과정을 거꾸로 한다면?
04:45
And thus was born the project called Remark,
100
285160
2000
그래서 '리마크'라는 프로젝트를 시작한 것입니다.
04:47
which is a collaboration with Zachary Lieberman
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287160
2000
자차리 리버만과
04:49
and the Ars Electronica Futurelab.
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289160
2000
아르스 일렉트로니카 퓨처랩의 공동작업이었습니다.
04:51
And this is an interactive installation which presents
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291160
2000
이것은 상호적 전시로,
04:53
the fiction that speech casts visible shadows.
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293160
2000
발화가 시각적 그림자를 만들어내는 창작적 세계를 보여줍니다.
04:55
So the idea is you step into a kind of a magic light.
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295160
3000
관객이 일종의 마법의 불빛 안으로 들어가면
04:58
And as you do, you see the shadows of your own speech.
106
298160
3000
그 순간 자신의 목소리의 그림자를 보게 되는 겁니다.
05:01
And they sort of fly away, out of your head.
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301160
2000
그 그림자들은 자신의 머릿속에서 날아가버리는 것과 같죠.
05:03
If a computer speech recognition system
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303160
3000
컴퓨터의 발화 인지 시스템이
05:06
is able to recognize what you're saying, then it spells it out.
109
306160
4000
관객이 말하는 바를 인식할 수 있으면 그걸 글자로 나타내는 겁니다.
05:10
And if it isn't then it produces a shape which is very phonaesthetically
110
310160
2000
인식할 수 없으면, 매우 발성심미적인 모양을 만들어내는데,
05:12
tightly coupled to the sounds you made.
111
312160
2000
이 모양은 관객이 만들어내는 소리에 긴밀히 연결된 것입니다.
05:14
So let's bring up a video of that.
112
314160
3000
자, 자료화면 보시죠.
06:03
(Applause)
113
363160
2000
(박수)
06:05
Thanks. So. And this project here,
114
365160
3000
감사합니다. 이 프로젝트에서
06:08
I was working with the great abstract vocalist, Jaap Blonk.
115
368160
3000
저는 추상 보컬리스트 자프 블롱크씨와 작업을 했는데요,
06:11
And he is a world expert in performing "The Ursonate,"
116
371160
3000
'어소네이트(The Ursonate)'라는 행위예술을 선보이신 세계적 전문가입니다.
06:14
which is a half-an-hour nonsense poem
117
374160
2000
이 작품은 30분 분량의 무의미한 시인데요,
06:16
by Kurt Schwitters, written in the 1920s,
118
376160
2000
1920년대에 쓰여진 커트 슈비터스의 작품입니다.
06:18
which is half an hour of very highly patterned nonsense.
119
378160
4000
즉, 매우 정형화된 의미없는 소리들의 나열로 된 30분짜리 작품입니다.
06:22
And it's almost impossible to perform.
120
382160
2000
낭독자체가 거의 불가능합니다.
06:24
But Jaap is one of the world experts in performing it.
121
384160
3000
그러나 자프는 이 작품 낭독의 세계적 전문가 중 한 명입니다.
06:27
And in this project we've developed
122
387160
2000
그래서 이 프로젝트에서 저희는
06:29
a form of intelligent real-time subtitles.
123
389160
3000
지능형 실시간 자막 같은걸 개발했습니다.
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So these are our live subtitles,
124
392160
3000
자 이게 그 실시간 자막입니다.
06:35
that are being produced by a computer that knows the text of "The Ursonate" --
125
395160
3000
이 시의 텍스트가 인식된 컴퓨터에서 만들어내고 있는 건데요,
06:38
fortunately Jaap does too, very well --
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398160
3000
자프 씨도 다행히 매우 잘 하십니다.
06:41
and it is delivering that text at the same time as Jaap is.
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401160
5000
야프 씨가 소리를 냄과 동시에 글자를 내보냅니다.
06:53
So all the text you're going to see
128
413160
2000
그래서 이제 보실 글자들은
06:55
is real-time generated by the computer,
129
415160
2000
실시간으로 컴퓨터가
06:57
visualizing what he's doing with his voice.
130
417160
3000
야프씨가 목소리로 내는 소리를 시각화 하는 겁니다.
08:10
Here you can see the set-up where there is a screen with the subtitles behind him.
131
490160
3000
여기 뒤 쪽으로 자막이 스크린에 뜨도록 해놓은 걸 보실 수 있습니다.
08:34
Okay. So ...
132
514160
2000
네...
08:36
(Applause)
133
516160
5000
(박수)
08:41
The full videos are online if you are interested.
134
521160
2000
관심있으시면 온라인으로 전체 동영상을 보셔도 좋겠습니다.
08:43
I got a split reaction to that during the live performance,
135
523160
2000
이 퍼포먼스를 하는 동안 상반된 반응을 받았는데요,
08:45
because there is some people who understand
136
525160
2000
왜냐하면 어떤 사람들은
08:47
live subtitles are a kind of an oxymoron,
137
527160
2000
실시간 자막이 어떤 면에서는 사실 모순이라는 걸 알거든요.
08:49
because usually there is someone making them afterwards.
138
529160
3000
왜냐하면 보통은 자막은 나중에 만드는 것이기 때문이죠.
08:52
And then a bunch of people who were like, "What's the big deal?
139
532160
3000
그러면 많은 이들은 "그게 뭐?"
08:55
I see subtitles all the time on television."
140
535160
2000
"TV에서도 항상 자막이 나오는구만." 하고 생각하죠.
08:57
You know? They don't imagine the person in the booth, typing it all.
141
537160
3000
그렇잖아요? 부스에 앉아서 열심히 받아적는 사람이 있다는 생각은 못하는거죠.
09:00
So in addition to the full body, and in addition to the voice,
142
540160
3000
자, 이제 몸과 목소리 외에
09:03
another thing that I've been really interested in,
143
543160
2000
제가 가장 최근들어 관심갖고 있는 것은
09:05
most recently, is the use of the eyes,
144
545160
2000
눈을 사용한 작업입니다.
09:07
or the gaze, in terms of how people relate to each other.
145
547160
4000
혹은 시선을 사용하는 것이죠. 사람들이 어떻게 서로 관계하는가 하는 측면에서요.
09:11
It's a really profound amount of nonverbal information
146
551160
2000
사람은 실로 엄청난 양의 비언어적인 정보를
09:13
that's communicated with the eyes.
147
553160
2000
눈을 통해 주고 받습니다.
09:15
And it's one of the most interesting technical challenges
148
555160
2000
인간의 눈은 현재 컴퓨터과학 분야에서
09:17
that's very currently active in the computer sciences:
149
557160
2000
최근에 활발하게 다뤄지고 있는 흥미로운 기술적 이슈 중 하납니다.
09:19
being able to have a camera that can understand,
150
559160
2000
카메라를 통해
09:21
from a fairly big distance away,
151
561160
2000
상당히 먼 곳에서도
09:23
how these little tiny balls are actually pointing in one way or another
152
563160
3000
이 작은 안구가 어느 쪽을 향하고 있는지를
09:26
to reveal what you're interested in,
153
566160
2000
그 사람이 무엇에 관심이 있는 건지를 밝혀내고
09:28
and where your attention is directed.
154
568160
2000
어디에 주목하고 있는 건지를 알아낼 수 있죠.
09:30
So there is a lot of emotional communication that happens there.
155
570160
3000
그렇게 해서 수 많은 감정의 전달이 이루어지고 있는겁니다.
09:33
And so I've been beginning, with a variety of different projects,
156
573160
4000
그래서 저는 다양한 프로젝트를 통해서
09:37
to understand how people can relate to machines with their eyes.
157
577160
3000
사람들이 눈을 통해 어떻게 기계와 소통하는지 알 수 있게 되었습니다.
09:40
And basically to ask the questions:
158
580160
3000
또, 기본적으로 어떤 질문들을 던지고자 함이었습니다.
09:43
What if art was aware that we were looking at it?
159
583160
5000
예술작품이 우리가 자기를 보고 있다는 걸 안다면 어떨까?
09:48
How could it respond, in a way,
160
588160
2000
과연 어떻게 반응할까?
09:50
to acknowledge or subvert the fact that we're looking at it?
161
590160
3000
자기를 보고 있다는 사실을 받아들일까, 아니면 용납하지 못할까?
09:53
And what could it do if it could look back at us?
162
593160
3000
그리고 그 자신도 관객에게 시선을 되보낼 수 있다면 어떻게 할까?
09:56
And so those are the questions that are happening in the next projects.
163
596160
2000
이러한 질문들을 이제 보여드릴 프로젝트에서 해봤습니다.
09:58
In the first one which I'm going to show you, called Eyecode,
164
598160
3000
첫번째 작품은 '아이코드'라는 작품인데요,
10:01
it's a piece of interactive software
165
601160
2000
상호적 소프트웨어의 일부로서
10:03
in which, if we read this little circle,
166
603160
2000
관객이 눈으로 이 작은 원을 읽으면
10:05
"the trace left by the looking of the previous observer
167
605160
3000
그 관찰자의 시선의 자취를
10:08
looks at the trace left by the looking of previous observer."
168
608160
3000
그대로 다시 따라가는 것입니다.
10:11
The idea is that it's an image wholly constructed
169
611160
2000
이 작품은 온전히
10:13
from its own history of being viewed
170
613160
2000
그 작품이 관객에게 관찰되는 그 기록으로부터 만들어진 이미지인 것입니다.
10:15
by different people in an installation.
171
615160
2000
설치작품에서 다른 관객들에 의해 말입니다.
10:17
So let me just switch over so we can do the live demo.
172
617160
5000
이제 바꿔봐서 여기서 한 번 해볼까요.
10:22
So let's run this and see if it works.
173
622160
4000
되는지 한번 작동해보겠습니다.
10:26
Okay. Ah, there is lots of nice bright video.
174
626160
3000
되네요. 아, 괜찮은 비디오들이 많네요.
10:29
There is just a little test screen that shows that it's working.
175
629160
2000
여기 이 시험 스크린을 보시면 작동한다는 게 보이실 겁니다.
10:31
And what I'm just going to do is -- I'm going to hide that.
176
631160
2000
이제 제가 이걸 숨겨보겠습니다.
10:33
And you can see here that what it's doing
177
633160
2000
그럼 이제 여기서 그게 무엇을 하고 있는지 보실 수 있을 겁니다.
10:35
is it's recording my eyes every time I blink.
178
635160
3000
바로 제가 눈을 깜빡일 때마다 그걸 기록하고 있는거죠.
10:44
Hello? And I can ... hello ... okay.
179
644160
4000
여보세요? 음..그리고 제가..안녕하세요. 좋습니다.
10:48
And no matter where I am, what's really going on here
180
648160
2000
제가 어디있든 여기서 일어나고 있는 일이 뭐냐하면
10:50
is that it's an eye-tracking system that tries to locate my eyes.
181
650160
3000
제 눈의 위치를 파악하는 눈 추적 시스템인 것입니다.
10:53
And if I get really far away I'm blurry.
182
653160
2000
제가 멀리 떨어지면 흐릿해지죠.
10:55
You know, you're going to have these kind of blurry spots like this
183
655160
2000
자, 이렇게 흐릿한 점 같은 걸 보실텐데요
10:57
that maybe only resemble eyes in a very very abstract way.
184
657160
3000
아주 아주 추상적으로 보면 눈을 좀 닮은 것도 같죠.
11:00
But if I come up really close and stare directly at the camera
185
660160
3000
반대로 확 가까이 다가가서 카메라를 똑바로 쳐다보면
11:03
on this laptop then you'll see these nice crisp eyes.
186
663160
2000
아주 또렷하게 눈의 모양을 보시게 됩니다.
11:05
You can think of it as a way of, sort of, typing, with your eyes.
187
665160
4000
말하자면 눈으로 타자를 치는 거라고 생각하셔도 좋겠습니다.
11:09
And what you're typing are recordings of your eyes
188
669160
2000
자신의 눈의 녹화된 이미지를 타자치듯 기록하는 겁니다.
11:11
as you're looking at other peoples' eyes.
189
671160
2000
다른 사람의 눈을 바라보는 자신의 눈을 말입니다.
11:13
So each person is looking at the looking
190
673160
3000
이런 식으로 각각의 사람이
11:16
of everyone else before them.
191
676160
2000
자신 앞의 모든 다른 사람들의 시선을 바라보고 있는거죠.
11:18
And this exists in larger installations
192
678160
2000
이걸 보다 큰 규모의 작품으로 만들어서
11:20
where there are thousands and thousands of eyes
193
680160
2000
수십만개의 눈이 있는거고
11:22
that people could be staring at,
194
682160
2000
그 눈들을 관객들이 볼 수 있어서
11:24
as you see who's looking at the people looking
195
684160
2000
누가 그 사람들이
11:26
at the people looking before them.
196
686160
2000
자기 앞의 사람들을 바라보고 있는지를 볼 수 있는거죠.
11:28
So I'll just add a couple more. Blink. Blink.
197
688160
3000
자 이제 몇 개만 더 만들어보겠습니다. 깜빡 깜빡
11:31
And you can see, just once again, how it's sort of finding my eyes
198
691160
3000
자, 보시면 이제 다시 이 장치가 제 눈을 찾고
11:34
and doing its best to estimate when it's blinking.
199
694160
3000
제 눈이 언제 깜빡이는 지를 계산하려고 하는 지 보이시죠.
11:37
Alright. Let's leave that.
200
697160
2000
자, 이제 이건 이쯤 하겠습니다.
11:39
So that's this kind of recursive observation system.
201
699160
3000
이런 식의 반복 관찰 시스템인 것입니다.
11:42
(Applause)
202
702160
2000
(박수)
11:44
Thank you.
203
704160
2000
감사합니다.
11:46
The last couple pieces I'm going to show
204
706160
2000
이제 마지막으로 보여드릴 것들은
11:48
are basically in the new realm of robotics -- for me, new for me.
205
708160
2000
기본적으로 적어도 저한테는 신생분야인 로봇공학인데요.
11:50
It's called Opto-Isolator.
206
710160
2000
광학절연체라고 합니다.
11:52
And I'm going to show a video of the older version of it,
207
712160
3000
이 장치의 이전 버전을 담은 동영상을 보시겠습니다.
11:55
which is just a minute long. Okay.
208
715160
2000
1분 정도로 짧습니다.
12:06
In this case, the Opto-Isolator is blinking
209
726160
2000
여기서 광학절연체는
12:08
in response to one's own blinks.
210
728160
2000
관찰자가 깜빡이는 것에 반응해 깜빡입니다.
12:10
So it blinks one second after you do.
211
730160
3000
그러니까, 제가 깜빡이고 1초뒤에 깜빡이는 거죠.
12:13
This is a device which is intended to reduce
212
733160
3000
이 장치를 통해서
12:16
the phenomenon of gaze down to the simplest possible materials.
213
736160
3000
응시라는 행위를 가능한한 가장 단순한 도구로 줄여보려고 했습니다.
12:19
Just one eye,
214
739160
2000
눈 한개만이
12:21
looking at you, and eliminating everything else about a face,
215
741160
2000
여러분을 바라보고 있고 얼굴의 다른 부분은 모두 지워버렸습니다.
12:23
but just to consider gaze in an isolated way
216
743160
3000
대신 시선을 주변으로부터 분리시켜
12:26
as a kind of, as an element.
217
746160
3000
말하자면 하나의 요소로서 인식하려한 겁니다.
12:29
And at the same time, it attempts to engage in what you might call
218
749160
3000
그와 동시에, 연결지어 보려고 한 개념이
12:32
familiar psycho-social gaze behaviors.
219
752160
2000
소위 익숙한 정신사회학적 응시 행동이라는 건데요.
12:34
Like looking away if you look at it too long
220
754160
2000
어떤 거냐면, 이걸 너무 오래 쳐다보고 있으면 시선을 피하죠.
12:36
because it gets shy,
221
756160
2000
부끄러워지니까요.
12:38
or things like that.
222
758160
3000
뭐 그런 것들 말입니다.
12:41
Okay. So the last project I'm going to show
223
761160
3000
자, 이제 마지막 프로젝트입니다.
12:44
is this new one called Snout.
224
764160
3000
'코' 라는 새로운 작품입니다.
12:47
(Laughter)
225
767160
2000
(웃음)
12:49
It's an eight-foot snout,
226
769160
2000
8피트 정도되는 코인데요,
12:51
with a googly eye.
227
771160
2000
퉁방울눈이 달려있습니다.
12:53
(Laughter)
228
773160
1000
(웃음)
12:54
And inside it's got an 800-pound robot arm
229
774160
3000
이 안에 있는 건 800파운드 정도되는 로봇팔인데요
12:57
that I borrowed,
230
777160
2000
뭐 빌린 겁니다만
12:59
(Laughter)
231
779160
1000
(웃음)
13:00
from a friend.
232
780160
2000
친구한테요
13:02
(Laughter)
233
782160
1000
(웃음)
13:03
It helps to have good friends.
234
783160
2000
친구 잘 두니 좋긴 좋더군요.
13:05
I'm at Carnegie Mellon; we've got a great Robotics Institute there.
235
785160
3000
제가 있는 카네기 멜론의 로봇 공학 연구소가 좋거든요.
13:08
I'd like to show you thing called Snout, which is --
236
788160
2000
이 '코'라는 작품을 보여드릴텐데요,
13:10
The idea behind this project is to
237
790160
2000
이 프로젝트의 의도는
13:12
make a robot that appears as if it's continually surprised to see you.
238
792160
4000
로봇이 당신을 보고 놀란 것 같은 반응을 계속 보이게 한 겁니다.
13:16
(Laughter)
239
796160
4000
(웃음)
13:20
The idea is that basically --
240
800160
2000
기본적으로 어떤거냐면,
13:22
if it's constantly like "Huh? ... Huh?"
241
802160
2000
계속 이 로봇이 "엥?...엥?"하면 어떨까, 하는 겁니다.
13:24
That's why its other name is Doubletaker, Taker of Doubles.
242
804160
4000
그래서 부제가 '한번 더 보기' 인데요,
13:28
It's always kind of doing a double take: "What?"
243
808160
2000
항상 한 번 다시 돌아보거든요. "뭐야?" 하듯 말이죠.
13:30
And the idea is basically, can it look at you
244
810160
2000
기본적인 컨셉은 이렇게 이 로봇이 당신을 보면
13:32
and make you feel as if like,
245
812160
2000
당신은 마치
13:34
"What? Is it my shoes?"
246
814160
2000
"뭐지? 내 신발이 이상한가?"
13:36
"Got something on my hair?" Here we go. Alright.
247
816160
3000
"머리에 뭐가 묻었나?" 이런 생각을 하게 된다는 거죠. 자 보시죠.
14:10
Checking him out ...
248
850160
2000
이 남자 좀 보세요.
14:20
For you nerds, here's a little behind-the-scenes.
249
860160
2000
궁금해 못참겠는 분들을 위해 카메라 뒤를 보여드리죠.
14:22
It's got a computer vision system,
250
862160
2000
컴퓨터 시각 시스템을 탑재하고 있습니다.
14:24
and it tries to look at the people who are moving around the most.
251
864160
3000
제일 많이 돌아다니는 사람을 쳐다봅니다.
14:39
Those are its targets.
252
879160
2000
이 사람들이 목표물인거죠.
14:42
Up there is the skeleton,
253
882160
2000
저 위는 해골입니다.
14:44
which is actually what it's trying to do.
254
884160
3000
이게 바로 실제로 이 로봇이 하려고 하는 겁니다.
14:54
It's really about trying to create a novel body language for a new creature.
255
894160
3000
창조물에 기발한 몸언어를 만들어내려고 하는 겁니다.
14:57
Hollywood does this all the time, of course.
256
897160
2000
물론 헐리우드에서는 항상 하는 거죠.
14:59
But also have the body language communicate something
257
899160
2000
그렇지만 이같은 몸짓언어를 통해서
15:01
to the person who is looking at it.
258
901160
2000
바라보고 있는 상대에게 무언가를 전달하는 겁니다.
15:03
This language is communicating that it is surprised to see you,
259
903160
2000
이 언어는 당신을 봐서 놀랍다,
15:05
and it's interested in looking at you.
260
905160
3000
당신을 보고 있는 게 재밌다는 메시지를 전달하고 있는 겁니다.
15:08
(Laughter)
261
908160
2000
(웃음)
15:10
(Applause)
262
910160
9000
(박수)
15:19
Thank you very much. That's all I've got for today.
263
919160
2000
대단히 감사합니다. 오늘 이것으로 마치겠습니다.
15:21
And I'm really happy to be here. Thank you so much.
264
921160
3000
이 자리에 서게 되어 정말 기쁩니다. 감사합니다.
15:24
(Applause)
265
924160
3000
(박수)
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