GAN 기반 생성 이미지를 이용한 모핑 방식에 따른 인간다움, 매력, 섬뜩함의 차이 = Differences in Humanness, Attractiveness and Eeriness Across Morphing Techniques Using GAN-Based Generated Images

국문 초록 (Abstract)

생성형 인공지능 기술이 발전하고 있으며 콘텐츠 제작 산업에도 큰 영향을 미치고 있다. 언캐니밸리 효과와 같은 부정적인 감정 또한 AI 기술을 통해 해결을 시도하고 있다. 언캐니밸리 효과는 다양하게 설명됐지만 인간 유사성과 불쾌감 사이 완전한 인과관계는 성립하지 않는다. 어떤 대상에서 호감이나 불쾌함, 섬뜩함을 느끼는 이유는 인간 유사성 외에도 다양하기 때문이다. 그러나 언캐니밸리 효과는 여전히 존재하므로 지금시대에 맞는 새로운 검토가 필요해 보인다. 이러한 부분에 주목하여 본 연구에서는 왜곡 없는 인간 얼굴 이미지와 형태 과장, 표현 단순화로 변형한 이미지를 오버랩 모핑과 GAN 모핑 기법으로 제작하여 인간다움, 매력, 섬뜩함을 실험을 통해 측정하여 비교하였다. 그 결과 모핑 방법에 따라 유의한 차이를 보였는데 GAN 모핑이 인간다움, 매력 모두 높게 나타났고 오버랩 모핑은 더 섬뜩하다고 나타났다. 표현 방식에서도 유의한 차이를 보였는데 오버랩 모핑의 경우 인간다움은 대부분 유의한 차이를 보였고 매력은 모든 단계에서 유의한 차이를 보였는데모두 표현 단순화가 높게 나타났다. 섬뜩함 역시 모든 단계에서 유의한 차이를 보였고 형태 과장이 더 섬뜩하다고 나타났다. GAN 모핑의 경우는 인간다움, 매력, 섬뜩함이 부분적으로 유의한 차이를 보였으나 오버랩 모핑에 비해 차이가 크지 않았으며 한쪽이 일관적으로 높거나 낮게 나타나는 경향성은 볼 수 없었다. 결과를 종합해보면 GAN을 이용한 모핑 방식은 부모가 되는 이미지의 특징을 바탕으로 모핑하는 형태이므로 더 자연스러운얼굴을 생성할 수 있었고 오버랩 모핑에서 보이는 이미지가 겹치며 생기는 잔상으로 인한 질적 하락이나 오류로판단할 수 있는 부분이 없으므로 전반적으로 더 인간답고 매력적이며 덜 섬뜩하다고 평가했다고 해석할 수 있다. 그러므로 우리가 인간 형태의 얼굴을 보고 느끼는 인간다움, 매력, 섬뜩함의 감정은 인간 유사도뿐만 아니라이미지 표현 방법이나 질, 디자인 미학에 따라서도 다르게 평가할 수 있음을 추측할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The advancement of generative artificial intelligence technology is significantly impacting the content creation industry, particularly in addressing phenomena like the uncanny valley effect. Despite various explanations, there hasn't been a definitive causal relationship established between human likeness and discomfort. However, given the continued presence of the uncanny valley effect, there's a need for a contemporary review.In this study, we produced images of undistorted human faces, as well as images distorted through exaggeration and simplification of expressions, using the overlap morphing and GAN morphing techniques, and compared them by measuring humanness, attractiveness, and eeriness through experiments. The results showed significant differences depending on the morphing method, with GAN morphing yielding higher levels of humanness and attractiveness, while overlap morphing appeared more eerie. Significant differences were also observed in expression styles, with overlap morphing showing mostly significant differences in humanness and attractiveness across all stages, indicating higher levels of expression simplification. Eeriness also showed significant differences at all stages, with exaggerated forms appearing more eerie. While GAN morphing exhibited partial significant differences in humanness, attractiveness, and eeriness compared to overlap morphing, the differences were not substantial, and there was no consistent trend of one side being consistently higher or lower. In conclusion, the morphing method using GAN, based on the characteristics of the parent image, can create more natural faces, and since there are no remnants or errors resulting from overlapping images in overlap morphing that could lead to qualitative degradation, it was generally evaluated as more humanness, attractive, and less eerie.