분석 중…
데이터 미디어아트 스튜디오 — 분석하고, 설계하고, 연주하라
탐구 질문: K를 바꾸면 색 구조는? 어떤 K가 분위기를 가장 잘 살리나? N이 정보·감정에 주는 영향은? 소리·마우스는 관람 경험을 어떻게 바꾸나?
※ K-means의 색 요약은 ‘정답’이 아니라 손실이 있는 근사·해석입니다.
그림 속 수많은 색을 비슷한 것끼리 K개의 무리로 묶고, 각 무리의 가운데 색(대표색) 하나로 대신해요.
🖍 크레파스 100자루를 “빨강 계열·파랑 계열…” K개 상자에 나누고, 각 상자의 ‘가운데 색’ 하나만 골라 그 상자 전체를 대신하는 것과 같아요.
그래서 복잡한 그림이 몇 개의 대표색 점으로 단순해집니다. K가 작으면 더 단순(추상), K가 크면 더 자세해져요. 각 색의 비율은 그 색에 모인 점의 양이에요.
“군집(무리) · 중심(대표색) · 거리(색의 가까움)”를 반복합니다.
각 픽셀(표본)은 자기와 가장 가까운 대표색으로 치환되어 ‘점’이 됩니다. 그 점들을 다시 찍어 작품을 만들어요.
색 사이 ‘거리’는 보통 유클리드 거리. 색공간 선택이 결과를 바꿉니다 — RGB는 화면 신호, LAB는 사람 지각에 가까워(균일) 군집이 더 자연스럽습니다.
이 분석이 놓친 것: 색이 화면 ‘어디에’ 있는지(위치)·형태·붓질은 보지 못해요. 결과는 손실 있는 근사·해석입니다.
K-means는 색의 눈이에요. 같은 그림도 다른 알고리즘으로 보면 다른 것이 보입니다. “처음엔 K-means 하나로, 점점 다양한 렌즈로.”
색이 급격히 바뀌는 경계(윤곽선)를 찾아요. 평평한 면의 점은 옅어져 사라지고 윤곽의 점만 또렷이 남아 ‘선묘(드로잉)’처럼 보입니다.
놓친 것: 에지는 색의 의미를 몰라요. 진짜 물체 윤곽과 강한 그림자 경계를 구분하지 못하고, 부드러운 그라데이션은 잘 못 잡습니다.
삼분할 격자와, 윤곽·밝기로 가중한 시선 무게중심(주황 ◎)을 겹쳐 화면의 균형을 드러내요. 무게중심이 삼분할 교차점(파워포인트)에 가까울수록 ‘안정된 구도’로 읽힙니다.
놓친 것: ‘느낌’을 무게로 거칠게 근사할 뿐 — 작지만 강렬한 빨강처럼 의미상 중요한 작은 요소는 약하게 잡혀요. 삼분할은 하나의 관습일 뿐, 모든 명작이 따르지는 않습니다.