AI와 컬러

AI, 색의 언어를 다시 쓰다
색채는 더 이상 감성의 영역에 머물지 않는다. 이 책은 인공지능이 색을 분석하고 생성하며, 인간의 인식 너머의 색 세계를 열어 가는 과정을 다룬다. 컬러라이제이션, 자동 채색, 브랜드 컬러 분석, 색채 접근성 향상까지, AI는 색을 데이터로 이해하고 창조하는 혁신의 동반자가 되었다. 예술가와 디자이너는 AI가 제안한 새로운 팔레트에서 미학적 영감을 얻고, 기업은 시장 데이터를 분석해 최적의 색을 전략적으로 선택한다.
이 책은 색채와 AI의 접점을 풍부한 사례와 분석으로 설명하며, 기술과 감성이 만나는 새로운 색의 시대를 조망한다. 창작, 마케팅, 디자인, 제조까지 아우르는 이 책은 색을 통해 변화를 준비하는 모든 이에게 통찰을 제공한다.

색은 이제 데이터다. AI는 색을 해석하고 창조하며 예술, 디자인, 마케팅의 판을 바꾸고 있다.인간의 감각을 확장하는 색채 AI의 가능성과 미래 전략을 제시한다.

김환
서울사이버대학교 AI융합대학 AI크리에이터학과 학과장이다. 성균관대학교에서 기술경영학 공학박사를 수료하고 서울과학기술대학교에서 정보통신미디어공학으로 박사 학위를 받았다. 컬러테크연구소 소장으로 디지털 디스플레이(Digital Display), 디지털 컬러 매니지먼트(Digital Color Management), 뉴럴 래디언스 필드(Neural Radiance Field) 및 생성 인공지능을 통한 콘텐츠 제작의 연구와 자문을 수행했다(2012~2023). 한양대학교와 성균관대학교에서 4차 산업혁명 기술과 생성 인공지능을 주제로 강의를 진행했다(2015~ 2023). 국가기술자격 정책심의위원회, 국가직무능력표준(NCS) 전문위원, 교육부 원격대학 교육혁신 지원사업 사업총괄책임자(PM)로 활동하고 있다. 저서로 『생성AI로 완성하는 차세대 영상 제작』(작가와, 2025), 『AI와 유튜브 크리에이터』(커뮤니케이션북스, 2025), 『ChatGPT 교육·미디어·업무 혁신 교과서』(북랩, 2025), 『GenAI: 생성인공지능의 이해와 활용』(북랩, 2024)이 있다.

AI가 열어 가는 색채 혁신의 시대

01 AI와 색채 이해의 기초
02 AI 컬러 분석과 객체 분류
03 AI 컬러라이제이션과 복원
04 AI와 예술: 창작의 확장
05 마케팅·브랜딩에서의 컬러 전략
06 영상 제작과 AI 컬러 그레이딩
07 패션과 뷰티 산업의 AI 큐레이션
08 AI와 컬러 접근성
09 산업 현장의 AI 컬러 매니지먼트
10 미래 전망

AI가 색채를 학습하기 위해서는 양질의 컬러 데이터가 필수다. 이미지의 메타데이터(촬영 환경, 작가 의도, 제작 시기 등)나 문화적 배경 정보까지 포함해야 단순한 픽셀 RGB 정보 이상의 맥락적 분석이 가능하다. 그러나 문제는 대규모 데이터 확보와 정규화가 쉽지 않다는 점이다. 실제로 다양한 디지털 플랫폼에서 생성되는 이미지들은 촬영 기기의 특성, 파일 형식, 후반 편집 여부 등 수많은 변수가 혼재해 있다.
－01_“AI와 색채 이해의 기초” 중에서

AI 컬러라이제이션은 많은 기대를 모으는 동시에, 몇 가지 한계와 윤리적 문제도 야기한다. 무엇보다 AI가 만들어 낸 색은 엄밀히 말해 ‘추정치’이므로, 원본 역사적 사실과 다를 수 있다. 가령 인물의 옷 색깔을 복원했는데, 실제와는 전혀 다른 색일 가능성도 있다. 이 경우 대중은 “역사적 자료를 컬러로 보았으니 사실일 것”이라 가정할 위험이 있다. 따라서 컬러라이제이션을 적용해 공개할 때는 반드시 ‘추정 컬러’임을 명확히 밝히고, 실제 고증 자료와의 교차 검증을 거쳐야 한다.
－03_“AI 컬러라이제이션과 복원” 중에서

최근 대형 영상 제작사들은 AI 기반 컬러 그레이딩 설루션을 도입해 촬영 원본을 빠르게 프리뷰하고, 감독이 원하는 기조(look)에 맞춰 1차 색 보정을 자동화한다. 이를 통해 편집이나 후반 작업 일정이 단축되고, 예산도 절감된다. 특히 광고업계에서는 짧은 영상 제작 주기와 방대한 버전(Variant)의 편집본을 요구받는다. 예컨대 해외 여러 국가에 동시에 송출할 경우, 문화권별, 시간대별로 색감을 다르게 맞추는 식이다. AI가 다국적 마케팅에 필요한 다양한 색 버전을 자동으로 생성하면, 수십 가지 버전을 빠르게 시도해 볼 수 있어 혁신적으로 효율이 올라간다.
－06_“영상 제작과 AI 컬러 그레이딩” 중에서

앞으로의 AI 컬러 매니지먼트는 단순히 편차를 감지하고 보정하는 단계를 넘어, 공정 조건을 사전에 예측하고 자동으로 세팅하는 ‘예측 제어(Predictive Control)’로 진화할 가능성이 높다. 예컨대 날씨나 습도 변화를 예측해, 공정 설비나 잉크 교반 장치를 미리 조정함으로써 색 편차 발생 자체를 최소화할 수 있다는 것이다. 또한 IoT(사물인터넷)와 연계해, 원료 공급 단계부터 제품 출하까지 실시간 모니터링과 자동 피드백이 이뤄지는 전 과정 자동화가 산업 전반에 보급될 수 있다. 이때 AI는 시뮬레이션을 통해 “만약 특정 원료가 달라진다면 최종 색이 어떻게 달라질 것인가”를 예측해, 재설계안까지 제시해 줄 수도 있다. 이는 결국 생산 효율과 품질, 나아가 소비자 신뢰도까지 높여 주는 핵심 기술로 자리 잡을 전망이다.
－09_“산업 현장의 AI 컬러 매니지먼트” 중에서