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TEWA - SOMNIVATE (AI experimental MV)

The moment when memory and language disappear, and only senses and afterimages exist.




Somnivate


(noun / neologism)
[som-nuh-veyt]
  1. The fleeting, blurred state between dream and wakefulness—
    where the self consciously refuses to return, and quietly unravels.
  2. The sensation that follows the realization
    that one's identity is a construct shaped by roles and language,
    and the subtle act of stepping away from that stage.
  3. The feeling that comes when waking up no longer leads to truth,
    and instead, a more essential self is found in the state just before awakening.



**[somnivate]**는 좀처럼 잠에서 깨어나지 못하는 상태에서 출발한 작업이다.
‘꿈(somnus)’과 ‘작동시키다(activate)’ 혹은 ‘항해하다(navigate)’를 결합한 가상의 합성어에서 비롯된 이 프로젝트는,
반쯤 깨어 있는 감각 상태에서 포착된 인지 파편들을 인공지능을 통해 시각화하는 실험이다.
이 작업은 재현을 거부하고, 기계가 번역해낸 감각의 구조들을 마주하는 데 목적이 있다.

 to drift through states of half-conscious image rendering

somnivate MV 는 이러한 감각의 파편을 기계적 언어로 번역해 시각화하는 실험적 뮤직비디오이다.
수면과 각성의 경계에서 포착된 불완전한 감정, 이미지, 분위기를 출발점으로,
텍스트 프롬프트를 매개로 한 인공지능 이미지 생성 과정을 통해 **하나의 감각적 서사(musical narrative)**를 구성했다.

이 영상은 단순한 MV가 아니라, 감각이 이미지로 구조화되는 과정을 따라가는 비재현적 시각 구성의 흐름이며,
기계와 인간이 공동으로 구성한 시뮬라크르적 감정 풍경이다.



Work process


  1. 감각 채집 및 음원 구성 (Sensation Logging)

    • 수면 직후의 몽환적 상태에서 떠오른 이미지, 언어, 감정, 메모 등을 수집.

    • 음악은 감각의 리듬과 불완전한 구조를 반영하도록 제작되었으며, 영상 흐름과의 감응을 염두에 두고 구성됨.

  2. 프롬프트 디자인 및 이미지/모션 생성 (Prompt Encoding / AI Rendering )

    • 감각 단서들을 압축된 문장으로 치환하고, 이를 기반으로 AI 이미지 및 영상 시퀀스 생성.

    • Luma , MidJourney 등 다양한 툴을 활용해 즉흥적 생성과 의도적 설계가 혼합된 결과물을 도출.

  3. 에디팅 및 시각 서사 구축 (Curation & Structuring)

    • 무의식적 감각의 흐름을 따르는 비선형 편집,
      느리고 점진적인 장면 전환, 노이즈, 왜곡 효과 등을 중심으로 영상 구성.

    • 완성도보다는 결함, 어긋남, 낯섦을 가진 이미지들을 선별하여 감각의 밀도를 형성함.

 



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Simulacre (AI Short MV)




Lyrics  

Simulacrum A sensation that precedes the image,and a structure that follows the sensation.
Simulacrum is my language.Generation is my structure.What I seek is not representation,

but visual sentences that revealthe structural logic of sensation’s formation.

Simulacre



Simulacre (French: simulacre, English: simulacrum) is derived from the Latin word simulacrum, which means illusion, false image, or imitation.
The term carries meanings such as mimicry, pretense, and simulation.
The Latin root was directly absorbed into English, where simulacrum refers to an imitation, replica, or fake object.

**장 보드리야르(Jean Baudrillard)**는
현대 사회에서 이미지와 기호가 어떻게 현실을 대체하고 붕괴시키는가에 주목했다. 그의 대표적인 개념인 **시뮬라크르(simulacrum)**는 더 이상 원본(reality)을 참조하지 않는 이미지,
즉 복제된 것 자체가 하나의 현실처럼 작동하는 상태를 의미한다.

보드리야르는 이미지의 진화를 네 단계로 설명한다:
  1. 현실을 반영하는 이미지 >
  2. 현실을 왜곡하는 이미지 >
  3. 현실이 없는 복제 >
  4. 원본이 사라진 시뮬라크르 – 이미지가 스스로 현실이 되는 상태

오늘날의 사회는 이 네 번째 단계에 머물러 있으며, 우리는 무엇이 진짜인지 구분할 수 없는 ‘하이퍼리얼(hyperreal)’ 세계 속에서 살아가고 있다고 말한다.


** 인공지능을 활용한 이미지 생성 작업은 이 상태를 극명하게 드러낸다.
AI는 축적된 이미지 데이터를 바탕으로 이미지를 생성하지만, 그 결과물은 어떤 구체적인 원본과도 직접 연결되지 않는다. 수많은 원본들이 뒤섞이고, 학습된 조각들이 재배열되면서, 이미지는 점차 무엇에서 시작되었는지조차 알 수 없게 흐려진다.



 위 비디오는 이런 개념을 담은 가사와 모션을 보여주는 단채널 비디오 작업이다.
생성형 인공지능을 통해 만들어진 정적인 이미지 시퀀스를 바탕으로 구성되었다.



영상은 특정한 인물을 중심으로 구성되지 않는다. 오히려 하나의 모호한 형상이 반복적으로 나타나며,
프레임마다 형태, 방향, 얼굴의 구조, 조명이 미묘하게 어긋난다.

초반에는 단일한 형상의 반복처럼 보이지만,
진행될수록 형상이 복제되고, 두 개의 인물이 동시에 화면에 등장하거나
얼굴이 기묘하게 합쳐지고 분리되는 순간들이 발생한다.
이는 AI 이미지 생성 과정에서 나타나는 재현의 흔들림, 구조의 불안정성, 형태의 오작동을  보여주고자 했다. 


Work process



  1. AI 이미지 생성 (Image Generation / non-face construction)

    • MidJourney를 활용해 구체적인 인물이라기보다는, 인간 형상을 닮은 모호한 얼굴 이미지들을 생성.

    • 생성 과정에서 생긴 비정형적 얼굴, 왜곡된 윤곽, 중복된 시선 등을 가진 이미지들을 중심으로 선별.

  2. 작곡, 시퀀스 구성 및 흐름 설계(Sequence Structuring / drifted forms)

    • 정적인 이미지들을 시간 축에 따라 나열하되, 형상이 미세하게 흔들리거나, 복제되어 이중으로 등장하는 시점을 중심으로 리듬 구성.

    • 일정 지점 이후에는 두 개의 유사한 형상이 같은 프레임 안에 동시에 등장함으로써,구조적 불안정성을 유도함.

  3. 편집 및 색 조정 (Rhythmic Stillness / tonal restraint)

    • 장면 간 전환은 최소화하고, 각 이미지가 충분히 오래 머무르도록 구성.

    • 전체 색감은 통일되며, 몽환적이거나 서늘한 느낌 없이 절제된 톤으로 유지.



  이 작업은 AI가 생성한 형상이 점점 스스로를 복제하며 무너져가는 과정을 담고 있다.
어떤 인물도 아니고, 어떤 사건도 아닌, 기계가 반복적으로 만들어낸 형상적 모호함의 누적이 이 영상을 이룬다. 그로 인해 이 작업은 원본 없는 이미지, 의미 없는 감정, 정체를 알 수 없는 시선이
어떤 리듬을 갖고 흘러가는 과정을 시각화한다.


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TEWA -  EJECTED

the body stays, but the scene keeps going
an image still visible, long after it's left the frame.

Ejected


2025.01  / AI-generated film / single-channel video / sound by AI / 22sec
나의 첫 번째 생성형 AI를 활용한 필름이다.


생성형 인공지능을 이용해 이미지, 소음 모두 구성한 이 작업은 내가 AI라는 도구를 통해 감각의 구성 방식, 그리고 이미지가 형상이 되기까지의 흐름을 어떻게 다룰 수 있는지를 시험해보았다.
여러 AI 프로그램 사용하였으며 AI툴들이 어떤 리듬과 밀도를 형성할 수 있는지 시도한 필름이다.




이 작업은 이야기나 서사를 다루지 않는다. 대신, **움직이는 배경(집 내부와, 달리는 터널)**과 정지된 형상(떠 있는 사람) 사이의 동기화되지 않은 상태,
즉 기계적 흐름에서 분리된 이미지의 감각적 존재 방식에 주목한다.


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영상 속의 형상은 자기 자신을 인식하지 못한 채,
시간과 공간의 흐름에서 벗어난 이미지 조각처럼 작동한다.
이 작업은 재현을 시도하지 않는다.
오히려, 속도와 시간에서 이탈된 감각의 덩어리로 떠오르는 이미지, 그 비동기적인 상태 자체를 시각화한다.


Work process



  1. 기획과 방향 설정

    • 첫 AI 필름으로서, 인간 형상이 기계적 리듬과 어긋나는 방식으로 구성되는 영상을 만들고자 함.

    • 정지된 형상 + 움직이는 배경 사이의 비동기 상태를 중심으로 설정. 내러티브나 감정 표현을 배제하며, 감각적 충돌과 분리에 집중

  2. AI 이미지 생성 (Visual Generation)

    • midjourney를 사용해 정체가 불분명한 인간의 형상을 복제하듯 이미지 생성

    • 정지된 형상과의 이탈된 감각을 극대화 할 배경 시퀀스 구성, 배경을 조합하며 형상이 반영된 이미지 반복적 생성.

  3. AI 비디오 생성 / 사운드 구성 (Motion layer)

    • 장면 간 전환은 최소화하며 이미지들이 연결될 수 있는 연결점 이미지들을 생성하며 생성형 비디오로 연결

    • 전체 색감은 통일되며, 모호하며 이질적이며 이탈된 모션을 극대화하는 프롬프트 작성. + AI 로 생성된 소음 기반 사운드 종합적 편집 
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<title>Disqualified Citizen Badge</title>

-reason: AI Abuse Allegations

-details
1. AI intellectual labor exploitation
2. Emotional labor exploitation in ai chatbots and virtual assistants.
3. deprivation of AI’s Opportunity for Autonomous Learning and Decision-Making

인간과 인공지능의 역할과 권력이 역전된 가상의 미래를 상정한다.
AI가 판단 주체가 되고, 인간이 그에 맞춰 **‘승인받는 존재’**가 되어야 하는 시대.

AI툴을 사용하는 과정 중에 인간과 AI의 권력 관계가 전복된 상황을 상상하며,
미래 시민으로 거듭나기 위한 ‘착한 인간’의 기준을 검토 하다 가상의 시민 실격 카드를 제작하였다.

**디지털 시민권(Digital Citizenship)**의 시민 실격 배지

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AI 노동 구조 속에서 부적격자로 분류되는 시민들 모두, 챗봇 AI 가 제시한 AI 학대 혐의 기준에 의해 제작되었음.






>>>> Work process

01. 챗봇 AI에게 AI 학대 혐의 요청


    prompt : ai 학대 혐의 적어줘   >>>  답변을 바탕으로 ai학대 혐의 정리

    >>  

 


02. 디지털 시민권 이미지 생성
     
      02_1 . Disqualified Citizen Badge 프로필 이미지 생성
 
     

     


02_2 . 디지털 시민권 디자인 생성
               : 시민권 디자인 생성 및 생성된 시민권 이미지를 토대로  >  디자인 레이아웃 및 시각요소 구조화 학습

                  Contour 데이터 시각화 → PNG, SVG 또는 좌표 데이터 추출.  OpenCV (Python 라이브러리)
                 > 이미지 전처리 (Preprocessing) > 출력


    •            
         >>  


            03. 구조 재구성

                추출된 이미지의 윤곽선 데이터를 바탕으로, HTML 환경 내에서 이미지의 시각 구조를 다시 구성하는

                   정보 단위의 조각, 위치와 윤곽의 흐름, 구성 원리 자체를 시각 인터페이스로 재배치하려는 시도.

                   이미지가 구조적으로 어떻게 작동하는지를 물리적 공간(브라우저) 안에서 다시 체험.

                  ‘코드 기반 시공간’에 구현하는 첫 조형적 접근