요약

Simon Weckert가 AI 감시 시스템을 교란하도록 설계된 의류 컬렉션 "Digital Camouflage"를 선보였다.

Generative 패턴은 어느 각도에서 카메라가 촬영하더라도, 그리고 옷의 주름과 접힘까지 고려해 피사체 인식을 차단하도록 작동한다.

Digital 프린팅 기법을 통해 재생 폴리에스터 텍스타일 위에 시각적 노이즈를 입혀 완성한다.

베를린을 기반으로 활동하는 아티스트 Simon Weckert는 2025년 인스톨레이션을 통해 일상화되는 디지털 감시에 맞서고 있다. 그는 AI 기반 추적 시스템을 피하기 위한 웨어러블 방패 역할의 개념적 의류 컬렉션 “Digital Camouflage”를 공식 공개했다. 자동 추적 카메라를 통해 인공지능이 공공 공간을 장악해 가면서 개인 정보 보호는 첨예한 논쟁거리로 떠올랐다. 이번 프로젝트는 현대 사회에서 익명성과 가시성의 경계를 탐색한다. 계산적 노이즈를 일상복에 결합해 디지털 감시의 과도한 개입에 맞서는 물리적 대응책을 제시한 것이다.

언뜻 보면 강렬한 추상 그래픽 패턴을 입힌 옷처럼 보인다. 그러나 이 컬렉션은 보안 및 자율 시스템에 쓰이는 객체 인식 알고리즘을 교란하기 위해 정교하게 설계된 도구다. 이러한 디자인은 ‘적대적 공격(adversarial attack)’ 개념에 기반한다. 기계가 받아들이는 시각 데이터를 의도적으로 조작해 장면을 잘못 해석하게 만드는 기술이다. 이 컬렉션을 착용하면 고주파 시각 노이즈 속에서 소프트웨어가 사람의 형상을 완전히 식별하지 못하기 때문에, AI 인체 감지기에는 신체가 사실상 보이지 않게 된다.

기존의 머신 비전 회피 시도는 대체로 고정된 프린트 패치나 일부 그래픽에 의존했다. 하지만 이런 초기 디자인에는 원단이 접히거나 카메라 각도가 바뀌는 순간 효과가 무너지는 ‘세그먼트 누락(segment-missing) 문제’라는 치명적 약점이 있었다. Weckert는 각 의류의 전체 표면을 덮는 이음새 없는 ‘적대적 텍스처(Adversarial Texture)’를 적용해 이 기술적 난제를 해결한다. TC-EGA라는 특수 생성형 AI 기법이 연속적인 패턴을 생성한다. 이 계산적 접근법은 보는 각도와 무관하게 끊임없이 잘못된 시각 특징을 만들어내는 반복 가능한 텍스타일 디자인을 최적화한다.

의류의 물리적 제작 과정 역시 이를 뒷받침하는 소프트웨어 엔지니어링만큼 치밀하다. 라트비아의 제조업체들은 재활용 폴리에스터 65%, 일반 폴리에스터 35%를 혼방한 견고한 소재로 컬렉션을 제작한다. 개발자들은 정밀 디지털 텍스타일 프린팅을 통해 계산 패턴을 적용해 원단 전체에서 시각 노이즈가 온전히 유지되도록 한다. 이렇게 완성된 의류는 디지털 패턴 생성과 촉각적인 텍스타일 생산을 결합해 현대의 인식 시스템에 도전장을 던진다.