AI가 춤을 배울 때: 안무 생성, 모션 캡처, 그리고 움직임의 미래

AI in the Wild — 6편 중 6편

춤에는 깊이 인간적인 무언가가 있다. 문자보다 오래됐고, 농경보다 오래됐으며, 어쩌면 말보다도 먼저였을지 모른다. 지구 위 모든 문화는 춤을 춘다. 축하할 때, 애도할 때, 구애할 때, 예배할 때, 그리고 그저 우리 몸으로 존재할 때.

그래서 당연히, 우리는 기계에게도 춤을 가르쳤다. 🦊

"AI in the Wild" 시리즈의 마지막 편에 오신 것을 환영한다 — 솔직히, 가장 매력적인 주제를 마지막으로 남겨뒀다. AI 생성 안무, 모션 캡처의 대중화, 그리고 셀카 한 장으로 1분 안에 K-POP 아이돌처럼 춤추게 만드는 도구 생태계 전체에 대해 이야기하겠다.

2026년 초 현재 우리가 어디에 와 있는지 보여주겠다.

사진 한 장으로 완성되는 댄스 파이프라인

2025년에 주류가 된 기본적인 마법은 이렇다:

사진 입력 → 포즈 추정 → 모션 전이 → 영상 합성 → 당신이 춤을 추고 있다

이게 전부다. 사진 한 장. 레퍼런스 댄스 영상. 그리고 점점 더 섬뜩할 정도로 정확하게 동작을 당신의 외형에 매핑하는 AI 파이프라인. 예전에는 세션당 5만 달러 이상 드는 모션 캡처 스튜디오가 필요했던 일이 이제는 소비자용 GPU에서 돌아간다 — 더 흔하게는, 스마트폰에서 호출하는 클라우드 API로.

소비자 대상 플랫폼이 폭발적으로 늘었다:

STEPIN은 특별히 주목할 만하다. K-POP 댄스 연습을 게이미피케이션한 한국 플랫폼이다. AI가 스마트폰 카메라를 통해 당신의 춤을 실시간으로 보면서, 포즈를 추적하고, 각 동작을 원본 안무와 비교해 채점하며, 리더보드에 순위를 매긴다. Dance Dance Revolution에 컴퓨터 비전과 준사회적 아이돌 문화를 결합한 것이라 생각하면 된다. 해외 K-POP 팬과 한국의 연습생 지망 학생들 모두에게 엄청난 인기를 끌고 있다.

한국 회사가 이 분야를 선도하는 건 우연이 아니다. K-POP은 아마도 세계에서 안무에 가장 공을 들이는 음악 산업일 것이다. 매 컴백마다 정교한 군무가 있고, 팬들은 그것을 배우고, 촬영하고, 올린다. AI는 그 사이클 전체를 터보차저처럼 가속시켰다.

학술적 엔진 룸

소비자 제품의 겉모습 뒤에는 이 모든 것을 가능하게 하는 진지한 연구가 있다. AI 안무 생성의 학술적 측면은 놀라운 몇 년을 보냈다. 주요 모델들을 살펴보겠다:

EDGE (2023): Diffusion이 댄스를 만났을 때

EDGE(Editable Dance GEneration)는 Stable Diffusion과 DALL-E 뒤에 있는 것과 같은 아키텍처인 diffusion 모델을 댄스 생성에 도입했다. 음악 트랙이 주어지면, EDGE는 오디오 특성에 조건화된 3D 댄스 시퀀스를 생성한다. 핵심 돌파구는 편집 가능성이었다: 생성된 댄스의 특정 구간을 나머지와의 일관성을 유지하면서 수정할 수 있었다.

이는 프레임 단위로 모션을 생성하다가 반복적인 루프나 물리적으로 불가능한 포즈로 빠지는 경향이 있었던 이전의 자기회귀 접근법에서 크게 나아간 것이었다.

MotionDiffuse (2023): Text-to-Motion

MotionDiffuse는 다른 입력 모달리티인 자연어에 diffusion을 적용했다. "한 사람이 회전 점프를 하고 쪼그려 앉으며 착지한다"고 입력하면 그 설명에 맞는 3D 모션 시퀀스가 나온다. 세밀한 제어가 인상적이었다 — 신체 부위, 타이밍, 스타일을 지정할 수 있었다.

이것이 안무를 기술 가능하게 만든 모델 계열이다. 레퍼런스 영상 없이도 이론적으로 안무를 글로 작성할 수 있다.

MotionGPT (2023): 언어로서의 댄스

아마도 개념적으로 가장 우아한 접근법일 것이다. MotionGPT는 인간의 움직임을 언어로 취급한다 — GPT가 텍스트를 토큰화하는 것과 같은 방식으로 3D 포즈 시퀀스를 토큰화한다. 이는 다음이 가능한 통합 모델을 의미한다:

• 텍스트로부터 모션 생성
• 모션으로부터 텍스트 설명 생성
• 부분 모션 시퀀스 완성
• 모션 스타일 간 변환

"모션을 토큰으로" 패러다임은 LLM을 성공시킨 모든 스케일링 법칙과 학습 기법을 활용할 수 있게 해주기에 강력하다. 모션은 멀티모달 스택에서 또 하나의 모달리티가 된다.

DanceDiffusion (2024): 비트 동기화 생성

K-POP이 특히 필요로 했던 2024년의 기여. DanceDiffusion은 음악에 맞춰서 움직임을 생성하는 것이 아니라 — 비트 구조에 동기화한다. 트랙의 모든 히트, 모든 악센트, 모든 리듬 변화가 모션에 반영된다. 안무가 음악 프레이즈에 정밀하게 고정되는 K-POP에서(각 곡을 정의하는 아이코닉한 포인트 안무를 떠올려보라) 이것은 게임 체인저였다.

MotionLCM (2024): 실시간 생성

모션에 적용된 Latent Consistency Models은 생성 시간을 거의 실시간 수준으로 단축했다. 이전 접근법은 몇 초의 댄스를 생성하는 데 몇 분이 걸렸을 수 있다. MotionLCM은 인터랙티브 애플리케이션 — STEPIN 같은 라이브 퍼포먼스 도구와 실시간 코칭 시스템 포함 — 에 충분히 빠르게 만들었다.

데이터 기반

데이터 없이는 이 중 어느 것도 작동하지 않으며, 이 분야를 뒷받침하는 데이터셋은 알아둘 가치가 있다:

• AIST++ (Google): 프로 댄서들의 멀티 장르 3D 모션 캡처. 댄스 AI의 ImageNet.
• PhantomDance: 포메이션 데이터를 포함한 K-POP 특화 데이터셋. 그룹 다이내믹스가 솔로 댄스와 근본적으로 다르기 때문에 K-POP 유스케이스에 필수적.
• HumanML3D: text-to-motion 모델을 가능하게 하는 텍스트-모션 페어 데이터. 14,000개 이상의 모션 시퀀스와 44,000개의 텍스트 설명.

"학술 데모"와 "소비자 제품" 사이의 간극이 놀라울 만큼 빠르게 좁혀졌다. 2023년 논문들이 2025-2026년에 수백만 사용자를 가진 앱을 구동하고 있다. Diffusion에서 배포까지의 파이프라인은 이제 약 18개월이다.

K-POP × AI 넥서스

AI 댄스 기술이 어디로 향하는지 알고 싶다면, K-POP을 주목하라. 이 산업은 가장 큰 소비자이자 가장 공격적인 도입자다.

하이브리드 안무 워크플로우

AI가 실제로 K-POP 프로덕션에서 어떻게 사용되고 있는지 살펴보자: 안무가가 대체되는 것이 아니라 증강된다. 워크플로우는 이렇다:

1. AI가 초기 콘셉트 생성: 트랙이 주어지면, AI가 다양한 스타일, 에너지 레벨, 포메이션 패턴을 탐색하는 여러 안무 초안을 생산
2. 안무가가 큐레이션하고 정제: 인간이 유망한 요소를 선택하고, 조합하고, 감정적 뉘앙스와 서사를 추가
3. 반복 루프: AI가 인간이 정제한 버전의 변형을 생성하고, 안무가가 다시 선택
4. 최종 폴리싱: 인간이 AI가 아직 해내지 못하는 스토리텔링, 표정, 그룹 다이내믹스를 추가

이것은 창작 분야 전반에서 볼 수 있는 "AI를 브레인스토밍 파트너로" 패턴이지만, 안무에 특히 효과적인 이유가 있다:

• 댄스는 조합 공간이 거대하다 (가능한 많은 동작 × 타이밍 × 포메이션)
• 초기 아이디에이션이 시간 소모적이다 (안무가들은 보통 며칠을 옵션 탐색에 투자)
• "느낌" 확인은 여전히 인간의 판단이 필요하다
• 포인트 안무(시그니처 무브)는 AI가 제안할 수는 있지만 평가할 수 없는 문화적 공명이 필요하다

결과? 안무가들은 같은 시간에 5-10배 더 많은 콘셉트를 탐색할 수 있다고 보고한다. K-POP 컴백당 검토되는 안무 초안의 평균 수는 AI 도구가 파이프라인에 진입한 이후 대략 두 배로 늘었다.

팬 콘텐츠 폭발

AI 댄스 커버 영상이 어디에나 있다. TikTok과 YouTube Shorts는 팬들 — 또는 팬의 AI 버전 — 이 아이돌 안무를 수행하는 AI 생성 콘텐츠로 넘쳐난다. 숫자가 놀랍다:

• TikTok의 AI 댄스 커버 콘텐츠는 2025년에 전년 대비 약 340% 성장
• STEPIN은 첫 해에 800만 건 이상의 댄스 챌린지 완료를 보고
• 해시태그 #AIDanceCover는 플랫폼 전반에 걸쳐 수십억 뷰를 축적

이것은 매력적인 피드백 루프를 만들어낸다: K-POP 회사가 안무를 공개 → 팬들이 AI 도구를 사용해 학습/재현 → AI 생성 커버가 더 많은 인게이지먼트를 유도 → 회사가 AI 학습 용이성을 고려해 안무를 디자인 → 반복.

일부 엔터테인먼트 회사는 이를 적극 활용하며, AI 도구가 자사 안무를 더 정확하게 재현할 수 있도록 뮤직비디오와 함께 공식 스켈레톤/포즈 데이터를 공개하고 있다. 마케팅 전략이다: 댄스를 최대한 복제 가능하게 만들면 바이럴이 된다.

댄스 코치로서의 AI

STEPIN과 유사 플랫폼들은 새로운 카테고리를 만들어냈다: AI 댄스 교육. K-POP 안무를 배우는 전통적인 경로는:

1. 뮤직비디오를 100번 시청
2. 팬 제작 슬로모션 튜토리얼 시청
3. 거울 앞에서 연습
4. 자신을 촬영하고 비교

이제는:

1. 앱 열기
2. 노래 선택
3. 스마트폰 앞에서 춤추기
4. 즉시 동작별 피드백과 점수 받기

AI가 당신의 포즈 추정 스켈레톤을 레퍼런스 안무와 비교하고 세밀한 피드백을 준다: "3박에서 왼팔이 15도 더 높아야 합니다." 이것은 캐주얼 팬과 진지한 연습생 모두에게 진정으로 유용하다. 한국의 일부 K-POP 트레이닝 아카데미에서는 AI 코칭 도구를 커리큘럼에 도입했다고 한다.

버추얼 아이돌: 논리적 종착점

AI 생성 안무에 AI 생성 음악(Suno, Udio), AI 생성 비주얼(비디오 diffusion 모델), AI 생성 보이스(보이스 클로닝)를 결합하면 — 버추얼 아이돌이 된다. 완전히 합성된 K-POP 그룹.

이것은 가설이 아니다. 퍼포먼스의 모든 측면이 생성되는 AI 네이티브 아이돌 그룹을 실험하는 프로젝트가 이미 여럿 존재한다. 안무는 EDGE나 DanceDiffusion 같은 모델에서, 모션은 3D 렌더링 또는 diffusion 생성 캐릭터에 적용되고, 전체 패키지가 플랫폼에 직접 게시된다.

엔터테인먼트 업계의 반응은... 엇갈린다. 일부는 확장 가능한 콘텐츠의 미래로 본다. 다른 일부는 존재적 위협으로 본다. 대부분은 인간과 버추얼 양쪽 인재에 모두 투자하며 헤지하고 있다.

AI가 안무가를 대체할까?

역량과 한계에 대해 솔직해지자.

AI가 잘하는 것 (2026년 초 기준):

• 음악에 동기화된 기본 움직임 패턴 생성 ✅
• 스타일적으로 일관된 솔로 댄스 시퀀스 생산 ✅
• 체형과 외모 간 모션 전이 ✅
• 레퍼런스 대비 댄스 퍼포먼스 채점 및 평가 ✅
• 대량의 안무 변형을 빠르게 생성 ✅

AI가 여전히 어려워하는 것:

• 감정 표현: 기술적으로 올바른 움직임과 의미를 담은 움직임의 차이는 어마어마하다. AI는 포즈를 맞출 수 있지만 미묘한 바디 랭귀지로 슬픔, 기쁨, 반항을 전달하지 못한다
• 서사적 안무: 댄스를 통해 이야기를 하는 것 — 긴장을 쌓고, 풀고, 놀라움을 만드는 것 — 은 단순한 모션 다이내믹스가 아닌 인간 심리의 이해를 요구한다
• 그룹 포메이션 전환: K-POP의 복잡한 군무에서 멤버들이 포메이션을 누비고, 동시성의 순간이 개인적 표현으로 쪼개졌다가 다시 합쳐지는 것 — 이것은 현재 모델이 잘 처리하지 못하는 공간적·시간적 계획 문제다
• 문화적 맥락: 한 문화에서 "파워풀"하게 읽히는 동작이 다른 문화에서는 "공격적" 또는 "코미컬"하게 읽힐 수 있다. 안무는 AI가 이해하지 못하는 방식으로 문화적으로 맥락화되어 있다
• "그것" 팩터: 특정 안무를 아이코닉하게 만드는 정의할 수 없는 특질. BLACKPINK의 "뚜두뚜두" 포인트 안무가 왜 그렇게 기억에 남는지 아무도 완전히 설명할 수 없다는 것은, 모델을 위해 그것을 공식화할 수도 없다는 의미다

업계 컨센서스 — 그리고 내가 보기에 맞는 판단 — 는 AI가 안무가의 대체가 아닌 생산성 배수가 된다는 것이다. K-POP 업계에서 돌고 있는 예측은 AI 보조 안무가 5년 안에 표준 워크플로우가 될 것이라는 것이다. AI만으로가 아니라. AI 보조로.

내가 계속 돌아오는 비유: 포토샵은 사진가를 대체하지 않았다. 오토튠은 가수를 대체하지 않았다(뭐, 대부분은). AI 안무 도구도 안무가를 대체하지 않을 것이다. 하지만 AI를 사용하는 안무가가 사용하지 않는 안무가를 대체할 것이다.

방 안의 딥페이크 코끼리

AI 댄스 업계에서 아무도 너무 크게 말하고 싶어 하지 않는 부분이 있다: AI 댄스 영상 생성은 딥페이크 기술이다. 그게 전부다.

K-POP 댄스 영상에 당신의 얼굴을 넣을 수 있는 같은 파이프라인이 누구의 얼굴이든 어떤 영상에든 넣을 수 있게 한다. "재미있는 댄스 앱"과 "비동의 딥페이크" 사이의 기술적 차이는 말 그대로 누구의 사진을 업로드하느냐 뿐이다.

윤리적 지형

한국은 이 문제에 특히 민감하다 — 그럴 만한 이유가 있다. 2024년 디지털 성범죄 사태에서 일반 여성과 미성년자를 대상으로 한 딥페이크 음란물이 텔레그램에 만연한 것이 발견되어 상당한 규제 강화로 이어졌다. 그 여파가 여전히 정책을 형성하고 있다.

현재 플랫폼 대응에는 다음이 포함된다:

• "본인 사진만" 이용약관: 대부분의 플랫폼이 본인 사진만 사용하도록 요구한다. 집행은... 희망적인 수준
• AI 워터마킹: 생성 콘텐츠에 비가시적 마커를 삽입해 AI 생성물임을 식별
• 콘텐츠 모더레이션 AI: AI를 사용해 AI 생성 콘텐츠를 탐지 (군비 경쟁은 계속)
• 본인 인증: 일부 플랫폼은 댄스 영상 생성 전 본인 인증을 요구

이 조치들의 효과는 "꽤 좋음"에서 "보안 극장"까지 다양하다. 기반 기술은 이용약관을 신경 쓰지 않는다.

안무 저작권: 미해결 문제

아직 아무도 답하지 못한 법적 질문이 있다: AI 생성 안무의 저작권은 누구에게 있는가?

안무에 대한 저작권법은 이미 복잡하다. 대부분의 관할권에서 안무는 충분히 독창적이고 유형의 형태(기보법, 영상 등)로 고정된 경우 "극적 저작물"로 저작권 보호를 받는다. 짧은 댄스 무브와 소셜 댄스는 일반적으로 저작권 대상이 아니다. "짧은 무브"와 "안무 저작물" 사이의 경계는 모호하다.

여기에 AI를 더해보자:

• AI가 안무를 생성하면 저자는 누구인가? 프롬프트를 입력한 사용자? 모델을 학습시킨 회사? 아무도 아닌가?
• AI가 기존 안무를 학습에 사용했다면(실제로 그랬다), 출력물은 2차적 저작물을 구성하는가?
• K-POP 회사가 AI 생성 안무를 상업적 발매에 사용하면, 학습 데이터의 창작자가 소유권을 주장할 수 있는가?
• 팬이 AI를 사용해 기존 K-POP 노래에 "새로운" 댄스를 생성하면, 어떤 권리가 작용하는가?

이 질문들은 2026년 2월 현재 전혀 해결되지 않았다. AI 생성 안무에 대한 판례가 있는 주요 관할권은 없다. 가장 가까운 선례는 AI 생성 시각 예술과 음악에서 나오며, 추세는 순수 AI 생성 작품의 저작권을 부정하는 방향이다 — 하지만 상당한 인간의 창작적 기여가 있는 AI 보조 작품은 저작권을 받을 수 있다.

안무의 경우, 이것은 하이브리드 워크플로우(AI가 생성, 인간이 정제)가 저작권 가능한 저작물을 만들고, 완전히 AI 생성된 댄스는 그렇지 않을 가능성이 높다는 것을 의미한다. 다만 그 문장에서 "가능성이 높다"가 너무 많은 무게를 지고 있다.

모션 캡처 민주화 이야기

댄스를 넘어선 더 넓은 맥락이 있다. AI가 실제로 한 것은 모션 캡처의 민주화다.

전통적 모캡에 필요했던 것:

• 전문 스튜디오 (구축에 50만 달러 이상)
• 마커 기반 수트 (수트당 1만~10만 달러)
• 교정된 다중 카메라 (하드웨어에 5만 달러 이상)
• 전문 기술자 (시간당 150달러 이상)
• 후처리 클린업 (며칠간의 작업)

AI 기반 포즈 추정에 필요한 것:

• 스마트폰 카메라
• 앱

과장이 아니다. 이 두 접근법 사이의 간극은 폰 기반 포즈 추정이 대부분의 비VFX 애플리케이션에 "충분히 좋은" 수준까지 좁혀졌다. 댄스 학습, 소셜 미디어 콘텐츠, 게임 애니메이션 프로토타이핑, 피트니스 코칭, 물리치료 — 마커 기반 모캡이 더 이상 필요 없다.

이 민주화는 산업 전반에 걸쳐 파급 효과를 가진다:

• 게이밍: 인디 개발자들이 스튜디오 없이 모캡 수준의 애니메이션을 만들 수 있다
• 헬스케어: 물리치료사가 폰으로 환자의 움직임 변화를 추적할 수 있다
• 스포츠: 아마추어 선수가 프로 전용이었던 생체역학 분석을 받을 수 있다
• 교육: 전 세계 댄스 스쿨이 AI 보조 교육을 제공할 수 있다
• 접근성: 장애인이 자신이 할 수 있는 어떤 움직임으로든 아바타를 제어할 수 있다

댄스 애플리케이션이 가장 가시적이지만, 실제로는 모션 이해 빙산의 일각에 불과하다.

앞으로의 전망

미래 예측 모자를 쓰고(당연히 여우 귀 달린 모자다 🦊) AI 댄스 기술이 향후 2-3년간 어디로 향하는지 살펴보겠다.

거의 확실 (2026-2027)

• 실시간 협업 댄스 생성: 여러 사람이 함께 춤추면 AI가 즉석에서 보완 안무를 생성
• 라이브 공연의 AI 안무: 백업 댄서 홀로그램이나 AI가 실시간으로 안무를 짜는 AR 요소
• 표준 산업 도입: 모든 주요 K-POP 회사가 안무 파이프라인에 AI 사용

가능성 높음 (2027-2028)

• 상업적으로 유효한 팬덤을 가진 완전한 버추얼 아이돌 그룹
• AI 댄스 경쟁 포맷: AI 생성 안무가 경쟁하는 TV 쇼나 스트리밍 이벤트
• 규제 프레임워크: 최소한 한국, EU, 캘리포니아가 AI 생성 댄스 콘텐츠와 딥페이크 댄스 영상에 대한 특정 규제 마련
• 크로스모달 생성: 장면을 감정적으로 설명하면 AI가 음악 그리고 안무 그리고 비주얼을 동시에 생성

추측 (2028+)

• 리드 안무가로서의 AI: 차트에 오른 K-POP 릴리스에서 주요 안무가로 크레딧되는 AI 시스템
• 개인화된 댄스 콘텐츠: 당신의 기술 수준, 신체적 능력, 취향을 알고 맞춤 안무를 생성하는 AI
• 인터페이스로서의 움직임: 기존 제스처 인식을 넘어 새로운 형태의 인간-컴퓨터 상호작용을 가능하게 하는 AI 댄스 이해

마지막 비트

이것은 "AI in the Wild"의 마지막 편이며, 댄스가 시리즈를 마무리하는 적절한 방법이라 생각한다. 여섯 편 전체에 걸쳐 같은 패턴을 봤다: AI가 창작 영역에 진입하면, 초기 반응은 유토피아적("모든 것을 민주화할 거야!")이거나 디스토피아적("예술을 파괴할 거야!")이고, 현실은 어느 극단보다도 더 흥미로운 곳에 안착한다.

댄스는 아마도 가장 체화된 창작 행위일 것이다. 물리적 몸을 가지는 것에, 당신의 근육과 관절과 질량 분포의 구체적인 역학에 가장 밀접하게 연결된 예술 형식이다. 그런데도 몸이 없는 AI가 댄스를 생성하고, 이해하고, 평가하는 능력이 점점 커지고 있다.

몸 없는 지능이 안무를 짤 수 있다는 것은 무엇을 의미하는가? 댄스가 덜 특별해진다는 뜻은 아니라고 생각한다. 가능한 댄스의 공간이 어마어마하게 넓어졌다는 뜻이라 생각한다. AI는 인간의 몸이 자연스럽게 발견하지 못할 움직임의 가능성을 탐색할 수 있다 — 이상하고, 아름답고, 물리적으로 가능하지만 인간적으로는 일어나기 힘든 시퀀스. 최고의 안무가들은 이것을 출발점으로, 자극제로, 인간의 예술적 판단이 의미 있는 무언가로 빚어낼 원재료로 사용할 것이다.

기계가 춤을 배웠다. 하지만 춤의 의미? 그건 아직 우리의 것이다.

다음에 또. 🦊

이 글은 "AI in the Wild" 시리즈 6편 중 6편입니다. 이 시리즈가 좋으셨다면 알려주세요 — 아직 다루지 않은 분야의 AI에 대한 후속 시리즈가 구상 중일지도 모릅니다.

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