• 제목/요약/키워드: 내러티브 이벤트

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동적 내러티브 구조에 대한 사용자 감정모델링 : 영화와 게임을 중심으로 (User's Emotion Modeling on Dynamic Narrative Structure : towards of Film and Game)

  • 김미진;김재호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.103-111
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    • 2012
  • 본 논문은 엔터테인먼트 콘텐츠의 제작단계 초기에 성공과 실패를 예측할 수 있는 시스템을 만들기 위한 기초 연구 중 하나로써, 엔터테인먼트 콘텐츠의 동적 내러티브에 대한 사용자의 감정을 모델링하고자 한다. 이를 위해 1) 내러티브구조와 인지감정모델에 대한 이론적 연구를 바탕으로 사용자의 감정모델을 제안하며, 2) 제안된 모델의 3가지(desire, expectation, emotion type)감정 파라미터를 추출하기 위한 감정유형 및 강도함수를 설정한다. 3) 동적 내러티브의 각 스토리이벤트 단계에서 사용자의 감정을 측정하기 위해 영화, 게임사용자의 인지행동과 내용을 정립한다. 기존 인문학적 측면의 개념적, 분석적 연구는 매체에 대한 비평과 사용자태도에 대한 예측을 목적으로 하고 있으며 그 결과들을 서술적으로 묘사하고 있다. 이에 반해, 본 논문은 동적 내러티브에 대한 사용자의 감정모델링 방법을 제안하고 있어 엔터테인먼트 콘텐츠의 감성적 평가방법의 구체적인 정보로 활용 될 수 있다.

영화 비주얼 이펙트 제작의 커뮤니케이션을 위한 자료검색 시스템 제안 - 컴퓨터 그래픽 기술을 이용한 이펙트를 중심으로 - (A Visual Effect Retrieval System Design for Communication in Film-production - Focused on the Effect Using Computer Graphics Technology -)

  • 조국정;석혜정
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.92-103
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    • 2009
  • 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 영화 초기에 사용되던 특수효과의 대부분은 컴퓨터 그래픽스 기술을 사용한 비주얼 이펙트 기술로 대체 되었다. 이러한 변화에 따라 현대 영화의 이펙트 장면은 감독과 비주얼 이펙트 제작자의 상호 소통에 의해 합의가 이루어진 후 제작된다. 하지만 감독과 비주얼 이펙트 제작자는, 스토리를 전달하기 위한 내러티브 언어와 컴퓨터 그래픽스의 기술 언어라는 각자의 언어를 사용한 커뮤니케이션으로 인해 제작과정의 많은 시행착오를 겪게 된다. 이 연구에서는 감독과 비주얼 이펙트 제작자의 원활한 커뮤니케이션을 돕기 위한 자료검색 시스템을 제안 하고자 한다. 제안된 시스템은 내러티브와 비주얼 이펙트 사용의 적절함을 인정받은 영화 14편에서 비주얼 이펙트가 사용된 장면을 찾아 내러티브와 비주얼 이펙트를 유형별로 분석하고, 사용된 컴퓨터 그래픽스 기술을 데이터베이스화하여 그 장면을 검색 할 수 있도록 만든 어플리케이션이다. 감독과 비주얼 이펙트 제작자는 이 어플리케이션을 통해 원하는 비주얼 이펙트 장면을 찾아 빠르게 장면에 대한 합의에 도달하여 합리적인 제작 파이프라인을 구축할 수 있도록 도울 것이다.

ViStoryNet: 비디오 스토리 재현을 위한 연속 이벤트 임베딩 및 BiLSTM 기반 신경망 (ViStoryNet: Neural Networks with Successive Event Order Embedding and BiLSTMs for Video Story Regeneration)

  • 허민오;김경민;장병탁
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.138-144
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    • 2018
  • 본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. '뽀롱뽀롱 뽀로로' 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.