방송 드라마는 대중적 인기 및 부가가치 창출의 차원에서 다른 어떤 장르의 프로그램보다 주목받는 방송영상 콘텐츠이다. 최근 들어 대규모 독립제작사의 등장 등 외부 요인으로 인하여 드라마 제작 시스템을 제대로 갖추어 보고자 하는 노력이 일부 있었으나, 아직까지 드라마 제작을 위한 체계화된 시스템은 갖추어지지 않은 상황이다. 본 연구는 드라마 제작 현장의 전문가들과의 심층인터뷰를 통해서, 국내 방송3사의 드라마 제작 관행 및 시스템에 대해 분석하였다. 분석 결과 국내 드라마 제작 시스템은 소규모 프로그램 제작에 적합한 프로듀서-디렉터 시스템이었으며, 부가수익 창출을 위한 노력이 제작 전 단계에서부터 체계적으로 이루어지지 않고 있었다. 방송사가 드라마를 통해서 경쟁력을 확보하기 위해서는 전문 프로듀서 제도를 도입하고, 제작 요소를 체계적으로 관리하며, 멀티 유즈 전략을 적극적으로 수립하는 등의 노력이 요구된다.
방송 드라마는 대중적 인기 및 부가가치 창출의 차원에서 다른 어떤 장르의 프로그램보다 주목받는 방송영상 콘텐츠이다. 최근 들어 대규모 독립제작사의 등장 등 외부 요인으로 인하여 드라마 제작 시스템을 제대로 갖추어 보고자 하는 노력이 일부 있었으나, 아직까지 드라마 제작을 위한 체계화된 시스템은 갖추어지지 않은 상황이다 본 연구는 드라마 제작 현장의 전문가들과의 심층인터뷰를 통해서, 국내 방송3사의 드라마 제작 관행 및 시스템에 대해 분석하였다. 분석 결과 국내 드라마 제작 시스템은 소규모 프로그램 제작에 적합한 프로듀서-디렉터 시스템이었으며, 부가수익 창출을 위한 노력이 제작 전 단계에서부터 체계적으로 이루어지지 않고 있었다. 방송사가 드라마를 통해서 경쟁력을 확보하기 위해서는 전문 프로듀서 제도를 도입하고, 제작 요소를 체계적으로 관리하며, 멀티 유즈 전략을 적극적으로 수립하는 등의 노력이 요구된다.
본 논문은 스토리에 기반하여 여러 편의 드라마 동영상 파일 중에서 사용자가 찾고자 하는 파일을 찾아주는 검색 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 기존의 동영상 검색 방식은 제목 및 주연 배우와 같이 제한적인 검색어에 의한 검색을 제공하고 있으나, 대부분의 드라마 파일은 영화 또는 다른 동영상 파일과 달리 여러 회로 나누어져 있기 때문에 기존의 주연 배우나 제목과 같은 정보만을 가지고 사용자가 원하는 파일을 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 드라마의 제작사에서 제공하는 각 회당 스토리를 기본적인 불리안 모델과 결합시켜 사용자가 원하는 회차를 검색하는데 유용한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제시한 방식의 유용성을 보이기 위하여 실제 서비스 되고 있는 드라마를 대상으로 실험을 하였으며, 실험결과 높은 검색 능력을 보이고 있다.
본 연구는 문화산업전문회사제도가 지상파방송의 드라마제작에 미친 영향이 무엇인지를 검토하는데 주목적이 있다. 구체적인 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 지상파방송사가 드라마제작에 문전사제도를 적극적으로 도입하게 된 이유는 무엇인가? 둘째, 지상파방송사의 문전사 설립 및 운영 과정에서의 특징은 무엇인가? 셋째, 문전사제도가 지상파방송의 드라마제작시스템에 미친 영향은 무엇인가? 본 연구는 KBS가 문전사를 활용해 제작한 <학교2013>를 분석사례로 선정하였다. 연구 결과 첫째, 지상파방송사는 막대한 제작비를 조달하고 투명하고 효율적으로 관리하기 위해 새로운 문전사 제도를 적극 도입하였다. 둘째, 지상파방송사 문전사(KGCS문전사)의 특징은 모태펀드와 프로젝트 펀드로 나누어진 이중 구조로 설계되어 있다는 것이다. 셋째, 문전사가 지상파방송의 드라마제작에 미친 영향으로는 (1)외부 투자 유치 활성화, (2)제작비 운영의 투명성, (3)자체 기획 활성화, (4)콘텐츠의 안정적 확보, 그리고 (5)수익 다각화 등이었다.
드라마 프로그램 제작은 창작 영역에 속하는 것으로 간주되어 왔다. 따라서 드라마 프로그램의 품질 향상에 대한 시스템적 접근은 별로 시도되지 않았다. 본 연구의 목적은 KBS에서 제작되는 드라마 프로그램의 시청률을 방영 이전에 예측할 수 있는 통계적 계산모델을 제시하는 데 있다. 이를 위해 시청률에 영향을 미치는 요인들을 찾아내고 이들의 상호관계를 회귀분석 기법으로 밝혀내어 시청률 예측모델을 도출했다. 본 연구결과는 드라마 프로그램의 제작에 필요한 각 투입 요소들의 적정 규모를 산정하는 데 유용하게 활용될 수 있다.
휴대가 간편한 하드웨어의 발달로 인하여 시간과 장소의 제약 없이 스마트 폰으로 드라마를 시청하는 사람이 증가하였다. 또한, 종합편성 채널의 생성으로 인하여 콘텐츠 제작 및 유통시장이 활성화되어 사용자의 수요에 따라 드라마 및 콘텐츠들이 다양해졌다. 이러한 사용자들의 요구를 해결하기 위해 본 논문은 방영되었던 많은 드라마 중 사용자의 개인화 요소를 이용하여 협업필터링 하여 사용자들에게 적합한 드라마를 추천해주는 시스템을 안드로이드 환경에서 구현한다.
OTT 서비스의 성장으로 해외드라마 유입 증가로 드라마 VFX에 대한 소비자의 기대치는 높아졌으나, 현재의 드라마 제작 시스템에 의한 제작 시간 부족은 VFX의 질적 저하와 작품의 완성도에 악영향을 준다. 본 논문은 기존의 VFX의 제작 시간을 줄이고 VFX의 질을 높이고자 게임엔진을 사용한 배경렌더링과 배경HDRI를 환경 조명으로 적용한 피사체 렌더링 워크플로우를 제안하였다. 제안한 워크플로우는 총 3단계로 검증하였다. 동일 조명환경과 카메라 거리에 따른 게임엔진과 렌더링 소프트웨어 비교, 기존 렌더링 방식과 배경 HDRI 생성을 통한 렌더링 비교, 제안한 워크플로우 유효성을 검증한다. 검증에는 구조적 유사도와 히스토그램을 사용하여 정량적 평가를 하였다. 이 연구는 VFX의 제작 리스크를 개선과 질적 향상을 위한 선택지의 한가지로 기대 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 영상 극작물인 방송 드라마와 영화의 차이점을 통해서 콘텐츠 생산의 중핵인 방송드라마 극본과 영화의 시나리오의 특성을 알아보고 '갑'의 위치인 방송 드라마 작가와 '을'의 위치인 시나리오 작가의 위상과 현실의 권력구조를 비교 분석해 본다. 갈수록 심해지는 고비용 드라마 제작의 문제점과, 날로 어려워지는 시나리오 작가의 처우문제, 방송사와 영화계의 관행을 통해 영화와 드라마의 총체적 문제와 균형적 성장을 고찰해본다. 그리고 비교 점으로 할리우드와의 집필 차이점을 통해서 개선방향을 알아보고 앞으로 우리나라 영상산업이 발전해 나갈 수 있는 행태를 모색해 본다.
본 연구는 10대 1인 미디어 제작자를 중점으로 하여 쉽고 편리하게 영상을 제작할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 사용자 조사를 통해 나타난 10대 제작자들의 요구사항과 문제점을 파악하여 사용자가 원하는 캐릭터 커스터마이징 기능과 GPT를 활용한 감정 및 행동 추천 시스템을 구현하였다. 렌더링 과정에서는 OpenCV와 FFmpeg를 사용하여 오디오와 영상을 결합하여 최종 영상을 생성하였다. 영상 제작에 전문성이 없는 10대 사용자들은 간단한 인터페이스를 통해 웹드라마 캐릭터를 커스터마이징하고, GPT의 도움을 받아 감정과 행동을 추천받을 수 있다. 본 연구의 프로그램은 편집 및 연출에 전문성이 없는 10대 사용자들을 대상으로 양질의 영상 제작을 돕고, 영상 제작에 대한 진입장벽을 낮춰주며, 1인 미디어 산업의 발전에 기여할 수 있는 도구가 될 것으로 기대된다. 향후 모바일이나 세로해상도 버전의 영상을 고려한 영상 제작 환경을 제공할 수 있도록 할 예정이다.
본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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