과거부터 사람들은 달을 인지해왔으며, 인류는 지속적으로 달을 관찰하고 탐구를 멈추지 않았다. 지역문화와 민족문화가 다르기 때문에 달의 이미지에 관한 다른 이해를 바탕으로 미술, 건축, 종교 등에 반영되어 왔다. 영화기술의 발전과 더불어 다양한 영상콘텐츠에도 달이 등장해왔다. 하지만 달에 대한 상징성 연구가 미흡하여 영상콘텐츠에서의 달 이미지 활용에 어려움이 있어왔다. 때문에 본 연구를 통해 영상콘텐츠에서 표현된 달 이미지를 연구하여 달의 의미를 분석하고 표현 방법에 대한 전문성을 높이고자 한다. 연구방법은 첫째, 지역 및 문화별 달의 의미를 제시한다. 둘째, 달과 여성의 이미지 사이의 관계를 이론적 배경으로 제시한다. 셋째, 달의 여성상징적 의미에 관한 영상콘텐츠 작품 사례를 분석하였다. 연구결과 동서양 신화에 등장하는 달의 여성상징은 영상콘텐츠에서 등장인물의 이름과 디자인의 활용 등이 주를 이루었다. 본 연구를 통해 달에 대한 상징에 대한 동서양의 특징을 도출하고, 향후 영상콘텐츠 작품 창작에 활용되기를 기대한다.
입체영상콘텐츠 촬영기술은 촬영현장에서 리그라는 특수장비를 이용해 입체영상기술을 관할하는 스태프인 스테레오그래퍼, 영상콘텐츠의 전반적인 촬영기술을 주관하는 촬영감독의 협업을 통해 진행된다. 그러나 현재 한국의 입체영상콘텐츠 제작은 태동기에 있고 워크플로우는 아직 정착되지 않은 상태다. 본 연구는 입체영상콘텐츠 제작 사례를 기초로 입체영상 습득과 관련된 스태프의 직능을 구체적으로 분석함과 동시에, 높은 품질의 입체영상콘텐츠를 습득하고, 시간과 비용 면에서 효율적인 워크플로우를 디자인하였다.
영상 콘텐츠 별 서로 다른 음량으로 인해 수동으로 음량을 조절하는 불편함을 겪고 있다. 이를 해소하기 위해서는 영상 콘텐츠의 음량을 사전에 인식하여, 디바이스 혹은 영상 재생 소프트웨어에서 설정된 음량 값에 맞추어야 한다. 그러나 영상 콘텐츠의 음량을 사전에 인식하기 위해서는 영상 콘텐츠를 재생해보지 않고서는 음량을 알 수 없고, 설정 값을 조절하기 위한 영상 콘텐츠의 음량 데이터에 대한 정보가 별도로 관리되고 있지 않다. 본 논문에서는 집단지성을 이용하여 사용자가 영상 콘텐츠를 재생하여 획득 한 영상 콘텐츠에 대한 음량 데이터를 저장하여 수집, 관리하는 모델을 제안한다.
본 논문은 중국의 Mobil Device Platform 기반 영상콘텐츠 Application에 대해 분석하였으며 향후 발전 방안에 대해 연구하였다. 조사에 따르면 2019년 현재 중국의 인터넷 서비스 가입자와 앱 사용자는 전체 인구의 78%를 기록하였다. 독자적으로 Mobil Device Platform을 개발하여 영상콘텐츠 Application 서비스를 제공하고 있으며, 2013년부터 현재까지 동영상 앱 사용자 수가 6억 4천만 명으로 집계되었다. 이중 65%의 사용자는 두 개 이상의 영상콘텐츠 앱을 설치해 사용하는 것으로 나타났다. 중국의 TikTok, Kuai Shou, MeiPai 등 영상콘텐츠 앱은 조작이 간편한 User Interface와 사용자가 손쉽게 영상콘텐츠를 직접 제작 가능하도록 촬영, 편집, 특수효과 등의 기능을 제공함으로서 10대, 20대, 30대 뿐만 아니라 40대 이상의 사용자까지도 끌어들이고 있다. 영상콘텐츠 제작기능 제공은 미국의 유명 동영상 플랫폼 You Tube와는 다른 차별화 된 특징이라 할 수 있다. 동영상 플랫폼 시장에서 핵심 경쟁력은 콘텐츠 창작에 달려있다. VR, AR 등의 영상공학을 융합한 영상콘텐츠는 동영상 플랫폼 시장을 더욱 활성화 시킬 전망이다.
영상콘텐츠제작에 있어서 영상저작은 제작 기획단계, 제작단계, 제작후단계로 분류할 수 있는데 공학적 방식에 의한 영상 콘텐츠 제작에 있어서 공학적 제작 기법을 적용하여 콘텐츠를 합리적이고 경제적으로 사고하여 제작함으로서 성과를 높이기 위해 새로운 기술혁신과 과거의 경험을 효과적으로 적용하여 콘텐츠를 제작하는 것이다. 이는 새로운 기술의 장점을 포함하여 감성과 경험과 논리적 사고로 영상 콘텐츠를 제작하는 것이다.
이 연구는 영상콘텐츠 분야가 정권별로 어떤 의미 구조를 형성하고 있는지 분석하기 위해 의미연결망 분석 기법을 적용했다. 연구대상은 영상콘텐츠 석박사학위논문의 초록을 대상으로, 시기는 문화산업 도입기인 1993년부터 2016년까지이다. 분석대상 단어는 정권별 최상위 출현단어인 영상, 미디어, 교육, 콘텐츠 등 4개 언어의 의미연결망을 분석하였다. 분석방법에는 빅데이터 분석기법인 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 활용했고, 분석프로그램으로는 R을 사용했다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, '교육'에 대한 영향력 감소이다. 초기 영상콘텐츠 분야는 영상과 관련한 '교육', 어떻게 '표현'할 것인지에 대한 연구들이 많이 실시되었으나 점차 감소 추세를 보였다. 둘째, '미디어'의 역할 변화이다. 중기의 영상콘텐츠 분야는 영상을 전달하는 수단인 '미디어'에 대한 연구들이 주로 실시되었으며, 더불어 '디지털' 기술에 대한 연구들이 강세를 보였다. 마지막으로 '콘텐츠' 위상의 변화이다. 노무현 정부를 시작으로 내용물의 질에 관련한 '콘텐츠'에 대한 관심이 증대하였으며, <박근혜정부>에는 '영상'과 '콘텐츠'의 위상이 거의 동등해져 연구들이 실시되었다.
영상 콘텐츠는, 길이에 따라 롱폼 영상 콘텐츠와 숏폼 영상 콘텐츠로 구분된다. 롱폼 영상 콘텐츠는 15분 이상 길이로 생성되며, 편집 없이 촬영 영상의 모든 프레임들이 포함되도록 한다. 숏폼 영상 콘텐츠는 1분이상 15분 이내로, 촬영 영상의 프레임들로부터 일부 프레임만 짧은 길이로 편집할 수 있다. 최근 1인 방송 시장의 성장으로 인하여, 시청자들을 늘리기 위한 숏폼 영상 콘텐츠에 대한 수요가 확대되고 있다. 따라서, 숏폼 영상 콘텐츠를 편집하여 생성하는 콘텐츠 편집 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 영상, 음성, 동작을 포착하여 주요 장면의 숏폼 동영상을 생성하는 기술을 연구한다. 주요 장면의 숏폼 동영상은 머신 러닝을 통해 미리 학습된 하이라이트 추출 모델을 이용한다. 하이라이트 영상을 자동으로 생성하는 영상 자동 편집 시스템 및 방법은 숏폼 영상 콘텐츠의 핵심 기술이다. 머신러닝 기반의 영상 자동 편집 방법 및 시스템 연구는 1인 크리에이터들의 영상 편집에 투입되는 노력과 비용시간을 감소시켜, 경쟁력있는 콘텐츠 활동을 할 수 있도록 기여할 것이다.
프로슈머의 등장과 동영상 콘텐츠가 디지털 방식으로 제작되면서 기존의 동영상을 다양한 방법으로 편집하는 UCC가 활성화되었다. 수많은 UCC가 제작되면서 저작권 문제, 복사에 따른 중복성 문제 그리고 저작물의 내용 문제 등이 대두되었다. 또한 기존의 동영상을 재구성할 경우 동영상 제작과정을 체계적으로 관리하고 동영상 콘텐츠를 표준화하여 재구성 및 재사용성에 따른 생산성을 높일 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 UCC에 적합한 동영상 콘텐츠의 검색, 재사용성 그리고 저작권 등의 중요성을 인식하고, 동영상 콘텐츠의 제작 유통 재편집을 고려하여 e-Learning에 널리 채택되고 있는 SCORM 표준안을 기반으로 동영상 재사용 시스템을 구축하였다. 콘텐츠 객체의 메타데이터를 이용하여 동영상 콘텐츠의 검색과 재사용을 용이하게 할 뿐만 아니라 제작자 및 일반 사용자들이 자신의 취향에 따라 콘텐츠 객체들을 선택하고 재구성하여 자신만의 창의적 동영상 UCC를 쉽게 제작할 수 있다. Scene 단위의 동영상 객체별로 저작권을 관리하여 저작권 문제를 해소하는데 효과가 있을 것으로 본다. 인터랙티브 스토리텔링 기법의 하나로 SCORM의 시퀀싱 기능을 사용하여 사용자의 기호에 따라 맞춤형으로 동영상을 감상할 수 있는 개별화된 동영상 콘텐츠의 제작도 가능하다.
기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.
다중 공간에서의 촬영을 필요로 하는 영상콘텐츠 제작은 많은 인력과 장비를 요하는 작업이다. 특히 소규모 방송사들의 입장에서는 감당하기 힘든 작업이지만, 다양한 형태의 영상콘텐츠를 얻기 위해서는 필요한 작업이다. 본 논문에서는 다중 공간 촬영 시 요구되는 인력과 장비의 절감을 위해, IP 카메라 기반의 실시간 웹캐스팅 시스템을 이용한 다중 공간 동시 촬영과 그를 바탕으로 한 1인 영상콘텐츠 제작 방법이 제안된다. 제안된 방법은 다중 공간에 각각 설치된 IP 카메라가 담는 화면을 수집하여 그들을 인터넷으로 송출하고, 인터넷을 통해 들어온 그들을 동시 수신하며, 화면의 저장과 영상 녹화 및 편집 기능들을 기반으로 하고 있다. 본 제작 방법을 사용함으로써 과거에 어려웠던 1-인/다중-카메라 원격 제어가 가능하게 됨에 따라, 기존의 1-인/1-카메라 사용의 한계에서 벗어나 다중 공간 동시 촬영이 가능하게 되어, 다양한 영상콘텐츠를 적은 인력과 시간을 확보할 수 있게 되었다. 따라서 소규모 웹캐스팅사의 경우, 짧은 시간에 다중 공간에서 촬영된 영상을 기반으로 한 영상콘텐츠 1인 제작이 가능해지고 적은 비용으로 고급 영상콘텐츠의 제작을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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