• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.151-156
• /
• 2019

최근 몇 년 동안 한국의 현실주의를 소재로 한 영화의 성세가 점점 높아지다. 현실주의 영화는 상업과 시장에 얽매이지 않고, 단순히 수용자 관람 욕구에 영합하지 않는다. 사회적 폭력과 냉혹한 현실을 반영해 관객이 영화를 볼 때 현실의 구조적 갈등을 살피고 생각하게 만드는 방향이다. 지난 칸 영화제에서 <기생충>은 3.3회지 최고점수의 압도적 우위에 힘입어 칸 최고 상금 종려수를 수상했다. 코미디 요소가 배어난 스릴러로 자리매김했지만, 우리 계층 대립의 삶의 겉모습을 기생적인 방식으로 관객들 앞에 선보여 현실주의 영화의 미학적 가능성과 예술성을 높인 동시에, 영화의 미적 가치를 극대화한 영화다. 영화의 기술과 문학의 본질에 전념하면서, 현실생활이 계급적 반대와 현실에 대한 사고를 다룬 훌륭한 작품에 주목하면서, 본문은 <기생충> 영화의 내용, 형식과 창작수법 면에서 사고하고 분석하였으며 시장과 제도의 수요하에 영상언어에 대한 현실주의 영화의 끊임없는 탐구와 시도, 변환되는 새로운 미학표현을 탐구하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.51-63
• /
• 2020

본 연구는 노베르트 엘리아스의 진행형 사회학 알려진 문명화 과정 이론을 중심으로 전통적으로 비영어권 또는 아시아권 영화에 대한 시상이 드물었던 아카데미 시상식에서 처음으로 4개 부문의 오스카 트로피를 수상한 영화 <기생충>과의 '기득권과 아웃사이더 (Elias & Scotson, 1994)' 권력관계를 연구했다. 연구 분석을 위하여 지난 제92회 수상식 전후 한 달 기간의 미국과 한국 6개의 신문을 질적 내용분석을 했다. 첫 번째로, 전통적으로 아카데미 시상식은 비영어권 또는 아시아권 영화들에 기득권적 배경이 있었다. 하지만 지난 제92회 시상식에서 영화 <기생충>의 4개 부문 수상으로 전통적인 아카데미의 기득권에 변화가 나타났다. 두 번째로 역사적으로 비영어권 영화에 대해 아카데미 시상식의 전통적 낙인(언어적 낙인)과 집단 카리스마 (아카데미 시상식) 등을 확인할 수 있었다. 마지막으로, 아카데미 시상식에 관한 양국 신문 보도는 일반적으로 유사하지만, 한국 신문의 경우 기사를 통한 개인, 사회 그리고 국가의 일체화 양상이 발견되었다.

• 디자인학연구
• /
• 제12권4호
• /
• pp.23-32
• /
• 1999

하드매트는 영화의 표현에 있어서 대형화면을 열망하던 초창기 영화 감독들의 희망을 반영한 장치였다. 그러나 이러한 희망이 실현되면서 하드매트 방식은 영상 내용을 규정짓는 또 다른 장치로 변모되어 오늘에 이르고 있다. 즉 하드매트는 하나의 띠처럼 이루어져 영화의 시작 부분에서 관객의 시선을 새롭게 유도하는 기능을 하고 있다. 이러한 기능은 영화의 끝 부분에서는 시작과는 다른 기능을 하지만 영상에서 하드매트는 색다르면서도 인상적인 기법으로 계속 사용되고 있다. 적지 않은 감독들이 영상의 내용을 규정하면서 한편으로, 관객들에게 은유의 방법으로써 하드매트를 보여주고 있으며 이러한 방식은 이른바 HDTV 방식이 개발되면서 레터박스 스타일로 이어지고 있다. 요즈음 들어서는 젊은 층을 겨냥한 뮤직 비디오에서 하드매트 방식이 보여짐에 따라 하나의 유행이 되다시피 하고 있다. CF들 중에서도 여러 작품에서 하드매트 방식을 볼 수 있는데 이것은 뮤직 비디오 등으로 하드매트에 익숙해진 젊은이들에게 적극 어필되고 있다. 비록 하드매트가 영화 초기 기술적 실험의 하나로 이루어진 방법이었지만 현대에 이르러 영상 내용을 규정하게 되는 중요한 사례로 볼 수 있다. 내용이 형식을 주로 규정해온 시각 문화 양상과 구별되는 중요한 기법인 셈이다. 그렇지만 하드매트가 보여주는 일시적인 시각적 장점에만 의존하여 영상을 옆으로 늘어나게 하거나, 외국 영화의 크레딧에서 하드매트를 쓰는 까닭에 아무런 의도도 없이 모방만 한다면 문제가 될 수 있다. 이런 관점에서 형식이 이루어낸 영상 내용 규정이라는 영상 언어를 통하여 우리 나라 영상의 발전을 모색해 본다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권1호
• /
• pp.102-111
• /
• 2023

이미지 기호는 영화의 시각언어에서 가장 직관적인 요소로서 관객들이 서사를 이해하고 감독의 의식을 연구하는 시작점이다. 이차 프레임은 하나의 이미지 기호로서 풍분한 상징적 은유를 갖고 있다. 과거의 연구에서 이차 프레임은 주로 문과 창문, 거울 등 물리적 형태로 나타났지만, <파워 오브 도그>에서는 다양한 형식의 이차 프레임을 보여주어 이차 프레임의 연구에게 더욱 많은 유형을 제공하였다. 서사 과정에서의 이차 프레임의 상징적 의미를 해석하여 영화가 전달하는 사회문화적 문제를 해석하기 위해 체계적이고 논리적으로 영화의 이미지 기호를 분석하는 것은 매우 중요한 것이다. 파노프스키의 도상해석학적 방법론은 하나의 미술사 연구 방법론이고, 이미지 기호를 연구하는 데 치밀한 삼단식 분석법을 제공하였다. 본 연구의 목적은 파노프스키의 도상해석학적 방법론을 통해 영화 <파워 오브 도그>에서 나타난 이차 프레임을 분석하여 영화 이미지 연구의 방법론을 확장하고, 과거 도상해석학을 통해 영화의 이미지를 분석할 때 항상 서사분석(도상학적 분석)에 머물러 있는 문제를 돌파하기 위한 것이다. 도상해석학적 연구방법은 시각형식에서 시작해 서사적 상징을 해석한 후 상징적 의미가 반영한 사회문화적 문제를 연구하는 것이다. 본 연구의 결과를 통해 알 수 있듯이, 이차 프레임은 서사의 요구에 따라서 다양한 시각적 표현을 갖고 있다. 그리고 <파워 오브 도그>의 서사에서 전반적으로 억압적인 영화 분위기와 캐릭터 사이의 갈등관계를 상징하였다. 또한, 캠피온 감독이 이차 프레임을 통해 표현하고자 하는 것은 여성문제가 호전된 영화계와 페미니즘 영화 창작의 주제가 이원대립적으로 여성을 표현하는 것에서 "탈주체화"적으로 다원적인 집단을 표현하는 것으로 변화되었다는 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.391-394
• /
• 2021

최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.381-383
• /
• 2022

최근 자연어처리 분야에서는 Bert, GPT 등 Transformer기반의 언어모델 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이러한 언어모델은 대용량의 말뭉치 데이터와 많은 파라미터를 이용하여 사전학습을 진행하여 다양한 자연어처리 테스트에서 높은 성능을 보여주고 있다. 이에 본 논문에서는 Transformer기반의 언어모델인 Bert와 GPT-2의 성능평가를 진행한다. 성능평가는 '네이버 영화 리뷰' 데이터 셋을 통해 긍정 부정의 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과 정확도에서는 GPT-2가 Bert보다 최소 4.16%에서 최대 5.32% 높은 정확도를 나타내었지만 학습시간에서는 Bert가 GPT-2보다 최소 104초에서 116초 빠르게 나타났다. 향후 성능 비교는 더 많은 데이터와 다양한 조건을 통해 구체적인 성능 비교가 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
• /
• pp.571-574
• /
• 2004

디지털화 된 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 데이터의 효과적인 분류 및 검색 작업이 더욱 중요해 지고 있으며, 네트워크와 하드웨어의 발전으로 영상 정보를 검색함에 있어 기존의 웹상의 클라이언트/서버 기반 검색만으로는 부족하게 되었다. 이에 따라 영상 정보를 웹상에서 뿐만 아니라 모바일 같은 이기종간의 검색이 필요하다. 그러나 이기종 간의 플랫폼에서 동일한 정보를 얻기 위해서는 상호운용성에 문제가 있다. 웹 서비스(Web Service)는 분산 애플리케이션에 대한 언어-중립적(language-neutral)과 벤더-중립적(vendor-neutral)[5]을 제시하고 있어 기존의 서로 다른 플랫폼간의 정보 이전 문제를 해결할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영화 컨텐츠 검색 시스템을 웹 서비스화 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.111-119
• /
• 2011

1980년대 이후 구조주의에 있어 영화연구는 감독이나 텍스트 연구를 벗어나 관객이나 관람행위를 분석하려는 경향을 보인다. 그러나 일반적으로 영화의 관람이란 하나의 텍스트와 관객 그리고 이들의 상호 작용에 의존하는 것으로 감독의 서사전략이나 관객의 해석적 자질에 의하여 자의적일 수 있으며, 보편성을 획득하는 유일한 방법은 원칙에 충실한 해석적 담론을 선택하는 길이다. 우리가 흔히 영화 서사체에서 서사를 통해 사건을 재현하기 위해서는 사건이 영화언어로 구성되는 기호체계에 의해서 구조화되어야 하고 이 기호체계 즉, 감독의 서사전략은 관객과의 사이에 일정한 미적거리를 유발할 수 있다. 이러한 거리를 분석하려는 일련의 연구들은 감독과 관객과의 간극을 좁히려는 노력의 일환으로 받아들여지며 그런 만큼 보편타당성을 유지할 필요가 있다. 그러므로 본인은 영화서사체를 '서사'와 '서사행위'의 단위로 분석하여 그 형식과 기능을 연구하려는 서사시학 소위, 서사학의 접근 방법을 따를 것이다. 이러한 서사시학의 논저에는 이야기가 사건들로 구성되어 있으며, 이들은 한 사건에서 인접한 다른 사건과의 배열을 통해 시퀀스라는 단위로 구조화되는 것에 주목한다. 또한, 이 사건의 연쇄를 논리적으로 재현하기 위해 감독은 관객과의 교감을 필요로 하며, 이 재현 양식이 감독마다의 서사전략으로 특징화될 수 있는 것이다. 이에 본인은 사건의 구조화에 관련한 '서사'와 관객에게 이 이야기를 재현하는 방식에 관심을 둔 '서사행위'로 영화 <오발탄>의 서사구조 분석을 시도할 것이다.

• 디지털콘텐츠
• /
• 1호통권116호
• /
• pp.100-103
• /
• 2003

디지털콘텐츠는 기획, 제작 및 유통, 구입에서 결제, 이용까지 모두 네트워크와 PC로 처리되는 전자상거래의 독자적인 분야이다. 문학, 음악, 미술, 만화, 영화, 캐릭터, 애니메이션, 컴퓨터게임, 광고 등 저작물을 디지털 방식으로 제작·처리·유통한다. 디지털콘텐츠의 제작을 위해서는 하드웨어로서의 컴퓨터 시스템, 소프트웨어로서의 운영체제와 플랫폼, 콘텐츠 유통채널로서의 디지털 방송망, 유무선 정보통신망, DVD등 패키지 미디어에 대한 기본적인 이해를 필요로 한다. 그 외 프로그래밍 언어, 2D·3D 컴퓨터그래픽 기술, 사운드 및 음악 제작기술, 다양한 콘텐츠 저작 도구 등에 대한 이해가 필요하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.430-433
• /
• 2018

딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 적은 데이터를 증가시킬 수 있는 연구들이 필요하다. 이미지의 경우 회전, 이동, 반전등의 연산으로 쉽게 데이터를 증가시킬 수 있지만 자연어는 그렇지 않다. 그러나 최근 딥러닝 생성 모델의 발전으로 기존 자연어 데이터를 생성 모델을 통해 양을 늘려 실험하는 연구들이 많이 시도되었다. 본 논문에서는 문장 데이터 생성을 위한 VAE, 문장 분류를 위한 CNN이 결합된 모델을 한국어 영화평 데이터에 적용하여 기존 모델보다 0.146% 높은 86.736%의 정확도를 기록하였다.