Web2.0 시대가 도래함에 따라 웹 상에는 사용자에 의해 제작된 미디어간의 상호교환이 활발히 이루어지고 있다. 뿐만 아니라 콘텐츠 공유 사이트의 비약적인 성장을 바탕으로 미디어 콘텐츠 공유의 장이 활성화되었고, 이러한 환경 속에 비전문가에 의해 제작된 콘텐츠의 수가 증가하였다. 비전문가에 의해 제작된 콘텐츠는 촬영된 그대로의 영상만을 담고 있는 단순미디어에 그치기 때문에 단순미디어에 효과와 액션과 같은 실감을 부여하기 위한 방안으로 융합 미디어 미들웨어를 제안하며 이를 통해 제작자와 사용자의 만족감을 증대시킬 수 있으며, 영상은 한층 더 인상적인 콘텐츠로 발전할 수 있다. 실감 서비스를 제공하기 위한 융합 미디어 미들웨어는 MPEG-7을 기반으로 입력 받은 영상을 씬(scene) 단위로 분류하며, 세분화된 영상 사이에 이미지, 텍스트, 사운드 등과 같은 효과를 삽입함으로써 기존의 단순미디어를 실감효과가 부여한다. 입력영상과 실감효과를 연계시키기 위하여 MPEG-21에서 제공하는 BSD 코드를 이용하며 이를 통해 미디어간의 동기화(intra synchronization)를 제어한다. 본 논문에서 제안한 융합 미디어 미들웨어를 통하여 비전문가에 의한 콘텐츠는 다중미디어로서의 가치를 지니게 되며, 새로운 유통의 흐름을 창출할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
월간<디지털콘텐츠>는 이번 호부터 서강대학교 현대원 교수의 '디지털콘텐츠 집중조명'이라는 칼럼을 연재한다.
본 칼럼에서는 그간 디지털콘텐츠 분야에서 다각적인 활동을 펼쳐온 현대원 교수가 디지털콘텐츠 산업 발전을 위한 다양한 제언들을 풀어낼 것이며, 향후 방송과 통신의 융합이라는 커다란 패러다임의 전환도 주요 주제로 다룰 예정이다. 이번 호에서는 그 첫 번째 기획으로 디지털콘텐츠 산업에서 정통부와 문광부의 역할에 대한 다양한 접근을 시도한다.
디지털 콘텐츠는 영상, 소리(음향ㆍ음악)문자 등 다양한 요소로 이뤄져 있다. 이런 디지털콘텐츠가 온라인을 통하여 유통되는 데에는 여러 가지 요소가 융합되어야 가능하다. 일단 구매가 된 다음에도 디지털콘텐츠는 복제가 가능해 불법적으로 유통되는 단점이 있다. 이 때문에 디지털콘텐츠의 보호기술이 등장하게 되었다. 물론 법적으로 보호장치가 있긴 하지만 일일이 단속할 수 없고 단속이 불가능하기 때문에 불법복제 자체를 방지하는 기술이 등장하게 된 것이다. 이에 디지털콘텐츠 보호기술에 대하여 살펴보기로 한다
IPTV 서비스는 사업자별로 구성되어 있는 폐쇄적 서비스망에서 VoD 및 방송서비스를 특징으로 하였다. 사업자별 폐쇄성은 사용자의 이용환경의 제약뿐만 아니라 서비스 자원의 이용효율성을 저하시킴으로써, 중복투자 등의 비용적인 부담을 초래하게 되었다. 또한, 다양한 유무선 단말의 수용과 사용자 특성을 고려한 다양한 서비스의 제공요구는 사업자간 또는 서비스 제공자간의 서비스 자원의 상호 공유의 동기를 부여하게 되었다. 이에 본 논문은 오픈 IPTV 서비스 플랫폼에서 제공하는 다양한 서비스 요소들을 융합하여 새로운 융합서비스를 생성하고 제공하는 일련의 구조에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 주문형 비디오 서비스를 융합서비스의 예로 삼았으며, 주문형 비디오 서비스를 제공함에 있어, 사용자의 주어진 특성(예를들면, 성별, 연령대 등)에 따른 콘텐츠의 추천을 확장하여, 사용자의 사회적 성향을 반영함으로써, 성별, 연령대에 따른 획일적인 콘텐츠 제공을 극복하고 사용자의 개별적인 성향을 반영하는 콘텐츠 제공방법을 연구하였다.
영화와 게임 산업의 융합은 최근 콘텐츠 산업 분야의 주요 이슈이다. 사실 지난 20여 년간 그 동안 둘의 융합을 위한 많은 시도가 있어왔지만, 그 결과가 성공적인 것은 아니었다. 하지만 많은 시행착오에도 불구하고 융합의 시도는 계속되어 왔고, 그 결과 근래에 이르러 두 분야의 융합이 본격적으로 이루어짐을 알리는 현상들이 나타나고 있다. 그러한 현상들 중 서사 분야에서 두드러지는 것이 '에피소드형 스토리텔링'의 증가 현상이다. 이에 따라 본 연구는 최근 영화 및 게임, 혹은 기타 여러 콘텐츠 산업에서 나타나고 있는 '에피소드형 스토리텔링' 현상에 주목하고, 이를 기존의 서사이론의 연장선 상에서 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 영화계에서 최근 등장한 멀티 플롯 영화의 유행을 살펴보고, 에피소드식 스토리텔링의 예로 최근작인 <킹콩>의 스토리 구조를 분석하였다. 그 다음, 이러한 에피소드형 스토리텔링이 최근 주목을 받고 있는 이유를 에피소드 구성 특유의 '반복경험'에서 찾고 그것이 리스크가 높은 콘텐츠 산업에 기여하는 바가 있다는 가설을 제시하였다.
본 연구는 방송과 통신, 영화나 게임 등 이용매체별 수직적 규제체계로 고착화되어 있는 현행 정책과 규제로는 새로운 융합미디어 환경을 따라가지 못한다는 비판적 시각에서 출발한다. 미디어 융합은 방송의 특수성을 완화하고, 그 동안 방송보다 약한 규제를 받아 왔던 다른 매체와 방송의 차별성을 상쇄시키고 있다. 그럼에도 불구하고 점차 확대되어 가고 있는 융합서비스와 기존 미디어에 대해 비대칭적인 현 규제정책을 그대로 유지한다면 그 충돌로 야기된 혼란은 끊임없이 지속될 수밖에 없다. 새로운 미디어환경에 적합한 규제방향과 관련하여 '동일한 서비스에 동일한 규제'라는 원칙에 기초한 '수평적 규제체계'가 도입되어야 한다는 것에 대한 사회적 합의는 사실상 모아져 있다. 다만 무엇과 무엇을 동일하게 취급해야 하는가에 대해서는 여전히 많은 이견이 있다. 이 연구는 콘텐츠 규제와 관련된 법률을 구체적으로 분석하고, 이를 기초로 융합시대에 적합한 콘텐츠 규제체제를 모색하는 원칙과 방향을 제안하고자 하였다. 이를 위해 매체별로 차별된 현행 규제가 근거들로 제시되고 있는 이유를 비판적으로 분석하여 현행 비대칭적 규제가 그 정당성을 상실하고 있음을 밝혀냄과 동시에, 여기서 도출된 논거를 토대로 향후 더욱 가속화될 미디어 융합 환경에 부합하는 규제기준으로써 "자율규제 원칙"을 제시하였다. 장기적으로는 콘텐츠 심의는 모든 콘텐츠에 대해서 하나의 심의기관이 동일한 심의기준과 등급분류를 적용하는 방향으로 개편되어야 한다고 본다. 콘텐츠의 상호호완의 정도가 높아지고 플랫폼을 넘나드는 새로운 기술의 발달은 서비스, 디바이스와 상관없이 동일한 미디어 콘텐츠는 동일하게 규제하는 플랫폼 중립적인 규제로 나아갈 수밖에 없기 때문이다. 그러나 심의정책이 자율규제를 기반으로 한 통합심의에 안전하게 다다르기 위해서는 중단기적인 준비가 필요하다. 본 연구에서는 이를 단계적으로 시행할 수 있는 콘텐츠 심의규제방안으로 심의기준의 통일화, 등급분류체계의 일원화, 자율규제의 범위 확정 및 상호인증제의 도입을 제안하였다.
웰니스에 대한 관심이 대두되면서 웰니스와 IT 융합의 대표적인 연구로 웰니스를 위한 추천 시스템 등의 연구가 시도 되었다. 하지만 기존 연구들은 웰니스의 영역의 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 중 한 영역 또는 두 가지 이상의 영역에만 속하기 때문에 웰니스를 위한 추천에 적합하지 않다. 그렇기 때문에 웰니스 영역을 통합하여 관리할 수 있는 콘텐츠 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 웰니스를 위한 콘텐츠 추천을 위해 웰니스 영역이 통합되어 반영될 수 있는 콘텐츠 메타데이터 구성을 제안한다. 이를 통해 콘텐츠의 웰니스적인 특징을 분석할 수 있고, 나아가 웰니스를 위한 맞춤화된 추천 서비스가 가능해질 것이다.
기존의 ICT기술과 콘텐츠 융합을 통해 스마트 콘텐츠는 차세대 디지털 라이프의 필수적인 요소로 인식되면서 보조적인 요소에서 주도적인 요소로서 그리고 새로운 변화의 주요 동인으로 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 차세대 기술의 저변에서 흐르고 있는 스마트화의 관점에서 스마트콘텐츠 요소기술 및 동향과 이를 기반으로 한 차세대 지역 스마트콘텐츠 산업 활성화 방안을 제시한다.
인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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