• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.87-99
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• 2024

본 연구는 새로이 재편되는 AI 상용 미래 시대에서 웹툰 작가가 창작자로서 직업적 계보를 존속시키기 위해 어떠한 역량이 요구될 것인지를 파악하기 위해 진행되었다. 생성형 AI의 기술 발달이 어떻게 이뤄질지 알아보고, 그 시점에서 창작자의 역할이 어떻게 변화되어 갈 것인지에 대해, 웹툰의 실례로 현재와 미래의 AI 기술력과 웹툰의 활용 현황에 대해 각각 알아보고 미래 변화될 웹툰계의 생태 속에서 요구될 작가의 역할에 대해 전망해 보고자 하였다. 그 결과, 미래 AI는 자립적인 존재로 인간과 협업이 가능한 수준으로 인간 작업자를 대체할 것으로 예측됐으며, 그 한계점 역시 드러나, 물리적 기술 측면에서는 AI가 대체할 수 있으나, 인간 공감형 분야만큼은 존속시킬 수 있음을 알아보았다. 스토리 기획자, 시각 연출가, AI 편집자라는 창의적인 영역이 창작자의 역할 모형으로 도출되었다. 또한, 현시점에서의 모호한 용어 정의로 인한 혼란을 해소하고자 AI 3단계 단계별 모형으로 기계형, 인간형, 초월형으로 보다 현실적으로 분리 제안하였다. 이러한 결과를 통해 연구자는 앞으로 유입될 신진 창작자나 기존의 창작자들의 재 역량 개발을 위한 가이드라인으로 새로운 기술인 AI에 대한 부정 수용보다는 협업을 통한 상생임을 제시하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.3-14
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• 2023

This paper proposes a big data sentiment analysis method and deep learning implementation method to provide a webtoon comment analysis web page for convenient comment confirmation and feedback of webtoon writers for the development of the cartoon industry in the video animation field. In order to solve the difficulty of automatic analysis due to the nature of Internet comments and provide various sentiment analysis information, LSTM(Long Short-Term Memory) algorithm, ranking algorithm, and word2vec algorithm are applied in parallel, and actual popular works are used to verify the validity. If the analysis method of this paper is used, it is easy to expand to other domestic and overseas platforms, and it is expected that it can be used in various video animation content fields, not limited to the webtoon field

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.76-83
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• 2023

본 연구에서는 웹툰 작가의 웹툰 제작 과정을 보조하기 위해 사전학습된 Text-to-Image 모델을 미세조정하여 텍스트에서 웹툰을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 웹툰 화풍으로 변환된 웹툰 데이터셋을 사용하여 사전학습된 Stable Diffusion 모델에 LoRA 기법을 활용하여 미세조정한다. 실험 결과 3만 스텝의 학습으로 약 4시간 반이 소요되어 빠르게 학습하는 것을 확인하였으며, 생성된 이미지에서는 입력한 텍스트에 표현된 형상이나 배경이 반영되어 웹툰 이미지가 생성되는 것을 확인하였다. 또한, Inception score를 통해 정량적인 평가를 수행하였을 때, DCGAN 기반의 Text-to-Image 모델보다 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 웹툰 생성을 위한 Text-to-Image 모델을 웹툰 작가가 사용한다면, 웹툰 저작에 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.521-524
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• 2023

본 연구에서는 AI 인공지능을 활용한 통일신라 석탑 '경주 불국사 삼층석탑' 복원을 위해 석탑 3D모델링 과정에 대한 연구를 수행하였다. 산성비로 부식되어 갈라진 더 이상 원본의 형태를 알아 볼 수 없는 현재 통일신라 석탑 형태를 3D모델링 작업을 통하여 AI로 하여금 원활한 교육이 실시 되도록 하는 것을 목표로한다. 본래 제작 되어있는 3D 모델링은 많은 버텍스와 페이스로 학습 데이터가 많아 실제 활용하기에 어려움을 가지고 있다. 때문에 적은 양의 버텍스와 페이스로 새로운 3D 모델링 제작에 대한 필요성에 대해 확인하였다. 본 연구는 그에 필요한 석탑 모델링 과정에 대해 서술한다. 이를 위해 본 논문은 석탑에 대한 구조를 살피고 모델링에 활용된 프로그램의 장단점과 분석을 도출하였다. 본 연구를 통해 석탑 복원에 필요한 3D모델링 프로그램 활용의 전망과 더불어 인공지능 AI의 한계점을 3D 모델링의 정확도와 세밀함을 통하여 타파하고자 하였다.