본 논문에서는 차량 내의 멀티미디어 시스템에 장착되는 엔터테인먼트 기능 중의 하나인 음악스토리 자동생성 기술을 소개한다. 음악스토리 비디오 자동생성 기술은 개인이 소지하고 있는 휴대폰을 차량 내의 멀티미디어 시스템과 연결하여, 휴대폰 안에 저장된 음악과 사진의 결합을 통해 음악비디오를 자동으로 생성하는 멀티미디어 요소기술로서, 사용자에게 분위기에 맞게 음악을 들으면서 생성된 음악스토리 비디오를 즐기는 기능을 제공한다. 음악스토리 비디오 자동생성 기술에 대한 성능은 음악분류, 사진분류, 핵심단어 검출 등의 정확도와 생성된 음악스토리 비디오를 시청한 사용자의 MOS 결과를 통해 측정되었다.
인터넷 이용의 확산과 함께 많은 사용자들이 자신의 일상을 글이나 사진, 만화와 같은 형태로 표현하여 과거의 기억을 반추하거나, 다른 사람과 공유하는 데 사용한다. 본 논문에서는 사용자의 일상 행동과 감정이 표현된 특이성 목록을 활용하여 다양한 만화를 생성함으로써 사용자의 기억이 쉽게 회상되고 공유될 수 있도록 하였다. 우선 각 특이성 별로 정의된 우선순위와 연관성을 바탕으로 중요 특이성을 선택하여 만화 시나리오를 구성하고, 생성된 시나리오를 스토리 온톨로지를 통해 보정한다. 다음 보정된 시나리오의 각 특이성과 만화 이미지 사이의 유사도를 계산하여, 각 특이성에 어울리는 만화 컷이 조합된다. 마지막으로 다양한 만화 생성을 위해 날씨, 야경, 과장, 애니메이션과 같은 효과들을 적용하였다. 생성된 만화의 다양성을 측정하기 위해 사용 시나리오와 사용성 평가를 통해 제안하는 방법을 평가하였다.
Due to COVID-19, the non-face-to-face content market is growing rapidly. However, most of the non-face-to-face content such as webtoons and web novels are produced based on the traditional culture of other countries, not Korean traditional culture. The biggest cause of this situation is the lack of reference materials for creating based on Korean traditional culture. Therefore, the need for materials on traditional Korean culture that can be used for content creation is emerging. In this paper, we propose a generation model of source data based on traditional folk paintings through the fusion of traditional Korean folk paintings and AI technology. The proposed model secures basic data based on folk tales, analyzes the style and characteristics of folk tales, and converts historical backgrounds and various stories related to folk tales into data. In addition, using the built data, various new stories are created based on AI technology. The proposed model is highly utilized in that it provides a foundation for new creation based on Korean traditional folk painting and AI technology.
기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.
블로그는 가장 널리 퍼지고 있는 개인화 웹 서비스로서 전세계의 많은 사람들이 이용하고 있다. 이런 블로그의 내용은 대부분 일상 생활에서 겪은 경험이나 감정을 표현하고 있는 것들이다. 따라서 모바일 기기로 수집된 개인의 생활에 대한 정보를 모아 자동으로 블로그를 만든다면 그것을 바탕으로 보다 쉽게 자신만의 블로그를 만들수 있을 것이다. 이미 모바일 상황정보를 바탕으로 블로그를 자동으로 만들기 위한 몇몇 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 수집된 정보를 바탕으로 사용자의 상태를 추론한다. 그리고 추론된 결과를 바탕으로 페트리 넷 스크립트를 이용하여 스토리 형태로 텍스트를 생성한 후, 최종적으로 사진과 지도상의 이동 패턴을 합쳐 사용자의 생활을 보여주는 블로그를 구성한다.
본 논문은 영화 장르마다 나타나는 클라이맥스 패턴이 다름을 활용하여 사용자의 디바이스 내에 저장되어 있는 이미지들을 하나의 영상으로 자동생성해주는 애플리케이션 개발을 소개한다. 영화의 장르 특성 분류는 국내 영화 드라마, 액션, 공포와 국외 영화 드라마, 액션, 공포 장르를 분석하여 클라맥스 패턴 모델형을 만들었다. 클라이맥스 패턴은 영화의 특정 씬 부분에서 샷사이즈의 변화, 샷의 길이, 인서트샷 사용의 빈도를 특성 요소로 하였고, 결과를 시각화하였다. 장르별 시각화된 모델을 Firebase DB를 활용하는 템플릿으로 개발하였다. 사용자의 디바이스에 저장된 이미지를 선택하여 장르별 템플릿으로 개발된 클라이맥스 패턴 모델과 매칭하였다. 짧은 영상이지만 장르의 특성이 반영되어 감성스토리 영상을 자동생성할 수 있는 것이 본 애플리케이션의 특징이다. 최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 사용자가 스마트폰으로 직접 촬영한 사진이나 영상을 활용하여 자동으로 영상을 생성해주는 애플리케이션들을 매년 업그래이드하고 있으나, 영화와 같이 장르 특성을 갖는다거나, 스토리가 보이는 영상생성 기술을 포함한 애플리케이션은 아직 미흡하다. 제안한 자동영상편집은 감성전달이 가능한 영상편집 애플리케이션으로써의 발전 가능성이 있다고 예측한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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