• 만화애니메이션 연구
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• 통권26호
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• pp.1-30
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• 2012

애니메이션의 목적은 움직임을 통해 재미있는 스토리를 관객에게 전달하는 것이라고 할 수 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 애니메이션은 탄생 이후 지금까지 100여년 이상의 시간동안 수많은 기술들을 도입하면서 다양한 내러티브 방법과 시각 표현 방법을 개발해 왔다. 또한 표현 기술력이 발달하면서 애니메이션을 구성하는 모든 요소들도 점점 체계화되어 왔고, 동시에 현실 그 이상의 세계를 표현할 수 있도록 해 주었다. 말 그대로 애니메이션을 제작하는 감독이 상상하는 모든 것들을 스크린을 통해 관객이 눈으로 볼 수 있는 시대가 된 것이다. 그리고 현재에는 애니메이션을 관람하는 관객이 마냥 프레임 안에서 움직이는 그림에 의해 즐거움을 느끼게 되는 시대를 넘어서도록 많은 노력이 이루어지고 있다. 즉, 수동적으로 바라보는 애니메이션을 넘어 관객이 직접 느끼며, 체감하는 애니메이션으로 목적성이 변화하고 있다는 것이다. 이런 과정에서 그 중심에 3D 입체라는 기술이 애니메이션의 새로운 즐거움을 표현할 수 있도록 해주고 있다. 얼마 전, 국내에서도 극장용 3D 입체 애니메이션이 제작되었으나, 해외의 3D 입체 애니메이션과 같은 완성도 높은 영상미를 기대했던 관객에게 새로운 즐거움을 주지 못해 흥행 면에서 이렇다 할 성적을 거두지 못하였다. 이것은 국내의 입체 애니메이션 제작 산업이 아직 초보적인 단계에 불과하여 3D 입체 애니메이션 제작에 대한 인력 및 기술, 경험이 절대적으로 부족한 상태에서 제작되었기 때문이다. 그리고 대부분의 입체에 대한 연구가 재현 기술적 문제에 집중되어 있어 관객들이 직접적으로 접하게 되는 영상 그 자체에 대한 연구 또한 부족하거나 미흡한 실정인 것도 커다란 문제라 할 수 있다. 이러한 국내 상황 속에서 2010년에 개봉되었고, 현재까지 최고의 3D 입체 애니메이션 흥행작으로 손꼽히고 있는 드림웍스 작품인 <드래곤 길들이기>의 입체영상 화면은 연구될 가치가 충분하다 할 수 있다. 따라서 본 논문은 양질의 국내 3D 입체 애니메이션 제작 및 전문 인력 양성 시기초자료로 활용되고자 풍부한 입체감을 전달하기 위해 화면을 담아내는 시각적 연출을 중심으로 이론적 고찰과 사례를 분석하여 연구하였다. 그 결과 3D 입체 애니메이션은 새로운 분야가 아닌 기존 영상미학의 원리를 기반으로 입체영상의 특성이 적용되어져 확장되고 변화된 영역인 것을 알 수 있었다. 이러한 연구를 통해 실재감 재현을 위한 3D 입체 애니메이션 콘텐츠 제작에 필요한 이론적 기초연구의 토대를 구축하는데 도움이 될 것으로 본다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.575-583
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• 2021

이 연구는 토픽모델링을 적용하여 뉴스기사에 따른 태권도 동향을 연도별로 분석하는 것에 목적이 있다. 언론보도를 통한 태권도 동향을 살펴보기 위해 한국언론재단의 빅카인즈를 통해 뉴스기사와 태권도 전문 언론에 대한 기사를 수집하였다. 검색기간은 2000년 이전, 2001년~2010년, 2011년~2020년 3개의 구간으로 구분하여 검색하여 총 12,124개를 연구자료로 선정하였다. 토픽분석을 위해 전처리 과정을 거쳤으며, LDA 알고리즘을 활용하여 토픽분석을 수행하였다. 이때 모든분석은 python 3을 적용하였다. 그 결과 첫째, 연도별에 따른 언론기사 주제를 분석한 결과 2000년이전 1위는 '세계'. 2위는 '남북', 3위는 '올림픽'으로 나타났으며, 2001년~2010년 1위는 '세계', 2위는 '협회', 3위는 '세계태권도연맹'으로 조사되었다. 2011년~2020년 1위는 '세계', 2위는 '시범', 3위는 '국기원'으로 나타났다. 둘째, 2000년이전 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 2가지로 구분되었다. 구체적으로 Topic 1은 '남·북 체육교류', Topic 2는 '올림픽 시범종목 채택'으로 선정되었다. 셋째, 2001년~2010년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '태권도 시범공연 및 비리', Topic 2는 '무주태권도공원 조성', Topic 3은 '세계태권도축제'로 선정되었다. 넷째, 2011년~2020년 뉴스기사를 토픽모델링으로 분석한 결과 토픽은 3가지로 선정되었다. Topic 1은 '2018 평창동계올림픽 성공 개최', Topic 2는 '남북 태권도 합동시범공연 ', Topic 3은 '2017 무주세계태권도선수권대회'로 선정되었다.

• 한국과학예술포럼
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• 제21권
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• pp.31-43
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• 2015

ICT(Information and Communications Technologies : 정보통신기술)는 창조경제의 핵심이 되는 기술중 하나로 기존산업과 기업의 인프라를 연결하는 매개로 사용되어 기존 상품과 서비스를 고도화하고, 새로운 상품과 서비스를 만들어내고 있다. 이와 더불어 빅데이터, 모바일, 웨어러블 등 새로운 디바이스 부문까지 주목을 받으며 신시장 개척에 귀추가 주목되고 있다. 더 나아가 IoT(Internet of Things :사물인터넷)는 인간과 인간, 인간과 사물, 사물과 사물을 연결하며 ICT기반의 사회를 더욱 곤고히 만들어 주는 역할을 하고 있다. 이는 제조업 중심의 하드웨어 개발이 소프트웨어의 개발과 함께 동시다발적으로 융합되어야 한다는 의미로 볼 수 있다. 하드웨어와 소프트웨어의 융합에서 꼭 필요한 것이 OS인데, 선두주자 구글과 애플을 필두로 관련 기업에서는 소프트웨어의 중요성을 인지하고 소프트웨어 개발에 집중 착수하였다. 이에 현 보고서(한국산업기술평가관리원: 디자인전문기술개발사업) 진행을 위해 소프트웨어 시장현황을 조사한 결과, 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 한 구글의 안드로이드(Android)와 애플의 iOS가 전 세계시장을 장악하고 있었으며, 후발주자는 새로운 패러다임을 제시하기 위해 Web기반 OS, 유사 OS 등 을 출시하여 다양한 경로에서 시장진입을 시도하고 있다. 이러한 사회의 변화는 OS를 기본으로 누구나 개발자가 될 수 있는 스마트콘텐츠 활용에 대한 연구 필요성이 대두되었으며 범용적으로 활용할 수 있는 스마트콘텐츠에 대한 정의가 필요하며 빠른 시장변화에 대처할 수 있는 시장분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 문헌조사 및 스마트분류체계에 따른 앱마켓(App Market)분석, 현 콘텐츠시장 트랜드 분석을 실시하였고 스마트콘텐츠의 범용적 정의와 앱마켓에서 나타난 애플리케이션의 현황과 콘텐츠 시장현황을 비교하여 공통요소 5가지의 흐름을 파악하였다. 분석을 통하여 스마트콘텐츠 시장은 독립적이지만 서로의 연결고리를 가진 형태로 하나의 유기체와 같은 형태로 발전할 것이라 예상하였으며 기존의 기술적 관점, 문화적 관점, 비즈니스적 관점, 소비자 관점에 사회적 관점을 포함한 다시점 관점에서의 분류체계와 개발이 이루어 져야 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.