생성형 AI 기술이 발전하면서 영상 제작의 패러다임이 바뀌고 있다. 초기 낮은 품질, 일관성과 연속성의 어려움으로 인해 실제 영상의 장면으로 활용되지 못했던 단계를 지나, 최근 생성형 AI로 제작한 다양한 영상물이 영상 산업에서 활용되고 있다. 본 논문은 이러한 변화를 바탕으로 사용자 맞춤 생성형 AI의 가능성을 확인한다. 영상 산업에서 생성형 AI의 기술 발전의 방향성을 살피고, 광고, 영화, 애니메이션 분야에서의 최근 사례들을 분석하며 생성형 AI 활용도가 높아지는 원인이 높은 품질의 결과물에만 있는 것이 아니라, 콘텐츠가 가지는 본질적 목적을 수행하고 있기 때문이라는 것을 밝힌다. 이러한 과정을 통해 생성형 AI가 영상 산업에 가져올 가능성을 예측한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.225-230
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2023
With the development of AI technology, there is a growing discussion about Text-to-Image Generative AI. We presented a Generative AI video production method and delineated a methodology for the production of personalized AI-generated videos with the objective of broadening the landscape of the video domain. And we meticulously examined the procedural steps involved in AI-driven video production and directly implemented a video creation approach utilizing the VQGAN-CLIP model. The outcomes produced by the VQGAN-CLIP model exhibited a relatively moderate resolution and frame rate, and predominantly manifested as abstract images. Such characteristics indicated potential applicability in OTT-based video content or the realm of visual arts. It is anticipated that AI-driven video production techniques will see heightened utilization in forthcoming endeavors.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.
One More Pumpkin 작품이 2023년 두바이 국제 AI 영화제에서 대상을 수상하고, 국내 최초로 개최된 국제 AI·메타버스 영화제(GAMFF)를 통해서도 새로운 가능성이 열렸다. 본 대회에는 AI와 메타버스 기술을 활용한 국내외 42개국 527편의 다양한 작품이 응모되는 등 생성형 작품들이 본격적으로 두각을 나타내기 시작했다. AI는 VFX와의 결합을 통한 디지털 캐릭터의 생성 및 구현, 영상 제작의 효율성 향상, 영상제작 절차 전반 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이에 제작에 소요되는 인적·물적 자원을 절약하고, 제작된 영상물의 품질을 대폭 높이는 데에 기여하고 있다. 그러나 생성형 AI는 저작권 귀속의 모호성과 학습된 데이터셋에 내포된 윤리적 문제, 인간 감성과 창의성의 수준에 미달하는 기술적 한계도 지녔다. 이에 본 연구에서는 생성형 AI가 장차 더 많은 영역에서 영향을 줄 수 있기에 제작, 상영, 활용의 차원에서 시사점을 제언한다.
This study explores how generative AI technology can be utilized to create more efficient and effective employment portfolios in the rapidly changing job market and recruitment landscape. To achieve this, the study first conducted an in-depth analysis of recent employment trends and recruitment patterns, categorizing various generative AI tools based on their application in areas such as resume writing, portfolio design, and video production. Particularly, this research includes a case study of a career planning course in a university setting, where generative AI was applied, to empirically evaluate its potential for educational use. Through this case study, the research thoroughly examines how generative AI can contribute to efficient job preparation and skill enhancement for job seekers. The findings suggest that generative AI plays a critical role in providing personalized information, generating creative ideas, and enhancing both the visual and functional quality of employment portfolios, ultimately contributing to increased competitiveness in the job market. The study also emphasizes the need for further research on the expanding scope and effectiveness of generative AI as the technology continues to evolve.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.23-36
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2024
Interest in virtual humans continues to increase due to the development of generative AI, extended reality, computer graphics technology, and the spread of a converged metaverse that goes beyond the boundaries between reality and virtuality. Despite the negative public opinion that virtual humans were just temporary form of entertainment event in the early days of their emergence, the reason they are showing continuous growth is due to the unique characteristics of virtual humans and the expansion of diverse usage from technological advancements. The production of video content using virtual humans is becoming vigorously active, but currently there is limitation and no exact process for the technology to apply virtual humans to video content for it to be produced accordingly to the characteristics or situations of virtual humans. In this study, we investigated the characteristics of virtual human production technology methods & processes, and identifying the impact of each production technology on the production environment through examples of virtual human content applied to domestic and international video contents. In conclusion, by proposing an appropriate production method for each content, we hope to develop and assist production practitioners so they can effectively use virtual humans in video content production.
넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
자연어 처리를 활용한 생성 AI 기술의 최근 발전은 텍스트, 이미지 및 비디오 제작에 큰 영향을 미쳤다. 이러한 발전에도 불구하고, AI가 생성한 출력의 일관성 및 재사용 가능성과 관련하여 상당한 문제가 있다. 이는 캐릭터와 특정 객체를 생성하는 것이 중요한 만화 제작 분야에서 문제가 될 수 있다. 이를 해결하기 위해 언어 분석 기반 요구사항 엔지니어링과 만화 엔지니어링의 접목을 제안한다. 제안된 방법은 자연어 분석을 위한 Chomsky와 Fillmore의 언어학을 적용하고 객체의 상호작용을 표현하기 위한 UML 시퀀스 모델 사용하여 일관적인 3D Objects를 생성한는 것이다. 또한 자연어 입력에서 창작자의 의도를 체계적 해석한다. 이를 통해 캐릭터 또는 객체가 정의되면 다양한 패널과 에피소드에서 정확하게 재사용해 시각적, 맥락적 무결성을 유지하게 한다. 이 접근 방식은 만화에서 캐릭터 묘사의 정확성과 일관성을 향상시켜 캐릭터와 장면이 원래 요구 사항과 밀접하게 일치시킨다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법은 자연어 텍스트에서 복잡한 시각적 콘텐츠의 재현이 필요한 다른 분야에서도 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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