• 한국과학예술포럼
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• 제30권
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• pp.41-56
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• 2017

본 연구는 애니메이션 갈등의 VST 특징을 조사하고 강도를 측정한 이태린의 연구 결과에 대한 심화연구로 초개인적 갈등영상과 초개인적 갈등 값을 기반으로 시작되었다. 본 연구의 목적은 초개인적 갈등 강도 값(ESSPC)을 자동 계산하는 모델을 찾아내는 것이다. 따라서 본 논문에서 SPC 영상을 분석하였으며, ESSPC 값을 자동 계산하는 모델을 찾아내기 위해 의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 이들을 활용하여, 1)SPC를 분석하기 위한 20 개의 영상 Feature값을 제안하였다. 그리고 2)의사 역행렬(Pseudo Inverse matrix)을 사용하여 ESSPC 값을 자동 계산하는 선형모델을 찾아냈다. 그 결과로 3)제안된 시스템은 9.25%의 평균 자승오차의 제곱근 보이며, 그 효율성이 증명되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 이를 계속 발전시켜 성공적 애니메이션의 제작을 위한 자동 검증시스템을 개발하고자 한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제34권
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• pp.275-290
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• 2018

해당 연구는 극장용 애니메이션을 서사를 중심으로 갈등을 분석하기 위해 영상에서 갈등을 분류하는 객관적이고 타당한 방법이 필요함을 인식하면서 시작되었다. 아울러 갈등을 효과적으로 비주얼 스토리텔링 하는 요소로 주인공의 정서에 주목하고, 갈등에서 나타나는 주인공의 정서를 연구하려 한다. 연구의 목적은 갈등강도와 갈등에 나타나는 정서를 분석하는 것이다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 서사의 이론적 고찰을 통해 극적전환점을 찾아내고, 갈등 분류 모델(Conflict 6B Model)을 제안하였다. 둘째, 갈등 분류 모델을 이용하여 이론에 기반한 갈등 샷(shot) DB를 추출하였다. 셋째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서를 찾아내었다. 넷째, 내적, 초개인적 갈등에서 강도와 정서의 전문가 실험 및 검증을 실시하였다. 본 연구는 애니메이션에서 갈등에 대한 주인공 정서의 서사적, 시각적, 심리학적인 다학제적 연구로 추출된 메타데이터(Metadata)는 애니메이션 서사에서 갈등의 비데오 인덱싱(Video Indexing)에 적용 될 것으로 기대한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제29권
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• pp.279-292
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• 2017

본 연구는 극영화를 비롯한 애니메이션의 갈등을 효과적으로 비주얼스토리텔링(Visual Story Telling, VST)하는 것이, 작품의 성공 여부를 결정짓는 중요한 요인이라고 인식하면서 시작되었다. 본 연구의 목적은 그동안 서사적, 시각적 차원에 치중한 VST 연구를 갈등강도와 VST 요소를 분석하여, 공학적으로 해석하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 전 세계적으로 흥행에 성공한 극장용 애니메이션(4편)의 갈등을 분석하고, 이를 공학적으로 접근하여 VST 해석을 시도하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 성봉선과 로버트 맥키의 서사적 이론을 바탕으로, 갈등 장면을 분류하고 갈등의 종류를 찾아내었다. 또한 강위역의 5B모델을 바탕으로 총 108 개의 갈등 샷(shot)을 추출하였다. 둘째, 전문가 실험을 통하여 갈등 샷의 갈등강도를 찾아내었다. 셋째, 내적, 초개인적 갈등에서 각각 15개의 유의미한 갈등의 시각적 요소를 추출하였다. 넷째, 실험 결과로 내적, 초개인적 갈등에서 시각적 요소의 신뢰성은 100-83.33% 의 범위에 있다는 것을 확인하였고, 사용빈도는 각각 5.88-70.59% 및 5-70%까지 광범위하게 분포한다는 것을 파악할 수 있었다. 이는 아티스트(Artist)의 감각에 의존하던 VST 표현을 공학적으로 해석할 수 있게 됨을 의미한다. 이러한 연구결과를 바탕으로 애니메이션 사전제작 단계에서 작품의 갈등표현을 성공적으로 예측할 수 있게 해 줄 VST 툴(Tool) 개발의 토대가 될 것으로 기대한다.