2016년 7000만 달러를 투자해 스마트폰 기반 캐주얼 게임을 각색한 3D 애니메이션 영화 <앵그리버드>가 상영된 후 전 세계적으로 누적 흥행 수입 5.14억 달러를 초과하는 등 큰 성공을 이루었다. 게임을 각색한 영화에서 입소문과 흥행 성적이 모두 좋았던 성공 사례는 매우 드물다. 구체적인 이야기 줄거리, 캐릭터 그리고 세계관이 없는 스마트폰 기반 캐쥬얼 게임을 어떻게 대중들의 사랑을 한 몸에 받는 상업 영화로 각색할 수 있었는지가 본 연구 목적이다. 본 연구는 먼저 스마트폰 기반 캐쥬얼 게임 <앵그리 버드>와 대형 온라인 게임 <와우>에 대해 비교를 진행하여 각색함에 있어서 장단점을 비교하고자 한다. 다음 <앵그리 버드>의 게임과 영화를 비교하여 두 매체 속에 존재하는 핵심요인 간 차이를 분석하고 설문조사를 통한 관객 평가 결과를 참조하여 가장 관객들의 인정을 받는 영화의 요소와 이런 종류의 영화에 대한 관객의 태도는 어떠한지를 알아보고자 한다.
온라인 게임이든 스탠드 얼론 게임이든 궁극적으로 시각 효과에 대한 사실적 표현의 정도를 높이기 위한 연구는 결코 멈추지 않을 것이다. 최근 현실적으로 표현된 캐릭터가 게임 속에 자주 등장하고 있다. 특히 가상현실 기술의 발달로 인해 시뮬레이션 기반의 현실적인 이미지를 갖춘 RPG 게임이 선풍적인 인기를 끌고 있다. 플레이어는 게임에서 게임의 이야기를 경험하고 각 레벨별 난이도를 경험 할 수 있다. 다른 플레이어, 팀원, 또는 적 캐릭터들이 현실적인 캐릭터로 등장하며 게임의 에피소드가 확장되면서 더 많은 플레이를 할 수 있도록 사실적인 게임 캐릭터의 중요성이 높아지고 있다. 고전적인 영화 캐릭터를 기반으로 현실적인 게임 캐릭터를 게임에 추가하면 플레이어가보다 사실적이고 흥미로운 시각 경험을 얻을 수 있다. 본 연구는 사실적인 캐릭터 스타일이 게임의 재미와 시각효과에 어떠한 영항을 미칠지에 대한 탐색적 연구를 하고자 한다.
국내 복합영상관의 단일 가연물을 대상으로 실물 화재실험이 수행되었으며, 측정된 열발생률(HRR)에 대한 디자인 화재곡선 방법(General 및 2-stage methods)에 따른 최대 HRR 및 화재성장률에 대한 정량적 차이가 검토되었다. 가연물의 용도 및 화재하중의 관점에서 대기공간과 영화상영관으로 구분되어, 총 12개의 가연물이 선정되었다. 주요 결과로서, 2-stage method 통해 산출된 최대 HRR 및 화재성장률은 General method의 결과와 정량적으로 큰 차이가 있음을 확인하였다. 초기 화재단계의 보다 정확한 화재성장률을 고려할 수 있는 2-stage method의 활용은 정확한 ASET과 RSET 뿐만 아니라 화재감지기 및 소화설비의 작동시간을 보다 정확히 예측하는데 매우 유용할 것으로 기대된다.
오늘날 영화, 애니메이션, CF, 모션 그래픽, 게임 등 모든 영상 분야의 필수 tool로 3D 소프트웨어들이 자리 잡게 된 가장 큰 이유는, 각종 영상물을 제작하는데 있어서 여타 전통적인 방법(미니어처, 매트 페인팅, 실제 엑스트라 인원 동원 등)에 비해 적은 가격으로 훨씬 더 뛰어난 효과를 낼 수 있고, 시간 절약 및 공간의 제약을 받지 않는 다는 장점 때문이다. 본 논문에서는 현재 게임, 애니메이션, 영화 등 각종 콘텐츠에서 거의 필수 요소로 여겨지는 3D 어플리케이션 중, 특히 많이 사용되는 3D 캐릭터 애니메이션의 효율적인 교육을 위하여 Inverse Kinematics 시스템의 특성을 분석하였다. 수많은 Inverse kinematics tool 중, 실무에서 가장 많이 쓰이는 시스템인 Bone, Character studio, Character Animation Toolkit을 중심으로 각 tool의 장단점을 비교 분석함으로써 한정된 시간에 많은 양을 가르쳐야 하는 대학교에 있어서 효율적인 교육을 위해 위 세 가지 Inverse Kinematics tool중 어떤 것을 취사, 선택하여 교육하는 것이 학생들에게 유리한지에 대한 분석결과를 제안하였다.
본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.
최근 초고속 인터넷과 디지털미디어의 획기적인 발전으로 전통적인 시청각미디어의 한계를 뛰어넘어 인간의 오감을 자극할 수 있는 실감방송이 차세대 방송기술로 등장하고 있다. 본 논문은 인간의 오감 중 촉각을 중심으로 하여 시청자들이 시청각미디어를 만지고 느낄 수 이는 촉각방송시스템은 전체적으로 촉가미디어의 획득 및 생성하는 단계 다양한 촉각미디어를 한 화면에 편집하고 저작하는 단계, 저작된 콘텐츠를 압축 및 전송하는 단계, 전송된 콘텐츠를 단말장치를 통해 재현하는 단계로 이루어진다. 촉각방송에서 촉각미디어는 시청자가 미디어를 능동적으로 만지고 조작하거나 미디어에서 제공하는 움직임을 따라하거나 촉감을 피부로 느낄 수 있도록 3차원 현상, 조작기능(버튼, 슬라이더, 조이스틱 등), 촉각 표면 특성(딱딱함, 정적 마찰계수, 동적 마찰계수, 거칠기 등), 움직임(위치, 속도, 가속도 등), 촉감 정보 등을 포함한 매체로 정의한다. 제안한 촉각방송 시스템에서는 3차원 객체 만지고 조작하기, 3차원 영상 만지기, 역감 재생, 촉감 재생 등의 네 가지 촉각 상호작용이 가능하며 적용례로써 홈쇼핑, 촉감효과가 가미된 영화, 지휘 교육 시나리오를 제시하였다.
최근 SNS, 블로그 등 사용자 참여형 인터넷 매체가 늘어나면서, 방송 콘텐츠에 대한 사용자의 재생산이 활발히 일어나고 있다. 특히, 드라마와 같은 장르에서는 배우가 착용한 옷, 시계 등에서부터, 자동차, 촬영 장소 등 다양한 종류의 정보들이 블로그를 통해 다른 사용자에게 전달되고 있다. 이러한 정보들은 방송 콘텐츠에 대한 직접적인 부가 정보가 되기 때문에, 이를 활용할 경우 양질의 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해, 블로그 포스팅을 이용하여 방송 콘텐츠의 특정 타임라인에 태그 클라우드를 생성하는 기술을 제안한다. 제안한 방법에서는 방송 콘텐츠에 대한 블로그 포스팅을 수집하고, 수집된 포스팅으로부터 이미지 주변 단어를 활용하여 태그 셋을 구축한다. 구축된 태그 클라우드는 방송 콘텐츠 프레임과의 이미지 매칭을 통해 특정 타임라인에 태깅된다. 실험에서는 이미지 매칭의 성능과 생성된 태깅된 태그 클라우드를 보임으로써 제안한 방법의 성능을 입증한다.
한국 문화 전반에 성 평등을 주제로 한 페미니즘이 중요한 이슈로 연구 대상적 가치가 급상승하였다. 페미니즘 영화란 단지 여성의 권익을 주장하거나 옹호하는 차원의 수준이 아닌 과거 남성들이 창조한 스토리 속에서 대상화되거나 타자화 된 인물로 왜곡, 인위적으로 묘사되던 그릇된 여성의 모습이 아닌 시선과 사고의 본질적 주체로서 사회 속 개인의 삶의 문제를 근원적으로 탐구하는 영화라고 할 수 있다. 이와 같은 관점에서 전고운 감독의 영화 '소공녀(2018)'를 분석하였으며 영화 속에는 남성 편향적 고정관념과 불평등적 사회구조에도 주인공의 꿋꿋한 자기 선택과 초월적 사고를 보여주는 페미니즘 적인 주제를 표현하고 있음을 알 수 있었다. 대중영화가 세상에 대한 넓은 식견을 키우는 교육 계몽적 성격을 견지하고 성숙한 사회문화를 선도해야 한다는 관점에서 이와 같은 사회에 대한 전지적 통찰과 이상적 인간관에 대한 제고 등을 다룬 영화는 사회를 긍정적이고 이상적으로 바꾸는 데 큰 역할을 할 것이라고 생각된다.
통신과 방송의 융합 환경의 도래로 상용화 되고 있는 IPTV는 초고속 인터넷망을 통해 정보 서비스, 동영상 콘텐츠 및 방송 서비스를 제공하고 있다. 무선 LAN과 IP 네트워크 기술의 발전은 IPTV, VoIP와 같은 IP 네트워크를 통한 융합된 새로운 서비스 형태를 창출하게 되었고, 무선 LAN의 발전은 보안, QoS 및 대용량의 대역폭등 높은 수준의 서비스 품질을 요구하는 IPTV 네트워크에서는 그 중요성이 매우 높아지고 있다. 본 논문에서는 무선 LAN에서 IPTV의 영상 서비스 품질 측정을 위해 RIP와 OSPF환경의 실험 네트워크를 구성하였고, 객관적인 화질평가방법인 PSNR을 이용하여 값을 측정하고 분석하였다. 이를 통해 경로 배정 프로토콜들이 무선 LAN 환경에서 IPTV 의 실시간 영상 서비스 품질에 어떤 영향을 미치는지에 대한 상관관계를 나타내었다.
최근 대량의 텍스트 분석을 위해 딥 러닝(Deep Learning)을 활용하는 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 특히 대량의 텍스트에 대한 학습 결과를 특정 도메인 텍스트의 분석에 적용하는 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)이 주목받고 있다. 다양한 사전 학습 언어 모델 중 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 모델이 가장 널리 활용되고 있으며, 최근에는 BERT의 MLM(Masked Language Model)을 활용한 추가 사전 학습(Further Pre-training)을 통해 분석 성능을 향상시키기 위한 방안이 모색되고 있다. 하지만 전통적인 MLM 방식은 신조어와 같이 새로운 단어가 포함된 문장의 의미를 충분히 명확하게 파악하기 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 기존의 MLM을 보완하여 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹을 수행하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)을 새롭게 제안한다. 제안 방법론을 적용하여 포털 'N'사의 영화 리뷰 약 70만 건을 분석한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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