영화에서의 표현 방식은 매우 중요한다. 하나의 이야기가 편집 기법을 통해 상반된 내용으로 바뀔 수도 있기 때문이다. 때문에 편집 기법은 점점 정교해지고 있으며, 이에 따라 영화 예술도 추동되고 있다. 연구자는 영화의 연출과 구성, 리듬과 몽타주 등의 기법을 분석하여 편집이 영화에 끼치는 영향에 대해 연구하고자 한다. 그럼으로써 편집 기법과 영화의 상호성에 대한 체계화에 기여하고자 한다.
본 논문은 '사실주의' 계열영화에 나타난 극영화 촬영기법을 파악하여 내러티브의 극적표현과 시각적 연출법을 분석해 보는 것이 연구의 내용과 목적이다. 이는 한국영화역사라는 큰 흐름 안에서 촬영기법의 변화를 진단해 보고, 촬영자의 주요 표현수단중의 하나인 구도기법이 현대영화에서 어떻게 적용되고, 관객의 감정이입을 유도하는지를 탐구해 본다. 이는 현대예술영화에서 다루는 인간소외와 고립, 내적갈등의 문제들을 시각적으로 어떻게 형상화하고, 상징화하느냐의 방식과 그 중요성을 인식하는 것을 의미한다.
영화는 시청각 예술이고 다양한 시청각적 기법을 활용하여 영화에서 이야기하고자 하는 주제를 전달한다. 형체가 없는 이야기는 시각과 청각을 통해 형상화되고 그 과정에서 나타나는 등장인물의 심리변화 역시 시청각적 도구를 활용해 표현할 수 있다. 본고에서는 영화 "펀치 드렁크 러브"를 연구대상으로 삼아 영화에서 숨겨진 심리를 표현하기 위한 음악적 기법 중 하나인 라이트모티브(Leitmotiv)를 통한 표현기법을 고찰한다. 이는 영화음악에서 인물 심리의 상징적인 표현에 대한 예시와 관점을 제시한다.
본 연구는 영화 포스터를 대상으로 OpenCV를 활용하여 k-means clustering 기반의 색감을 분석하는 기법을 제안한다. 또한 이를 활용하여 영화 포스터 간의 유사도를 구하고 특정 영화와 대표색을 가지는 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서 다음과 같은 가정을 기반으로 한다. 첫 번째, 포스터는 해당 영화를 가장 잘 나타내는 이미지로, 포스터의 색감은 영화의 전반적인 분위기를 가진다. 두 번째, 영화 사이에 유사한 색감을 가진다면, 해당 영화들은 유사한 분위기를 가진다. 본 연구에서는 2단계로 나누어 연구를 진행한다. 우선 k-means clustering 기법을 통하여 데이터를 전처리 하여 영화별 대표색을 선정한다. 이 때, 선정된 대표색을 이용하여 각 영화간 색감 유사도를 분석한 결과를 통해, 같은 장르의 영화도는 유사도가 높음을 확인할 수 있었다. 다음으로 앞의 색감 유사도 분석을 통하여 특정 영화와 높은 유사도를 가지는 영화를 추천한다. 본 연구에서 추천된 영화는 기존의 영화 선택 기준에 비하여 사용자 본인의 취향을 반영한다. 본 연구 내용이 영화를 추천하는 과정에서 반영된다면 추천 시스템의 정확도와 사용자 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
이미지에 대한 인류의 열망은 커뮤니케이션의 원활한 소통을 반영한 움직이는 영상 이미지의 구현을 이룬 '영화'를 만들게 되었고 영화는 발명 때부터 여러 가지 실험적인 방식을 보여주어 보는 사람들의 상상력을 만족시켰는데 만족에 비례하여 감독 및 제작자들은 보 다 적절하고 세련된 표현에 힘을 쏟게 되었다. 결국 영화에서도 필연적으로 컴퓨터에 의한 디지털 이미지가 구현하게 되었고 이러한 이미지는 컴퓨터 기술의 개발에 따라 세련되게 변모되고 있다. 컴퓨터 그래픽은 처음 미국의 항공우주국에서 비행 모의 실험에 비롯된 개념으로 그 역사가 불과 40여 년 정도이다. 그럼에도 불구하고 인류가 지금까지 이룩해 놓은 그 어느 매체보다도 다양한 이미지 표현이 가능하며 그 구현에 있어서 예측을 불허할 정도이다. 뤼미에 형제가 발명한 영화는 마술사 멜리에스에 의하여 여러 기법이 개발되고 우주 개발, 동서 냉전 등 시대적 이데오롤기에 힘입어 영화 양식에 등장한 이른바 공상과학(SF) 영화 및 그 양식에 대한 그럴듯한 특수효과(SFX)를 필요로 했다. 컴퓨터의 발전은 모형 제작의 난점 등 어렵게 제작되던 영화들에 큰 힘이 되었고 조지 루카스 같은 제작자는 IFM라는 특수효과 전문 프로덕션을 설립한다. 이후 '어비스', '터미네이터' 등 컴퓨터 그래픽이 기본 표현 양식이 되는 영화들이 계속 제작되었고 그 안에 보여지는 기법들도 데이터 인터페이스, 모핑, 가상 현실 등으로 다양해졌으며 '토이 스토리' 처럼 완전히 컴퓨터 애니메이션으로 이루어진 영화가 선보이기에 이르렀다. 결국 컴퓨터 그래픽 기법은 지금까지 보여지던 공상과학 영화가 아닌 인간적인 주제의 영화에서도 보여지게 되는데 그 대표적인 영화가 '포레스트 검트' 이다. 한편 우리 나라 영화에서 보여지는 컴퓨터 그래픽 기법은 아직 실험 단계에 머물고 있음을 알 수 있다. 영화와 커뮤니케이션 테크놀로지에 대한 이해가 부족한데서 그 원인이 있다고 본다. 우리 영화에 있어서 적절하면서 그럴듯한 컴퓨터 그래픽 기법의 개발 및 제작을 기대해 본다.
특정 영화의 스크린 독과점이 꾸준히 논란이 되고 있다. 본 논문에서는 영화 스크린 분배의 불평등성을 지적하고 이에 대한 개선을 요구할 근거로 머신러닝 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 제안한다. 이에 따라 KOBIS, 네이버 영화, 트위터, 구글 트렌드에서 수집한 3,143개의 영화 데이터를 이용하여 랜덤포레스트와 그라디언트 부스팅 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 구현하였다. 모델 평가 결과, 그라디언트 부스팅 모델의 RMSE는 600,486, 랜덤포레스트 모델의 RMSE는 518,989로 랜덤포레스트 모델의 예측력이 더 높았다. 예측력이 높았던 랜덤포레스트 모델을 활용, 상영관을 크게 확보하지 못 했던 봉준호 감독의 영화 '옥자'의 상영관 수를 조절하여 관람객 수를 예측, 6,345,011명이라는 결과를 제시한다.
영화는 내러티브의 구현을 위해 다양한 기법들이 서로 유기적으로 상호작용하여 관객의 지각에 영향을 준다. 영화 형식을 구성하는 기법들은 형식적 체계로서 영화의 내용과 동기화되어 특정한 효과를 유발시켜 관객의 정서적 체험의 강도와 깊이를 강화시켜주는 역할을 한다. 본 연구는 시각적 내러티브의 하나인 구도미학에 관한 연구로 충격적인 실화를 재구성한 영화 <도가니 SILENCE>(2011)를 분석 대상으로 삼았다. 본 연구는 치밀한 화면구성과 기법의 활용이 극대화된 영화 <도가니>의 내러티브에 적용된 구도기법을 분석해보고, 나아가 영화형식의 의미와 중요성을 제고해 보는 것이 연구목적이다. 이러한 연구는 영화에 내재되어 있는 의미와 정서가 쇼트를 통해 어떻게 시각적으로 구현되는지, 나아가 구도가 서사화법으로서 어떻게 영화재 기능을 수행하는지 고찰해 보는 것에 그 의의가 있다고 할 수 있다.
웹 추천기법에서 가장 많이 사용하는 방식 중의 하나는 협업필터링 기법이다. 협업필터링 관련 많은 연구에서 정확도를 개선하기 위한 방안이 제시되어 왔다. 본 연구는 Word2Vec과 앙상블 합성곱 신경망을 활용한 영화추천 방안에 대해 제안한다. 먼저 사용자, 영화, 평점 정보에서 사용자 문장과 영화 문장을 구성한다. 사용자 문장과 영화 문장을 Word2Vec에 입력으로 넣어 사용자 벡터와 영화 벡터를 구한다. 사용자 벡터는 사용자 합성곱 모델에 입력하고, 영화 벡터는 영화 합성곱 모델에 입력한다. 사용자 합성곱 모델과 영화 합성곱 모델은 완전연결 신경망 모델로 연결된다. 최종적으로 완전연결 신경망의 출력 계층은 사용자 영화 평점의 예측값을 출력한다. 실험결과 전통적인 협업필터링 기법과 유사 연구에서 제안한 Word2Vec과 심층 신경망을 사용한 기법에 비해 본 연구의 제안기법이 정확도를 개선함을 알 수 있었다.
영화 제작에 막대한 비용이 투입되지만 관객수요는 매우 불확실하기 때문에 개선된 수요예측은 수익 개선을 위한 의사결정의 중요 수단으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 영화의 개봉 후 수요를 예측함에 있어 기계학습 기법의 적용 타당성을 예측 성능의 관점에서 검증하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 대안변수에 대한 통계적 검증 결과 기본 영화 특성(감독, 배우)과 함께 개봉 후 2주차까지의 스크린수, 상영횟수, 관객수, 주요 배우에 대한 관심도 등 시계열 자료가 수요예측에 유의미한 것을 확인하였다. 둘째, Random Forest Classifier와 SVM(Support Vector Machine) 등 분류 기반 기계학습 기법과 Random Forest Regressor와 k-NN Regressor와 같은 회귀모형 기반 기계학습 기법에 적용하여 예측 성능을 평가한 결과, Random Forest 기법이 우수한 결과를 보였다. 셋째, 누적관객수가 1분위보다 작은 영화에서 회귀모형 기반 기법은 낮은 예측 정확도를 보였으며, 분류기반 기법은 반대로 가장 우수한 결과를 얻었다. 즉, 영화 수요의 분포 특성에 따라서 차별화된 기계학습 기법을 적용하는 것이 필요하다.
디지털 기술의 발전과 함께 영화콘텐츠도 다양하게 변화하고 있다. 웹과 모바일 등의 플랫폼들이 개발되면서 이에 맞는 영화콘텐츠들이 등장하였다. 그러나 최근 화두가 되고 있는 가상현실 기술과 디바이스의 발달에도 불구하고 아직 영화콘텐츠 분야의 연구는 미비하다. 본 연구는 HMD(Head Mounted Display) 기반의 가상현실영화 제작을 위하여 로토스코핑 기법 활용한 영화의 미학적 활용을 중심으로 연구를 진행하였다. 먼저 기존의 가상현실 영화 중 그래픽 정보를 활용하여 미학적 표현을 한 사례인 'Notes on Blindness'와 'Pearl' 사례에서 어떻게 가상현실 공간을 미학적으로 표현하였는지를 살펴보았다. 이를 통해 그래픽화된 공간이 가상현실의 관객에게 새로운 미학적 경험을 제공하는 것을 발견하였다. 또한 실사기반 영상에 로토스코핑 기법을 활용한 '웨이킹 라이프' 와 '스캐너 다클리' 사례를 통해 로토스코핑 기법의 판타지적 활용과 성공 사례를 분석하였다. 마지막으로 실사기반의 가상현실 영화에서 관객의 몰입과 욕망의 충족을 위해 '그네 타는 소녀' 작품에 로토스코핑 기법을 적용하여 미학적으로 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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