본 연구는 TV화면에 입체감을 표현하여 소비자의 구매 욕구를 촉진하는 TV홈쇼핑 식공간 연출에서 표현되는 공간 깊이감이 표현되는 연출의 특성을 파악하기 위해 2005년 3월에서 2010년 11월까지 $C^*$홈쇼핑에서 실제로 방영된 식기 판매 방송 중 6개 브랜드 식기 판매 방송의 실제 연출 이미지 자료를 분석하고, 신뢰도 분석, 요인 분석과 다중 회귀분석기법을 사용하여 설문 조사를 통해서 감성 형용사 이미지어를 분석하였다.TV화면이라는 평면에 입체를 표현되는 연출의 특징은 크기의 비교, 중첩, 사선배치와 원근법적 배치로 추출하여 분석하였고, 식기방송에 주로 사용되는 카메라 앵글의 종류를 버즈 아이 뷰, 하이 앵글, 아이 레벨 등으로 구분하여 적용하였다. 이 분석의 결과로 정리되는 것은 소비자 선호도가 높은 연출은 브랜드 식기의 주요인에 높은 상관도를 보인 이미지어를 인식하는 경우라는 것이다. 따라서 카메라 앵글과 특성에 의한 선호 연출의 방향 제시가 가능하며, 소비자가 선호하는 정량적 데이터 베이스를 이용하는 새로운 개념의 공간 연출 개념이 가능하다고 본다.
본 연구는 공포 장르 중에서 영화와 게임의 요소 측면에 초점을 맞추고 있다. 공포 영화의 카메라 앵글과 공포 게임의 구도는 사람에게 공포심을 유발할 주요한 요인이다. 본 연구는 4가지 공포요소(감각적 공포요소, 기대적 공포요소, 제한적 공포요소, 수행적 공포요소)를 분석하여 구도와 카메라 앵글의 패턴과 결합해서 분석하였다. 알플레드 히치콕 감독의 영화에 적용한 기법과 게임 구도의 구성 형태는 어떻게 상호 적용되는지 연구하였다. 결론적으로, 플레이어에게 공포심과 물입도를 더 증가시키는 구도를 제시했다. 즉 대각선 구도, 양대각선 구도, 역삼각 구도는 시각적인 요소와 같이 사용한다면 플레이어에게 물입도와 공포심을 유발할 수 있다. 향후 게임을 제작할 때 플레이어에게 공포감을 향상시킬 수 있는 구도를 제시하고자 하고 게임을 디자인할 때 공포감과 물입도를 증가시키는 구도를 활용할 것이다.
본고는 영화에서 정평면적 앵글의 특성이 내포하는 효과에 관한 연구이다. 이러한 제한적 카메라 앵글은 수용자로 하여금 무언지 모를 긴장감을 갖게 하는데, 본고는 그 긴장감이 우연성에서 기인하고 있다고 본다. 본고는 하나의 서사물에서 그 우연성이 어떤 가치 면으로 어떻게 작용하여 어떤 효과를 갖는지에 대한 담론적 고찰이다. 러시아 형식주의자들은 내러티브를 완전히 배제함으로써 영화 자체의 미학적 가치에 접근하자는 주장을 해 왔는데, 이는 감각적인 각성이 지나친 감정이입을 막고 반성적 사유를 하게 한다는 브레히트의 소격화의 실천이라고 할 수 있다. 하지만 영화에서 시각적인 각성은 내용과의 관련에 따라서 때로는 반성적 사유보다는 더 깊은 관조로의 침잠을 유도하기도 한다. 본고는 정평면적 앵글이 쓰인 영화의 쇼트들 속에서 우연성의 가치를 조형적으로, 내용적으로 분석함으로써 이에 대한 사례를 찾아보고자 한다. 이를 위해 본고는 우연성에 대한 좀 더 세밀한 정의를 제시한다. 왜냐하면 회화, 사진 같은 정지영상에서 언급되어 왔던 우연성과 서사극에서 말하는 우연성이 성질을 달리 하기 때문이다. 그것은 형식상의 우연과 내용상의 우연으로 분류되어 고려되어질 것이다. 그리고 사실상 영화에서 '정평면적 앵글'의 조형적 범주가 무척 애매하므로 가능한 한 몇 개의 제한을 둠으로써 그 범주를 최대한 구체화시키고자 한다. 사례분석은 형식과 내용 면을 구분하여 담론적으로 서술하고자 한다. 결론적으로, 영화의 정평면적 앵글은 일차적으로 시각적 각성에 의한 주목성의 효과를 갖기는 한다. 하지만 감각적 각성이 항상 서사적 가치의 약화를 가져오는 것은 아니다. 전체 내용에 대한 사건의 인과성에 따라 정평면적 앵글이 갖는 우연성은 각성이 아닌 몰입의 가치에 봉사할 수도 있다.
개인용 스마트 디바이스의 빠른 발전과 역동적 보급은 개인 사용자들을 영상시청 중심의 소비자에서 영상의 촬영에서 공유로 확장된 프로슈머로 변화 시키고 있다. 이러한 변화 속에서 방송영상에 비견되는 소비가 발생되고 지속적으로 생산 및 공유되는 사용자 제작 영상(User Created Video,UCV)이 다양한 콘텐츠 서비스가 가능한 플랫폼으로 주목을 받고 있다. 특히 경험의 공유 목적으로 제작되는 UCV는 복수의 사용자들이 한정된 시간, 공간의 동일한 이벤트로부터 촬영된 것으로, 방송영상과 유사하게 동일한 이벤트를 다양한 앵글의 카메라로 촬영된다. 본 논문에서는 UCV의 다시점적 특성을 제시하고, 이러한 특징을 기반하여 동일한 이벤트에서 촬영된 UCV를 앵글 전환하며 시청할 수 있는 다시점 UCV 서비스를 제안하였다. 또한 사용자 만족도 설문을 통해 중복영역이 포함된 UCV의 시청방식으로 다시점 UCV 서비스를 기존의 선형적 시청방식보다 더 선호함을 알 수 있었다.
방송 영상 제작을 위한 특수기번에는 여러 가지 장치가 존재한다. 특히 영상미를 높이기 위해 카메라 스태빌라이져에 대한 활용도가 증가하고 있다. 그러나 스태빌라이져의 경우 연속 촬영에서 앵글의 좌우와 업다운 변경 등에 대한 제약을 갖는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 카메라 Roll 값 제어장치를 활용하여 이러한 단점을 극복하였다. 이를 통해 기존에 존재하지 않았던 다양한 특수 영상 제작이 가능해지고 이를 응용하여 다른 분야에 적용이 가능하다.
본 연구의 목적은 최근 새롭게 텔레비전 뉴스 프로그램 제작에 등장한 VJ의 영상표현상의 특성을 카메라 기자의 영상표현상의 특성과 비교 분석하고 그 차이에 대한 함의를 알아보기 위한 것이다. 본 연구에서 분석대상으로 선정한 텍스트는 2005년 7월부터 동년 12월까지 6개월간 KBS2TV를 통해 방송된 '뉴스타임' 120회분으로, 뉴스의 내용별, 취재원별 분류과정을 거쳐 샘플로 추출된 영상을 대상으로 화면의 크기, 카메라워크, 샷의 지속시간, 카메라 앵글 등이 어떻게 표현되고 있는지를 분석하였다. 연구결과 텔레비전 뉴스 프로그램에서 VJ는 사회분야, 경제분야, 문화분야를 중심으로 한 연성뉴스를 주로 취재하고, 정치분야, 건강과학분야 등 사회적으로 민감하고 국민생활 전반에 큰 영향을 미칠 수 있는 경성뉴스의 취재에는 철저히 소외되고 있으며, 영상표현상의 특성으로는 VJ가 카메라기자에 비해 현장 밀착형 취재방식을 선호하여 그룹샷보다 원샷을 자주 사용하고, 기동성과 역동성 있는 카메라워크를 선호하여 팔로우잉과 줌을 지나치게 자주 사용하며, 몰래카메라 형식의 로우앵글을 선호하는 특성을 가지고 있는 것으로 나타났다.
영상 언어는 크게 쇼트의 앵글과 사이즈 그리고 카메라의 움직임 등에 따라 구분된다. 이러한 영상 언어는 카메라 연기를 하는데 있어서 기본적으로 숙지해야할 사항이다. 카메라 연기에서의 가장 큰 특징은 카메라와 함께 한다는 것에 있음으로 카메라와 배우의 관계는 상호 소통을 기본으로 하며, 서로를 잘 알아야 하는 숙명적인 관계이다. 카메라 연기를 위해서 다양한 영상언어를 이해한다면 배우가 빠르게 매체에 적응되어 연기에 집중할 수 있게 된다. 연기는 연기가 행해지는 미디어나 환경에 따라 변화한다. 배우는 좋은 연기를 위해서 연기하는 공간이나 미디어의 특성에 따라 자신의 연기를 적절하게 표현할 수 있어야 한다. 카메라 연기는 매체적 특성이나 연기적 측면에서도 무대연기와는 분명한 차별성을 갖고 있다. 즉흥성의 발현과 배우의 개성을 최대한 발견해 내며, 배우 자신은 카메라 연기에 있어서 감독과 더불어 공동으로 창조 작업을 진행하며 카메라 연기의 발전을 이룰 수 있다.
본 논문에서는 멀티-카메라 뷰 주차 보조 시스템을 위한 프로토타입을 제안한다. 제안한 시스템은 운전자에게 세방향의 차량 주변의 영상을 제공한다. 평행주차나 주차장에서 사각지역을 줄이고, 편안하고 안전한 주행을 위해 핸들 조정에 따라 와이드 앵글의 CCD 카메라 영상을 출력한다. 제안한 시스템은 차량 실험을 통해 성능을 확인하였다.
본 논문은 전방차량 추적에 있어서 스테레오 카메라 패러렐 모델을 사용하여 전방 차량과의 거리 및 헤딩앵글 데이터를 추출하고 이들 데이터를 이용하여 무인자동차 ART(Binocular Autonomous Research Team vehicle)를 제어하는 방법에 관한 것이다. 무인자동창의 제어는 2개의 역전달 뉴럴네트워크의 일종인 TDNN(Time De-lay Neural Network)을 각각 독립적으로 사용하였다. 그중 하나는 S-TDNN으로 추적차량의 속도와 전방차량과의 거리를 제어하며, 다른 하나는 A-TDNN으로 무인차량의 스티어링 앵글을 전담 제어한다. 인간 운전자가 전방차량을 추적하면서 수집한 제이터를 이용하여 상기 뉴럴네트워크를 학습시키며, 학습된 뉴럴네트워크는 인간이 운전하였을 때와 같은 조건하에서 전방차량의 추적을 만족스럽게 수행하였다. 뉴럴네트워크를 이용한 제어프 로그램은 이식성이 높아 다른 종류의 차량에도 쉽게 적용할 수 있어 타모델에 적용 시에 개발경비와 소요 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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