• 정보화정책
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• 제24권1호
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• pp.3-29
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• 2017

본 연구는 가상현실, 증강현실, 혼합현실, 360도 동영상 등 다양하게 사용되는 차세대 실감미디어에 대한 사용자 관점의 이해를 목적으로 한다. 한 때, 3D 영상의 광풍이 불더니 곧 초고화질(UHD) TV가 그 자리를 차지하고, 지금은 가상현실이 실감미디어를 대표하는 그리고 차세대 먹거리 산업이라는 표현으로 미래 혁신 산업의 핵심 키워드로 자리하고 있다. 가상현실이 이렇게 산업적으로 중요한 역할을 함에 따라, 본 논문에서는 미디어 풍요성, 상호작용성, 프레즌스, 신체소유감, 사용자 경험 그리고 시지각과 같은 가상현실과 관련된 여섯 개의 이론적 접근을 통해 학술적 이해와 더불어 현장에 적용 가능한 가능성을 담아내고자 한다. 이 여섯 개의 이론은 3D 영상과 같은 실감미디어 연구에 많이 사용되는데, 미디어 풍요성과 상호작용성은 긍정적 또는 부정적 태도를 형성하는 주요한 요인이고, 프레즌스는 몰입을, 사용자 경험은 총체적 심리적 반응을 그리고 시지각은 '본다'라는 경험이 뇌의 활동과 더불어 얼마나 복잡한 과정을 겪는지 설명한다. 특히 신체 소유감은 그간 미디어 연구에 적용된 사례가 많지 않으나 가상현실 연구에 활용가능성이 매우 높은 이론으로 추후 실감미디어 연구에 많은 기여를 할 수 있을 것으로 보인다. 가상현실과 관련된 사용자 관점의 주요 이론은 가상현실을 연구하는 연구자는 물론, 하드웨어와 콘텐츠 제작자에게도 많은 함의를 제공할 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.73-87
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• 2021

특수상영관은 일반상영관보다 차별화된 스크린, 음향, 좌석 시설과 고급화된 서비스, 확장된 화면으로 인한 몰입감과 스펙터클을 제공하기 위해 생겨난 상영관이다. 본 연구에서는 특수상영관에서 상영되는 포맷인 3D 영화, 4DX, 아이맥스, 스크린X, VR의 기술적 특성에 대해 비교 분석해보고 이를 바탕으로 제작 기술 한계점을 파악, 극복 방향에 대해 제언해 보고자 한다. 다양한 포맷은 상영 기술에 따라 화각에서 차이점을 보이게 되고 이러한 차이점은 영화의 미장센, 내러티브, 편집을 달라지게 해 결과적으로 제작 환경과 과정에까지 변화를 가져온다. 따라서 연출, 창작자들은 새로운 포맷들의 이전과는 다른 기술적 특징과 한계를 충분히 인지하고 접근해야 한다. 그러나 새 포맷은 대부분 기술 교육과 계승의 폐쇄성으로 인해 각 제작 현장에서 결국 한계에 부딪히고 만다. 특수 카메라 촬영이 필수적인 상황에서 기획단계에서부터 각 포맷의 특징을 충분히 고려한 제작이 이루어져야 하는데, 제작 기간, 제작비의 증가로 인해 재정적 문제도 발생하게 된다. 이러한 다양한 장애를 극복하기 위해서는 먼저 포맷별 제작 현장에 대한 깊이 있는 연구를 통해 문제점 파악과 대안 제시가 필수적이다. 또한, 일반적인 2D 영화가 오랜 역사를 쓰며 행했던 심도 있는 미학적, 영화적 사유를 새 포맷에서도 할 수 있도록 각 포맷에 맞는 내러티브를 만드는 노력이 필요하다. 본 연구를 통해 각 포맷의 원형인 기술에 대해 알아보고 제작 기술의 현주소를 파악하며, 이를 바탕으로 어떻게 포맷이 변화되는지 분석하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.85-95
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• 2021

현재 우리는 창작도구로서 컴퓨터와 창작자로서 컴퓨터 사이에 서 있다. 또한 포스트 시네마적 상황이라 할 수 있는 새로운 장르의 영화들이 등장하고 있다. 본 논문은 AI 시네마의 출현 가능성을 진단하고자 한다. AI 시네마의 가능성을 확인하고자 영화 창작의 필요조건이라 할 수 있는 스토리, 서사의 창작, 이미지의 창작, 사운드의 창작이 인공지능에 의해 가능한지 사례조사를 통해 살펴보았다. 먼저 AI 페인팅 알고리즘인 Obvious, GAN 및 CAN의 시각이미지 생성을 확인했다. 둘째, AI 사운드, 음악은 이미 인간과 협력하여 유통 단계에 들어섰다. 셋째, AI는 이미 드라마 대본을 완성 할 수 있고, 빅 데이터를 활용한 자동 시나리오 제작 프로그램도 인기를 얻고 있다. 즉, 우리는 필수적인 영화 제작 요구 사항이 AI 알고리즘으로 충족될 수 있음을 확인할 수 있다. 마노 비치의 'AI 장르 컨벤션' 관점에서 웹 다큐멘터리와 데스크톱 다큐멘터리는 포스트 시네마로서 AI 시네마의 대표적인 장르라고 할 수 있다. AI, 웹 다큐멘터리, 데스크톱 다큐멘터리가 존재하고 있는 환경이 동일하기 때문이다. 본 논문은 포스트시네마의 창작자로서 AI에 대한 연구를 통해 4차 산업혁명시대 영화라는 매체가 개척해야 할 새로운 길을 제시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 기록학연구
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• 제78호
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• pp.197-249
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• 2023

본 논문에서는 최근 지상파 방송사의 아카이브 개방·공유 사업이 활발해짐에 따라 방송사 외부 이용자들의 방송·영상아카이브 콘텐츠 수요를 연구하였다. 방송사가 개방한 영상자료를 활용해 2차 저작물을 제작하는 과정에서 이용자가 영상자료를 선택하는 기준, 편집에 활용되는 과정 등을 연구하였다. 이를 위해 2022년 KBS가 자사 5.18영상자료를 공개하고 이를 활용해 시청자들에게 새로운 콘텐츠를 제작하게 했던 '5.18 아카이브 시민공유 프로젝트 5월이야기' 공모전을 사례로 살펴 보았다. 해당 공모전에서 우수작으로 선정된 작품을 분석하고 각 작품을 제작한 수상자들과 심층인터뷰를 진행했다. 그 결과 다음과 같은 점을 확인할 수 있었다. 공모전 출품작 중에는 직·간접적으로 5.18 민주화운동을 경험한 내용을 다루면서 해당 역사적 사건이 개인과 현재 우리 사회에 미치는 영향에 주목한 주제를 구성한 작품이 많았다. 방송사가 소장자료 일부를 일반에 공개한다는 사실만으로도 방송사 외부 이용자들에게는 새로운 콘텐츠를 창작해보고자 하는 제작동기를 갖게 하고, 새로운 주제를 구상할 수 있게 함을 알 수 있었다. 또한 이 연구에서는 방송사 영상자료가 2차 저작물에서 활용되는 방식을 살펴보았다. 영상자료를 매개로 하여 역사적 사건을 공유하거나, 영상자료를 증거 또는 비유로서 제시하는 방식을 확인했다. 방송사가 영상자료를 제공하는 데 있어서 5.18 민주화운동 등과 같은 공공성 있는 영상자료가 더 다양하게 개방되어야 한다는 점, 선별된 영상을 공개하기에 앞서 저작권 정보 등을 포함한 메타데이터 정리, 실제 편집에 활용 가능한 고화질·고음질 영상 확보, 이용자 편의성을 고려한 스트리밍 또는 다운로드 기능 강화 등이 필요하다는 점을 확인했다. 이를 통해 향후 지상파 방송사의 영상자료 개방·공유사업의 방향을 모색하고 방송사의 아카이브 사업이 영상자료를 매개로 한 지역·세대·계층 간 사회통합 강화 등 공적 책무를 이행하는 대안이 될 수 있음을 확인했다.

• 지적과 국토정보
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• 제54권1호
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• pp.63-74
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• 2024

문화자원을 활성화하고 콘텐츠를 개발하는 그 기본은 국가유산(문화재)으로 국가유산에서 문화유산은 역사와 전통의 고유성, 정체성, 생활 변화를 나타내는 유형의 문화적 유산이다. 박물관의 경우 소장품(소장한 문화유산)이 그 기관에 대한 고유 특성을 나타낸다. 우리나라는 문화유산을 학문, 산업, 행정에 연계하여 관리·활용할 수 있도록 박물관 소장품을 문화유산표준관리시스템에 등록하여 사용하도록 권장하고 있다. 하지만 근·현대 유산에 대한 인식 부족으로 시스템의 주제 분류 편년이 조선시대 이전 위주로 설정되어 있어, 국토정보에 맞는 문화유산 분류체계가 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 '지적' 용어가 처음 사용된 근대를 기점으로 한국국토정보공사 LX국토정보박물관에 소장된 지적 문화유산 소장품을 중심으로 지적 문화유산에 대한 분류체계를 제시하였다. 지적 문화유산은 전문적인 기술 분야이면서도 특정 인물만이 지적을 측량하거나 결과물을 제작하지 않는다는 점, 제작에는 전문적이면서도 사용 시 교육적 측면이 많다는 점을 특징으로 한다. 따라서 다른 전문 박물관 소장품이 제작 방법과 사용 의도, 제작자 등 용도의 기능적인 측면으로 분류한 것과는 다르게 분류 방법을 지적 사용품과 산출물에 따른 특성별 구분하고 문화유산표준관리시스템의 항목을 참고하여 대, 중, 소의 3단계로 분류하였다. 이러한 분류는 개념을 범주화하고 자료의 주제를 일련의 순서로 구분하여 체계화하는 것으로 지식의 효과적인 이용을 목적으로 한다. 직접적으로는 지적 문화유산의 안전한 보존관리 환경을 구축할 수 있으며, 활용도에서는 소장품에 대한 학술적·사회문화적 해석을 가능하게 한다. 또한 국토정보 연구 자료 검색, 전시 기획, 교육 자료 등 박물관뿐만 아니라 국토정보 분야에서 다양한 문화자원 콘텐츠 활용의 기반이 될 것으로 기대된다.

• 트랜스-
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• 제12권
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• pp.51-79
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• 2022

본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.