인공지능과 영화, 기술, 관객

AI와 영화 제작의 미래
영화와 인공지능의 융합을 탐구한다. 영화 제작 분야의 기술적 발전과 인공지능의 역할을 다루며 특히 프리 프로덕션, 프로덕션, 포스트 프로덕션 단계에서 인공지능의 활용 가능성을 심도 있게 논의한다. 영화의 역사와 기술적 변화를 추적하며 인공지능이 가져올 혁신적 변화를 소개한다. 인공지능을 통한 창작 과정에서의 윤리적 문제와 사회적 영향에 대해 탐구하고, 영화 산업의 미래를 준비하는 통찰을 제시한다.
AI 기술을 통해 영화 창작의 문턱이 낮아짐에 따라, 영화의 제작 과정에 대한 새로운 접근법과 가능성을 제시한다. 영화 제작자, 기술 개발자, 그리고 시네필들이 인공지능 시대의 영화 산업에 대해 다시 생각해 보게 만든다. 관객들이 영화 제작에 참여할 수 있는 새로운 기회를 제공하며, 인공지능이 영화 산업을 어떻게 변화시킬지에 대한 이해를 돕는다.

영화와 인공지능의 융합을 탐구하며 AI가 영화 제작의 각 단계에서 어떻게 혁신을 이끄는지 다룬다. 영화 제작의 윤리적 문제와 사회적 영향을 논의하고 인공지능을 통해 영화 창작의 문턱을 낮추는 기회를 제시한다.

이석창
건양대학교 디지털콘텐츠학과 교수이자 영상 제작자다. 인공지능 영상을 조각낸 작품으로 ‘KOCON 2022 국제디지털디자인초대전’에서 우수작품상을 받았다. 이미지 재현 방식에 관심을 두며, 글과 영상 이미지로 사회와 소통한다.

연구자의 눈, 영화인의 마음으로 인공지능을 바라보다

01 영화와 기술
02 영화의 위기
03 인공지능의 활용과 기회
04 시장 조사와 타기팅
05 아이디어와 시나리오
06 촬영과 시네마 로보틱스
07 영상 편집
08 컴퓨터 그래픽과 딥페이크
09 인공지능의 명암
10 시선 그리고 관객
부록

고해상도 카메라와 드론 촬영은 영화에 시각적 효과를 더해 관객에게 몰입감을 준다. 디지털카메라는 영화 제작의 효율성을 크게 높였다. 드론이 과거에는 불가능했던 각도에서 촬영할 수 있게 만든 것은 덤이다. 단순히 버즈아이 뷰(Bird’s Eye View, 하늘에서 내려다보는 시점)만 제공하는 것이 아니라 피사체를 따라다니며 다양한 각도의 이미지를 생성한다.
－01_“영화와 기술” 중에서

대학 학부 수업에서도 경험했다. 교수법 중 PBL (Problem Based Learning) 방식이 있다. 학생 스스로 문제를 발견해 해결점을 찾는 문제 중심 학습법이다. 유독 과제를 빨리 제출하는 학생이 있었는데, 아이디어 수립뿐만 아니라 글쓰기에 시간 소요가 상당할 텐데도 제출 속도가 다른 학생에 비해 월등히 빨랐다. 챗지피티를 사용했다는 학생의 고백이 없었다면 그는 나에게 여전히 뛰어난 학생으로 기억됐을 것이다.
－03_“인공지능의 활용과 기회” 중에서

촬영 감독 저스틴 존스(Justin Jones)는 시네마 로보틱스의 정밀하고 반복적인 카메라 움직임의 가능성에 주목했다. 그는 이 기술이 반복적인 움직임이 필요한 숏을 만들어 내는 데 필수적이고, 이 기술을 통해 감독의 비전이 실현되며, 테이크(Take, 특정 장면을 촬영한 한 번의 시도) 중간에 수동으로 이루어지는 카메라의 재조정이 필요치 않아 제작 과정을 간소화한다는 데 주목했다. 이를 통해 촬영 준비 시간을 줄이고, 촬영 팀 규모를 줄여 비용을 절감한다. 그는 이뿐만 아니라 제작 과정 전반에 걸쳐 워크플로를 간소화하는 데도 도움이 된다고 보았다.
－06_“촬영과 시네마 로보틱스” 중에서

특정 텍스트투이미지(Text-to-Image) 플랫폼에 들어가서 인상주의 화가 빈센트 반 고흐(Vincent Van Gogh)의 화풍으로 인공지능 이미지를 만들어 보자. 십중팔구 ‘정말 고흐 그림 같아’라고 생각할 거다. 인공지능이 고흐의 작품을 학습한 데이터에서 유사한 이미지를 만들어 내기 때문이다. 그런데 기존 창작물을 바탕으로 새로운 결과물을 생성할 때 그 과정에서 원작의 요소가 그대로 반영되거나 일부 변형되는 형태로 나타나면 ‘저작권에는 문제가 없을까?’란 의구심이 들 것이다. 인공지능이 생성한 결과물이 원작과 어느 정도 유사한지를 판단하기 어려움에도 사용자는 저작권 침해 시비에 휘말릴 수 있다.
－09_“인공지능의 명암” 중에서