Earticle

본 연구는 디지털 영상 제작 프로세스에서 점점 중요한 역할을 하고 있는 생성형 AI의 발전과 그 영향을 탐구한다. GPT, GAN 및 기타 생성 알고리즘과 같은 모델의 개발에서 AI 기술의 급속한 발전으로 영상 제작 환경이 큰 변화를 겪고 있다. ChatGPT, Runway, DALL·E, MidJourney, SunoAI 등 생성형 AI 모델의 발전으로 영상 제작 단계에서 적용 가능성이 크게 확장되었다. 생성형 AI는 아이디어 기획에서부터 최종 편집 프로세스에 이르기까지 다양한 제 작 단계를 간소화할 수 있는 잠재력이 있다. 예를 들어, AI는 플롯 아이디어나 대화를 생성하 여 대본 작성을 지원할 수 있으며, 후반 작업에서는 시각 효과를 향상시키고, 사실적인 환경을 만들거나, 반복적인 편집 작업을 자동화할 수 있다. 또한, AI 기반의 사운드 디자인 도구는 영 상 분위기에 맞춘 음악과 사운드 효과를 자동으로 생성할 수 있다. 본 연구는 현재 사용되고 있는 생성형 AI 기술을 조사하고, 특히 런웨이 AI 영화제에서 소개된 사례들을 통해 그 장점 과 한계를 분석한다. 연구 결과, 생성형 AI는 영상 제작에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄 일 수 있는 잠재력을 지닌 반면, 저작권 문제와 딥페이크와 같은 기술적, 윤리적 문제는 신중 한 고려가 필요함을 제시한다. 향후 연구 과제는 AI와 인간의 예술적 창의성 간의 균형을 유 지하는 방법에 관한 것이다.

This paper is to study the role of generative AI in transforming the digital video production process. As AI technologies, particularly models like GPT, GANs, and other generative algorithms, continue to advance rapidly, the video production landscape is undergoing significant change. Generative AI can streamline various stages of production, from the initial ideation phase to the final editing process. For instance, AI can assist in scriptwriting by generating plot ideas or dialogue, and in post-production, it can enhance visual effects, create realistic environments, or automate repetitive editing tasks. Moreover, AI-driven sound design tools can compose music or generate sound effects that dynamically adapt to the content of the video. This study examines the current applications of these technologies in real-world video production, providing insights through case studies and analysis of existing tools. Ultimately, the study concludes that while generative AI holds immense potential to revolutionize the video production industry by reducing time and cost, it also presents new challenges that require thoughtful consideration of its limitations and ethical boundaries.

본 논문의 목적은 생성형 AI 기술의 급속한 발달로 인해 변화하는 게임산업의 생태계를 살펴 보고 이에 따른 대응방안을 모색하는 데 있다. 2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 대중에게 공개한 이후, 생성형 AI를 가장 직접적으로 활용 및 투자하고 있는 분야는 게임콘텐츠 산업이 다. 생성형 AI의 활용은 단순반복적인 작업의 효율화를 통해 게임 개발의 간소화와 예산 절감 을 가능케 한다. 여기에 플레이어의 반응에 실시간 반응하며 소통하는 콘텐츠 자동 생성을 통 해 사용자 경험을 극대화한다. 실제 게임 개발 현장에서도 게임 레벨, 맵, 퀘스트, 지능형 NPC, QA 자동화 등 게임 제작과 운영의 전 분야에서 생성형 AI 도구가 활용되고 있다. 신기 술에 민감하며 노동집약적인 게임의 산업적 특성 때문에 생성형 AI가 게임산업의 미래를 바꿀 것이라는 전망과 함께, 저작권 이슈와 대량 해고 등 우려 또한 제기되고 있다. 이에 대응하기 위해 게임업계는 생성형 AI가 가져올 불가피한 변화를 적극적으로 받아들이고, 이분법적 ‘대체 론’을 넘어 인간의 창의력과 AI 기술의 장점을 결합할 수 있는 새로운 협업 지성과 창작물에 대한 법적, 윤리적 가이드라인을 모색해야 한다.

This paper aims to examine the evolving ecosystem of the gaming industry due to the rapid development of generative AI (artificial Intelligence) technology and to explore strategies for responding to these changes. Since OpenAI released ChatGPT in November 2022, the game content industry has become one of the primary adopters and investors in generative AI. This technology can streamline game development and reduce budgets by automating highly repetitive tasks, and it can also enhance the player experience by generating content that reacts and interacts with players in real time. In practice, generative AI tools are being integrated into all aspects of game creation and operations including game levels, maps, quests, intelligent NPCs, and QA (Quality Assurance) automation. Given the technology-sensitive and labor-intensive nature of the industry, generative AI is poised to significantly transform the future of game development. However, this transformation also raises concerns about copyright issues and potential mass layoffs. Therefore, the industry needs to embrace the inevitable changes brought by generative AI and move beyond the dichotomous ‘replacement theory.’ It needs to establish new legal and ethical guidelines and promote collaborative intelligence that can can combine the strengths of human creativity and AI technology to deliver a new player experience in gaming.

본 연구는 한국의 다양한 형태의 미디어 콘텐츠를 가리키는 용어인 K-콘텐츠 제작에 있어 생 성형 AI 활용에 관한 연구이며, 특히, 제작 전, 제작, 제작 후 등 영상 콘텐츠 제작의 모든 단 계에서 AI 기술의 혁신적인 영향을 강조한다. 대본 작성, 트렌드 분석, 캐스팅, 장면 편집, 시 각 효과 등의 작업에 AI 기반 도구를 활용함으로써 제작자는 창의성을 강화하고 효율성을 높 이며 제작 품질을 높일 수 있다. 주요 조사 결과에 따르면 생성형 AI는 반복 작업을 자동화하 고 참신하고 창의적인 아이디어를 생성하며 품질의 일관성을 보장함으로써 생산 프로세스를 크게 간소화할 수 있다. 예를 들어, AI 도구는 스크립트 작성 및 스토리보드 작성을 지원할 수 있으며, 얼굴 인식 알고리즘 및 지리공간 데이터 분석은 배우 캐스팅 및 촬영 장소를 추천하 는 것이 가능하다. 포스트 프로덕션 과정에서는 AI 기반 비디오 편집 및 시각 효과 도구를 활 용하여 콘텐츠의 내러티브 응집력과 시각적 매력을 향상시키는 동시에 생성 오디오 도구는 맞 춤형 음향 효과를 창조시킬 수 있다. 생성형 AI의 K-Contents 활용은 기획-제작-유통 등 전 체 제작과정에 도입이 예상되며 생산 비용 절감, 글로벌 시장 확대 등의 경제적인 측면에서도 상당한 영향을 미칠 수 있다. 본 논문은 K-콘텐츠 제작에서 생성적 AI의 잠재력을 모색하고 향후, K-콘텐츠 산업이 글로벌 시장에서 더욱 성장하고 번영할 수 있는 시사점을 탐구한다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

This study is about the use of generative AI in the production of K-content, a term referring to various media contents in Korea. In particular, it emphasizes the innovative influence of AI technology in all stages of video content production, including pre-production, production, and post-production. By leveraging AI-based tools for tasks such as script writing, trend analysis, casting, scene editing, and visual effects, producers can enhance creativity, increase efficiency, and improve production quality. Key findings show that generative AI can significantly streamline production processes by automating repetitive tasks, generating novel and creative ideas, and ensuring consistency of quality. For example, AI tools can assist with script writing and storyboard, while facial recognition algorithms and geographic data analysis can recommend actor casting and locations. During post-production, AI-based video editing and visual effects tools can be utilized to enhance the narrative cohesion and visual appeal of content, while generative audio tools can create custom sound effects. The significance of this paper is that it explores the potential of generative AI in K-content production and explores implications for the K-content industry to further grow and prosper in the global market in the future.

This study proposes a method for achieving more intuitive and efficient in-game character facial customization using Generative AI. Conventional avatar customization in MMORPGs is generally limited by fixed options, making it difficult to accurately recreate a desired appearance and requiring extensive work time. To address these issues, we employ Stable Diffusion to generate character facial images from text prompts, and then map the landmark data extracted by a facial recognition algorithm to the customization variables. Consequently, we confirmed that primary facial features eyes, nose, mouth, and so on could be integrated without the need for additional 3D modeling, allowing for faster and more creative customization than traditional manual adjustment. Moreover, by mapping the generated images onto a character’s appearance, we preserved the game’s narrative framework and polygon structure while maintaining a high degree of similarity in key facial elements such as eye shape, lips, and jawline. In future work, we intend to fine-tune the model using game-specific datasets and extend the customization scope to include clothing, items, and environments. This study not only demonstrates the potential of automated avatar customization through Generative AI but also serves as a foundational reference for novel approaches in subsequent game development.

최근에 생성형 인공지능 활용에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. Generative AI 도구와 플랫 폼 수량이 증가하고 있는 추세에 따라, Generative AI 도구는 텍스트와 이미지, 소리, 비디오, 그리고 3D 모델을 생성하는 기능을 가지고 있을 뿐만 아니라 프롬프트만으로도 아이디어와 콘텐츠를 포함하여 복잡한 작품을 생성할 수 있다. 본 연구는 Generative AI 도구와 플랫폼이 디지털 아트 전공학생들에게 미치는 영향을 탐구 하였으며, 특히 창작 과정에 그들의 역할과 작품에 미치는 영향을 구체적으로 살펴보았다. 또한, 본 연구는 Generative AI 작품에 의해 디지털 아트 전공 학생들에게 필요한 기술이나 특징에 대한 질적 연구법 중의 주체 분석 방법으로 자세히 연구하였다.

This study explored the impact of generative AI tools and platforms on digital art students, specifically exploring the influence on their roles and the overall creation process of their artworks, focused on lies in a comprehensive, qualitative survey involving twenty student participants with expertise in digital art. Therefore, utilizing rigorous thematic data analysis, the research revealed participants' perspectives on AI-generated content, including their attitudes towards this emerging technology, identifiable advantages and disadvantages, ethical considerations, and the anticipated future of AI in the realms of digital art.

This paper was to explore the effect of user characteristics of SNS on interpersonal problems of university students. This survey was conducted from March, 2016 to Apeil, 2016 and 315 responses from the survey were used for the analysis. The data was analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation and Multiple Regression. As a main result, limited personal relationship on SNS and SNS utilization time were the significant predictors to interpersonal problems, but SNS access rate, relationships on SNS as well as in real life didn't have the effectiveness to interpersonal problems. In conclusion, to reduce interpersonal problems, limited personal relationship on SNS and SNS utilization time should be controled.

이 연구는 생성형 AI(Generative AI) 기술을 활용하여 기본 시각디자인 분야에서의 새로운 접근 방법과 가능 성을 탐색한다. Generative AI는 데이터 기반 학습을 통해 창의적인 디자인을 생성하는 인공지능 기술로, 시 각디자인에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 Generative AI가 시각디자인의 기본 요소와 원리에 어떻게 적용되며, 디자인 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지를 분석한다. 먼저, Generative AI가 색채, 형태, 구성과 같은 디자인의 기본 요소를 어떻게 해석하고 재창조하는지에 대해 연구한다. 이를 통해 AI가 디자인의 창의 성과 예술성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 탐구한다. 또한, AI가 디자인 결정 과정에서 어떻게 인간 디자 이너를 보조할 수 있는지에 대해서도 연구한다. 이 연구는 Generative AI를 실험하고, 이를 통해 얻은 시각디 자인 결과를 통해, AI가 시각디자인의 전통적인 접근 방식에 어떤 새로운 시각과 해석을 제공하는지를 조사 한다. AI 기술의 발전이 디자인의 미래와 디자이너의 역할에 어떤 변화를 가져올지에 대한 통찰과 디자인 분 야의 전문가뿐만 아니라, AI 기술에 관심 있는 학자들에게도 중요한 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

This research explores new approaches and possibilities in the field of basic visual design using Generative AI technology. Generative AI, an artificial intelligence technology that creates creative designs through data-based learning, plays a significant role in visual design. This study analyzes how Generative AI can be applied to the fundamental elements and principles of visual design and how it can innovate the design process. Initially, the research focuses on how Generative AI interprets and reimagines basic design elements such as color, form, and composition. Through this, it explores how AI can enhance the creativity and artistry of design. Additionally, the study examines how AI can assist human designers in the decision-making process. This research involves experimenting with Generative AI and, through the visual design outcomes obtained, investigates how AI provides new perspectives and interpretations to the traditional approaches of visual design. The advancement of AI technology and its implications for the future of design and the role of designers offer significant insights, not only for experts in the design field but also for scholars interested in AI technology, marking the significance of this study.

This study proposes a real-time content design pipeline optimized for Unreal Engine, integrating generative AI-based image creation with AI-assisted 3D modeling tools. The pipeline aims to streamline the production of high-quality assets for real-time applications, including games and simulations. Two types of subjects were selected: a bust combining organic character features, and a stone slab characterized by planar and symmetrical structure. Multi-angle image data were first synthesized using advanced generative AI models to simulate diverse viewpoints. These were then processed using AI-enhanced photogrammetry and modeling tools to reconstruct detailed 3D meshes and extract base textures. Post-processing steps, including mesh decimation, UV unwrapping, and texture baking, were performed to ensure compatibility with Physically Based Rendering (PBR) workflows used in Unreal Engine. The final assets were successfully imported into Unreal Engine, demonstrating visual fidelity and performance suitability in a real-time environment. The study confirms the pipeline’s potential for accelerating asset development and suggests promising future directions in AI-driven digital content creation.

This study proposes an immersive storytelling reading platform integrating Generative AI and interactive Augmented Reality (AR) to enhance children’s reading engagement. The platform combines style-transfer-based object detection, LangChain-driven real-time story generation, and Unity-based AR interactions, offering a multi-sensory reading experience via hand tracking and dynamic text. Experiments showed a 21.6% improvement in object detection accuracy, and EEG results revealed increased theta/beta power and suppressed alpha power when using the proposed platform, indicating enhanced attention. These findings highlight the educational potential of interactive reading environments for the digital-native generation.

게임의 세계는 최근 몇 년간 빠르게 진화해 왔다. 특히 여성 게이머들의 수가 증가하면서, 이들의 구체적인 요구를 이해할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 여성 데이트 시뮬레이션 모바일 게임 및 게임 캐릭터 디자 인 분야에서 여성 게임 이용자의 요구와 선호를 분석하고자 한다. 최근에는 여성 중심의 게임에 대한 관심이 증가하고 있지만, 여성 게임 플레이어를 대상으로 한 게임은 아직 충분히 개발되지 않았다. 따라서 본 연구에 서는 광범위한 문헌 검토와 설문조사를 통해 여성 게이머들의 선호를 파악하고, 이를 바탕으로 여성 데이트 시뮬레이션 모바일 게임의 캐릭터 디자인 방향을 제안한다. 이를 통해 게임 디자이너 및 개발자들은 현대 여 성들의 요구를 더욱 잘 이해하고, 높은 수준의 게임을 개발할 수 있을 것이다. 더 줄일 수 있다. 그리고 제안 된 모델은 앞으로 다른 게임이나 스포츠 게임에도 적용될 것이다.

The world of gaming has been evolving rapidly over the years, and with the increase in female gamers, there is a need to understand the specific needs of female gamers. This study aims to analyze the needs of female game users and the elements of game character design through a study of female dating simulation mobile games and game character design. In recent times, there has been a growing interest in female-oriented games, and the number of female game players has been increasing steadily. However, the history of games targeting female game players is short, and these games often fail to meet the expectations of female game players. To better understand the emotional needs of modern women and the current research on female dating simulation mobile games and the development of game roles, an extensive literature review was conducted. This review helped to identify the gaps in the current research on female gaming and provided a framework for this study. In order to propose a character design direction for female dating simulation mobile games, we conducted a questionnaire survey among game players. The survey showed that female gamers have specific preferences for game character design, which include personality, occupation and appearance characteristics. Based on the results of the literature review and the questionnaire survey, this study can provide valuable insights to game designers and developers on the direction of game character design for female dating simulation mobile games. This study highlights the importance of understanding the emotional needs of modern women and creating games that appeal to female game playing furniture.