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초록·키워드
본 연구는 생성형 AI 이미지 기반 단일 실내 장면 이미지를 영상용 장면 공간으로 전환하기 위한 구조화 방법을 탐색하는 데 목적이 있다. 생성형 AI는 텍스트와 이미지 입력을 바탕으로 설득력 있는 장면 이미지를 빠르게 생성할 수 있으나, 단일 이미지의 완성도가 곧 영상용 장면 공간의 성립을 의미하지는 않는다. 영상에서 하나의 장면은 여러 숏으로 분할되며, 카메라 방향, 인물 동선, 오브젝트 위치, 공간 앵커가 유지될 때 연속된 공간으로 인식된다. 그러나 생성형 AI 기반 장면 이미지는 시점 변화나 보이지 않는 공간 생성에서 기존 위치 관계를 유지하기보다 시각적으로 그럴듯한 공간을 새롭게 재구성하는 경향을 보인다. 이에 본 연구는 생성형 AI 이미지를 최종 결과물이 아니라, 실내장면 공간을 검토하고 구조화하기 위한 중간 설계안으로 활용하였다. 연구는 단일 실내 장면 이미지를 출발점으로 삼아, 기준 장면 선정, 다시점 생성 실험, 장면 평면도 작성, 6방향 시점 검토도 구성, 공간 확장 실험, 활용 숏 선별의 과정으로 진행되었다. 이를 통해 생성형 AI 이미지가 영상용 장면공간으로 전환되는 과정에서 유지·재해석되는 요소와 창작자의 개입 지점을 분석하였다. 분석 결과, 생성형 AI 이미지는 색채, 조명, 전반적인 분위기와 같은 시각적 인상은 비교적 안정적으로 유지하였으나, 시점 변화와 공간 확장 과정에서는 오브젝트의 위치, 방향성, 숏 간 연속성이 불안정하게 나타났다. 본 연구에서 제안한 장면 평면도와 6방향 시점 검토도는 이러한 불안정성을 확인하고, 생성 이미지를 실제 숏 구성에 활용 가능한 장면 공간으로 구조화하는 기준으로 기능하였다. 본 연구는 생성형 AI 이미지의 한계를 단순한 생성 오류로 보기보다, 영상 제작자가 카메라, 동선, 방향성, 숏간 연속성을 검토하며 개입해야 할 제작 조건으로 해석하였다. 따라서 본 연구는 단일 생성 이미지를 영상용 실내 장면 공간으로 전환하는 구조화 과정과 실제 숏 구성에 활용하기 위한 방법적 기준을 제안하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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