인터넷 발전과 스마트 혁명을 거치며 사용자가 생산하는 데이터양이 중가하고 그 유형도 다양해졌다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 분석하고 새로운 가치로 활용한다는 개념의 빅데이터가 새로운 이슈로 부상하였다. 더욱이 빅데이터 속의 콘텐츠들을 검색하기 위해서는 동영상이 포함하고 있는 스토리에 대한 분석과 시각화에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 등장인물들 간의 대화를 분석하여 스토리를 모델링하는 캐릭터 넷(Character-net)이라는 인터페이스를 개발하였다. 캐릭터 넷은 스토리가 있는 동영상을 분석해서 인물들을 자동으로 추출할 수 있고, 등장인물들 간의 관계를 자동으로 모형화 할 수 있다. 이로써 기존 연구와는 다른 방법으로 스토리를 가시화하는 툴의 가능성을 발견할 수 있었다. 하지만 아직 활용하기 어렵고 한 눈에 스토리 특징을 파악하기 어렵다는 단점이 발견되었다. 이러한 캐릭터 넷을 개선하기 위해서는 정보 디자인을 접목하여 해결할 수 있을 것이라 가정하였다. 따라서 본고에서는 먼저 데이터 정보디자인 분야에서의 시각화 디자인들을 간략하게 소개하였다. 나아가 동영상 스토리를 시각화하는 연구 사례들을 살펴보았다. 그리고 캐릭터 넷의 핵심 아이디어와 기존 연구와의 기술적 차이점에 대해 소개한 뒤, 추가적으로 이를 디자인적 솔루션을 접목하여 개선할 수 있는 방법들을 모색하였다.
인터넷 발전과 스마트 혁명을 거치며 사용자가 생산하는 데이터양이 중가하고 그 유형도 다양해졌다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 분석하고 새로운 가치로 활용한다는 개념의 빅데이터가 새로운 이슈로 부상하였다. 더욱이 빅데이터 속의 콘텐츠들을 검색하기 위해서는 동영상이 포함하고 있는 스토리에 대한 분석과 시각화에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 등장인물들 간의 대화를 분석하여 스토리를 모델링하는 캐릭터 넷(Character-net)이라는 인터페이스를 개발하였다. 캐릭터 넷은 스토리가 있는 동영상을 분석해서 인물들을 자동으로 추출할 수 있고, 등장인물들 간의 관계를 자동으로 모형화 할 수 있다. 이로써 기존 연구와는 다른 방법으로 스토리를 가시화하는 툴의 가능성을 발견할 수 있었다. 하지만 아직 활용하기 어렵고 한 눈에 스토리 특징을 파악하기 어렵다는 단점이 발견되었다. 이러한 캐릭터 넷을 개선하기 위해서는 정보 디자인을 접목하여 해결할 수 있을 것이라 가정하였다. 따라서 본고에서는 먼저 데이터 정보디자인 분야에서의 시각화 디자인들을 간략하게 소개하였다. 나아가 동영상 스토리를 시각화하는 연구 사례들을 살펴보았다. 그리고 캐릭터 넷의 핵심 아이디어와 기존 연구와의 기술적 차이점에 대해 소개한 뒤, 추가적으로 이를 디자인적 솔루션을 접목하여 개선할 수 있는 방법들을 모색하였다.
Through advances driven by the Internet and the Smart Revolution, the amount and types of data generated by users have increased and diversified respectively. There is now a new concept at the center of attention, which is Big Data for assessing enormous amount of data and enjoying new values theref...
Through advances driven by the Internet and the Smart Revolution, the amount and types of data generated by users have increased and diversified respectively. There is now a new concept at the center of attention, which is Big Data for assessing enormous amount of data and enjoying new values therefrom. In particular, efforts are required to analyze narratives within video clips and to study how to visualize such narratives in order to search contents stored in the Big Data. As part of the research efforts, this paper analyzes dialogues exchanged among characters and offers an interface named "Character-net" developed for modelling narratives. The interface Character-net can extract characters by analyzing narrative videos and also model the relationships between characters, both in the automatic manner. This signifies a possibility of a tool that can visualize a narrative based on an approach different from those used in existing studies. However, its drawbacks have been observed in terms of limited applications and difficulty in grasping a narrative's features at a glace. It was assumed that Character-net could be improved with the introduction of information design. Against the backdrop, the paper first provides a brief explanation of visualization design found in the data information design area and investigates research cases focused on the visualization of narratives present in videos. Next, key ideas of Character-net and its technical differences from existing studies have been introduced, followed by methods suggested for its potential improvements with the help of design-side solutions.
Through advances driven by the Internet and the Smart Revolution, the amount and types of data generated by users have increased and diversified respectively. There is now a new concept at the center of attention, which is Big Data for assessing enormous amount of data and enjoying new values therefrom. In particular, efforts are required to analyze narratives within video clips and to study how to visualize such narratives in order to search contents stored in the Big Data. As part of the research efforts, this paper analyzes dialogues exchanged among characters and offers an interface named "Character-net" developed for modelling narratives. The interface Character-net can extract characters by analyzing narrative videos and also model the relationships between characters, both in the automatic manner. This signifies a possibility of a tool that can visualize a narrative based on an approach different from those used in existing studies. However, its drawbacks have been observed in terms of limited applications and difficulty in grasping a narrative's features at a glace. It was assumed that Character-net could be improved with the introduction of information design. Against the backdrop, the paper first provides a brief explanation of visualization design found in the data information design area and investigates research cases focused on the visualization of narratives present in videos. Next, key ideas of Character-net and its technical differences from existing studies have been introduced, followed by methods suggested for its potential improvements with the help of design-side solutions.
초기에는 빅데이터라는 용어가 수십에서 수천 테라바이트에 달하는 방대한 양의 데이터 집합 자체를 의미하였지만 기술의 발전 등으로 관련도구, 플랫폼, 분석기법 까지 포괄하는 용어로 변화하였다. 따라서 빅데이터는 데이터의 크기(volume), 다양한 형태(variety), 빠른 생성·유통·이용 속도(velocity)라는 뜻에서 3V라고도 한다[3]
스토리 시각화는 어떤 분야인가?
그 중에서 콘텐츠의 요소 중 가장 핵심적인 스토리를 시각화하는 연구들을 들 수 있다. 스토리 시각화는 콘텐츠에서 스토리의 주요 특징들을 한눈에 볼 수 있도록 표현해주는 분야이다. 특히 동영상 콘텐츠에서의 스토리 시각화는, 동영상 시맨틱 검색이 기본이다.
내용기반 분석의 한계는 무엇인가?
내용기반 분석이란, 영상에서 색상이나 객체와 같이 비교적 구분해내기 용이한 특징들을 추출하여 분석 정보로 활용하는 연구이다[2]. 이는 영상 간 비교나, 영상 내 정보의 유무를 판단하기에는 적합하지만, 복잡한 구조의 스토리 콘텐츠를 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 소설이나 시나리오처럼 내러티브를 갖는 텍스트의 시각화 연구는 미비한 실정이다.
참고문헌 (26)
김지숙, 빅데이터 활용과 분석기법 고찰, 고려대학교 대학원, 2013.
유은순, 박승보, "스토리 기반의 정보 검색 연구", 지능정보연구, Vol.19, No.4, pp.81-96, 2013.
오성룡, 사용자 조사 데이터 시각화에 관한 연구: 인터랙션 디자인 분야의 사용자 조사 데이터 사례를 중심으로, 국민대학교 테크노디자인대학원, 2004
이지선, "빅데이터를 위한 정보디자인의 시각화 방법 및 표현 연구", 한국기초조형학회, Vol.14, No.3, pp.261-269, 2013.
A. Baikadi, J. Goth, C. M. Mitchell, E. Y. Ha, B. W. Mott, and J. C. Lester, "Towards a computational model of narrative visualization",In Workshops at the Seventh Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference, pp.582-587, 2011.
P. Seung-Bo, O. Kyeong-Jin, and J. Geun-Sik, "Social Network Analysis in a Movie using Character-net", Multimedia Tools and Applications, Vol.59, No.2, pp.601-627, 2012.
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