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영화 클라이맥스 패턴의 데이터시각화를 통해 분석한 장면 배열
Scene Arrangement Analyzed through Data Visualization of Climax Patterns of Films 원문보기

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.18 no.8, 2017년, pp.1621 - 1626  

임양미 (덕성여자대학교 디지털미디어학과) ,  엄주언 (덕성여자대학교 디지털미디어학과)

초록
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본 연구에서는 국내에서 성공한 영화들의 쇼트 분석을 통해 흥행한 영화의 클라이맥스부분에서 공통된 편집 패턴 분석을 찾아 씬(작은 이야기 단위)의 구성이 잘 기획되어 있는지 데이터 시각화 연구를 한다. 이 연구는 편집패턴들의 모형을 참조하여 영화 전체에 클라이맥스 표현 패턴이 몇 개로 구성되어 있는지 분석하는 것으로 쇼트이미지들의 자동 수집과 수집된 데이터들의 샷사이즈 자동 분류 시스템을 설계하고 이 시스템을 통해 클라이맥스 패턴 중심으로 하나의 씬을 이루고 있음을 증명한다. 작은 이야기인 씬의 구성이 클라이맥스 패턴으로만 판단하기 어려워 배우들의 대화를 통해 씬을 찾아 비교분석을 하였다. 배우들 간의 대화 기반 씬 예측을 위한 character-net은 등장인물들 간의 대화 내용을 추적하여 인물들 간의 대화 형성을 네트워크 망 모양으로 시각화할 수 있다. 망 모양의 시각화를 통해 큰 이야기와 작은 이야기의 구성을 분석할 수 있으며, 씬 수에 따른 밀집도로 영화의 흥행 여부를 예측할 수 있다. 이 두 가지 연구를 비교하여 영화의 기획 구성 및 제작 방법에 기여를 할 것이라 판단한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study conducts data visualization of common climax patterns of Korean blockbuster films to analyze shots and evaluate scene (subplot unit) arrangement. For this purpose, a model of editing patterns is used to analyze how many climax patterns a film contains. Moreover, a system, which automatica...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • The character-net creates a network of characters(actors), accumulates their dialogues, and then identifies an actor-based storyline by using the share of dialogue concerning a particular event between actors [6]. In order to find out the secrets of well-made scenarios and the production of blockbusters, this study focuses on how many stories are developed in the network of actors. Figure 2 is a statistical representation of actors' relationships shown in a sequence from Dancing with Wolves, which was obtained by using the character-net.
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참고문헌 (11)

  1. I. Arev, H. S. Park, Y. Sheikh, J. Hodgins and A. Shamir, "Automatic editing of footage from multiple social cameras," in Proceedings of ACM SIGGRAPH- ACM Transactions on Graphics (TOG), Vol. 33 Issue 4, July 2014 

  2. Y. M. Lim, "The Climax Expression Analysis Based on the Shot-list Data of Movies," The Journal of Broadcast Engineering, Vol.21, No.6, pp. 965-976, November 2016. 

  3. J.E. Eom, S. R. Park, Y. M, Lim, "Design of Deep Learning for Movie Shot Size Recognition," in Proceeding of the Korea Multimedia Society, Busan, Vol. 20, No. 2, 2017 

  4. Studiobinder Inc. [Internet]. Available: https://www.studiobinder.com/ 

  5. S. Benini, L. Canini, and R. Leonardi, "Estimating Cinematographic Scene Depth in Movie Shots," in Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia and Expo, pp. 855-860, July 2010. 

  6. S. B. Park and G. S. Jo, "Role Grades Classification and Community Clustering at Character-net," The Journal of the Korea society of computer and information, Vol.14, No.11, pp. 169-178, 2009. 

  7. H. S. Kim, N. H and S. J. Kim, "Web Crawler Service Implementation for Information Retrieval based on Big Data Analysis," The Journal of Korea Digital Contents Society, Vol.18, no.5, pp. 933-942, 2017. 

  8. J. S Kim, C. J. Nan, B. T. Zhang, "Deep Learning-based Video Analysis Techniques," The Journal of the Korea Information Science Society, Vol. 33, No. 9, pp. 21-31, 2015. 

  9. S. I. Son, C. K. Park, "Design of Big Data Preference Analysis System," The Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 17, No.11, pp. 1286-1295, 2014. 

  10. R. B. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J.Malik, "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation," in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 580-587, 2014. 

  11. Bum-Soon Hwang, Eui-Nam Huh, Sun-Moo Kang "Real-time log analysis system using Tensorflow," in Proceeding of the Korea Information Science Society, pp. 672-674, July 2017. 

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