초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
￮ 『인공지능 콘텐츠창작 연구센터』에서는 인간만의 영역으로 여겨졌던 영화, 광고, 게임 등의 스토리 콘텐츠를 인공지능을 이용해 창작하기 위한 핵심기술을 연구하고 전문인력을 양성하여 글로벌 경쟁력을 확보함을 목표로 한다. 구체적으로는 인공지능 기반의 스토리를 갖는 콘텐츠의 창작을 위한 인공 저작, 인공 연출 시스템을 연구 개발하게 되며, 콘텐츠를 이해하고 창작하기 위한 등장 인물, 행동, 감정 등의 지식베이스 (메타데이터)를 자동으로 생성하고, 활용하기 위한 인공지능 기술도 개발한다

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
￮ 『인공지능 콘텐츠창작 연구센터』에서는 인간만의 영역으로 여겨졌던 영화, 광고, 게임 등의 스토리 콘텐츠를 인공지능을 이용해 창작하기 위한 핵심기술을 연구하고 전문인력을 양성하여 글로벌 경쟁력을 확보함을 목표로 한다. 구체적으로는 인공지능 기반의 스토리를 갖는 콘텐츠의 창작을 위한 인공 저작, 인공 연출 시스템을 연구 개발하게 되며, 콘텐츠를 이해하고 창작하기 위한 등장 인물, 행동, 감정 등의 지식베이스 (메타데이터)를 자동으로 생성하고, 활용하기 위한 인공지능 기술도 개발한다.
그 세부 핵심 기술로 스토리를 창작하기 위한 내러티브(Narrative) 생성 알고리즘, 영상 및 대본 콘텐츠로부터 메타데이터를 자동 생성하는 메타데이터 생성 알고리즘, 이를 저장하고 관리하여 창작에 활용하는 내러티브 지식베이스, 어노테이션 지식베이스를 개발한다. 한편 참여기업에서는 핵심기술들을 활용해 AI영상 인식을 통한 반응형 미디어 개발, 영상 자동 어노테이션 모듈 개발, AI 콘텐츠 품질 평가 자동화를 위한 플랫폼 개발을 진행한다.

◼ 전체 내용
￮ 본 연구센터는 6개의 세부과제에 대해 상호 연관관계를 갖고 연구를 수행 계획
• 1세부- 딥러닝 기반의 인공 저작 시스템 개발 : 인공지능 기반의 콘텐츠 창작 기술을 위한 인과관계에 의한 사건 배치 기술, 인물/인물관계 및 대사 생성 기술, 배경 설정 및 장면 묘사 기술, 유사 샷 검색 및 조합 기술을 연구 수행, 내러티브 학습 데이터 지식베이스(이하 내러티브 KB)와 어노테이션 학습 데이터 지식베이스(이하 어노테이션 DB)를 이용하는 인공지능과 사용자간의 상호 협업 기반의 인공 저작 시스템과 인공 연출 시스템 개발
• 2세부- 내러티브 생성 알고리즘 연구 : 인문학적 이론과 방법론을 스토리 공학과 AI의 딥러닝 기술과 접목하여 시놉시스에 적합한 인물 및 스토리를 생성하기 위한 내러티브 KB 를 구축하며 더 나아가 스토리보드 및 영상 편집 자동화를 위한 내러티브 모델(내러티브 기획(Ideation) 모델과 저작(Writing) 모델)을 구축하여 딥러닝에 적용할 수 있는 서사 생성 및 인공지능 창작 모델 개발
• 3세부 - 미디어 메타데이터 생성을 위한 심층 기계학습 기술 개발 : 비디오/영화 및 미디어 스트림 매체에서 메타 데이터 생성하여 어노테이션 DB 구축을 위한 딥러닝 학습 기술, 스크립트 기반 지식 생성 기술 개발, 비디오/영화를 위한 서사 기반 annotation 학습 방법론 연구 수행, 기술 평가
• 4세부- AI영상 인식을 통한 반응형 미디어 개발 : Vehicle Roof-top 미디어 기기를 활용한 도로주변 이미지 및 동영상 수집 시스템 개발 및 상용화 모델 개발
• 5세부- 영상 자동 어노테이션 모듈 개발 및 고도화 : 영상을 업로드 하면 자동으로 어노테이션 해주는 도구를 모듈 형태로 만들고 Testbed를 구성하여 모듈의 기능을 고도화 하고 웹을 구성하여 모듈의 기능을 영상 제작자가 직접 사용할 수 있도록 서비스 개발
• 6세부- AI 콘텐츠 품질 평가 자동화를 위한 플랫폼 개발 : 비대면 AI 콘텐츠 품질 시험 평가 플랫폼 기술 개발 및 AI 콘텐츠 데이터 수집(레이블링) 반자동화 기술 개발

◼ 1단계
❏ 목표
딥러닝을 기반으로 영화 및 광고 등의 콘텐츠 창작 시스템과 등 장인물, 장면의 메타데이터 자동 생성 및 활용을 위한 기계학습 기술도 개발
❏ 내용
인과 관계에 의한 사건 배치 기술, 인물관계 및 대사 생성 기술, 배경 설정 및 장면 묘사 기술, 유사 장면 검색 및 조합 기술 연구: 인공지능과 사용자 간의 상호 협업 기반의 인공 저작 시스템과 인공 연출 시스템 개발.
인문학적 이론과 방법론을 스토리 공학과 딥러닝 기술과 접목하여 딥러닝에 적용할 수 있는 서사 생성 및 인공지능 창작 모델 개발.
비디오/영화 및 미디어 스트림 매체에서 메타 데이터 생성하여 어노테이션 DB 구축을 위한 딥러닝 학습 기술, 스크립트 기반 지식 생성 기술 개발, 비디오/영화를 위한 서사 기반 어노테이션 학습 방법론 연구 수행

◼ 2단계
❏ 목표
인공지능을 기반으로 콘텐츠 창작을 위한 인공 저작 시스템과 인공 연출 시스템과 이를 위한 내러티브, 어노테이션 지식베이스를 고도화
❏ 내용
영상 및 대본으로부터 고수준의 주요 메타데이터를 대량으로 자동 생성하기 위한 메타데이터 자동 생성기 고도화, 생성된 메타데이터를 저장 관리하기 위한 시스템 고도화. 그리고 저장된 메타데이터을 활용해 고수준의 인공지능 모델들을 개발, 인공 저작 시스템 고도화 및 인공 연출 시스템을 고도화

◼ 해당 연도
❏ 목표
딥러닝 기반의 창작 스토리 생성 모델 개발 및 검증
❏ 내용
스토리 창작 방법을 정의하고 인간이 스토리를 창작하는 방식을 모사하는 모델 개발,창작 콘텐츠의 시공간 설정 기술 개발,메타 데이터 구축 자동화 및 검증 기술 개발

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
￮ 인공지능 기술을 활용한 스토리를 갖는 콘텐츠 창작 기술을 점진적으로 자동화하여 영화, 드라마, 광고 콘텐츠 기술 분야에서 글로벌 경쟁력 강화
￮ 최근 인공지능 기반의 영상 인식 및 영상 자동 어노테이션 모듈 개발을 통한 영상 인식 분야에서의 기반기술을 확보하고, 콘텐츠 제작의 시간, 비용 절감효과를 통해 산업 경쟁력 강화
￮ 지역 사회의 산업 수요조사를 통한 산업체의 필요기술을 발굴하고, 국내 기업으로 확산한 후, 글로벌 기업으로 진출할 수 있는 경쟁력 있는 기업을 육성하기 위한 산학협력체재를 구축하며 그에 필요한 전문인력 양성
￮ 인공지능 분야와 콘텐츠 산업을 이해하는 글로벌 융합 인재 양성 및 기계 학습기반 콘텐츠 창작 커뮤니티 활성화

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 3
• 목차 ... 6
• Ⅰ. 계획 대비 달성도 ... 11
• 1. 연구개발 목표 및 내용 ... 11
• 2. 연차별 추진계획 및 실적 ... 16
• 3. 연구개발 결과 ... 98
• 4. 추진전략 및 체계 ... 111
• Ⅱ. 사업수행 실적 ... 135
• 1. 센터의 연구 인프라 구축실적 ... 135
• 2. 정책 중점추진사항 추진실적 ... 142
• Ⅲ. 연구개발 성과 ... 156
• 1. 연구성과 총괄 ... 156
• 2. 지표별 대표성과 ... 159
• 3. 연구성과의 우수성 ... 178
• Ⅳ. 인력양성 성과 ... 183
• 1. 인력양성 추진전략 및 방안 ... 183
• 2. 인력양성 실적 ... 196
• Ⅴ. 향후계획(요약) ... 206
• 1. 연구계획 ... 206
• 2. 인력양성계획 ... 206
• Ⅵ. 기대효과 ... 207
• 1. 연구결과의 산업적/경제적 기여도 ... 207
• 2. 연구결과의 기술적 기여도 ... 208
• 3. 연구결과의 활용가능성 ... 209
• Ⅶ. 연구개발비 사용실적 ... 211
• 끝페이지 ... 213