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영어

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.

한국어

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.