국민대 전익환 박사과정생 ‘AI 단편영화 평가 지표 설정’ 논문 SCIE 국제학술지 게재

'AI 제작 단편영화 평가 지표 설정' 논문
4가지 핵심 미학 지표 설정·분석 구조 제시

국민대 전익환 박사과정생. /국민대

국민대는 테크노디자인전문대학원 공간·문화디자인학과 박사과정 전익환 학생이 SCIE 저널 IEEE 엑세스(Access)에 논문을 게재했다고 15일 밝혔다.

IEEE Access는 전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 국제 SCIE 저널로, 디자인과 과학기술의 융합적 연구를 폭넓게 다루는 세계적 학술지다. 이번에 게재된 논문은 AI가 생성한 단편영화의 시각적 지각 품질을 정량적으로 평가하기 위한 새로운 프레임워크 'ZCASNet(제트캐스넷)'을 제안한다.

ZCASNet은 △합성곱 신경망(Convolutional Neural Network·CNN) △다중 헤드 어텐션(Multi-Head Attention·MHA) △얼룩말 최적화 알고리즘(Zebra Optimization Algorithm·ZOA) △서포트 벡터 머신(Support Vector Machine·SVM)을 통합한 분석 구조다.

이를 통해 △시각적 일관성(게슈탈트 원리에 기반한 시각 통합) △장면 합리성(서사 논리에 따른 인지적 맥락) △세부 사실성(사실감과 몰입감에 대한 미학적 감수성) △시간적 연속성(영화 편집의 연속성 원리)의 4가지 핵심 미학 지표를 설정하고 분석할 수 있다고 논문은 설명한다. 이는 모두 인문사회적 개념을 컴퓨터 모델에 반영한 것으로, 인간의 지각적·미학적 판단을 데이터로 변환해 분석한 시도로 해석된다.

국민대 이선정 교수는 "이번 연구는 감성적 경험을 데이터로 다루면서도 그 근저에는 여전히 인간 중심의 인식과 미적 가치에 대한 질문이 자리하고 있다는 점에서 학문적 의의가 있다"고 말했다.

전익환 학생은 "석사 시절부터 관심을 가져온 데이터 마이닝과 디자인의 접점을 발전시켜, AI 기반 창작물의 미적 평가 체계를 구축할 수 있어 뜻깊다"고 소감을 밝혔다.