생성형 AI영상에 대한 영상전공 대학생들의 인식 연구
A Subjective Study on University Students’ Perspectives Majoring in Film on Generative AI Videos
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초록
최근 생성형 AI는 영상제작 분야로의 활용 가능성을 빠르게 확장하고 있다. 본 연구는 영상전공 대학생들의 AI영상에 대한 인식유형과 특성을 Q-방법론을 통해 고찰했다. 이를 위해 44개의 Q 표본과 25명의 P 표본을 통해 분석한 결과, 5개 유형으로 분류됐다. 1유형(‘활용도가 높지만 잘못 다루면 위험형)은 AI의 편리한 활용성을 인정하면서도 잘 다루기 위한 노력과 안전장치가 필요하다고 인식한다. 2유형(부정적 시각도 거부하는 낙관적 기대형)은 AI에 대한 여러 부정적 진술들을 대체로 거부하며 AI로 인한 긍정적 효과에 집중하고 기대를 나타내는 낙천적 유형이다. 3유형(창의적 인간의 손에 들린 보조적 도구형)은 큰 기대는 없으나 일부 효율성과 편리성 측면의 보조적 도구로 좋다고 인식한다. 4유형(자극을 주는 경쟁적 동반자형)은 인간과 AI가 서로 자극하고 기회와 발전을 이룰 수 있다는 상호 보완적 관점의 인식을 나타냈다. 5유형(견제하고 싶은 미래 위협자형)은 AI에 대한 두려움과 걱정의 감정이 섞인 상태에서 어느 정도 견제하고 싶은 위협자로 인식한다.
Abstract
Recently, Generative AI is rapidly expanding the possibility of use in the field of video production. In this study, the types and characteristics of perception of AI images of college students majoring in video were examined through Q-methodology. For this, as a result of analyzing 44 Q samples and 24 P samples, they were classified into 5 types. Type 1 ‘highly utilized but dangerous if handled incorrectly’ recognizes the convenient use of AI while requiring efforts and safety devices to handle it well. Type 2 ‘optimistic expectation type that rejects even negative views’ is an optimistic type that generally rejects various negative statements about AI and focuses on the positive effects of AI and shows expectations. The third type of ‘auxiliary tool type in the hands of creative humans’ has no high expectations, but is recognized as good as an auxiliary tool in terms of some efficiency and convenience. The 4th type ‘competitive companion type that gives stimulation’ showed the recognition of a complementary perspective that humans and AI can stimulate each other and achieve opportunities and development. The fifth type of ‘future threat type that we want to check’ is recognized as a threat that we want to check to some extent in a state where feelings of fear and concern about AI are mixed.
참고문헌 (19)
- 김흥규, "Q 표본의 특성연구 : 특성, 종류, 준비과정", 주관성 연구, 14, pp.19~39 (2007)
- 김흥규, "P-표본의 선정과 Q소팅", 주관성 연구, 15, pp.5~29 (2007)
- 김흥규, "Q 방법론 : 과학철학, 이론, 분석그리고 적용" (2008), 커뮤니케이션북스
- 박대민, "미디어 인공지능 : 컴퓨터 비전관련 딥러닝 모델의 미디어 동영상분야 적용 가능성에 관한 연구", 커뮤니이션 연구, 18(1), pp.111~154 (2022)
- 손효림, "디자인 분야의 인공지능(AI)활용 전략 : 심층 인터뷰를 중심으로", 디지털콘텐츠학회논문지, 25(8), pp.2035~2044 (2024)
- 양지훈, "ChatGPT를 넘어 생성형(Generative)AI 시대로 : 미디어·콘텐츠 생성형 AI 서비스 사례와 경쟁력확보 방안", Media Issue & Ttrend, 55, pp.62~69 (2023)
- 오령, "AI 영상제작기술의 이용 의도에영향을 미치는 요인 연구", 한국방송학보, 38(3), pp.133~173 (2024)
- 이승엽, "Sora 공개 관련 동향과 영상 생성형 AI가 관련 산업에 미칠 영향", MediaIssue & Trend, 62, pp.62~73 (2024)
- 이옥기, "생성형 인공지능과 메타버스로인한 크리에이터 영상제작의 변화 탐색", 문화예술융합연구, 5(2), pp.37~51 (2024)
- 장운초, "생성형 AI를 활용한 영상 콘텐츠 제작 과정 연구", 커뮤니케이션 디자인학 연구, 88, pp.318~326 (2024)
- 전송이, "임부의 출산 기대 : Q 방법론적접근", 주관성 연구, 68, pp.69~91 (2024)
- 진승현, "AI 기술을 활용한 영상 제작 교육과 현재와 미래 전망에 관한 연구", 예술교육 연구, 22(2), pp.99~111 (2024)
- 한영주, "AI 기술로 리얼리티 그 이상을초월하는 영상콘텐츠", Media Issue &Trend, 56, pp.44~51 (2023)
- Bale, A. S., "The impact of generative content on individuals privacy and ethical concerns", Int. J. Intell. Syst. Appl. Eng, pp.697~703 (2024)
- "Political Subjectivity: Applications of Q Methodology in Political Science" (1980)[URL]
- Farina, M., "Ethical considerations and policy interventions concerning the impact of generative AI tools in the economy and in society", AI and Ethics, pp.1~29 (2024)
- Mousa, A., "Ethical Challenges and Solutions of Generative AI: An Interdisciplinary Perspective", Informatics (2024)
- "Sora: A Review on Background, Technology, Limitations, and Opportunities of Large Vision Models" (2024)[URL]
- Watts, S., "Doing Q Methodological Research: Theory, Method and Interpretation" (2012), SAGE Publications