생성형 AI 영화의 배우 구현 유형 및 특성 연구
Typology and Characteristics of Actor Representation in Generative AI Films
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초록
(연구배경 및 목적) 생성형 인공지능(Generative AI) 기술의 급속한 발전은 영화 제작의 전 과정에 통합되며 기존 제작 방식의 패러다임을 변화시키고 있다. 기존 연구는 주로 AI가 가져온 제작 효율성과 자동화에 집중되어 있어, 배우의 개념이 어떻게 재정의되고 변형·대체되는지에 대한 논의는 상대적으로 부족하였다. 이에 본 연구는 생성형 AI 기술을 활용한 배우 구현 유형을 체계적으로 분류하고, 기술적·내용적 특성을 분석함으로써 향후 AI 영화 연구의 기초자료를 마련하는 것을 목적으로 한다. (연구방법) 분석대상은 2019년에서 2025년까지 공개된 국내외 개봉작 및 주요 AI 영화제 수상작으로 선정하였다. 질적 사례연구 방법을 적용하여, 국내외 문헌 연구를 통해 생성형 AI 영화의 이론적 배경을 정립하고, 제작 기술을 검토하여 AI 배우 구현 기술에 따른 배우 변형 정도를 기준으로 부분 변형형 배우(PTA), 전면 변형형 배우(FTA), 완전 생성형 배우(FGA)라는 세 가지 유형을 분류하고, 각 유형의 기술적·내용적 특성을 분석하였다. (결과) 분석 결과, 부분 변형형 배우는 실제 배우의 연기를 유지한 채 외형 일부를 변형하는 방식으로 서사적 사실성과 몰입감을 제공하나, 신체 움직임과 얼굴 간의 불일치가 발생하였다. 전면 변형형 배우는 실제 배우의 연기 데이터를 모션 캡처해 전혀 다른 외형의 캐릭터로 변형함으로써 제작 효율성과 표현 범위를 확장하였다. 완전 생성형 배우는 실제 배우 데이터를 전혀 활용하지 않고 텍스트·이미지 프롬프트만으로 캐릭터와 연기를 생성하여, 기존의 배우 개념이 완전히 데이터화·알고리즘화되는 과정을 보여주었다. (결론) 본 연구는 AI 영화에서 ‘배우’의 개념이 ‘인간 배우’에서 ‘데이터화된 퍼포먼스’를 거쳐 ‘알고리즘적 행위자’로 진화하는 패러다임 전환을 확인하였다. 세 유형별 특성은 AI 영화 제작의 기술적 진보와 미학적 한계를 동시에 드러내며, 전통적 배우 개념의 근본적 재정의가 진행되고 있음을 시사한다. 제안된 유형론은 향후 다양한 AI 영화 사례를 체계적으로 분석·비평할 수 있는 이론적 틀을 제공함으로써 AI 영화 연구의 학문적 토대 마련에 기여할 것으로 기대된다. 다만, 급변하는 기술 환경으로 인해 최신 ‘에이전트형 AI 배우’ 기술을 포괄하지 못하였으며, 배우의 저작권 및 윤리적 쟁점을 다루지 못한 한계를 지닌다. 향후 연구에서는 실시간 상호작용형 AI 배우 및 하이브리드 모델을 중심으로 연구를 확장하여, 영화학·실감미디어·인공지능 기술 분야 간 융합 연구로 발전시킬 필요가 있다.
Abstract
(Background and Purpose) The rapid advancement of Generative AI technologies has increasingly been integrated into the entire film production process, fundamentally transforming conventional modes of filmmaking. In particular, the methods of actor implementation—central to cinematic storytelling and to processes of audience immersion and identification—are undergoing profound change. Previous studies have primarily focused on the efficiency and automation brought by AI, while discussions on how the very concept of the actor is being redefined, transformed, or replaced remain relatively limited. This study therefore aims to systematically classify the modes of actor implementation using Generative AI technologies and to analyze their technical and narrative characteristics, thereby providing foundational data for future research on AI film. (Method) Through a comprehensive literature review, the study establishes the theoretical background of Generative AI film. Based on the degree of transformation of the actor enabled by AI technologies, three types were derived: the Partially Transformed Actor (PTA), the Fully Transformed Actor (FTA), and the Fully Generated Actor (FGA). Representative Korean and international AI films produced between 2019 and 2025 were selected for in-depth analysis of their technological and narrative characteristics. (Results) The analysis revealed that the PTA type modifies part of an actor's appearance while preserving their physical performance, providing narrative realism and immersion but often causing incongruities between body movements and facial expressions. The FTA type expands production efficiency and expressive scope by employing motion capture to transform an actor’s performance data into a character with a completely different appearance. The FGA type generates characters and performances solely from text and image prompts without using any actor data, demonstrating a fully datafied, algorithmic model of performance. These typological features illustrate both the multifaceted possibilities and inherent limitations of AI filmmaking, indicating that a fundamental redefinition of the actor is underway. (Conclusions) This study identifies a paradigm shift in which the concept of the actor in AI film evolves from a 'human actor' to a 'datafied performance', and ultimately to an 'algorithmic agent'. Each typological feature highlights both the expanded possibilities and inherent limitations of AI filmmaking, suggesting that a fundamental redefinition of the traditional concept of an actor is underway. The proposed typology provides a theoretical framework applicable to the systematic analysis and critique of future AI film cases, contributing to the establishment of an academic foundation for AI film studies. However, due to the rapidly changing technological environment, this study does not encompass the most recent agent-based AI actor technologies and fails to address related copyright and ethical issues. Therefore, future research should explore real-time interactive AI actors and hybrid models, thereby fostering interdisciplinary convergence across film studies, immersive media, and AI technology.