영상 패러다임에 따른 생성형 AI 활용 영상 제작 교육의 방향성 연구 -영상 제작 프로세스를 중심으로-
Direction of Generative AI Video Production Education by Video Paradigms -A Focus on Video Production Processes-
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초록
(연구배경 및 목적) 이 연구는 21세기 정보화와 세계화의 가속화로 인해 교육 전반에 나타난 패러다임 변화를 배경으로, 특히 영상 제작 교육 분야에서 일어나고 있는 패러다임 전환에 주목하고 있다. 아날로그에서 디지털, 소셜 네트워크(SNS)로 이러지는 다양한 기술적 진보는 교육의 내용과 방법에 지속적인 변화를 요구하고 있다. 이러한 변화 속에서 뉴미디어 환경과 디지털 미지어의 중요성이 커지면서, 이에 따른 교육적 연구와 발전이 필요하다. 인공지능 기술, 특히 생성형 AI 기술의 발전은 영상 제작의 패러다임에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 이에 따라 교육적 변화가 필수이다. 현재 생성형 AI 기술을 활용한 영상 제작 교육에 대한 연구는 부족한 상황이다. 따라서 이 연구는 아날로그, 디지털, 생성형 AI 기술이라는 주요 영상 제작 패러다임의 변화를 교육적 관점에서 비교 분석하고, 생성형 AI 기술을 활용한 영상 제작 교육의 적절한 방향을 모색하는 것을 목적으로 한다. (연구방법) 영상 제작 교육의 주요 패러다임인 필름, 디지털, 생성형 AI를 대상으로 프리 프로덕션, 프로덕션, 포스트 프로덕션 단계별 교육과정을 비교 분석한다. 각 패러다임에서 사용되는 영상 제작 과정의 특성을 분석하며, 특히 생성형 AI 기술이 작업 속도, 품질 향상, 비용 절감에 미치는 영항을 중점적으로 다룬다. 이를 바탕으로 생성형 AI 영상 제작 교육의 적절한 방향을 제시하며, 분석 기준으로 작업 속도, 품질 비용 절감을 성정해 각 단계별로 심도깊게 비교 분석한다. (결과) 생성형 AI 영상 제작 교육은 기존 필름 및 디지털 영상 제작 교육과 비교에, 프리 프로덕션 단계에서 윤리적 교육과 AI 활용에 중점을 두고, 프로덕션 단계에서는 AI 기반의 영상 생성과정을 실습하게 된다. 포스트 프로덕션에서는 AI를 통한 자동화된 편집과 효과 제작이 강조되며, 기존 영상과의 결합을 통해 새로운 창의적 가능성을 제시한다. 이러한 변화는 영상 제작 교육의 범위를 확장하고, 창의성과 기술적 역량을 동시에 요구하는 환경을 만든다. (결론) 필름, 디지털, 생성형 AI 기술을 활용한 영상 제작 교육을 비교 분석했다. 필름 제작은 교육 범위가 넓고 복잡하지만, 디지털 기술은 과정을 간소화하여 시간과 비용을 절감한다. 생성형 AI는 영상 제작의 효율성을 크게 높이지만, 아직 기술적 완성도가 부족해 인간의 보완 작업이 필요하다. 본 연구는 생성형 AI 교육에서 윤리적 교육, 기술 의존에 경계 설정, 프로젝트 기반 교육을 통한 기술 이해가 중요하다는 결론을 제시하며, 향후 교육의 발전 방향을 탐색한다.
Abstract
(Background and Purpose) This study examines the paradigm shift in video production education against the backdrop of accelerating information technology and globalization in the 21st century. The continuous advancements in technology—from analog to digital and social networks (SNS)—have driven ongoing transformations in both educational content and methodology. In this dynamic context, the role of new and digital media has become increasingly significant, necessitating focused research and development in education. Recent advancements in artificial intelligence, particularly generative AI technology, have revolutionized the video production paradigm, thereby demanding a corresponding evolution in educational practices. Despite these changes, research on video production education that effectively integrates generative AI technology remains insufficient. Thus, this study aims to compare and analyze the educational transformations across key video production paradigms—analog, digital, and generative AI—to identify suitable directions for video production education that incorporates generative AI technology. (Method) This study performs a comparative analysis of educational processes across the three primary paradigms of video production: film, digital, and generative AI. The analysis focuses on the pre-production, production, and post-production stages. The analysis explores the distinct characteristics of video production processes within each paradigm, with particular attention to the influence of generative AI on work speed, quality improvement, and cost reduction. Based on these insights, the study proposes effective strategies for generative AI video production, with the aim of facilitating the evaluation of work speed, quality, and cost-efficiency at each stage of the production process. (Results) A comparison of educational approaches in traditional film and digital video production education, generative AI video production reveals a notable emphasis on ethical considerations and AI applications in the pre-production phase. In the production phase, focus shifts to hands-on training with AI-driven video generation techniques. During post-production, AI-enabled automated editing and effects generation are highlighted, introducing new creative possibilities by integrating AI-generated content with existing video footage. These technological advancements expand the scope of video production education, creating a learning environment that demands both creativity and technical proficiency. (Conclusions) This study offers a detailed comparative analysis of video production education utilizing film, digital, and generative AI technologies. Film production education encompasses a broad and complex range of skills, whereas digital technology streamlines processes, yielding reductions in both time and cost. Generative AI significantly enhances production efficiency, though its current level of technical maturity necessitates human oversight to ensure optimal outcomes. The study concludes that generative AI education must incorporate ethical training, critical awareness of technological reliance, and project-based learning to enhance students develop a comprehensive understanding of the technology. It also identifies potential future directions for the development of educational practices in this emerging field.