이미지 분석 기반의 한국 영화의 F등급 영화와 비F등급 영화의 여성 캐릭터 표현에 대한 비교 연구

• Published in: 디지털콘텐츠학회논문지 Vol. 23; no. 6; pp. 1051 - 1065
• Main Authors: 서예은(Ye-Eun Seo), 박진완(Jin-Wan Park)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국디지털콘텐츠학회 01.06.2022
• Subjects: 컴퓨터학; F-Rating; Female Narrative; 여성 서사; Word2Vec; 이미지 분석; F등급; 워드투백; 구글 클라우드 비전 API; Image Analysis; Google Cloud Vision API
• ISSN: 1598-2009; 2287-738X
• DOI: 10.9728/dcs.2022.23.6.1051

예술공학 융합적 관점에서 본 연구는 한국의 F등급 영화와 비F등급 영화를 각각 10편씩 선정해서, Open CV 얼굴 인식, 구글 클라우드 비전 API, Word2Vec을 사용해서 여성 캐릭터의 감정과 사물 레이블을 정량적으로 분석했다. F등급 영화에 등장하는 여성 캐릭터의 네 가지 감정의 평균값이 비F등급 집단보다 높았다. 비F등급 집단과는 달리, 여성에 대한 성 고정 관념으로부터 벗어난 레이블이 생성되었다. F등급 집단(n=108)이 비F등급 집단(n=66)에 비해 능동적 행태(Gesture)와 관련된 레이블의 빈도수가 우세했던 반면, 후자에서는 전자에 비해 신체 관련 레이블의 다양성이 제시되었다. 본 연구는 F등급 영화가 비F등급 영화에 비해 여성 서사의 확장 및 성 고정 관념의 재정립에 기여하고 있다는 사실을 입증했다는데 의의가 있다. From the convergence point of view of art and technology, the purpose of this study examines the expression of female characters featuring in F-rated film group (hereafter FRFG) and non F-rated film group (hereafter NFRFG) in Korea. We use Google Cloud Vision API and Word2Vec for quantitatively analyzing the emotions of female characters and the labels of objects. The mean values ​​of four emotions of female characters in FRF are higher to those of NFRF. Unlike NFRFG, the labels deviated from gender stereotypes about female are generated in the FRF. The ‘gesture’ label in FRFG (n=108) is more prevalent than the NFRF (n=66), whereas the latter show a diversity of human body-related labels compared to former. This study proves that FRFG can contribute to the expansion of female narratives and reestablishment of gender stereotypes compared to NFRFG. KCI Citation Count: 0