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글로벌 OTT 환경에서의 스톱모션 애니메이션 현지화를 위한 생성형 AI KCI 등재
Generative AI for Localizing Stop-Motion Animation in Global OTT Environments
- 언어ENG
- URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/452155
pp.1-8
OTT 플랫폼의 보급은 스톱모션 애니메이션에 대한 관심을 새롭게 불러일으켰으나, 문화 적 제약이 국제 배급을 제한하고 있다. 실물 제작으로 인한 편집 제약으로 기존 로컬라이 제이션 방식은 글로벌 시장의 문화적 디스카운트 문제를 충분히 해결하지 못한다. 본 연구 는 생성형 AI 기반의 시각적 로컬라이제이션 워크플로우를 제안하며, 사례 기반 실험을 통 해 검증하였다. 자동 립싱크 보정, 선택적 시각적 재구성, 그리고 특정 지역 맞춤형 색채 및 질감 조정을 통합한다. 레거시 자산에 대한 실천적 분석을 통해, 해당 방식이 오디오- 비주얼 불일치를 줄이고 문화적 민감성을 강화하면서도 수공 제작의 질감을 보존함을 보였 다. 인간-AI 협업 모델은 문화적 디스카운트와 로컬라이제이션 장벽을 최소화하여 기존 작 품의 글로벌 수명을 연장한다.
OTT proliferation has renewed interest in stop-motion animation, yet cultural constraints limit international distribution. Given restricted editability from physical production, conventional localization cannot adequately address cultural discount in global markets. This study proposes a generative AI-driven visual localization workflow validated through case-based experiments, integrating automated lip-sync correction, selective visual reconstruction, and region-specific chromatic and textural adjustments. Practical analysis of legacy assets demonstrates reduced audio-visual misalignment and enhanced cultural sensitivity while preserving handcrafted qualities. The human-AI collaboration model minimizes cultural discount and localization barriers, extending existing works' global lifespan.
요약
1. Introduction
2. Related Work
2.1 Materiality of Stop-Motion Animation
2.2 Adaptation Theory and Cultural Asynchrony
2.3 Generative AI as a Reconstructive Mechanism
3. Practice-Based Case Study
3.1 From Localization to Transcreation
3.2 Pipeline Architecture
3.3 Strategy I: Visual Phonetic Re-synthesis
3.4 Strategy II: Semiotic Inpainting
3.5 Strategy III: Emotional Color Grading
4. Conclusion
References
