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이병주 교수, 영화 속 남녀 캐릭터 묘사 편향성 분석
<이병주 교수>
KAIST(총장 신성철) 문화기술대학원 이병주 교수 연구팀이 컴퓨터 비전 기술을 통해 상업 영화에서 남성과 여성 성별 간 캐릭터 묘사의 편향성을 정량적으로 분석하는 데 성공했다.
장지윤, 이상윤 석사과정이 주도한 이번 연구 결과는 소셜 컴퓨팅 분야 최고 권위 학회인 ‘컴퓨터 기반 협업 및 소셜 컴퓨팅 학회(CSCW, Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing)’ 11월 11일 자로 발표될 예정이다. (논문명: Quantification of Gender Representation Bias in Commercial Films based on Image Analysis)
최근 영화가 다루는 소재와 연출 방식이 사람들의 성 의식에 어떤 영향을 미치는지에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다. 할리우드 역시 영화의 묘사가 관객에게 미치는 영향에 관한 연구를 진행해 적극적으로 제작에 반영하고 있다. 근래 개봉한 할리우드 영화에서도 다양한 젠더와 인종의 등장을 쉽게 발견할 수 있지만 우리나라는 관련 연구가 부족한 상황이다.
일반적으로 영화에서는 여성 캐릭터의 성별 묘사 편향성을 벡델 테스트(Bechdel Test)를 통해 평가하고 있다. 벡델 테스트는 미국의 여성 만화가 앨리슨 벡델(Alison Bechdel)이 고안한 개념으로 균형적인 성별 묘사를 위한 최소한의 요소가 영화에 반영돼 있는지를 판단하는 지표이다. 벡델 테스트에 통과하기 위해서는 ▲영화에 이름을 가진 여성 캐릭터가 두 명 이상 등장하며 ▲그 여성들이 서로 대화를 나누고 ▲여성 캐릭터들의 대화 주제가 남성 캐릭터와 관련이 없어야 한다는 조건을 갖춰야 한다.
그러나 벡델 테스트는 여성 캐릭터의 대사만으로 판별하기 때문에 캐릭터의 시각적인 묘사를 고려할 수 없으며 여성 캐릭터 혼자 극을 이끄는 영화들에 적용이 어렵다.
또한, 여성 캐릭터만을 평가하기 때문에 상대적으로 남성 캐릭터와 어느 정도 차이가 있는지를 알 수 없으며, 테스트에 통과하거나 하지 못하는 이분법적 잣대만을 제공하기 때문에 성별 묘사가 가질 수 있는 다양한 스펙트럼을 충분히 대변하기 어렵다. 그리고 평가자가 영화를 보고 주관적으로 판단하기 때문에 오류 발생 가능성이 있다.
이병주 교수 연구팀은 영화의 시간적, 시각적 특성을 반영해 성별 묘사 편향성을 측정하기 위해 이미지 분석 시스템을 도입했다. 효과적 분석을 위해 24프레임(fps) 영화를 3프레임으로 다운 샘플링한 뒤, 마이크로소프트(Microsoft)의 얼굴 감지 기술(Face API)로 영화 캐릭터의 젠더, 감정, 나이, 크기, 위치 등을 확인했다. 그리고 사물 감지 기술(YOLO 9000)로 영화 캐릭터와 함께 등장한 사물의 종류와 위치를 확인했다.
연구팀은 2017년과 2018년 개봉한 할리우드 영화와 우리나라 영화 40편을 대상으로 이미지 분석 시스템을 통해 여덟 가지 새로운 지표들을 제시하고 분석해 상업 영화 내에서의 성별 묘사의 편향성을 밝혀냈다.
여기서 여덟 가지 지표란 과거 다양한 매체들을 대상으로 이뤄진 성별 묘사 편향성에 관한 연구 결과에 기반해 영화 내 편향성을 판별할 수 있는 정량적 지표로 ▲감정적 다양성(Emotional Diversity) ▲공간적 역동성(Spatial Staticity) ▲공간적 점유도(Spatial Occupancy) ▲시간적 점유도(Temporal Occupancy) ▲평균 연령(Mean Age) ▲지적 이미지(Intellectual Image) ▲외양 강조도(Emphasis on Appearance) ▲주변 물체의 빈도와 종류(Type and Frequency of Surrounding Objects)를 연구팀은 제시했다.
연구팀은 벡델 테스트(Bechdel Test) 통과 여부를 막론하고 여덟 가지 지표를 통해 영화 대부분이 여성을 편향적으로 묘사하고 있음을 정량적으로 밝혀냈다.
감정적 다양성(Emotional Diversity) 지표에 따르면 여성 캐릭터는 남성 캐릭터에 비해 더 획일화된 감정표현을 보였다. 특히 여성 캐릭터는 슬픔, 공포, 놀람 등의 수동적인 감정을 더 표현하는 반면, 남성 캐릭터는 분노, 싫음 등의 능동적인 감정을 더 표현했다.
주변 물체의 빈도와 종류(Type and Frequency of Surrounding Objects) 지표에 따르면 여성 캐릭터가 자동차와 함께 나오는 비율은 남성 캐릭터 대비 55.7%밖에 되지 않았던 반면, 가구와 함께 나오는 비율은 123.9%를 보였다.
여성 캐릭터의 시간적 점유도(Temporal Occupancy)는 남성 캐릭터 대비 56% 정도로 낮았으며, 평균 연령(Mean Age)은 79.1% 정도로 어리게 나왔다. 특히 앞서 언급한 두 지표는 우리나라 영화에서 두드러지게 관찰됐다.
이병주 교수는 “우리나라에선 1인당 연간 평균 영화관람 횟수가 4.25회에 이를 정도로 많은 사람이 영화를 즐겨보는데, 이는 영화라는 매체가 우리나라 대중들의 잠재의식에 큰 영향력을 행사할 수 있음을 뜻한다”라며 “따라서 영화 내 묘사가 관객들의 생각에 미치는 영향에 관한 연구가 보다 활발하게 진행돼야 하며, 이를 바탕으로 영화는 더욱 신중하게 제작돼야 한다”라고 말했다.
이 연구는 KAIST 인문사회융합과학대학에서 추진한 석박사모험연구과제의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 이미지 분석 시스템
그림 2. 연구진이 분석 영화 40편
그림 3. 캐릭터 성별에 따른 안경 착용률 및 연관 물체의 종류
2019.10.14
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이융, 정송 교수, 통신네트워크분야 최고 논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 이융, 정송 교수 연구팀이 통신네트워크 분야 최고 논문상인 국제전기전자공학회 (IEEE) ‘윌리엄 베네트상’(William R. Bennett Prize)의 2016년도 수상자로 선정됐다.
이번 연구는 전기및전자공학부 박사 졸업생인 이경한 교수(현 UNIST 조교수), 이주현 박사(현 OSU 박사후연구원) 및 삼성전자 무선사업부 이인종 개발실장(무선사업부 부사장)과의 공동 연구로 진행됐다.
‘윌리엄 베네트상’은 국제전기전자공학회에서 지난 3년간 발표된 통신네트워크 분야 논문들을 대상으로 독창성, 인용 횟수, 파급력 및 석학들의 평가 등을 종합해 1년에 단 한편 시상하는 최고 권위의 논문상이다.
상이 제정된 1994년 이후 소수의 국제 석학들만이 수상의 영광을 누렸지만 정송 교수는 2013년에도 이 상을 공동 수상해 불과 3년 만에 두 번째 수상을 하게 됐다.
이는 ‘윌리엄 베네트상'이 제정된 1994년 이래 역대 두 번째의 2회 수상으로 국내 통신네트워크연구자들의 위상을 높였다.
연구팀이 수상한 논문은 2013년 발표한 모바일 데이터 오프로딩 관련 연구이다. 인간의 이동성을 활용해 스마트 단말의 데이터소비를 최대 어느 정도까지 이동통신망에서 와이파이 네트워크로 분산시킬 수 있는지를 사용자 실험과 이론을 통해 독창적인 방법으로 밝혀낸 최초의 연구이다.
이 논문은처음 연구가 발표된 이래 각종 학술지논문 및 학술대회 논문들로부터 총 500회 이상 인용됐다.
연구팀은 이번 수상에 대해, “인간 행동에 대한 과학적 이해를 모바일네트워크 시스템이라는 공학적 모델에 접목한 융합 연구의 가치가 국제적으로 인정받은 것이다”며 "과학과 공학을 결합한 융합기술들이 당분간 새로운 가치들을 활발히 창출할 것이다"고 말했다.
‘윌리엄 베네트상’ 의 시상은 5월 24일 말레이지아 쿠알라룸푸르에서 열리는 국제전기전자공학회 국제통신학회 (ICC) 에서 이뤄진다.
2016.04.25
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정송 교수, IEEE 윌리엄 베네트상 수상
우리 학교 전기및전자공학과 정송 교수와 미국 노스캐롤라이나 주립대 이인종 교수 공동연구팀이 지난달 10일 헝가리 부다페스트에서 국제전기전자공학회(IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers) 주관으로 열린 국제통신학회에서 ‘윌리엄 베네트(William R. Bennett)상’을 수상했다.
네트워크 분야 노벨상으로 불리는 이 상은 최근 3년간 발표된 논문을 대상으로 인용 횟수 및 석학들의 평가 등을 토대로 논문의 실제 영향력을 조사해 1년에 단 한편 선정해 시상한다.
연구팀은 이번 수상논문(논문명 : 인간 이동성의 Levy-Walk 특성(On the Levy-Walk Nature of Human Mobility))에서 인간이 일상생활 중에 이동하는 패턴을 정확히 묘사할 수 있는 통계적 모델을 제시하고, 한국과 미국의 대학 캠퍼스, 뉴욕 맨해튼, 디즈니월드 등 서로 다른 다섯 곳에서 100명 이상의 자원자에게 GPS(위치정보시스템)를 나눠주고 총 226일에 걸쳐 움직임을 분석했다.
인간 이동 패턴 모델은 사람들의 실제 움직임의 특성을 정확하게 묘사할 수 있어, 논문이 발표된 이후에 약 350회의 인용 횟수를 기록하며 활발한 후속 연구가 진행되고 있다.
정송 교수는 이번 분석 결과에 대해 “향후 신종 인플루엔자와 같은 전염병 확산 통제나 효율적인 통신망ㆍ도시ㆍ교통망 설계 등 다양한 분야에 활용 가능하다”고 밝혔다.
한편, 이번 연구에는 KAIST 출신의 신민수 박사(삼성전자), 홍성익 박사(삼성종합기술원), 이경한 교수(울산과기대 교수), 김성준 박사(삼성전자)가 공동으로 참여했다.
2013.07.08
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