Reimagining the Filmmaking Pipeline through Artificial Intelligence = 인공지능을 통한 영화 제작 파이프라인의 재구성

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Reimagining the Filmmaking Pipeline through Artificial Intelligence by Yosodiharyo Indah Sari Department of Visual Contents Graduate School Dongseo University Advisor: Prof. Jiani Zhou This thesis examines the integration of generative artificial intelligence (AI) within a small-scale filmmaking context (such as a student film and works created by amateur or independent creators) through a practice-based case study. Rather than treating AI as an autonomous creative agent or a replacement for human authorship, this research positions AI as a collaborative component embedded within a Human-in-the-Loop hybrid production pipeline. Live- action green screen footage is processed through AI-assisted post-production, and later combined with AI-generated visuals to extend narrative scope while maintaining human creative control. The study validates a practical workflow that enables a multi-timeline narrative using a single actor, addressing common financial and logistical constraints related to casting, location scouting, and lighting continuity. In addition to technical and narrative considerations, this research integrates ethical design principles through the IEEE 7000™ Value- Based Engineering framework, emphasizing how human contributions should remain central, as well as the importance of consent and transparency in AI- assisted scene construction. Based on these findings, the thesis proposes a creator-oriented model of AI literacy that prioritizes conceptual, technical, narrative, and ethical competencies over tool-specific proficiency. Overall, this study contributes a replicable and ethically grounded framework for AI-assisted filmmaking that expands creative possibilities for independent and student filmmakers under constrained production conditions. Keywords: AI-assisted filmmaking, small-scale production, human-in-the-loop, ethical pipeline design, practice-based research

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 실무 기반의 사례 연구(practice-based case study)를 통해 학생 영화나 아마추어 및 독립 창작자의 작품과 같은 소규모 영화 제작 환경 내에서 생성형 인공지능(Generative AI)의 통합 및 활용 방안을 고찰한다.
본 연구는 AI를 자율적인 창작 주체나 인간의 창작성을 대체하는 도구로 간주하기보다, '휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)' 기반의 하이브리드 제작 파이프라인 내에 내재된 협업적 구성 요소로 규정한다. 실사 그린 스크린 촬영본은 AI 보조 후반 작업을 거쳐 AI가 생성한 시각 효과와 결합되며, 이를 통해 인간의 창작적 통제권을 유지함과 동시에 서사적 범위를 확장한다.
본 연구는 캐스팅, 로케이션 스카우팅, 조명 연속성과 관련된 보편적인 재정적·물리적 제약을 해결하고, 단일 배우를 활용하여 다중 시간대 서사를 구현할 수 있는 실용적인 제작 공정을 검증한다. 또한 기술적, 서사적 고려를 넘어 IEEE 7000™ 가치 기반 공학(Value-Based Engineering) 프레임워크를 적용하여 윤리적 설계 원칙을 통합하였으며, AI 기반의 장면 구성에 있어 인간 기여의 중심성과 동의 및 투명성의 중요성을 강조한다.
이러한 연구 결과를 바탕으로, 본 논문은 특정 도구에 대한 기능적 숙련도보다 개념적, 기술적, 서사적, 그리고 윤리적 역량을 우선시하는 창작자 중심의 AI 리터러시 모델을 제안한다. 종합적으로 본 연구는 제약된 제작 환경에 놓인 독립 및 학생 영화 제작자들의 창작 가능성을 확장할 수 있는, 재현 가능하고 윤리적 토대를 둔 AI 보조 영화 제작 프레임워크를 제시하는 데 기여한다.

목차 (Table of Contents)

• List of Contents
• List of Contents i
• List of Tables iii
• List of Figure iv
• ABSTRACT vi
• 1. Introduction 1
• 1.1 Research Background 1
• 1.2 Research Methodology and Question 3
• 1.3 Application through Work 3
• 1.3.1 AI-Assisted Short Film Project 3
• 1.3.2 Narrative Context and Inspiration 9
• 2. Related Theoretical Studies 12
• 2.1 Independent Filmmaking and Financial Constraints 12
• 2.2 AI-Driven Content Creation 13
• 2.3 Utilizing AI to Reframe the Filmmaking Pipeline 14
• 2.4 Ethical Considerations in Incorporating AI Assistance 17
• 3. Creative Work 24
• 3.1 Project Introduction 24
• 3.1.1 Project Description 24
• 3.1.2 Synopsis 25
• 3.1.3 Visual Concept 29
• 3.2 Pre-Production 32
• 3.2.1 Casting and Character Visualization 33
• 3.2.2 Location and Set Design 37
• 3.2.3 Costume Design 39
• 3.2.4 Shot Design 42
• 3.3 Production 46
• 3.3.1 Green Screen Filming 46
• 3.3.2 AI-Assisted Visuals Generation 48
• 3.4 Post-Production 50
• 3.4.1 Chroma Keying and Virtual Set Building 50
• 3.4.2 Compositing in After Affects 54
• 3.4.3 Editing 55
• 4. Discussion and Analysis 57
• 4.1. AI Assistance and Reframing the Filmmaking Pipeline 57
• 4.1.1 AI-Assisted Relighting 57
• 4.1.2 AI-Assisted Visuals 59
• 4.1.3 AI-Integrated Visual and Narrative Construction 63
• 4.1.4 Contextual Comparison with Virtual Production (VP) and Live-Action
• Approaches 64
• 4.1.5 Research Significance and Contribution 65
• 4.1.6. Future Work and Pipeline Scalability 67
• 5. Conclusion 69
• Acknowledgments 70
• References 72
• 국문요약 78
• Appendix 80