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표제지 1

목차 3

제1장 들어가며 5

제2장 AI 시장 분석 6

해외 AI 시장 성장세 6

국내 AI 시장 성장세 및 매출액 현황 9

제3장 AI 국내외 정책 분석 12

해외 AI 정책 동향 12

➀ 미국의 AI 정책 동향 12

➁ 영국의 정책 AI 동향 13

➂ 캐나다의 AI 정책 동향 13

국내 AI 정책 동향 13

제4장 AI 핵심 기술 및 영상 생성 기술 16

AI 핵심 기술 및 영상 생성 기술 16

LLM 기술 16

영상 생성 기술 18

➀ 멀티모달 18

➁ 디퓨젼 모델 21

➂ 패치 작업 22

제5장 영화 제작 AI 활용 전망 23

AI, 인간을 대체할까? 23

➀ 인간 노동의 가치가 높아질 것이다 23

➁ 유틸리티 AI 24

➂ AI를 활용하는 창작자 25

AI가 미디어 산업에서 만들 워크플로우 혁신 25

➀ 지식관리 시스템을 만들다 25

➁ 로컬라이제이션으로 새로운 판로 개척 26

➂ 비용 효율적인 AI 27

(1) AWS Haiku 활용 광고지점 파악 27

(2) 2D에서 2.5D, 다시 3D object로 28

➃ 다양한 툴이 생겨나다 30

AI의 미래 31

➀ AI 기술 예측 31

➁ SMPTE ER 1010:2023 "Artificial Intelligence and Media" 32

➂ Gen-Z와 AI 33

참고문헌 34

판권기 2

표목차 30

〈표 1〉 2025년 기준 AI 콘텐츠 제작 카테고리 30

그림목차 6

〈그림 1〉 Artificial Intelligence market size woldwide from 2020 to 2030 6

〈그림 2〉 Number of notable machine learning models by geographic area, 2023 7

〈그림 3〉 Number of notable machine learning models by select geographic area, 2003-23 8

〈그림 4〉 Number of foundation models by organization, 2023 8

〈그림 5〉 Estimated training cost of select AI models, 2017-23 9

〈그림 6〉 Sales revenue of artificial intelligence companies in South Korea from 2018 to 2022 9

〈그림 7〉 분야별 인공지능 매출 현황 10

〈그림 8〉그림 인공지능산업 분류체계 11

〈그림 9〉 국내 인공지능 사업체 수 11

〈그림 10〉 K-클라우드 프로젝트 개요 14

〈그림 11〉 인공지능 관련 발의 법안(2024.5.31. 기준) 15

〈그림 12〉 LLM의 단어 벡터화 17

〈그림 13〉 Multimodal LLM Input-Output 19

〈그림 14〉 Multimodal LLM 작동 프로세스 19

〈그림 15〉 텍스트 인코더와 이미지 인코더를 입력 프로젝터에서 처리하는 과정 20

〈그림 16〉 영상 생성 시 디퓨젼 모델 적용 21

〈그림 17〉 비쥬얼 인코더의 소스 패치 과정 22

〈그림 18〉 Skill Gap Principle 24

〈그림 19〉 DIKW 지식 피라미드 구조 26

〈그림 20〉 Content Value Spectrum 27

〈그림 21〉 AWS 의 Haiku 활용 광고 지점 생성 솔루션 시연 28

〈그림 22〉 〈Cowgirls on the Moon〉 프로젝트 영상 29

〈그림 23〉 Krea의 2D 이지미 활용 3D 객체 생성 기술 30

〈그림 24〉/〈그림 23〉 Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2023 31

〈그림 25〉/〈그림 24〉 Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2024 32

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