비디오 콘텐츠의 부가 기능 및 서비스제공 동향

Value-added Functions and Services of Video Contents

저자
박소영, 이상윤, 김선중 / 스마트미디어플랫폼연구실
권호
31권 4호 (통권 160)
논문구분
일반 논문
페이지
98-106
발행일자
2016.08.01
DOI
10.22648/ETRI.2016.J.310410
초록
TV나 인터넷을 통한 비디오 콘텐츠 제공 서비스는 소비자가 콘텐츠를 선택하면 해당 콘텐츠를 재생하여 콘텐츠를 소비하는 정형화된 방식에서 벗어나 다양한 형태로 부가가치를 부여하고자 하고 있다. 이는 비디오 콘텐츠 제공업자의 수익 확대에 대한 필요성과 비디오 콘텐츠 사용자들이 적극적으로 콘텐츠를 소비하는 것에서 한 발 나아가 다양한 방식으로 콘텐츠를 제작하고자 하는 욕구가 맞물려 그 유인이 확대되고 있다. 본고에서는 비디오 콘텐츠에 부가 가치를 부여하는 대표적인 방법인 비디오 콘텐츠의 상호작용성(interactivity), 비디오 콘텐츠 추천(recommendation), 콘텐츠 관련 부가정보 제공 등을 중심으로 비디오 콘텐츠에 부가 기능 혹은 서비스를 제공하는 사례를 살펴보고자 한다.
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Ⅰ. 서론

2016년 2월 기준 국내에서 이동통신(2G, 3G, 4G) 단말기를 통한 무선데이터 트래픽은 17만 TB를 넘어섰으며, 이는 1년만에 약 51%가 증가한 수치이다[1]. 이처럼 같이 무선데이터 트래픽은 예측이 곤란할 정도로 빠른 속도로 증가하고 있으며 그중 비디오 콘텐츠 트래픽이 차지하는 비율 또한 꾸준히 증가하여 55%가량을 차지하는 것으로 추정되고 있다[2].

이와 같이 비디오 콘텐츠의 소비가 양적으로 증가하는 이면에 콘텐츠 제공 및 소비 방식에 대한 변화 또한 서서히 발생하고 있다. TV나 인터넷을 통한 비디오 콘텐츠 제공 서비스가 소비자 스스로 콘텐츠를 선택하면 해당 콘텐츠를 단순히 재생하는 정형화된 방식에서 벗어나 다양한 형태로 부가가치를 부여하고자 하고있는 것이다. 이는 비디오 콘텐츠를 제공하는 사업자의 수익 확대 필요성과, 비디오 콘텐츠 사용자들이 적극적으로 콘텐츠를 소비하고 나아가 다양한 방식으로 콘텐츠를 제작하고자 하는 욕구가 맞물려 그 유인이 확대되고 있다.

비디오 콘텐츠는 영화, TV 콘텐츠, 개인제작콘텐츠(User Generated Contents: UGC) 등을 포함하는 개념이며, 콘텐츠 종류에 따라 추구하는 부가기능 또는 서비스가 달라질 수 있다. 본고에서는 이와 같은 여러 종류의 비디오 콘텐츠에 대하여 상호작용성(interactivity), 비디오 콘텐츠 추천(recommendation), 콘텐츠 관련 부가정보 제공 등의 관점에서 부가기능 혹은 서비스를 제공하는 사례를 살펴보고자 한다.

Ⅱ. 상호작용성

1. 개요

비디오 콘텐츠는 편집 및 후처리 작업을 통하여 콘텐츠 이용자와 상호작용성을 가질 수 있도록 저작이 가능하며, 이와 같이 상호작용성을 가진 콘텐츠를 인터랙티브(interactive) 미디어라고 부르기도 한다. 인터랙티브 비디오 콘텐츠의 예로, 자동차 업체 혼다(Honda)는 자사의 Civic Type R 모델에 기존의 Civic 모델과는 다른 강렬한 이미지를 부여하기 위하여 인터랙티브 비디오를 제작하여 온라인 동영상 사이트 YouTube에 공개한 바 있다. 시청자가 해당 동영상을 시청하는 도중 키보드 ‘R’ 키를 누르면 매우 정교하게 스토리라인(storyline)이 맞추어진 두 개의 동영상이 서로 전환되어 재생되는데, 정반대의 분위기를 가진 동영상의 대비가 주는 강렬한 느낌 때문에 높은 조회 수를 기록한 바 있다[(그림 1) 참조][3].

(그림 1)

Honda Civic Type R Video[3]

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이와 같은 인터랙티브 비디오는 사용자의 관심을 유발할 수 있는 비디오 콘텐츠의 형태로 짧지 않은 시간 동안 관심을 받아오고 있으나, 수익성 있는 비즈니스 모델의 도출이 쉽지 않아 전문 사업자에 의한 인터랙티브 비디오 제공 서비스는 아직 찾기가 어렵다. 하지만 강한 인상을 주는 광고 비디오 제작을 원하는 광고업자와, 점차 적극적으로 개인제작콘텐츠를 제작하려는 개인 등을 위한 인터랙티브 비디오 저작 도구가 다양하게 제공되고 있다.

2. 비선형 비디오 편집

비선형(non-linear) 비디오는 시청자에게 다수의 재생경로(playback paths)를 제공하는 인터랙티브 비디오를 말한다. 비선형 비디오 편집 툴을 사용하면 비디오 시청자의 선택에 따라 다양한 시나리오를 접하게 되는 분기형(branching) 비디오 저작이 가능하다.

Rapt Media(http://www.raptmedia.com)의 Rapt Media Composer는 온라인 비선형 비디오 편집 툴 중 하나로 (그림 2)에서 보는 것과 같이 스토리 분기형 인터랙티브 비디오 저작을 지원한다.

(그림 2)

비선형 비디오 저작[4]

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이와 같이 저작된 비선형 비디오는 비디오 시청 중 스토리가 분기되는 지점에서 시청자에게 선택버튼(navi-gation elements)이 표출되며, 시청자에 선택[(그림 3a) 참조]에 따라 그 이후에 제공되는 스토리가 달라진다. (그림 3)에서는 시청자의 선택에 따라 등장인물이 보여주는 보드 기술이 달라지는 것을 확인할 수 있다[(그림 3b), (그림 3c) 참조].

(그림 3)

비선형 비디오 시나리오 선택[4]

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Adventr(http://www.adventr.tv)의 Adventrs 또한 비선형 비디오 저작 툴 중에 하나로, RAPT Media Composer와 비슷한 형태의 기능을 제공하고 있다.

3. 비디오 어노테이션

비디오에 상호작용성을 부여하기 위한 가장 간단하고 널리 쓰이는 방법으로 비디오 어노테이션(annotation)이 있다. 비디오 재생의 특정 시점, 특정 위치에 지점 또는 영역을 설정하고, 여기에 텍스트, 이미지, 비디오, 링크 주소 등을 연결함으로써 부가정보 제공형 인터랙티브 비디오를 저작할 수 있다.

(그림 4)

비디오 어노테이션[5]

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WIREWAX(http://www.wirewax.com)의 WIREWAX Player는 비교적 사용하기 쉬운 온라인 비디오 어노테이션 툴 중 하나이다. WIREWAX는 기능에 따라 매월 무료 또는 최대 $470의 비용을 지불하고 이용할 수 있으며, 얼굴 검출 및 추적 기능을 기본적으로 제공한다. 사용자는 비디오 어노테이션을 위하여 본인이 업로드한 비디오를 재생하면서 원하는 위치에 어노테이션 지점을 설정하고 이미지, 비디오, 링크 주소 등의 정보를 연결할 수 있다. WIREWAX 웹사이트에서는 자사의 툴로 저작된, 주로 상품 및 구매정보가 연결된 다수의 샘플 영상을 제공하고 있는데, (그림 4)는 그 중 하나를 보여준다. 삼성전자의 Galaxy S6에 대한 소개 비디오가 재생되는 도중 두 가지 모델에 대한 링크 스티커가 사용자에게 보여지는데[(그림 4a) 참조], 이 중 하나를 클릭하면 해당 모델에 대한 정보를 제공하는 사이트와 판매 사이트로 넘어가게 되어 있다[(그림 4b) 참조]. 비디오 내에서 정보 연결이 이루어진 지점은 비디오 하단의 타임라인 바(timeline bar)에 표시되어 있는 점을 통해서 한눈에 확인할 수 있다[(그림 4a) 참조].

Storygami(http://storygami.com)는 비디오에 레이어를 추가하는 형태로 이미지, 구글 맵스(Google Maps), 비디오, 프로파일, 텍스트(article), 소셜 정보 등을 추가할 수 있는 툴을 제공하고 있다.

Youtube(http://www.youtube.com)는 비디오에 다른 Youtube 영상이나 웹사이트 주소를 연결할 수 있는 어노테이션 기능을 2014년부터 제공하고 있다.

4. 기타

위에서 소개한 저작 툴 외에도 다양한 방식의 인터랙티브 미디어 저작 도구들이 개발되어 있다. Racontr (https://beta.racontr.com)는 다수의 미디어를 한눈에 보이도록 펼쳐놓고 서로 연결시키는 방식을 이용하여 상호작용성을 추가하는데, 비디오뿐 아니라 다양한 미디어에도 적용이 가능하다[(그림 5) 참조].

(그림 5)

다수 미디어의 연결[6]

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앞서 소개한 저작 툴이 일반인들도 어렵지 않게 사용 할 수 있게 만들어진 툴이라면 Klynt(http://www.klynt. net)의 Klynt 3는 전문가를 위한 비교적 고가의 저작 툴이라고 볼 수 있다. 예를 들어, 일반인에게 무료로 배포되는 인터랙티브 미디어 저작 툴의 경우 이벤트 발생 방식이 주로 마우스 클릭으로 제한되어 있는데 반해 Klynt 3는 마우스 조작 및 스크린 터치 등 10가지 이상의 이벤트 발생 방식을 제공한다.

Odyssey(http://cartodb.github.io/odyssey.js)는 비디오에 상호작용성을 추가하기 위한 툴이라기보다, 여행, 기사 등 특정 목적에 적합한 스토리 기반의 인터랙티브 콘텐츠 생성 툴이라고 볼 수 있다. 예를 들어, 여행 기록을 작성할 때 편집도구에 여행에 관한 텍스트 및 그 부분에서의 좌표 정보와 줌인(zoom-in)/줌아웃(zoom-out) 정보를 넣으면 해당 콘텐츠를 읽을 때 읽는 텍스트의 위치에 따라 보이는 지도의 위치 및 축적 등이 자동으로 변화하여 보여진다.

Ⅲ. 비디오 콘텐츠 추천

1. 개요

방송 채널의 증가, 실시간 방송이 끝난 콘텐츠의 신속한 Video on Demand(VoD) 서비스로의 편입, 현재 및 과거에 상영된 영화의 VoD로의 편입, 국경을 넘어서는 비디오 콘텐츠 공급 체계 등으로 인하여 비디오 콘텐츠 소비자는 비디오 시청에 대한 폭넓은 선택권을 가지게 되었다. 최근 들어 다수의 비디오 콘텐츠 제공업자가 정액 요금제 기반의 비디오 콘텐츠 서비스를 제공하면서 소비자가 생각하는 합리적인 비용지불 범위 내에서 선택할 수 있는 콘텐츠의 양이 더욱 늘어나게 되었다. 이과 같은 환경에서 소비자의 효과적인 콘텐츠 선택을 돕기 위하여 다수의 비디오 콘텐츠 제공업자들이 콘텐츠 추천 기능을 제공하고 있다.

2. 넷플릭스

넷플릭스(Netflix)는 대표적인 온라인 VoD 스트리밍 서비스제공업자 중 하나로, Over the Top(OTT) 플랫폼의 선두 주자로 일컬어지고 있다. 넷플릭스는 월 $7.99~11.99의 저렴한 사용료와 편리한 사용자 인터페이스 등을 기반으로 서비스제공을 확대해 오고 있으며, 2016년 초 기준 전 세계 190여 개국의 약 7,500만명 유료 가입자를 대상으로 서비스를 제공하고 있다.

넷플릭스 서비스를 처음 이용하는 사용자는 자신이 좋아하는 콘텐츠 3개를 고르게 되어 있는데, 이 3개의 콘텐츠에 붙은 태그를 기반으로 추천 알고리즘을 적용하여 이용자가 좋아할 것으로 예상되는 콘텐츠를 추천해 준다. 사용자가 선택한 콘텐츠와 태그 유사도가 높은 콘텐츠가 우선적으로 추천되는 것이기 때문에 사용자의 콘텐츠 소비 이력이 쌓일수록 더 정확한 추천이 이루어질 수 있다. 넷플릭스의 추천 기능이 높이 평가 받는 데는 클라우드 컴퓨팅 및 머신 러닝(machine learning) 기반의 태그 유사도 비교 기법뿐 아니라, 많은 인력을 이용한 태깅이 한 몫을 하는 것으로 보여진다. 넷플릭스는 새로운 콘텐츠가 들어오면 내부의 전문인력이 해당 콘텐츠를 모두 감상하고 영화와 관련이 있다고 판단되는 태그를 최대한 상세하게 많이 입력한다고 밝히고 있다.

넷플릭스는 최근 서비스제공 지역을 전 세계로 확대함에 따라 태깅에 사용하는 언어를 영어에 국한시키지 않고 서비스제공 지역에 따라 다양한 언어를 사용한다. 더불어, 추천 콘텐츠 선정 시 사용자가 속한 그룹의 특성을 반영할 예정이라고 밝힌 바 있다. 현재의 추천 시스템은 개인의 콘텐츠 소비 이력 데이터와 해당 사용자가 속한 지역의 집단(cluster) 데이터를 활용(regional approach)하여 콘텐츠를 추천하고 있다. 즉, 특정 지역에서 선호하는 콘텐츠를 분석하여 해당 지역의 사용자에게 콘텐츠를 추천할 때 그 결과를 반영하는 것이다. 이 방법은 콘텐츠 소비 이력(play data), 특히 시청 콘텐츠 간의 동시발생성(co-occurrence)이나 순차성(sequences)에 중점을 두고 패턴을 학습하기 때문에, A라는 지역에서 이용 가능한 콘텐츠가 B 지역에서는 이용 불가능한 경우 추천 품질에 나쁜 영향을 끼치는 문제점을 가지고 있다. 넷플릭스는 이와 같은 지역 기반 접근법은 임시방편이며, 앞으로는 특정 지역에 거주하는 사용자에게 콘텐츠를 추천할 때 전 세계에 거주하는 비슷한 성향을 가진 사용자의 콘텐츠 소비 이력을 이용할 것이라고 밝힌 바 있다. 예를 들어, 스웨덴에 거주하는 애니메이션 팬에게 콘텐츠를 추천할 때 전 세계의 애니메이션 팬들로부터 얻은 콘텐츠 시청 특성을 반영하게 한다는 것이다[7].

3. 왓챠플레이

한국형 넷플릭스라고 불리기도 하는 왓챠플레이(Watcha Play)는 이미 보유한 영화 평가 데이터베이스를 기반으로 2016년 초 비디오 콘텐츠 서비스를 시작하였다. 왓챠플레이는 넷플릭스보다 저렴한 월 4,900원의 정액요금으로 약 4,500편의 비디오 콘텐츠에 대한 무제한 시청을 제공한다.

넷플릭스와 비슷하게 서비스를 처음 이용하는 사용자는 최소 10개 이상의 콘텐츠에 대해 평가를 하는 것이 권고되며, 사용자의 평가를 기반으로 별점 분포, 선호 배우, 선호 장르, 선호 국가, 선호 키워드 등의 분석 결과와 추천 콘텐츠, 비슷한 콘텐츠 및 예상 별점 등의 추천 정보[(그림 6) 참조]를 제공한다.

(그림 6)

왓챠플레이 콘텐츠 추천

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<출처>: http://watcha.net/

왓챠플레이에서 이용 중인 프로그램스(Frograms)의 영화 평가 데이터베이스는 2016년 초 기준 서비스 이용자들이 직접 콘텐츠에 매긴 별점이 약 2억 6천만개에 이른다고 한다. 이러한 대규모 데이터에 머신 러닝 기반의 개인화 기술을 적용하여 콘텐츠 추천이 이루어진다[8].

왓챠플레이는 데스크톱 및 노트북 컴퓨터에서 이용 가능하며, 모바일 앱 지원은 현재 준비 중인 것으로 알려지고 있다.

4. 기타

옥수수(Oksusu)는 SK브로드밴드가 자사의 IPTV 서비스인 ‘Btv 모바일’과 N스크린 서비스인 ‘호핀(hoppin)’을 하나로 묶은 모바일 전용 동영상 서비스로 2016년 1월에 출시되었다. 옥수수는 개인화 홈 기능을 통해 이용자의 연령, 성별, 콘텐츠 장르 및 주로 이용하는 콘텐츠가 실시간인지 VoD 중심인지 등에 따라[(그림 7) 참조] 초기 화면이 다르게 구성된다. 개인별 초기 화면에서는 영화, 실시간 TV, 방송 및 Cast 네 가지 분야에 대하여 각각 추천 콘텐츠가 보여지는데, 추천되는 콘텐츠는 선호하는 장르인지, 비슷한 연령대에서 동일한 성별을 가진 다른 사용자가 이용한 콘텐츠인지 등과 같은 추천 이유를 간략하게 명시한다.

(그림 7)

옥수수 서비스 가입자 설정

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<출처>: http://m.oksusu.com/

LG유플러스는 모바일 동영상 서비스인 ‘LTE비디오포털’을 2015년 7월에 출시하고, 이어 같은 해 11월에 VoD를 가상 채널 형태로 구성한 IPTV 서비스인 ‘큐레이션TV’를 출시하였다. 두 가지 서비스는 모두 추천 기능을 제공하고 있다.

비슷한 시기인 2015년 11월 KT는 자사의 IPTV 서비스인 ‘olleh tv’에 ‘실시간 감성 큐레이션’ 기능을 추가하였다. 이 기능은 콘텐츠 이용자의 평소 시청 패턴과 VoD 시청 후 입력한 평점을 분석하여 개인별 맞춤 콘텐츠를 추천해 주는 서비스이다.

Ⅳ. 부가정보 제공

1. 개요

비디오 콘텐츠는 콘텐츠 자체뿐 아니라, 콘텐츠와 관련된 다양한 정보들이 부가정보로 이용됨으로써 해당 콘텐츠의 가치가 높아질 수 있다. 콘텐츠와 관련된 기본 정보(등장인물, 장르, 방송사, 방송 일시 등)를 비롯하여 콘텐츠 타임라인에 따라 구성되는 장면의 의미, 장면에 등장하는 인물, 장소와 소품, 이것들과 연결될 수 있는 수많은 추가적인 정보가 부가정보가 될 수 있다. 이러한 부가정보는 콘텐츠에 애정을 가지고 있는 소비자, 콘텐츠에 대한 관심을 높이고자 하는 제작자, 간접 광고를 통하여 수익을 올리고자 하는 업체 등에게 다양한 형태의 부가가치를 제공할 수 있다. 이처럼 콘텐츠 부가정보를 효과적으로 제공하는 것에 대한 필요성이 인정되어 관련 기술 및 서비스에 대한 연구가 계속되고 있다.

이와 같은 콘텐츠 부가정보 제공 기능은 제품광고, 교육, 관광 등 다양한 분야에 적용되어 부가가치를 창출할 수 있는데, 수익 모델과의 연결이 비교적 용이한 커머셜 분야에서 콘텐츠 부가정보의 제공에 대한 시도가 가장 적극적으로 이루어지고 있다. 이에 본고에서는 국내에서 방송콘텐츠에 등장하는 상품정보를 제공하는 서비스 사례에 대하여 알아본다.

2. 팅글

팅글(Tingle)은 미디어허브(mediahub, http://www. emediahub.co.kr)에서 방송콘텐츠에 등장하는 상품, 장소, 음악 등에 대한 정보를 제공하는 모바일 앱으로 2015년 7월에 출시되었다.

(그림 8)

팅글 실행 화면

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<출처>: http://www.tingle.kr/

팅글은 방송사(KBS, MBC, SBS 등) 콘텐츠 별로 상품정보를 제공하는데, 각각의 정보는 의류, 화장품, 가구/전자기기, 장소, 음악 등으로 분류되어 제공받을 수 있다. (그림 8)은 모바일 앱을 실행하여 순차적으로 드라마 선택, 상품 선택, 구매정보 연결을 진행하는 예를 보여준다.

3. TV속 이 상품

‘TV속 이 상품’은 2015년 3월 네이버가 출시한 방송콘텐츠 내 상품정보 검색 기능이다. 검색 기능 이용자는 ‘콘텐츠명’, ‘콘텐츠명+연예인 이름’, ‘콘텐츠명+캐릭터명’ 등과 같은 키워드 혹은 키워드 조합을 통하여 해당 콘텐츠나 연예인과 관련된 상품정보를 검색할 수 있으며 기존의 쇼핑 검색 기능과 동일하게 상세 상품정보 및 구매정보로의 연결이 이루어진다.

4. 기타

이 밖에도 ‘Catch TV’, ‘TV상품’ 등의 콘텐츠 내 상품정보 제공 모바일 앱이 제공된 적이 있었으나 현재는 서비스제공이 종료된 것으로 파악된다. 이들 앱은 현재 제공되는 서비스와 비슷하게 방송에 등장한 상품 등의 정보를 콘텐츠별, 회차별, 배우별, 종류별 등으로 분류하여 제공하였던 것으로 파악된다. 이 중 주목할 부분은 Catch TV 서비스에서는 타임라인 기능을 통하여, 콘텐츠 재생에 따른 타임라인을 기반으로 콘텐츠 내에서 제품이 등장한 시점에 해당 상품의 정보를 제공한 것으로 알려져 있다. 이는 콘텐츠 종류나 회차별 상품정보 제공보다 세분화된 형태의 정보제공 방식이어서 서비스 이용자의 상품정보 검색에 대한 편리성을 높일 수 있을 것으로 보인다.

Ⅴ. 개인화 비디오

영국의 공영 방송인 BBC 산하 R&D 부문에서는 오디오, 비디오 방송의 품질과 사용자 효용성을 높이기 위한 다수의 프로젝트를 지속적으로 수행해 오고 있다. 최근에는 비디오 콘텐츠를 개인화하여 제공하는 방법에 대한 연구를 진행하고 있다. 이러한 연구는 ‘Visual Perceptive Media’라는 프로젝트를 통하여 진행되고 있는데, 2015년부터 진행되고 있는 이 프로젝트는 소프트웨어 개발자, 디자이너, 심리학/인류학 분야 인간 상호작용 전문가, 과학자 등이 참여하여 학계와 협력하여 진행되는 것으로 알려져 있다[9]. ‘Visual Perceptive Media’란 드라마(drama)의 내레이션, 배경음악, 색 보정(color grading), 전반적인 느낌(general feel) 등이 개인의 특성에 따라 실시간으로 변경되는 것으로 정의된다[10]. 즉, 개인에 따라 동일한 콘텐츠를 시청하더라도 배경음악이 바뀌거나, 화면이 더 어두워지거나, 개인별로 더 관심을 많이 가질 수 있는 내레이션이 선택되어 방송될 수 있는 것을 말한다.

BBC는 visual perceptive media의 제공을 위한 개인정보의 수집을 위하여 모바일 앱을 개발하였는데, 이 앱의 가입자들이 입력한 개인 프로파일 정보와 음악 수집(music collection) 정보를 visual perceptive media 제공에 이용하며, 더불어 앱 서비스 이용자에게 개인의 특성(personalities)에 대한 몇 가지 질문을 제시하고 이에 대한 응답을 분석하여 활용한다고 밝히고 있다. 다만, 센싱을 통한 개인정보 수집은 이루어지지 않는 것으로 알려졌다.

Visual Perceptive Media 프로젝트는 아직 연구 초기 단계이며, 구체적인 연구 결과물에 대해서 공개된 내용은 공개되지 않고 있다. 다만 기존의 콘텐츠에 부가 정보를 추가하거나 개인의 특성에 따라 콘텐츠를 추천하는 것이 아니라 개인의 특성에 맞추어 콘텐츠 자체를 변경하는 기술의 연구는 방송 콘텐츠의 개인화 기술이 한 단계 올라는 중임을 보여준다는 데 의미가 있는 것으로 생각된다.

Ⅵ. 결론

본고에서는 비디오 콘텐츠에 부가기능 혹은 서비스가 추가되는 형태/방식으로 비디오 콘텐츠의 상호작용성 부여, 비디오 콘텐츠 추천, 부가정보 제공 등이 이루어지는 국내외 사례를 정리해 보았다. 현재 관련 기능 및 서비스가 제공되거나 제공되었던 사례를 살펴보면 비디오 콘텐츠의 부가가치를 높이고자 하는 필요성 및 노력은 지속적으로 존재하나 서비스 활성화나 수익 창출로의 연결까지는 조금 더 시간이 걸릴 것으로 보인다.

근래에는 많은 사람이 비디오 콘텐츠를 감상하는 데 그치지 않고 직접 콘텐츠를 제작하는 사례가 늘어나고 있다. 개인방송 플랫폼을 기반으로 개인방송을 제작하기도 하고, 블로그, Social Network Services(SNS) 등을 통하여 개인이 제작한 영상을 공유하는 사례도 급증하고 있다. 이러한 상황에서 개인이 쉽고 저렴하게 이용할 수 있는 인터랙티브 미디어 저작 툴이 다양하게 제공됨에 따라 자신의 콘텐츠가 가지는 활용가치를 높이고자 하는 개인 콘텐츠 제작자들의 사용이 활발해질 것으로 보인다.

하지만 개인 사용자보다는 서비스제공업자가 비디오 콘텐츠에 부가정보를 태깅하기 위한 목적에서 인터랙티브 미디어 저작 도구를 사용하는 경우가 시장 창출 측면에서 더 큰 기여를 할 것으로 예상된다. 본고에서 소개한 비디오 콘텐츠 관련 상품정보 제공 사례에서는 상품정보가 해당 상품이 등장하는 콘텐츠와 직접 연결되지는 않으며, 별도의 정보로써 콘텐츠 및 회차별로 분류되어 제공되고 있다. 그러나 상품정보 제공 기술이 발전하여 타임라인 기반 상품정보 제공이 가능해지고, 콘텐츠 제공업자, 정보제공 플랫폼 제공업자, 광고 및 판매업자가 연결된 체계가 형성됨에 따라, 상품이 등장하는 비디오 혹은 해당 이미지와 상호작용성을 가지도록 상품 관련 정보가 연결되어 제공되는 사례가 많아질 것으로 예상된다. 더불어 상품 관련 정보뿐만 아니라 교육 분야, 관광 분야, 사회 분야 등 콘텐츠와 관련된 지식정보를 제공하는 사례가 다양해지면서 인터랙티브 미디어 저작 도구는 더욱 활발하게 쓰일 것으로 예상된다.

비디오 콘텐츠 추천 기능은 바쁜 일상을 보내고 여유가 있을 때 콘텐츠를 한꺼번에 몰아 보려는 이용자들을 중심으로 반향을 이끌어 냈다는 평가를 받고 있다. 이런 사용자들의 영화 감상 행태로부터 ‘영화 폭식(binge-watching)’이라는 신조어까지 등장했다. 넷플릭스가 정액 요금제 및 추천 기능을 기반으로 소비자들의 큰 반향을 얻어낸 것과 무관하지 않게, 국내에서 비디오 콘텐츠 서비스를 제공하는 사업자들도 저렴한 정액 요금제와 추천 기능을 무기로 내세우고 있다. 정액 요금을 지불한 사용자들은 콘텐츠 소비를 부지런하게 할 것이며, 이 와중에 추천 기능은 분명 중요한 역할을 할 것이다. 넷플릭스에서 지역 기반 추천에 이어 향후에는 사용자 그룹 특성에 따른 추천 기능을 제공할 것이라고 밝힌 것처럼, 비디오 콘텐츠 제공업자의 추천 기능은 더욱 정교해지고 정확도도 높아질 것으로 기대된다.

개인맞춤형 비디오 기술이 서비스 형태로 제공되기 위해서는 앞서 소개된 기능 및 서비스의 경우보다 더 많은 시간이 걸릴 것으로 예상된다. 배경음악, 배경컬러, 내레이션 등과 같은 요소 기술을 각각 개인화하는 것은 개인 프로파일링, 요소 기술별 개인화의 범위, 변화된 콘텐츠의 완성도 등 고려해야 할 기술이 다양하다. 그러나 앞서 언급한 것처럼 개인맞춤형 비디오 콘텐츠 변경 기술은 비디오 콘텐츠의 부가가치 향상을 위한 개인화 기술이 한 단계 더 발전하도록 하는 역할을 할 수 있을 것으로 보여진다.

본문에서 살펴본 기능 및 서비스를 비롯하여 여기에서 다루어지지 않은 다양한 기술들에 대하여 콘텐츠 부가가치 향상을 위한 기술 개발 및 서비스제공이 이루어질 것으로 예상된다. 다만 현재까지 살펴본 동향을 통해 예측해 볼 때, 이러한 기술을 수익성 있는 비즈니스 모델과 접목시키는 일은 그리 수월할 것으로 예상되지 않는다. 콘텐츠 부가가치 서비스를 제공하고자 하는 사업자는 적극적이고 다양하게 변화하는 소비자의 니즈를 세심하게 충족시킬 수 있는 서비스만이 살아남을 수 있다는 것을 염두에 두어야 할 것이다.

약어 정리

OTT

Over the Top

SNS

Social Network Services

UGC

User Generated Contents

VoD

Video on Demand

[1] 

미래창조과학부, “무선데이터 트래픽 통계,” 2016. 3. 31.

[2] 

미래창조과학부, “무선데이터 트래픽 통계,” 2016. 1. 28.

[3] 

Youtube, http://www.youtube.com

[4] 

RAPT Media, http://www.raptmedia.com

[5] 

WireWAX, http://www.wirewax.com

[6] 

Racontr, https://beta.racontr.com

[7] 

The Verge, “How Netflix Completely Revamped Recom-mendations for Its New Global Audience, ” Feb. 17th, 2015.

[8] 

박태훈, 이충재, “개인화된 영화 서비스 왓챠를 개발하는 프로그램스(Frograms),” 정보과학회지, 제32호 제7권, 2014. 7, pp. 60-62.

[9] 

DataPrism, “BBC, TV 프로그램 구성 요소들을 시청자 특성에 따라 재결합시키는 인지형 미디어 실험으로 TV 서비스의 미래상 제시,” 2016. 3. 22.

[10] 

BBC Research & Development, http://www.bbc.co.uk/rd/ projects/visual-perceptive-media

(그림 1)

Honda Civic Type R Video[3]

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(그림 2)

비선형 비디오 저작[4]

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(그림 3)

비선형 비디오 시나리오 선택[4]

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(그림 4)

비디오 어노테이션[5]

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(그림 5)

다수 미디어의 연결[6]

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(그림 6)

왓챠플레이 콘텐츠 추천

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<출처>: http://watcha.net/

(그림 7)

옥수수 서비스 가입자 설정

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<출처>: http://m.oksusu.com/

(그림 8)

팅글 실행 화면

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<출처>: http://www.tingle.kr/

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