AI in pop-culture
인공지능이 영화 흥행을 예측한다면?
2018/07/24 by 이수경

이슈 | AI 영화 시나리오 분석 서비스 ‘스크립트북"

#사례1.영화 <침묵>은 <해피엔드>, <은교> 등으로 알려진 정지우 감독과 충무로를 대표하는 연기파 배우 최민식이 18년 만에 의기투합해서 만든 작품이다. 제작사인 용필름은 영화 <아가씨>, <럭키>로 흥행 대박을 터뜨리며 흥행과 비평에서 모두 좋은 반응을 끌어낸 바 있다. 아울러 이미 시장에서 검증받은 바 있는 홍콩 영화 <침묵의 목격자>를 리메이크하며 불확실성을 대폭 줄였다. 이처럼 영화 침묵은 ‘감독’, ‘스타’, ‘제작사’, ‘원작’이라는 4박자라는 외적 조건을 만족했다는 점에서 흥행에 실패할 확률은 적어 보였다. 그러나 막상 뚜껑을 열어보니 동원 관객수 50만명을 넘기지 못하며 흥행에 실패했다.

#사례2.지난 2003년에 개봉한 영화 <갱스터 러버(Gigli)>에는 제니퍼 로페즈(jennifer lopez)와 벤 애플렉(ben Affleck)와 같은 쟁쟁한 할리우드 스타들이 대출동했다. 7600만 달러(861억 4,600만 원)의 예산을 쏟아부으며 또 한 장의 흥행보증수표가 되리라는 기대가 모였다. 그러나 결과는 처참했다. 예산의 10%도 안 되는 720만 달러(81억 6,120억 원)밖에 벌어들이지 못한 것이다. 관객으로부터 날 선 혹평을 받았음은 물론이다. 그 뒤로 이 영화는 영화사에 길이 남을 흥행 대재앙 영화로 줄곧 언급되고 있다.

[ 그림 1 ] 영화 포스터 <침묵(왼쪽)>과 <갱스터 러버(오른쪽)>


수요예측이 어려운 영화산업

통상적으로 업계에서는 영화 흥행에 영향을 미치는 내외적 요소를 다음과 같이 손꼽고 있다. 영화 흥행에 미치는 내적 요인(제작 단계)에는 감독의 역량, 출연 배우, 예상 관람등급, 원작 유무, 장르, 시나리오의 완성도, 총제작비 등이 있다. 외적 요인(배급 및 상영 단계)에는 배급사의 규모와 영향력, 개봉 시기, 스크린 수, 해외영화제 수상 여부, 전략적인 마케팅 등이 있다.

앞서 언급된 영화들은 흥행요소를 두루 갖췄으나 결과적으로는 손익분기점을 넘지 못했다. 두 영화의 공통점은 바로 시나리오의 완성도에 의문점을 남겼다는 점이다. 영화 한 편의 모든 가능성을 담고 있는 설계도가 미흡하다면, 제아무리 화려한 제작인력과 배우가 투입되더라도 흥행으로 이어지지 못할 수 있음을 보여준 단적인 예다.

영화를 평가하거나 흥행도 예측이 필요한 시점은 영화 출시 전후가 아니라, 시나리오가 완성된 시점이라는 주장에 힘이 실리는 배경이다. 이는 영화제작 과정에서 발생하는 고정비가 발생하는 시점의 특이성 때문이다. 고정비의 상당 부분은 제작준비 및 제작 단계에서 발생한다. 고정비가 곧 제작비라고 봐도 무방하다. 반면, 소재 발굴 및 시나리오 개발 단계에서는 비용이 거의 들지 않는다. 투자, 캐스팅 등이 시나리오를 기반으로 이뤄지는 만큼, 영화제작 기간 중 가장 큰 노력과 시간을 들여야 하는 부분이 바로 이 시나리오다. 이런 논리에 따르면 영화 제작 전, 즉 시나리오 투자 여부를 결정하는 시점에서 비용과 수익에 대한 정밀한 계산이 필요하다는 결론을 도출해 볼 수 있다.

[ 표 1 ] 미국 할리우드에서 영화를 제작하는 과정과 예산을 편성하는 비율을 나타낸 도표. 한국 영화 제작 상황과는 확연히 다를 수는 있다. ©한국콘텐츠진흥원

영화 제작 5단계 과정[1]

1단계인 기획개발 단계에서는 시놉시스(synopsis)-트리트먼트(treatment)-시나리오(script) 등의 과정을 거쳐 시나리오를 완성한다. 2단계는 제작준비(프리 프로덕션) 단계다. 제작 예산 확보, 감독, 촬영감독 및 스태프 구성, 배우 선정, 장소 섭외, 스토리보드, 콘티 등 촬영 전 모든 준비를 끝낸다. 3단계는 제작(프로덕션) 단계로, 영화를 촬영한다. 4단계인 후반 작업(포스트 프로덕션)에서는 촬영이 끝난 후 편집, 특수효과, 사운드 작업을 거쳐 상영, 배급을 위해 영화를 최종 완성한다. 5단계는 배급 및 상영 단계로, 최종 완성된 영화를 다양한 방법으로 배급, 상영한다.


그럼에도 불구, 기존 연구들은 영화를 완성하고 난 후의 수요 예측 모형을 개발하는 데만 치중돼 있었다. 시나리오만을 보고 관객에게 어떤 평가(가치)를 받을지, 그리고 흥행도(매출)를 예측할 만한 사전적 평가 방법이 마땅히 없었던 것도 사실이다. 일반적인 영화 제작에 관한 투자 방식[2]으로는 시나리오의 시장성을 적절하게 평가하기 어려운 것도 있었다. 예로 들어, 영화 <숙명>의 시나리오 장면별 평가치 평균은 2.95로, 다른 영화의 평균치(2.44)를 웃도는 높은 평가를 받았다. 그러나 흥행에는 크게 실패했다. 반면, <웰컴투 동막골>의 장면별 평가치 평균은 1.96으로 매우 낮았으나, 반대로 800만 관객을 동원하며 큰 성공을 거둔 바 있다.

[ 그림 2 ] 영화 포스터 <숙명(왼쪽)>과 <웰컴 투 동막골(오른쪽)>


영화 제작 전 시나리오를 평가할 수 있다면?

해외에서는 블랙리스트(The Black List)와 같은 사이트를 통해 시나리오에 대한 대중의 선호도를 미리 가늠해볼 수 있다. 블랙리스트는 발표된 그해 영화화되지는 못했으나 호평받은 시나리오를 모아놓은 사이트다. 미국의 영화 제작사인 유니버설 스튜디오(Universal Studios) 제품개발 임원인 프랭클린 레너드(Franklin Leonard)가 개설했다. 영화 <아르고(Argo)>, <주노(Juno)>, <킹스스피치(The King’s Speech)>, <슬럼독 밀리어네어(Slumdog Millionaire)>는 해당 사이트에서 호평을 받으며 영화화되기도 했다. 또는 작가의 필력을 보고 스카웃하거나 다른 작품의 각색 등을 의뢰하는 통로로도 활용되고 있다.

매년 미국 작가 협회(the Writer’s Guild of America)에 등록되는 시나리오는 최소 5만 개 수준에 이른다. 반면, 할리우드 영화 스튜디오는 일반적으로 150편의 영화를 제작한다. 즉, 0.3%만이 상영관에 걸린다는 의미다. 이마저도 시리즈물로 제작되는 편수의 비중이 높아지며 오리지널 시나리오는 설 자리는 점차 줄어들고 있다. 이런 점에서 봤을 때 블랙리스트와 같은 평가 서비스는 흥행 잠재력은 있으나 선택받지 못한 시나리오 또는 성장 가능성이 높은 작가를 발굴하는 데 큰 도움이 될 것으로 분석된다.

물론 대중이 선호하는 시나리오를 선별하는 것과는 별개로 흥행 여부까지 예측하는 일은 거의 불가능에 가깝다. 앞서 언급한 흥행 변수에 투자기관의 내부 시스템이라는 변수까지 더해져 콘텐츠를 온전히 소비자에게 전달하지 못하는 경우도 셀 수 없이 많다. 배급사와 협의 과정을 거치면 시나리오의 특색을 잘 살리지 못하는 사례도 빈번히 발생하기도 한다. 영화계에서 흥행할 영화를 예측하는 것 자체가 불가능하다는 회의론을 내놓는 것도 무리는 아니다.

그렇지만 시나리오의 적합성을 정량적으로 평가하기 위한 수단이나 도구가 있다면 이야기는 달라질 수 있다. 시나리오의 문제로 부실하게 이야기를 매듭짓거나 관객이 이해할 수 없는 캐릭터 설정 등 시나리오상 설정 구멍을 최대한 회피하는 데 도움이 될 수 있기 때문이다. 아울러 작품의 흥행도를 가시적으로 예측함으로써 영화 내적 요소에 대한 거대 자본 환경의 엄격한 통제를 최소화하는 데 기여할 것으로 보인다.


인공지능 시나리오 분석 서비스, 스크립트북

이런 가운데 인공지능 기반 시나리오 분석 서비스가 나왔다. 스크립트북(Scriptbook)은 인공지능 기반 영화 시나리오 분석 스타트업으로, 시나리오의 흥행 성공 여부를 예측하는 서비스를 제공한다. 도입부에 언급한 <갱스터 러버>를 제작한 회사에서 인턴으로 근무하고 있던 나디라 아즈마이(Nadira Azermai)는 기획개발 단계에서 <갱스터 러버>에 대한 투자 결정을 회피할 수 있다고 생각했다. 2015년 스크립트북을 세우게 된 계기다. 그는 “영화 제작사나 스튜디오의 입장에서 영화 대본을 검토할 때 흥행에 성공할 것이라는 잘못된 판단을 내릴 수도 있다”며 “주관적인 결정은 박스오피스 실패로 이어진다”고 설명했다.

사용자가 PDF 버전의 영화 시나리오를 시스템에 올린다. 그러면 약 5분 후 스크립트북은 미국영화협회(MPAA) 영상물 등급을 예측하거나 주인공, 주인공과 갈등을 빚는 인물을 분석하고, 각 캐릭터의 감정을 평가한다. 또한, 성별과 인종을 포함한 예상 고객을 예측한다. 이를 토대로 한 스크립트북의 핵심 기능은 바로 이 시나리오의 흥행 여부 예측이다.

스크립트북은 소니 픽쳐스(Sony Pictures)가 2015년부터 2017년부터 제작한 영화 62편의 각본을 분석했다. 그 결과 흥행에 실패한 영화 32편 중 22편을 예측하는 데 성공했다. 스크립트북의 창립자인 아즈마이는 “소니가 자사 시스템을 사용했다면 흥행에 실패할 22개의 시나리오로 영화를 제작하지 않았을 것”이라고 부연했다.

[ 그림 3 ] 전통적인 의사결정 방식 vs. 스크립트 솔루션의 박스오피스 결과 © 스크립트북

이런 분석과 예측이 가능한 이유는 자체 개발한 스토리텔링 패턴 탐지 알고리즘 덕분이다. 이 알고리즘은 1970년~2016년 사이 (미국) 극장에 개봉한 6,500개의 영화 시나리오로 구성된 대규모 데이터셋을 학습했다. 스크립트북에 따르면, 영화 제작에 따른 흥행도를 예측했을 때 그 정확도는 84%에 이른다. 이는 인간보다 3배나 더 높은 수준이다.

물론 시스템이 아직 완벽하다고 볼 수는 없다. 스크립트북은 영화 <라라랜드(La La Land)>의 흥행 수입을 5900만 달러(670억 2,400만 원)으로 예측했다. 그러나 실제 흥행 수입은 그 2배인 1억 달러(1136억 원)를 초과했다. 영화 흥행에 영향을 미치는 외적인 요인이 반영되지 않아 흥행 규모를 정확하게 예측하지 못한 것으로 분석된다. 실제로 골든글로브오스카, 아카데미 시상식 노미네이트 소식이 영화의 장기 흥행에 영향을 미쳤다.


영화산업에서 AI의 부가가치

영화 한 편을 상영하기까지 인건비와 기자재 비용, 촬영, 편집 진행비 등에 적지 않은 자본이 투입된다. 영화 제작사가 투자사, 배급사, 상영사의 입맛에 맞는 장르를 중심으로 작품을 제작할 수밖에 없는 한계에 봉착하는 이유다. 스크립트북과 같은 시나리오 분석 서비스가 영화제작에 관여한다고 가정해보자. 영화 제작사는 정량적으로 흥행력을 보증받은 시나리오로 투자사와 배급사를 설득할 수 있게 된다.

영화 투자사나 배급사 또한 스크립트북과 같은 서비스를 통해 큰 부가가치를 얻을 것으로 예상된다. 앞서 언급한 대로 관계자 개개인이 대본을 읽고 느끼는 주관적인 결정 등에 따라 영화에 대한 투자나 배급을 결정하고 있다. 하지만 이런 인공지능 분석 도구가 생긴다면 객관적이면서도 체계적인 근거를 기반으로 흥행실패 위험도를 줄일 수 있을 것으로 보인다. 물론 전적으로 사람의 결정을 검증하는 용도로 한정해서다. 스크립트북의 데이터 과학자인 미키엘 루엘른즈(Michiel Ruelens)은 “객관적 매개 변수를 통해 위험을 완화하고 의사 결정에 필요한 더 많은 정보를 제공할 수 있다”고 말했다.

흥행도에 따른 적절한 예산 수립이 가능하다면, 같은 비용에 더 많은 영화에 투자함으로써 분산투자 효과를 거둘 수도 있다. 다양한 규모와 장르의 영화가 활발하게 제작하는 부수효과가 따르는 것은 물론이다.

한편, 이런 인공지능 분석 서비스는 시나리오가 흥행력을 높일 수 있도록 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로도 분석된다. 예를 들어, 상영 시간을 치밀하게 계산하지 않은 시나리오의 경우 불필요하게 제작비를 상승시키면서도 작품의 완성도를 낮추는 요인으로 지적되기도 한다. 상영 시간을 맞추느라 편집 단계에서 무리하게 장면을 잘라낸 탓이다. 이에 스크립트북과 같은 알고리즘이 상영시간을 고려한 시나리오 개선 작업에 활용한다면 영화 완성도를 높이는 데 큰 도움이 될 것으로 보인다.

결과적으로 스크립트북과 같은 인공지능 시스템은 영화 제작사가 시나리오 개발에 집중하고, 테스트 상영(test screenings)에 쓰는 비용을 낮추는 등 기존의 영화 제작과 배급 생태계 판도를 바꿀만한 잠재력이 있을 것으로 점쳐진다.

영화가 성 고정관념을 강화하는 방식으로 여성 캐릭터를 묘사했다는 연구 결과도 있었던 만큼, 스크립트북은 영화의 성 평등을 높이는데 기여할 것으로도 예상된다. 예를 들어, 두 남자 캐릭터 간, 두 여성 캐릭터 간, 남녀 캐릭터 간에 얼마나 많은 대화가 이뤄졌는지를 정량 평가하는 식이다. 또는 대사 속에서 드러나는 여성 캐릭터와 남성 캐릭터의 권력 간 형평성을 맞추는 데도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 분석된다.


“각본은 영화화를 위한 첫 시작”

물론 시나리오가 만능은 아니다. 영화 제작에 참여한 인력(감독, 작가 배우 등)의 역량과 상호 작용에 따라 작품 완성도가 높아지거나 낮아질 수 있다. 제작사의 제작 지원이나 시장 관리 능력도 역시 영향을 미친다. 이런 협력을 기반으로 하는 영화의 최종 산출물이 어떤 모습으로 완성될지 예측하는 것은 거의 불가능에 가까울 정도다.

분명한 것은 제작 인력의 역량이 제품 완성도에 미치는 역량은 시나리오와는 독립적이라는 점이다. 좋은 시나리오와 역량이 뛰어난 제작 인력이 결합했을 때 좋은 시너지를 내는 건 자명한 일이다. 그러나 우리나라의 경우, 오리지널 시나리오 개발에 상대적으로 소홀하다. 시나리오 개발에 들이는 비용을 줄이다 보니 불완전한 시나리오가 앙상한 영화로 만들어지는 경우도 많다. 이에 대해 정재은 감독은 “한국 영화산업이 새로운 이야기를 발굴하고 새로운 스타일의 작품을 선보일 수 없다면 관객을 극장으로 모으는 것은 어려운 일”이라고 토로한 바 있다.

따라서 시나리오의 완성도가 영화 흥행에 큰 영향을 미친다는 가설이 검증된다면, 실제 시나리오 기획 및 개발 비용에 대한 투자가 많이 늘어나길 기대해볼 수 있을 것이다.

물론 스크립트북과 같은 서비스의 도입으로 우려되는 점도 있다. 흥행공식을 갖춘 영화 (시나리오)에만 투자가 쏠리는 현상이 야기될 수 있기 때문이다. 이렇게 되면 흥행 규모는 높다고 볼 수 없으나 작품성이나 예술성을 갖춘 시나리오는 투자를 받기가 더 어려워진다. 영화가 수익을 창출하면서도 예술을 표현하는 수단인 관점에서 봤을 때, 가장 인간적인 영역인 예술을 컴퓨터가 단순한 논리와 효율성만으로 재단하려는 시도 자체가 불편하게 느껴질 수도 있다. 이에 대해 아즈마이는 “스크립트북의 인공지능은 특정 수식을 따르는 영화보다는, 흥행성이 있는 예술영화 시나리오를 골라내는 데 큰 도움이 될 것”이라고 설명했다.


*여기서는 국내 영화산업의 독과점화에 따른 폐단이나 각종 불공정거래행위에 대해서는 언급하지 않았습니다.

*국내 영화산업이 봉착하고 있는 문제 해결보다는, 완성된 시나리오를 인공지능이 정량적으로 평가했을 때 영화 관계자가 얻을 수 있는 실리를 중점적으로 다뤘습니다.


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참고
[1] 도서, <영화의 이해>
[2] 이 방식은 다음과 같다. 시나리오가 완성되면 전문 시나리오 작가 또는 투자 담당자가 이를 읽는다. 그런 뒤 영화에 대한 전반적으로 평가한 후, 이 정성 평가치를 기반으로 해당 영화의 시장성이 결정된다.
이 글을 쓴 사람들
samantha.lee
이수경 | samantha.lee@kakaobrain.com
2016년 3월 알파고와 이세돌 9단이 펼치는 세기의 대결을 두 눈으로 목도한 이후 인공지능을 제대로 공부해봐야겠다고 결심했습니다. 인공지능 본진이자 연구소인 카카오브레인으로 걸어들어온 이유죠. 인공지능 기술과 이로 인해 바뀔 미래 사회를 다루는 글을 통해 사람들과 소통하고자 합니다.