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학술저널
저자정보
김지선 (이화여자대학교) 김명준 (이화여자대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
3,167 - 3,178 (12page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.11.3167

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본 연구는 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 활용하여 한국 대중문화 콘텐츠의 스토리 플롯을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. Llama-3-8B, EEVE-Korean-10.8B-v1.0, EXAONE-3.0-7.8B-Instruct 세 가지 오픈 소스 언어 모델을 3,500편의 한국 대중문화 스토리 데이터셋을 사용하여 미세 조정하였다. 모델의 성능은 BLEU, Distinct, Coverage, Order 점수를 통해 평가하였고, 서사 구조 이해와 플롯 생성의 일관성이 크게 향상되었음을 확인하였다. EXAONE 모델은 일관성과 완성도 측면에서, EEVE 모델은 다양성과 창의성 측면에서 강점을 보였다. 그러나 캐릭터 일관성 유지와 주어진 결말의 충실한 반영에는 여전히 과제가 남아있다. 이 연구는 LLM이 한국 대중문화 콘텐츠의 창의적 스토리텔링 분야에서의 잠재력을 보여주며, 각 모델의 강점과 한계에 대한 통찰을 제공한다. 또한 AI 생성 플롯에서 서사 구조의 중요성을 강조하여, AI 보조 콘텐츠 창작 분야의 향후 연구 방향을 제시한다.
#대규모 언어 모델 #한국어 대중문화 콘텐츠 #인공지능 스토리텔링 #스토리 플롯 생성 #서사 구조 #Large Language Models #Korean Pop Culture Content #Artificial Intelligence Storytelling #Story Plot Generation #Narrative Structure

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구방법론
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론 및 토의
참고문헌

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