KR101713612B1 - 지능형 스토리텔링 지원 시스템 - Google Patents

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KR101713612B1
KR101713612B1 KR1020150133940A KR20150133940A KR101713612B1 KR 101713612 B1 KR101713612 B1 KR 101713612B1 KR 1020150133940 A KR1020150133940 A KR 1020150133940A KR 20150133940 A KR20150133940 A KR 20150133940A KR 101713612 B1 KR101713612 B1 KR 101713612B1
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KR
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storytelling
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KR1020150133940A
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김판구
고병규
김정인
이은지
김한일
고영민
김효상
김화림
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조선대학교산학협력단
제주대학교 산학협력단
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    • G06F3/04842—Selection of displayed objects or displayed text elements

Abstract

본 발명은 지능형 스토리텔링 지원 시스템에 관한 것으로서, 외부 서버로부터 설화 데이터를 수집하는 수집부; 상기 수집부로 수집된 설화 데이터를 분석 및 필터링하여 설화 데이터 내에 포함된 데이터 중 유의미한 개체들을 추출하는 분석부; 상기 분석부로부터 추출된 개체를 선정하고 추출된 개체에 대한 관련 정보 및 각 개체들 간의 관계를 정의하는 가공부; 상기 가공부에 의해 정의된 개체에 대한 관련 정보 및 관계를 포함하는 서사 데이터가 저장되는 저장부; 상기 저장부에 저장된 서사 데이터를 로딩하는 로딩부; 및 상기 로딩부에 의해 로딩된 서사 데이터를 편집하는 저작부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에 의해, 스토리제작 초기단계에 많은 인력과 시간이 소모되는 자료의 수집 및 분류를 자동화하고, 분류된 개체에 대한 관계도 형성을 통해 스토리 저작에 있어 시간적, 인적 부담을 줄일 수 있다.
또한, 재미와 교육 등 제작하고자 하는 대상의 특징 및 장점을 십분 반영할 수 있는 다양한 자료를 자동으로 분석하여 저작자에게 제공하는 기능과 시각화 도구를 바탕으로 마인드맵 기능을 지원하여 스토리 제작의 효율성을 극대화시킬 수 있다.

Description

지능형 스토리텔링 지원 시스템{Intelligent Storytelling Support System}
본 발명은 지능형 스토리텔링 지원 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 저작자에게 정보 수집, 분류 및 관계 등의 정보를 제공할 수 있는 지능형 문서 분석기술이 적용되어 스토리 저작에 있어 시간적, 인적 부담을 줄일 수 있는 지능형 스토리텔링 지원 시스템에 관한 것이다.
최근 스토리가 지닌 무한의 부가가치가 새로운 창출의 핵심적인 요인으로 떠오르면서 청중을 몰입시키고 내용전개에 흥미를 유발시키게 만드는 기법인 스토리텔링이 문화산업에 있어서 중요한 기술로 주목을 받고 있다.
스토리텔링이란 스토리(Story)와 텔링(Telling)의 합성어로 상대방에게 알리고자 하는 바를 재미있고 생생한 이야기로 설득력 있게 전달하고자 하는 행위라고 할 수 있다.
특히 인간과 컴퓨터간의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)을 통한 스토리텔링 저작 도구 시스템을 활용하여 스토리를 창작하는 사례가 늘어나고 있다.
스토리텔링 저작 도구는 스토리를 창작하는데 있어서 사용되는 컴퓨터 소프트웨어를 가리키지만 단지 컴퓨터 프로그래밍 기술에 의해 구현된 것이 아니라 인문학적 이론인 서사학과 창작 이론의 결합을 통한 스토리 구조 분석 기반의 종합적인 연구에 의해 구현된다.
스토리텔링 관련 종래기술로는 대한민국 공개특허공보 공개번호 제10-2010-0006496호(2010.01.19. 공개)가 있었다. 종래기술은 저장된 스토리텔링 데이터를 이용한 새로운 게임의 스토리텔링 제작 방법 및 장치에 관한 것으로, 기존에 구성된 게임의 스토리텔링 데이터를 이용하여 새로운 게임에 대한 스토리텔링을 생성하는 것을 개시하고 있다.
그러나, 종래기술의 경우, 게임에 대한 스토리텔링, 즉 게임 시나리오를 생성하는 것에만 한정하므로 이야기의 인물, 사건 및 배경이 되는 설화에 대한 서사 구조, 이야기를 이루는 개체 간의 관계도 형성 등에 관한 것은 언급하고 있지 않다는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기 문제점을 개선하기 위하여 창작된 것으로써, 본 발명의 목적은, 스토리제작 초기단계에 많은 인력과 시간이 소모되는 자료의 수집 및 분류를 자동화하고, 분류된 개체에 대한 관계도 형성을 통해 스토리 저작에 있어 시간적, 인적 부담을 줄일 수 있는 지능형 스토리텔링 지원 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은, 스토리를 구성함에 있어서, 등장인물, 사건, 갈등요소, 조력자 등과 같은 개체들간의 관계들이 가시적으로 표현되어 저작자에게 제공되는 지능형 스토리텔링 지원 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은, 재미와 교육 등 제작하고자 하는 대상의 특징 및 장점을 십분 반영할 수 있는 다양한 자료를 자동으로 분석하여 저작자에게 제공하는 기능과 시각화 도구를 바탕으로 마인드맵 기능을 지원하여 스토리 제작의 효율성을 극대화시킬 수 있는 지능형 스토리텔링 지원 시스템을 제공하는 데 있다.
상기 목적은, 본 발명에 따라, 외부 서버로부터 설화 데이터를 수집하는 수집부; 상기 수집부로 수집된 설화 데이터를 분석 및 필터링하여 설화 데이터 내에 포함된 데이터 중 유의미한 개체들을 추출하는 분석부; 상기 분석부로부터 추출된 개체를 선정하고 추출된 개체에 대한 관련 정보 및 각 개체들 간의 관계를 정의하는 가공부; 상기 가공부에 의해 정의된 개체에 대한 관련 정보 및 관계를 포함하는 서사 데이터가 저장되는 저장부; 상기 저장부에 저장된 서사 데이터를 로딩하는 로딩부; 및 상기 로딩부에 의해 로딩된 서사 데이터를 편집하는 저작부; 를 포함하는 지능형 스토리텔링 지원 시스템에 의해 달성될 수 있다.
여기서, 상기 분석부는, 상기 설화 데이터 내에 포함된 명사부분을 추출하는 명사추출부분; 및 상기 명사부분에 포함된 불용어를 필터링하는 필터링부분; 을 포함한다.
또한, 상기 필터링부분은 상기 명사부분에 포함된 특수문자 및 설화 데이터 내의 단순출현 명사를 제거하도록 마련된다.
여기서, 상기 가공부는, 상기 필터링부분에서 필터링된 명사부분을 설화 데이터 내의 출현 빈도에 따라 정렬시키는 정렬부분; 상기 정렬부분에서 정렬된 명사부분을 각각 개체화시켜 주요 개체로 선정하는 선정부분; 및 상기 선정부분에서 선정된 주요 개체들에 대하여 미리 저장된 서사구조에 따라 각 개체들 간의 관계도를 형성하는 관계구축부분; 을 포함한다.
여기서, 상기 관계구축부분은 선정된 주요 개체들을 인물관계, 사건관계 및 배경관계로 분리하여 관계도를 형성하도록 마련된다.
또한, 상기 저작부는, 로딩된 서사 데이터 상에서 개체를 추가시키는 개체추가부분; 상기 로딩된 서사 데이터 상의 개체 간 관계 또는 상기 개체추가부분에서 추가된 개체에 대한 관계를 재구성하는 관계재구성부분; 및 입력되는 문자 또는 문장에 대하여 입력 빈도 또는 서사 데이터 내에 포함 빈도에 따라 해당 문자 또는 문장을 임시로 완성시키는 자동완성부분; 을 포함한다.
한편, 상기 지능형 스토리텔링 지원 시스템은 상기 저작부에 의해 편집 중 또는 편집 완료된 서사 데이터에 대한 중복 및 표절 검사를 수행하는 검사부를 추가적으로 포함할 수 있다.
여기서, 상기 검사부는 상기 편집 중 또는 편집 완료된 서사 데이터와 상기 수집부로 수집되는 설화 데이터 원본을 비교하여 중복 및 표절 검사를 수행하도록 마련될 수 있다.
또한, 상기 검사부에는 확률적 언어 모델인 엔그램(n-gram)을 통한 데이터 분석 기법이 적용된다.
한편, 상기 목적은, 본 발명에 따라 상기 지능형 스토리텔링 지원 시스템 기능을 실행하기 위한 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 의해서도 달성될 수 있다.
본 발명에 의해, 스토리제작 초기단계에 많은 인력과 시간이 소모되는 자료의 수집 및 분류를 자동화하고, 분류된 개체에 대한 관계도 형성을 통해 스토리 저작에 있어 시간적, 인적 부담을 줄일 수 있다.
또한, 재미와 교육 등 제작하고자 하는 대상의 특징 및 장점을 십분 반영할 수 있는 다양한 자료를 자동으로 분석하여 저작자에게 제공하는 기능과 시각화 도구를 바탕으로 마인드맵 기능을 지원하여 스토리 제작의 효율성을 극대화시킬 수 있다.
도 1 은 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템의 구성을 나타낸 블럭도이며,
도 2 는 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템의 분석부에서 이루어지는 기능을 '지하국 대적 퇴치' 설화를 예로 도식화한 도면이며,
도 3 및 도 4 는 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템의 가공부에서 이루어지는 개체 선택 및 관계도 구축을 '지하국 대적 퇴치' 설화를 예로 도식화한 도면이며,
도 5 는 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템의 저작부에서 개체 추가를 제공하는 UI를 나타낸 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구성을 상세히 설명하기로 한다.
이에 앞서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 또는 "전달된다"등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
즉, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어는 사전적인 의미로 한정 해석되어서는 아니되며, 발명자는 자신의 발명을 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절히 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예 및 도면에 도시된 구성은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 표현하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 존재할 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1 은 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템의 구성을 나타낸 블럭도이며, 도 2 는 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템의 분석부에서 이루어지는 기능을 '지하국 대적 퇴치' 설화를 예로 도식화한 도면이며, 도 3 및 도 4 는 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템의 가공부에서 이루어지는 개체 선택 및 관계도 구축을 '지하국 대적 퇴치' 설화를 예로 도식화한 도면이며, 도 5 는 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템의 저작부에서 개체 추가를 제공하는 UI를 나타낸 도면이다.
도 1 내지 도 5 를 참조하면, 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템(100)은, 수집부(10), 분석부(20), 가공부(30), 저장부(40), 로딩부(50), 저작부(60) 및 검사부(70)를 포함한다.
수집부(10)는 외부 서버로부터 설화 데이터를 수집하는 역할을 수행하는 구성이다. 여기서, 외부 서버는 민담, 전설, 민담 등의 민족적, 평민적이며 집단적, 자연 발생적인 특징을 가지는 이야기들에 대한 데이터를 저장하고 있는 서버일 수 있으며, 수집부(10)는 상기 외부 서버 외에 문서 스캐닝 등과 같은 외부 입력 수단에 의해 설화 데이터를 수집할 수 있도록 구성될 수도 있다.
분석부(20)는 수집부(10)로 수집된 설화 데이터를 분석 및 필터링하여 설화 데이터 내에 포함된 데이터 중 유의미한 개체들을 추출하는 역할을 수행하는 구성이다. 구체적으로 분석부(20)는 설화 데이터 내에 포함된 명사부분을 추출하는 명사추출부분(22)과 명사부분에 포함된 불용어를 필터링하는 필터링부분(24)을 포함하며, 필터링부분(24)은 명사부분에 포함된 특수문자 및 설화 데이터 내의 단순출현 명사를 제거하도록 마련된다.
분석부(20)에서 설화 데이터 중 명사부분을 유의미한 개체들로 정의하는 이유는 서사정보의 구성요소인 인물, 사건, 배경에 대한 단어 품사가 주로 명사에 분포되기 때문이다.
도 2 를 참조하면, '지하국 대적 퇴치' 설화의 일부분이 분석부(20)에 의해 분석되는 과정을 확인할 수 있다. 여기서, 명사추출부분(22) 및 필터링부분(24)은 한나눔 형태소 분석기를 통해 구현될 수 있다.
한나눔 형태소 분석기는 기존 형태소 분석기의 접근성과 유연성의 단점을 보완하기 위해 한국과학기술원(KAIST) 시맨틱 웹 첨단연구센터에서 개발하고 관리하고 있는 오픈소스(Open Source)기반의 형태소 분석기이다.
한나눔 형태소 분석기는 한국어 처리 목적에 따른 플러그인 컴포넌트 아키텍처 구조를 지니고 있으며 필요에 따라 다양한 플러그인을 지원한다. 또한, UI(User Interface)기능을 통해 이용자의 필요에 따라 플러그인 형태를 추가하는 방식으로 사용이 가능하며 다양한 필터를 추가함으로써 확장이 가능하도록 한다. 따라서 유연하게 한국어 데이터를 처리하기 위한 워크플로우를 구성할 수 있으며 다양한 목적에 맞게 활용할 수 있다는 장점을 지니고 있다.
한나눔 형태소 분석기의 동작 과정은 전처리 작업, 문장 분리, 차트기반 형태소 분석, 불용어 정의, 품사 태깅(tagging) 의 순으로 이루어진다. 차트 기반 형태소 분석은 형태소 분석을 위해 마련되는 내부 저장 공간에 저장된 차트에 의한 분석 기법을 의미하며, Morpheme Chart, Segment Position, Inverse Segment Position으로 구성되는 Lattice 형태의 차트를 사용하고 있다.
분석부(20)를 통해 설화 데이터의 유의미한 개체가 추출되면 추출된 정보들이 가공부(30)로 전달되어 2차적 정보 분석이 이루어진다.
가공부(30)는 분석부로부터 추출된 개체를 선정하고 추출된 개체에 대한 관련 정보 및 각 개체들 간의 관계를 정의하는 역할을 수행하는 구성으로, 필터링부분(24)에서 필터링된 명사부분을 설화 데이터 내의 출현 빈도에 따라 정렬시키는 정렬부분(32), 정렬부분(32)에서 정렬된 명사부분을 각각 개체화시켜 주요 개체로 선정하는 선정부분(34) 및 선정부분(34)에서 선정된 주요 개체들에 대하여 미리 저장된 서사구조에 따라 각 개체들 간의 관계도를 형성하는 관계구축부분(36)을 포함한다.
가공부(30)에서 동작하는 개체의 정렬, 선정, 관계구축은 TF(Term Frequency)값을 활용한 개체의 정렬 및 선정, 선정된 주요 개체들에 대한 토픽맵(마인드맵)을 통한 관계도 형성으로 구현되며, 관계구축부분(36)은 선정된 주요 개체들을 인물관계, 사건관계 및 배경관계로 분리하여 관계도를 형성하도록 마련된다.
먼저, TF값은 일반적인 문서 내 출현하는 특정단어의 빈도수를 통해 해당 단어의 중요성을 판별하는데 많이 사용되는 기법으로 이를 사용하여 개체의 정렬 및 선정을 수행한다.
다음, 관계구축부분(36)에 의해 선정된 개체들에 대하여 토픽맵을 이용한 관계도를 형성한다.
토픽맵은 국제표준화기구(ISO)에서 시맨틱 웹을 구현하기 위한 온톨로지 생성 언어 중 하나이며 W3C(Word Wide Web Consortium)의 OWL과 상호 보완적이고 경쟁 관계에 있으며 용어의 의미적 구조를 나타내는 용어집, 색인집, 시소러스를 다루는 목적이 있다. 현재 토픽맵은 시맨틱 웹의 핵심기술로 인정받으며 지식을 표현하는 방법론으로써 정의된 구조와 지식 자원에 대한 의미적 관계를 지도(Map)로 표현하고 검색이 가능하도록 하며, 정보에 대한 시각화(Visualization)에 목적이 있다. 또한, W3C의 RDF, OWL 보다 많은 정보를 가지며 정보를 관리함에 있어서 GPS(Global Positioning System)와 같은 역할을 하는 토픽맵은 지식표현과 정보관리의 각 응용분야간의 다리역할을 하며 매우 간단하고 복잡한 것에서 단순하고 모호한 정보까지 지식표현 스키마의 전체적인 범위를 처리할 수 있다.
토픽맵은 지식을 관련된 정보와 연계를 위한 추상적 구조를 말하며 지식 레이어와 정보 레이어로 이루어진다. 상위(Upper)계층인 지식 레이어는 색인의 역할을 하며 주제를 실체화하는 토픽(Topic)을 기본요소로 토픽간의 관계를 설정하는 어소시에이션(Association, 둘 이상의 토픽에 대한 관계를 정의하는 것이며 스토리 도메인의 네트워크를 보여주기 위해 사용되는 것으로 토픽간의 상하관계가 아닌 의미적 관계를 정의함), 토픽의 연관 정보자원의 위치를 나타내는 어커런스(Occurrence, 토픽을 하나 이상의 정보 리소스와 연결 시켜줌, 외부 정보 리소스에 대한 참조를 나타낼 수 있으며 웹 페이지에 존재하는 정보 또한 URL을 통해 어커런스가 될 수 있음)로 구성된다. 또한, 토픽에 다양한 명칭을 부여하기 위한 명명법과 토픽의 개념에 대한 범위를 한정하는 Scope, 토픽의 역할을 규정하는 Role 등 3가지의 보조 개념도 사용된다. 하위(Lower)계층인 정보 레이어는 정보의 콘텐츠 자원영역을 나타내는 역할을 하며 텍스트나 그래픽, 비디오, 오디오, 웹페이지 등 어떠한 포맷도 가능하다.
일반적으로 토픽은 사람, 개체(Entity), 주제(Subject), 단어 등 어떠한 것이든 될 수 있으며 특정 속성이나 어떤 의미 등을 기계적으로 이해하고 처리할 수 있도록 객체(Object)로 표현되는 것을 말하며 이하에서는 이를 개체로 통일하여 설명한다.
다양한 개체들을 서로 연결하기 위해 토픽 타입(Topic Type)을 가질 수 있는데, 토픽 타입은 개체의 유형을 말하며 개체를 유형에 따라 분류시켜 주는 역할을 한다. 또한, 개체는 하나 이상의 토픽 타입에 속할 수 있고 토픽 타입 자체가 또 하나의 개체로 정의될 수 있으며 경우에 따라 토픽 타입이 없는 개체가 존재할 수 있다.
전술한 토픽맵 기법을 이용하여 개체 간 관계도를 형성한 결과는 도 4 에 표현되어 있으며, 각 개체에 대한 세부정보(이름, 나이, 직업, 특기, 성격 등)은 설화 데이터에서 선정된 개체의 인근의 명사 추출을 통해 부가될 수 있다.
저장부(40)는 가공부(30)에 의해 정의된 개체에 대한 관련 정보 및 관계를 포함하는 서사 데이터가 저장되는 부분으로 특정 이슈(본 설명에서는 '지하국 대적 퇴치' 설화)에 대해 분석 및 정의된 서사 데이터가 개별적으로 분리되어 저장된다.
로딩부(50)는 저작자의 명령 입력에 의해 저장부(40)에 저장된 서사 데이터를 로딩하는 역할을 수행하는 구성이며, 저작부(60)는 로딩부(50)에 의해 로딩된 서사 데이터를 편집하는 역할을 제공한다.
여기서, 저작부(60)는, 로딩된 서사 데이터 상에서 개체를 추가시키는 개체추가부분(62), 상기 로딩된 서사 데이터 상의 개체 간 관계 또는 상기 개체추가부분(62)에서 추가된 개체에 대한 관계를 재구성하는 관계재구성부분(64) 및 입력되는 문자 또는 문장에 대하여 입력 빈도 또는 서사 데이터 내에 포함 빈도에 따라 해당 문자 또는 문장을 임시로 완성시키는 자동완성부분(66)을 포함한다.
개체추가부분(62)은 개체를 추가 또는 삭제하는 기능을 제공하며, 도 5 에서 개체추가에 대한 UI를 확인할 수 있다. 개체추가부분(62)에서 추가 또는 삭제된 개체에 따라 개체 간 관계를 재구성시킬 수 있으며, 이는 관계재구성부분(64)에서 수행된다. 즉, 개체를 신규 추가하거나 개체간의 관계를 재구성하는 기능들을 지원함으로써, 용이한 스토리 전개에 도움을 줄 수 있다.
자동완성부분(66)은 스토리를 창작하는 단계에서 스토리 작성의 소요시간을 단축하고 오탈자 및 단어의 정확한 선정에 도움을 주는 구성으로 본 발명에서는 엔그램(n-gram) 기반으로 단어를 추천하여 문장을 보다 손쉽게 완성할 수 있는 기능을 제공한다. 예를 들면, 저작자가 텍스트를 입력하는 경우, 첫 두 단어를 입력받은 시스템은 그 다음에 입력되는 단어의 첫 문자를 중심으로 다음 후보단어를 추천하게 된다. 이때 추천될 때 시스템은 기 수집된 설화 등의 텍스트 문서에서 엔그램을 구축하고 확률 모델을 적용하여 가장 높은 수치를 갖는 단어가 우선적으로 위치하게 된다. 이때, 추천된 단어 중 저작자가 찾고자 하는 단어가 없을 경우, 저작자는 다음 두 번째 문자를 입력하게 되고 시스템은 입력받은 두 단어들과 두 문자들을 바탕으로 다시 연산을 취한 후, 후보 단어들을 추천하게 되는 방식을 채택할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템(100)은 저작부(60)에 의해 편집 중 또는 편집 완료된 서사 데이터에 대한 중복 및 표절 검사를 수행하는 검사부(70)를 추가적으로 포함할 수 있으며, 검사부(70)는 편진 중 또는 편집 완료된 서사 데이터와 상기 수집부로 수집되는 설화 데이터 원본을 비교하여 중복 및 표절 검사를 수행하도록 마련될 수 있다.
검사부(70) 또한 전술한 바와 같은 확률적 언어 모델인 엔그램을 통한 데이터 분석 기법이 적용될 수 있으며, 검사부(70)는 연속된 단어가 4단어 또는 5단어 이상 일치할 경우, 표절의심 구절로 판단하여 스토리텔러에게 경고 메시지를 부여하는 기능 또는 비교문서와 검사문서의 유사성을 분석하여 그 정도를 저작자에게 제공하는 기능으로 구현될 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템은 전술한 기능을 제공하는 프로그램으로 구현될 수도 있으며, 상기 기능을 실행하기 위한 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다. 이러한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 대한 구체적 설명은 전술한 지능형 스토리텔링 지원 시스템의 설명으로 대체함을 밝혀둔다.
전술한 바와 같이, 본 발명에 따른 지능형 스토리텔링 지원 시스템은, 스토리제작 초기단계에 많은 인력과 시간이 소모되는 자료의 수집 및 분류를 자동화하고, 분류된 개체에 대한 관계도 형성을 통해 스토리 저작에 있어 시간적, 인적 부담을 줄일 수 있다.
또한, 재미와 교육 등 제작하고자 하는 대상의 특징 및 장점을 십분 반영할 수 있는 다양한 자료를 자동으로 분석하여 저작자에게 제공하는 기능과 시각화 도구를 바탕으로 마인드맵 기능을 지원하여 스토리 제작의 효율성을 극대화시킬 수 있다.
이상, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명의 기술적 사상은 이러한 것에 한정되지 않으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해, 본 발명의 기술적 사상과 하기 될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형 실시가 가능할 것이다.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
100 : 지능형 스토리텔링 지원 시스템
10 : 수집부
20 : 분석부
22 : 명사추출부분 24 : 필터링부분
30 : 가공부
32 : 정렬부분 34 : 선정부분
36 : 관계구축부분
40 : 저장부
50 : 로딩부
60 : 저작부
62 : 개체추가부분 64 : 관계재구성부분
66 : 자동완성부분
70 : 검사부

Claims (10)

  1. 외부 서버로부터 설화 데이터를 수집하는 수집부;
    상기 수집부로 수집된 설화 데이터를 분석 및 필터링하여 설화 데이터 내에 포함된 데이터 중 유의미한 개체들을 추출하는 분석부;
    상기 분석부로부터 추출된 개체를 선정하고 추출된 개체에 대한 관련 정보 및 각 개체들 간의 관계를 정의하는 가공부;
    상기 가공부에 의해 정의된 개체에 대한 관련 정보 및 관계를 포함하는 서사 데이터가 저장되는 저장부;
    상기 저장부에 저장된 서사 데이터를 로딩하는 로딩부; 및
    상기 로딩부에 의해 로딩된 서사 데이터를 편집하는 저작부; 를 포함하며,
    상기 분석부는,
    상기 설화 데이터 내에 포함된 명사부분을 추출하는 명사추출부분; 및
    상기 명사부분에 포함된 불용어를 필터링하는 필터링부분; 을 포함하고,
    상기 필터링부분은 상기 명사부분에 포함된 특수문자 및 설화 데이터 내의 단순출현 명사를 제거하며,
    상기 가공부는,
    상기 필터링부분에서 필터링된 명사부분을 설화 데이터 내의 출현 빈도에 따라 정렬시키는 정렬부분;
    상기 정렬부분에서 정렬된 명사부분을 각각 개체화시켜 주요 개체로 선정하는 선정부분; 및
    상기 선정부분에서 선정된 주요 개체들에 대하여 미리 저장된 서사구조에 따라 각 개체들 간의 관계도를 형성하는 관계구축부분; 을 포함하며,
    상기 관계구축부분은 선정된 주요 개체들을 인물관계, 사건관계 및 배경관계로 분리하여 관계도를 형성하도록 마련되고,
    상기 저작부는,
    로딩된 서사 데이터 상에서 개체를 추가시키는 개체추가부분;
    상기 로딩된 서사 데이터 상의 개체 간 관계 또는 상기 개체추가부분에서 추가된 개체에 대한 관계를 재구성하는 관계재구성부분; 및
    입력되는 문자 또는 문장에 대하여 입력 빈도 또는 서사 데이터 내에 포함 빈도에 따라 해당 문자 또는 문장을 임시로 완성시키는 자동완성부분; 을 포함하는 것을 특징으로 하는
    지능형 스토리텔링 지원 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 지능형 스토리텔링 지원 시스템은 상기 저작부에 의해 편집 중 또는 편집 완료된 서사 데이터에 대한 중복 및 표절 검사를 수행하는 검사부를 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는
    지능형 스토리텔링 지원 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 검사부는 상기 편집 중 또는 편집 완료된 서사 데이터와 상기 수집부로 수집되는 설화 데이터 원본을 비교하여 중복 및 표절 검사를 수행하도록 마련되는 것을 특징으로 하는
    지능형 스토리텔링 지원 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 검사부에는 확률적 언어 모델인 엔그램(n-gram)을 통한 데이터 분석 기법이 적용되는 것을 특징으로 하는
    지능형 스토리텔링 지원 시스템.
  10. 제1항 및 제7항 내지 제9항 중 어느 한 항의 지능형 스토리텔링 지원 시스템 기능을 실행하기 위한 컴퓨터로 판독가능한 기록매체.
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