KR20170137972A - 스토리텔링 저작지원 장치 및 그 방법 - Google Patents

스토리텔링 저작지원 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 스토리텔링 저작지원 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 서사정보 전처리모듈을 통해 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터에서 명사들을 추출하고, 서사정보 선정모듈을 통해 추출된 명사들 중 중요명사들을 서사정보로 선정하며, 관계형성모듈을 통해 서사정보 관계도를 형성하고, 이를 바탕으로 토픽맵으로 구축하여 시각화시키며, 캐릭터 관리모듈을 통해 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 관리함으로써, 스토리 데이터를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 수집된 스토리 데이터의 구조를 체계적이고 정확하게 분석할 수 있어, 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게 시간적 및 비용적 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있는 효과가 있다.

Description

스토리텔링 저작지원 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR SUPPORTING STORYTELLING AUTHORING}
본 발명은 스토리텔링 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 스토리텔링 저작지원 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 스토리텔링은 스토리(Story)와 텔링(Telling)의 합성어로서, 상대방에게 알리고자 하는 바를 재미있고 생생한 이야기로 설득력 있게 전달하고자 하는 행위라고 정의할 수 있다.
이러한 스토리텔링은 청중을 몰입시키고 내용전개에 흥미를 유발시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러므로, 이러한 스토리텔링은 최근 스토리가 지닌 무한의 부가가치가 새로운 창출의 핵심적인 요인으로 떠오르면서, 문화산업에 있어 중요한 기술로 주목을 받고 있다. 따라서, 현재 이러한 스토리텔링의 스토리를 작성할 수 있도록 지원하는 스토리텔링 장치에 대한 관심이 집중되고 있다.
여기서, 스토리텔링 장치는 인간과 컴퓨터간의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)을 통해 저작자가 스토리텔링의 스토리를 저작할 수 있도록 지원할 수 있다.
즉, 스토리텔링 장치는 저작자가 스토리텔링의 스토리를 저작하는데 있어, 스토리텔링의 스토리 저작에 사용되는 컴퓨터 소프트웨어 및 장치를 의미할 수 있지만, 단지 컴퓨터 프로그래밍 기술에 의해 구현된 것이 아니라 인문학적 이론인 서사학과 창작 이론의 결합을 통한 종합적인 이론에 의해 구현될 수 있다. 이는 기존의 스토리 창작 소프트웨어인 워드프로세서 소프트웨어의 확장형과는 다른 스토리텔링 방식을 보여주고 있다.
그럼에도 불구하고, 현재 스토리텔링 장치는 스토리텔링의 스토리를 생성할 수 있는 기초적인 기능만 가지고 있을 뿐, 스토리텔링의 스토리 창작을 위한 작업 초기단계에 많은 인력과 시간이 소모되는 스토리 데이터 수집 및 분석을 수행할 수 없다는 문제점이 있다.
이는, 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게, 시간적 및 비용적 부담을 많이 줄 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 현저히 떨어뜨린다는 문제점이 있다.
따라서, 스토리 데이터를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 수집된 스토리 데이터의 구조를 체계적이고 정확하게 분석하여 스토리 저작 효율을 높일 수 있는 스토리텔링 장치에 대한 개발이 필요한 실정이다.
국내특허공개번호 제10-2015-0011651호
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 스토리 데이터를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 수집된 스토리 데이터의 구조를 체계적이고 정확하게 분석하여 스토리 저작 효율을 높일 수 있는 스토리텔링 저작지원 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 제1 측면은, 외부서버로부터 스토리 데이터를 수집하는 데이터 수집모듈; 상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사들을 추출하는 서사정보 전처리모듈; 상기 서사정보 전처리모듈로부터 추출된 명사들을 제공받아 중요도를 분석하여 기 설정된 중요도 기준에 해당하는 중요명사들을 서사정보로 선정하는 서사정보 선정모듈; 상기 서사정보 선정모듈로부터 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화시키는 관계형성모듈; 및 상기 관계형성모듈에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 관리하는 캐릭터 관리모듈을 포함하는 스토리텔링 저작지원 장치를 제공하는 것이다.
여기서, 상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터는, 설화 데이터로 이루어지는 것이 바람직하다.
바람직하게, 상기 서사정보 전처리모듈은, 상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터에 포함된 특수문자를 제거하는 특수문자제거부; 상기 특수문자제거부로부터 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 품사(Part-Of-Speech, POS) 태깅을 통해 품사별로 분류하는 품사태깅부; 및 상기 품사태깅부로부터 분류된 품사들 중 기 설정된 명사 패턴을 가지는 명사들을 추출하는 명사추출부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 서사정보 전처리모듈은, 상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터에 포함된 대괄호, 중괄호, 소괄호, 큰따옴표 및 작은따옴표 중 적어도 하나의 특수문자에 대해 식별기호를 부가하여 해당 특수문자에 대한 특수성을 지정하는 특수성지정부를 더 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 서사정보 선정모듈은, 상기 서사정보 전처리모듈로부터 추출된 명사들의 출현 빈도수를 분석하여 기 설정된 출연 빈도수 범위 내에 해당하는 후보명사를 선정하는 후보명사 선정부; 두개 이상의 품사를 가지는 명사들을 불용어 명사 목록으로 정의하는 불용어정의부; 및 상기 후보명사 선정부로부터 선정된 후보명사를 제공받아 상기 불용어정의부에서 정의된 불용어 명사 목록을 통해 필터링하여 두개 이상의 품사를 가지지 않는 모든 후보명사를 중요명사들로 선정하는 중요명사 선정부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 중요명사 선정부는, 상기 선정된 중요명사들 중 출현 빈도수가 1 이하에 해당하는 중요명사를 제거할 수 있다.
바람직하게, 상기 관계형성모듈은, 상기 서사정보 선정모듈로부터 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 영웅 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 이를 바탕으로 토픽타입을 정의하는 토픽타입 정의부; 상기 토픽타입 정의부로부터 정의된 토픽타입에 대하여 상기 서사정보의 중요명사들을 매핑하는 토픽타입 맵핑부; 상기 토픽타입 맵핑부로부터 맵핑된 서사정보의 중요명사들에 대해 내부 데이터베이스 및 외부 데이터베이스 중 적어도 하나의 데이터베이스를 참조하여 개별 토픽에 대한 개념을 확장하는 토픽개념 확장부; 상기 토픽개념 확장부로부터 확장된 개념을 가지는 개별 토픽 간의 관계성을 구축하는 관계성구축부; 및 상기 관계성구축부로부터 관계성이 구축된 토픽을 토픽타입에 따라 토픽맵 형태로 시각화시키는 시각화부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 관계성구축부는, 개별 토픽 간에 대한 인물관계, 사건관계 및 배경관계를 구축하고, 이를 바탕으로 이들의 결합된 연관관계를 구축할 수 있다.
바람직하게, 상기 캐릭터 관리모듈은, 상기 관계형성모듈에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 상기 관계형성모듈에서 구축된 토픽맵과 연동되도록 캐릭터 이미지 리스트를 관리할 수 있다.
바람직하게, 상기 데이터 수집모듈부터 수집된 스토리 데이터 및 상기 캐릭터 관리모듈로부터 캐릭터 이미지가 리스트화된 캐릭터 이미지 리스트 중 적어도 하나를 로딩하는 데이터 로딩모듈; 상기 데이터 로딩모듈로부터 로딩된 스토리 데이터 및 로딩된 캐릭터 이미지 리스트 중 적어도 하나를 편집하는 저작모듈; 및 저작자로부터 입력되는 저작자 입력신호를 제공받는 인터페이스모듈을 더 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 저작모듈은, 상기 데이터 로딩모듈로부터 로딩된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사별, 명사 출현 빈도수별 및 키워드별 중 적어도 어느 하나에 따라 참조문장을 추출하고, 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 상기 추출된 참조문장을 편집함과 아울러 이를 바탕으로 적어도 하나의 장면으로 이루어진 플롯들을 생성하며, 상기 생성된 플롯들을 리스트화하여 플롯리스트를 생성하는 플롯생성부; 및 상기 플롯생성부로부터 생성된 플롯리스트를 제공받아 플롯별로 장면들을 추출하고, 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 상기 추출된 장면들의 순서를 변경함과 아울러 이들을 조합하여 시퀀스를 생성하여 새로운 스토리를 생성하는 스토리생성부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 플롯생성부는, 상기 생성된 플롯별로 기 설정된 플롯구조 패턴에 따라 상하위 및 등위 관계를 나타내는 순서식별코드를 부여하고, 상기 순서식별코드가 부여된 플롯들을 리스트화할 수 있다.
바람직하게, 상기 저작모듈은, 상기 데이터 로딩모듈로부터 로딩된 캐릭터 이미지 리스트를 제공받아 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및 대표 캐릭터 이미지 중 적어도 하나를 편집하고, 이를 바탕으로 편집된 캐릭터 이미지 리스트를 상기 캐릭터 관리모듈로 제공하는 캐릭터 편집부를 포함할 수 있다.
본 발명의 제2 측면은, 데이터 수집모듈, 서사정보 전처리모듈, 서사정보 선정모듈, 관계형성모듈 및 캐릭터 관리모듈을 이용하여 스토리텔링 저작을 지원하는 방법으로서, (a) 상기 데이터 수집모듈을 통해 외부서버로부터 스토리 데이터를 수집하는 단계; (b) 상기 서사정보 전처리모듈을 통해 상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사들을 추출하는 단계; (c) 상기 서사정보 선정모듈을 통해 상기 단계(b)에서 추출된 명사들을 제공받아 중요도를 분석하여 기 설정된 중요도 기준에 해당하는 중요명사들을 서사정보로 선정하는 단계; (d) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(c)에서 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화시키는 단계; 및 (e) 상기 캐릭터 관리모듈을 통해 상기 단계(d)에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 관리하는 단계를 포함하는 스토리텔링 저작지원 방법을 제공하는 것이다.
여기서, 상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터는, 설화 데이터로 이루어지는 것이 바람직하다.
바람직하게, 상기 단계(b)는, (b-1) 상기 서사정보 전처리모듈을 통해 상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터에 포함된 특수문자를 제거하는 단계; (b-2) 상기 서사정보 전처리모듈을 통해 상기 단계(b-1)에서 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 품사(Part-Of-Speech, POS) 태깅을 통해 품사별로 분류하는 단계; 및 (b-3) 상기 서사정보 전처리모듈을 통해 상기 단계(b-2)에서 분류된 품사들 중 기 설정된 명사 패턴을 가지는 명사들을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(b-1) 이전에, 상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터에 포함된 대괄호, 중괄호, 소괄호, 큰따옴표 및 작은따옴표 중 적어도 하나의 특수문자에 대해 식별기호를 부가하여 해당 특수문자에 대한 특수성을 지정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(c)는, (c-1) 상기 서사정보 선정모듈을 통해 상기 단계(b)에서 추출된 명사들의 출현 빈도수를 분석하여 기 설정된 출연 빈도수 범위 내에 해당하는 후보명사를 선정하는 단계; (c-2) 상기 서사정보 선정모듈을 통해 두개 이상의 품사를 가지는 명사들을 불용어 명사 목록으로 정의하는 단계; 및 (c-3) 상기 서사정보 선정모듈을 통해 상기 단계(c-1)에서 선정된 후보명사를 제공받아 상기 단계(c-2)에서 정의된 불용어 명사 목록을 통해 필터링하여 두개 이상의 품사를 가지지 않는 모든 후보명사를 중요명사들로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(c-3) 이후, 상기 서사정보 선정모듈을 통해 상기 단계(c-3)에서 선정된 중요명사들 중 출현 빈도수가 1 이하에 해당하는 중요명사를 제거할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(d)는, (d-1) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(c)에서 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 영웅 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 이를 바탕으로 토픽타입을 정의하는 단계; (d-2) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(d-1)에서 정의된 토픽타입에 대하여 상기 단계(c)에서 선정된 서사정보의 중요명사들을 매핑하는 단계; (d-3) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(d-2)에서 맵핑된 서사정보의 중요명사들에 대해 내부 데이터베이스 및 외부 데이터베이스 중 적어도 하나의 데이터베이스를 참조하여 개별 토픽에 대한 개념을 확장하는 단계; (d-4) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(d-3)에서 확장된 개념을 가지는 개별 토픽 간의 관계성을 구축하는 단계; 및 (d-5) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(d-4)에서 관계성이 구축된 토픽을 토픽타입에 따라 토픽맵 형태로 시각화시키는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계 (d-4)에서, 상기 관계형성모듈은, 개별 토픽 간에 대한 인물관계, 사건관계 및 배경관계를 구축하고, 이를 바탕으로 이들의 결합된 연관관계를 구축할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계(e)에서, 상기 캐릭터 관리모듈은, 상기 단계(d)에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 상기 단계(d)에서 구축된 토픽맵과 연동되도록 캐릭터 이미지 리스트를 관리할 수 있다.
바람직하게, 데이터 로딩모듈, 저작모듈 및 인터페이스모듈을 더 구비하며, 상기 단계(a)와 상기 단계(b) 사이에는, (a-1) 상기 데이터 로딩모듈을 통해 상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터를 로딩하는 단계; (a-2) 상기 저작모듈을 통해 상기 단계(a-1)에서 로딩된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사별, 명사 출현 빈도수별 및 키워드별 중 적어도 어느 하나에 따라 참조문장을 추출하고, 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 상기 추출된 참조문장을 편집함과 아울러 이를 바탕으로 적어도 하나의 장면으로 이루어진 플롯들을 생성하며, 상기 생성된 플롯들을 리스트화하여 플롯리스트를 생성하는 단계; 및 (a-3) 상기 저작모듈을 통해 상기 단계(a-2)에서 생성된 플롯리스트를 제공받아 플롯별로 장면들을 추출하고, 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 장면들의 순서를 변경함과 아울러 이들을 조합하여 시퀀스를 생성하여 새로운 스토리를 생성하며, 상기 생성된 새로운 스토리를 상기 단계(b)로 제공하는 단계를 더 포함하되, 상기 단계(b)에서, 상기 서사정보 전처리모듈은, 상기 단계(a-3)에서 생성된 새로운 스토리를 제공받아 형태소를 분석하여 명사들을 추출하고, 상기 단계(b) 이후, 상기 단계(c) 내지 상기 단계(e)를 수행할 수 있다.
바람직하게, 상기 단계 (a-2)에서, 상기 저작모듈은, 상기 생성된 플롯별로 기 설정된 플롯구조 패턴에 따라 상하위 및 등위 관계를 나타내는 순서식별코드를 부여하고, 상기 순서식별코드가 부여된 플롯들을 리스트화할 수 있다.
바람직하게, 데이터 로딩모듈, 저작모듈 및 인터페이스모듈을 더 구비하며, 상기 단계(e) 이후에, (f) 상기 데이터 로딩모듈을 통해 상기 단계(e)에서 관리하는 캐릭터 이미지가 리스트화된 캐릭터 이미지 리스트를 로딩하는 단계; (g) 상기 저작모듈을 통해 상기 단계(f)에서 로딩된 캐릭터 이미지 리스트를 제공받아 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및 대표 캐릭터 이미지 중 적어도 하나를 편집하고, 이를 바탕으로 편집된 캐릭터 이미지 리스트를 상기 캐릭터 관리모듈로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 제3 측면은, 상술한 스토리텔링 저작지원 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 스토리텔링 저작지원 방법은 컴퓨터로 판독할 수 있는 기록매체에 컴퓨터로 판독할 수 있는 코드로 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피 디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성 메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명의 스토리텔링 저작지원 장치 및 그 방법에 따르면, 서사정보 전처리모듈을 통해 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터에서 명사들을 추출하고, 서사정보 선정모듈을 통해 추출된 명사들 중 중요명사들을 서사정보로 선정하며, 관계형성모듈을 통해 서사정보 관계도를 형성하고, 이를 바탕으로 토픽맵으로 구축하여 시각화시키며, 캐릭터 관리모듈을 통해 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 관리함으로써, 스토리 데이터를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 수집된 스토리 데이터의 구조를 체계적이고 정확하게 분석할 수 있어, 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게 시간적 및 비용적 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 자연어 처리 알고리즘을 이용하여 스토리 데이터를 분석함으로써, 설화 데이터 뿐만 아니라 영화/드라마 시나리오 데이터를 포함하는 모든 스토리 데이터의 구조를 체계적이고 정확하게 분석할 수 있어, 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게 시간적 및 비용적 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 관계형성모듈을 통해 서사정보의 중요명사들을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화함으로써, 스토리 데이터 내 정보(일 예로, 인물, 사건 및 배경정보 등) 간의 관계도 표현을 위해 XML 형식의 데이터 작성을 자동화하여 온톨로지 시스템을 추가할 수 있어 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게 시간적 및 비용적 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 캐릭터 관리모듈을 통해 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 관리하고, 또한 토픽맵과 연동되도록 캐릭터 이미지 리스트를 관리함으로써, 저작자에게 가장 모호할 수 있는 스토리의 등장인물(캐릭터) 정보를 쉽게 표현할 수 있어 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 저작모듈을 통해 새로운 스토리 및 캐릭터들을 편집하고, 관계형성모듈을 통해 편집된 새로운 스토리 및 캐릭터들에 대한 관계를 연동시킴으로써, 현재 작성중인 새로운 스토리에 등장하는 인물 간의 관계를 쉽게 표현할 수 있어 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 저작모듈을 통해 플롯별로 상하위 및 등위 관계를 나타내는 순서식별코드를 부여하고, 상기 순서식별코드가 부여된 플롯들을 리스트화함으로써, 전반적인 줄거리 순서를 쉽게 재구성할 수 있어, 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게 시간적 및 비용적 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 설명하기 위한 전체적인 블록 구성도이다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 전처리모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2b는 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 선정모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2c는 본 발명의 일 실시예에 적용된 관계형성모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2d는 본 발명의 일 실시예에 적용된 저작모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 서사정보를 선정하는 방법을 구체적으로 설명하기 위한 개념도이다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치의 사용자 인터페이스를 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치의 사용자 인터페이스를 통해 설화내용, 설화 내 명사 추출, 서사정보 후보 추출 및 서사정보 목록에 대한 각각의 결과를 나타낸 도면이다.
도 3d는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 도출된 '지하국 대적 퇴치' 설화 데이터에 대한 개념 모델링을 나타낸 도면이다.
도 3e는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 나타낸 도면이다.
도 3f는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 이용하여 인물 관계를 나타낸 도면이다.
도 3g는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 이용하여 배경 관계를 나타낸 도면이다.
도 3h는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 이용하여 사건 관계를 나타낸 도면이다.
도 3i는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 이용하여 서사정보 관계를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 플롯추출 모드를 나타낸 도면이다.
도 5a 내지 도 5d는 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 인물(캐릭터) 모드를 나타낸 도면이다.
도 6a 내지 도 6c는 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 시퀀스 모드를 나타낸 도면이다.
도 7a 내지 도 7c는 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 관계도 모드를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9a는 본 발명의 일 실시예에 적용된 명사 추출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9b는 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 선정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9c는 본 발명의 일 실시예에 적용된 토픽맵 구축 및 시각화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 적용된 새로운 스토리 생성 방법 및 이를 이용한 스토리텔링 저작지원 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
이하, 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다. "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
또한, 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 설명하기 위한 전체적인 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는, 크게 데이터 수집모듈(110), 서사정보 전처리모듈(120), 서사정보 선정모듈(130), 관계형성모듈(140) 및 캐릭터 관리모듈(150) 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
데이터 수집모듈(110)은 통신망(20)을 통해 적어도 하나의 외부서버(10)와 연결될 수 있다. 일 예에서, 데이터 수집모듈(110)은 도면에 도시된 바와 같이 통신망(20)을 통해 한 개의 외부서버(10)와 연결될 수 있다. 다른 예에서, 데이터 수집모듈(110)은 통신망(20)을 통해 두 개 이상의 외부서버(10)와 연결될 수 있다.
여기서, 통신망(20)은 데이터 수집모듈(110)과 외부서버(10) 사이에서 두 장치 간 데이터의 송수신을 가능하도록 구비되는 망 또는 회선으로서, 유선통신망 및 무선통신망 중 적어도 하나의 통신망을 포함할 수 있다. 이에, 데이터 수집모듈(110)은 도면에 도시하고 있진 않지만, 유선 통신모듈 및 무선 통신모듈 중 적어도 하나의 통신모듈을 포함하여 이루어질 수 있다.
또한, 데이터 수집모듈(110)은 외부서버(10)로부터 스토리 데이터를 수집할 수 있다. 일 예에서, 데이터 수집모듈(110)은 실시간으로, 외부서버(10)로부터 스토리 데이터를 수집할 수 있다. 다른 예에서, 데이터 수집모듈(110)은 주기적으로, 외부서버(10)로부터 스토리 데이터를 수집할 수 있다.
다른 예에서, 데이터 수집모듈(110)은 임의의 시간(일 예로, 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 데이터수집신호를 제공받는 시점 등)에, 외부서버(10)로부터 스토리 데이터를 수집할 수 있다.
여기서, 외부서버(10)는 스토리 데이터를 제공할 수 있도록 별도로 구비되는 모든 장치, 프로그램 및/또는 시스템 등을 의미할 수 있다. 예컨대, 외부서버(10)는 일반적인 컴퓨터, 웹 및 앱 서비스를 제공하는 서버, 스캐너 및 프린터기 중 적어도 하나를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고 스토리 데이터를 제공할 수 있다면 어떠한 장치, 프로그램 및 시스템이라도 포함할 수 있다.
여기서, 상기 스토리(story)는 저작자(또는, 작가 등)에 의해 표현된 모든 글을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 스토리는 설화(일 예로, 신화, 민담 및 전설 등), 소설(일 예로, 역사소설 등), 동화, 우화(일 예로, 우화 판탄지 등), 시(일 예로, 서사시 등), 희곡, 비평, 뉴스, 자서전, 대본(일 예로, 방송대본 등), 영화/드라마 시나리오, 연극/TV 에피소드 및 영화 스크립트 중 적어도 하나를 포함할 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니고 저작자(또는, 작가 등)에 의해 표현된 글이라면 어떠한 글이라도 포함할 수 있다.
그리고, 상기 스토리는 다중매체성, 네트워크성, 상호작용성 및 비선형성 등으로 특징지어지는 새로운 글이 아닌 기존의 문자 및 영상매체를 통해 만들어져 온 서사성을 갖춘 전통적이고 고적적인 글을 의미할 수 있다.
서사정보 전처리모듈(120)은 데이터 수집모듈(110)과 연결될 수 있다. 또한, 서사정보 전처리모듈(120)은 데이터 수집모듈(110)로부터 수집된 스토리 데이터를 제공받을 수 있다.
또한, 서사정보 전처리모듈(120)은 데이터 수집모듈(110)로부터 제공받은 스토리 데이터의 형태소를 분석하여 명사들을 추출할 수 있다. 즉, 서사정보 전처리모듈(120)은 서사정보를 선정하기 위한 전처리(pre-processing) 과정을 수행하도록 구비되는 모듈일 수 있다.
예컨대, 서사정보 전처리모듈(120)은 데이터 수집모듈(110)로부터 수집된 스토리 데이터를 제공받아 기 설정된 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 알고리즘을 이용하여 형태소를 분석하여 명사들을 추출할 수 있다.
여기서, 데이터 수집모듈(110)로부터 수집된 스토리 데이터는 설화 데이터로 이루어질 수 있다.
여기서, 상기 기 설정된 자연어 처리(NLP) 알고리즘은 기 설정된 형태소 분석 알고리즘을 포함할 수 있다. 특히, 상기 기 설정된 자연어 처리(NLP) 알고리즘은 한글 자연어 처리 알고리즘일 수 있으며, 상기 기 설정된 형태소 분석 알고리즘은 한글 형태소 분석 알고리즘 및/또는 차트 기반 형태소 분석 알고리즘일 수 있다.
여기서, 상기 형태소는 일정한 의미가 있는 가장 작은 말의 단위로 발화체 내에서 따로 떼어낼 수 있는 것을 의미할 수 있다. 즉, 상기 형태소는 더 분석하면 뜻이 없어지는 말의 단위를 의미할 수 있다.
상술한 바와 같이, 자연어 처리 기능이 없는 종래의 스토리텔링 장치보다, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치는, 자연어 처리 알고리즘을 이용하여 스토리 데이터를 분석함으로써, 설화 데이터 뿐만 아니라 영화/드라마 시나리오 데이터를 포함하는 모든 스토리 데이터의 구조를 체계적이고 정확하게 분석할 수 있어, 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게 시간적 및 비용적 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있다.
서사정보 선정모듈(130)은 서사정보 전처리모듈(120)과 연결될 수 있다. 또한, 서사정보 선정모듈(130)은 서사정보 전처리모듈(120)로부터 추출된 명사들을 제공받을 수 있다.
또한, 서사정보 선정모듈(130)은 서사정보 전처리모듈(120)로부터 제공받은 추출된 명사들의 중요도를 분석하여 기 설정된 중요도 기준에 해당하는 중요명사들을 서사정보로 선정할 수 있다.
예컨대, 서사정보 선정모듈(130)은 서사정보 전처리모듈(120)로부터 추출된 명사들을 제공받아 기 설정된 중요도 분석 알고리즘을 이용하여 중요도를 분석하고, 분석결과 상기 추출된 명사들 중 기 설정된 중요도 기준에 해당하는 명사들을 중요명사들로 선정하며, 상기 선정된 중요명사들을 서사정보로 선정할 수 있다.
여기서, 상기 기 설정된 중요도 분석 알고리즘은 용어빈도(term frequency, TF) 알고리즘, 역문서빈도(inversed document frequency, IDF) 알고리즘 및 용어빈도(TF)-역문서빈도(IDF) 알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고 서사정보 전처리모듈(120)로부터 추출된 명사들의 중요도를 분석할 수 있다면 어떠한 분석 알고리즘이라도 포함할 수 있다.
여기서, 상기 기 설정된 중요도 기준은 수치로 이루어질 수 있다. 그리고, 상기 기 설정된 중요도 기준은 적어도 하나의 범위로 이루어질 수 있다.
관계형성모듈(140)은 서사정보 선정모듈(130)과 연결될 수 있다. 또한, 관계형성모듈(140)은 서사정보 선정모듈(130)로부터 선정된 서사정보를 제공받을 수 있다. 또한, 관계형성모듈(140)은 서사정보 선정모듈(130)로부터 제공받은 서사정보의 중요명사들을 분류 및 정의하여 서사정보 관계도를 형성할 수 있다.
예컨대, 관계형성모듈(140)은 상기 서사정보 선정모듈(130)로부터 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 분류 및 정의하고, 이를 바탕으로 서사정보 관계도를 형성할 수 있다.
여기서, 상기 기 설정된 서사구조 기반의 관계모델은 기승전결 서사구조 기반의 관계모델 및 영웅 서사구조 기반의 관계모델 중 적어도 하나의 관계모델을 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고 서사정보 선정모듈(130)에서 선정된 서사정보의 중요명사들에 대한 관계를 설정할 수 있다면 어떠한 관계모델이라도 포함할 수 있다.
특히, 상기 기승전결 서사구조 기반의 관계모델은 기승전결의 형식에 따라 스토리 흐름이 분류될 수 있고, 각 단계별로 스토리 내 인물간의 관계가 특정 사건으로 인해 변화하거나 지속될 수 있다.
3단 4단 5단 내용
전반부 발단 발단 등장인물의 소개
배경의 제시
사건의 실마리 제시
갈등의 암시
중반부 발전 전개 등장인물 성격의 변화발전
다양한 복선과 암시
사건의 본격적 전개
갈등과 분규의 제시
절정 위기 갈등과 분규의 상승
새로운 사건의 발생
절정 갈등의 최고조
결말을 향한 분기점
해결의 실마리
후반부 해결 결말 인물의 운명 결정
갈등과 분규의 해결
표 1은 상기 기승전결 서사구조 기반의 관계모델에서 단계별 내용을 간략하게 나타낸 표이다. 표 1을 참조하면, 상기 기승전결 서사구조 기반의 관계모델은 기승전결을 3단, 4단 또는 5단으로 분류할 수 있다.
여기서, 상기 3단은 기승전결을 전반부, 중반부 및 후반부 단계로 구분될 수 있고, 상기 4단은 기승전결을 발단, 발전, 절정 및 해결 단계로 구분될 수 있으며, 상기 5단은 기승전결을 발단, 전개, 위기, 절정 및 결말 단계로 구분될 수 있다.
그리고, 상기 영웅 서사구조 기반의 관계모델은 인물정보, 사건정보 및 배경정보로 분류될 수 있다.
인물 역할
영웅 (Hero) 특별한 세계로 모험을 떠남
영웅적인 임무 수행
그림자 (Shadow) 영웅과 반대되는 입장
주인공을 위기에 빠뜨림
전령관 (Herald) 주인공에게 모험을 떠나도록 경고, 자극
동기부여
정신적 스승 (Mentor) 영웅에게 능력 및 물건 등의 권한 부여
조언
관문 수호자 (Threshold Guardian) 영웅이 가는 길목에 지켜섬
영웅을 방해, 시험
변신 자재자 (Shape Shifter) 영웅을 속임
아군이 적군으로, 적군이 아군으로 변모함
장난 꾸러기 (Trickster) 극에 혼란을 일으킴
표 2는 상기 영웅 서사구조 기반의 관계모델에서 인물정보에 대한 내용을 간략하게 나타낸 표이다. 표 2를 참조하면, 상기 영웅 서사구조 기반의 관계모델은 인물정보를 역할에 따라 영웅, 정신적 스승, 전령관, 관문 수호자, 변신 자재자, 그림자 및 장난꾸러기의 7가지로 분류될 수 있다.
대분류 중분류 소분류
Event 출발
(Departure)		 일상세계
모험에의 소명
소명의 거부
정신적 스승과 만남
첫 관문의 통과
전개
(Initiation)		 시험, 협력자, 적대자
동굴 깊은 곳으로의 진입
시련
보상
귀환
(Return)		 귀환의 길
부활
영약을 가지고 귀환
표 3은 상기 영웅 서사구조 기반의 관계모델에서 사건정보에 대한 내용을 간략하게 나타낸 표이다. 표 3을 참조하면, 상기 영웅 서사구조 기반의 관계모델은 사건내용을 영웅들의 모험담 중심으로 3단계로 분류될 수 있고, 이를 바탕으로 12가지의 모티브로 세분화될 수 있다.
공간 상세
초현실세계
(Adventure)		 사건의 배경이 되는 시대와 공간
현실세계
(Real-word)
표 4는 상기 영웅 서사구조 기반의 관계모델에서 배경정보에 대한 내용을 간략하게 나타낸 표이다. 표 4를 참조하면, 상기 영웅 서사구조 기반의 관계모델은 배경내용을 영웅이 모험 하는 과정에 대한 배경 요소를 중심으로 인물과 사건이 존재하는 공간인 현실세계와 초현실세계로 분류될 수 있다.
특히, 상기 현실세계는 산, 강 및 바다 등과 같은 자연적인 공간을 의미할 수 있으며, 상기 초현실세계는 오지의 땅, 숲, 지하 왕국, 물밑 세계 및 하늘 세계 등과 같은 미지의 공간을 의미할 수 있다.
계속해서, 관계형성모듈(140)은 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화시킬 수 있다.
여기서, 상기 토픽맵(topic maps)은 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 및 시소러스를 다루는 목적이 있다
캐릭터 관리모듈(150)은 관계형성모듈(140)에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및/또는 대표 캐릭터 이미지를 포함하는 캐릭터 이미지 리스트를 생성하고 관리할 수 있다.
또한, 캐릭터 관리모듈(150)은 관계형성모듈(140)에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및/또는 대표 캐릭터 이미지를 관계형성모듈(140)에서 구축된 토픽맵과 연동되도록 캐릭터 이미지 리스트를 관리할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치는, 캐릭터 관리모듈을 통해 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 관리하고, 또한 토픽맵과 연동되도록 캐릭터 이미지 리스트를 관리함으로써, 저작자에게 가장 모호할 수 있는 스토리의 등장인물(캐릭터) 정보를 쉽게 표현할 수 있어 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있다.
추가적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 인터페이스모듈(160), 데이터 로딩모듈(170), 저작모듈(180) 및 저장모듈(190) 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
인터페이스모듈(160)은 저작자로부터 입력을 제공받을 수 있고, 또한 저작자 입력신호를 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 각 구성모듈들로 제공할 수 있다.
예컨대, 인터페이스모듈(160)은 저작자로부터 스토리 데이터를 수집하라는 입력을 제공받을 수 있고, 또한 저작자 데이터수집신호를 데이터 수집모듈(110)로 제공할 수 있다. 그리고, 인터페이스모듈(160)은 저작자로부터 데이터를 로딩하라는 입력을 제공받을 수 있고, 또한 저작자 로딩신호(일 예로, 저작자 입력로딩신호 및 저작자 출력로딩신호 등)를 데이터 로딩모듈(170)로 제공할 수 있다.
그리고, 인터페이스모듈(160)은 저작자로부터 데이터를 편집하라는 입력을 제공받을 수 있고, 또한 저작자 편집신호를 저작모듈(180)로 제공할 수 있다. 그리고, 인터페이스모듈(160)은 저작자로부터 데이터를 저장하라는 입력을 제공받을 수 있고, 저작자 저장신호를 저장모듈(190)로 제공할 수 있다.
이러한 인터페이스모듈(160)은 사물 간 또는 사물과 인간 간의 의사소통이 가능하도록 일시적 혹은 영속적인 접근을 목적으로 구비되는 물리적 및/또는 가상적 매개체를 의미할 수 있다.
예컨대, 인터페이스모듈(160)은 사용자 인터페이스, 그래픽 사용자 인터페이스, 입출력 인터페이스, 네트워크 인터페이스 및 물리 인터페이스 중 적어도 하나의 인터페이스를 포함하여 이루어질 수 있다.
데이터 로딩모듈(170)은 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 각 구성모듈들과 연결되어 이들의 데이터들을 로딩할 수 있다. 즉, 데이터 로딩모듈(170)은 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 입력로딩신호에 따라, 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 각 구성요소들로부터 데이터들을 로딩할 수 있다.
예컨대, 데이터 로딩모듈(170)은 데이터 수집모듈(110)과 연결되어 데이터 수집모듈(110)로부터 스토리 데이터를 로딩할 수 있다. 그리고, 데이터 로딩모듈(170)은 서사정보 선정모듈(130)과 연결되어 서사정보 선정모듈(130)로부터 서사정보를 로딩할 수 있다. 그리고, 데이터 로딩모듈(170)은 관계형성모듈(140)과 연결되어 관계형성모듈(140)로부터 서사정보 관계도 및 토픽맵을 로딩할 수 있다.
그리고, 데이터 로딩모듈(170)은 캐릭터 관리모듈(150)과 연결되어 캐릭터 관리모듈(150)로부터 캐릭터 이미지 리스트를 로딩할 수 있다. 그리고, 데이터 로딩모듈(170)은 저장모듈(190)과 연결되어 저장모듈(190)로부터 저장된 데이터들을 로딩할 수 있다.
또한, 데이터 로딩모듈(170)은 저작모듈(180)과 연결되어 로딩된 데이터들을 저작모듈(180)로 제공할 수 있다. 즉, 데이터 로딩모듈(170)은 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 출력로딩신호에 따라, 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 각 구성요소들로부터 데이터들을 로딩할 수 있다.
저작모듈(180)은 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 각 구성모듈들과 연결되어 이들로부터 데이터들을 제공받아 편집할 수 있다. 즉, 저작모듈(180)은 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라, 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 각 구성모듈들로부터 데이터들을 제공받아 편집할 수 있다.
예컨대, 저작모듈(180)은 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라, 데이터 로딩모듈(170)로부터 로딩된 데이터들을 제공받아 편집할 수 있다.
즉, 저작모듈(180)은 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라, 데이터 로딩모듈(170)로부터 로딩된 스토리 데이터 및 로딩된 캐릭터 이미지 리스트 중 적어도 하나를 제공받아 편집할 수 있다.
그리고, 저작모듈(180)은 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라, 저장모듈(190)로부터 저장된 데이터들을 제공받아 편집할 수 있다.
저장모듈(190)은 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 각 구성모듈들과 연결되어 이들로부터 데이터들을 제공받아 저장할 수 있다. 즉, 저장모듈(190)은 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 저장신호에 따라, 각 구성요소들로부터 데이터들을 제공받아 저장할 수 있다.
예컨대, 저장모듈(190)은 데이터 수집모듈(110)과 연결되어 데이터 수집모듈(110)로부터 스토리 데이터를 제공받아 저장할 수 있다. 그리고, 저장모듈(190)은 서사정보 선정모듈(130)과 연결되어 서사정보 선정모듈(130)로부터 서사정보를 제공받아 저장할 수 있다. 그리고, 저장모듈(190)은 관계형성모듈(140)과 연결되어 관계형성모듈(140)로부터 서사정보 관계도 및 토픽맵을 제공받아 저장할 수 있다.
그리고, 저장모듈(190)은 캐릭터 관리모듈(150)과 연결되어 캐릭터 관리모듈(150)로부터 캐릭터 이미지 리스트를 제공받아 저장할 수 있다. 그리고, 저장모듈(190)은 데이터 로딩모듈(170)과 연결되어 데이터 로딩모듈(170)로부터 로딩된 데이터들을 제공받아 저장할 수 있다. 그리고, 저장모듈(190)은 저작모듈(180)과 연결되어 저작모듈(180)로부터 편집된 데이터들을 제공받아 저장할 수 있다.
이러한 저장모듈(190)은 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예컨대, SD 또는 XD 메모리 등), 램(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이, 스토리 데이터 수집 및 분석을 수행할 수 없고, 단순 이미지 및 그래프를 통해 스토리 데이터를 표시하기 때문에 재사용이 어려워 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게, 시간적 및 비용적 부담을 많이 줄 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 현저히 떨어뜨리는 종래의 스토리텔링 장치보다, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치는, 서사정보 전처리모듈을 통해 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터에서 명사들을 추출하고, 서사정보 선정모듈을 통해 추출된 명사들 중 중요명사들을 서사정보로 선정하며, 관계형성모듈을 통해 서사정보 관계도를 형성하고, 이를 바탕으로 토픽맵으로 구축하여 시각화시키며, 캐릭터 관리모듈을 통해 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 관리함으로써, 스토리 데이터를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 수집된 스토리 데이터의 구조를 체계적이고 정확하게 분석할 수 있어, 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게 시간적 및 비용적 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있다.
도 2a 내지 도 2d는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치의 각 구성모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 전처리모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 전처리모듈(120)은 크게, 특수문자제거부(121), 품사태깅부(123) 및 명사추출부(125) 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
특수문자제거부(121)는 데이터 수집모듈(110)과 연결될 수 있다. 또한, 특수문자제거부(121)는 데이터 수집모듈(110)로부터 수집된 스토리 데이터를 제공받을 수 있다. 또한, 특수문자제거부(121)는 데이터 수집모듈(110)로부터 제공받은 스토리 데이터에 포함된 특수문자를 제거할 수 있다.
여기서, 상기 특수문자는 "*, +, $, |, !, #, %, &, @, ,, , ", ', \ , [, ], /, <, >, ^, {, }"중 적어도 하나를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고 상기 스토리 데이터의 형태소를 정확하게 분석할 수 없도록 하는 문자라면 어떠한 문자라도 포함할 수 있다.
품사태깅부(123)는 특수문자제거부(121)와 연결될 수 있다. 또한, 품사태깅부(123)는 특수문자제거부(121)로부터 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 제공받을 수 있다. 또한, 품사태깅부(123)는 특수문자제거부(121)로부터 제공받은 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 품사(Part-Of-Speech, POS) 태깅을 통해 품사별로 분류할 수 있다.
예컨대, 품사태깅부(123)는 특수문자제거부(121)로부터 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 제공받아 기 설정된 형태소 태그 집합과 비교하고, 비교결과에 따라 품사 태깅을 수행하여 상기 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 품사별로 분류할 수 있다.
명사추출부(125)는 품사태깅부(123)와 연결될 수 있다. 또한, 명사추출부(125)는 품사태깅부(123)로부터 분류된 품사들을 제공받을 수 있다. 또한, 명사추출부(125)는 품사태깅부(123)로부터 제공받은 분류된 품사들을 필터링하여 명사들을 추출할 수 있다.
예컨대, 명사추출부(125)는 품사태깅부(123)로부터 분류된 품사들을 제공받아 기 설정된 명사 패턴과 비교하고, 비교결과 기 설정된 명사 패턴을 가지는 모든 명사들을 추출할 수 있다.
추가적으로, 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 전처리모듈(120)은 특수성지정부(127)를 더 포함할 수 있다.
특수성지정부(127)는 데이터 수집모듈(110)에서 수집된 스토리 데이터에 포함된 대괄호, 중괄호, 소괄호, 큰따옴표 및 작은따옴표 중 적어도 하나의 특수문자에 대해 식별기호를 부가하여 해당 특수문자에 대한 특수성을 지정할 수 있다.
일 예에서, 특수성지정부(127)는 데이터 수집모듈(110)과 연결될 수 있다. 그리고, 특수성지정부(127)는 데이터 수집모듈(110)로부터 수집된 스토리 데이터를 제공받을 수 있다.
그리고, 특수성지정부(127)는 데이터 수집모듈(110)로부터 제공받은 스토리 데이터에 포함된 대괄호, 중괄호, 소괄호, 큰따옴표 및 작은따옴표 중 적어도 하나의 특수문자에 대해 식별기호를 부가하여 해당 특수문자에 대한 특수성을 지정할 수 있다. 그리고, 특수성지정부(127)는 해당 특수문자에 대한 특수성이 지정된 스토리 데이터를 특수문자제거부(121)로 제공할 수 있다.
다른 예에서, 특수성지정부(127)는 특수문자제거부(121)와 연결될 수 있다. 그리고, 특수성지정부(127)는 특수문자제거부(121)로부터 데이터 수집모듈(110)에서 수집된 스토리 데이터를 제공받을 수 있다.
그리고, 특수성지정부(127)는 특수문자제거부(121)로부터 제공받은 스토리 데이터에 포함된 대괄호, 중괄호, 소괄호, 큰따옴표 및 작은따옴표 중 적어도 하나의 특수문자에 대해 식별기호를 부가하여 해당 특수문자에 대한 특수성을 지정할 수 있다. 그리고, 특수성지정부(127)는 해당 특수문자에 대한 특수성이 지정된 스토리 데이터를 특수문자제거부(121)로 제공할 수 있다.
도 2b는 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 선정모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 2b를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 선정모듈(130) 크게, 후보명사 선정부(131), 불용어정의부(133) 및 중요명사 선정부(135) 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
후보명사 선정부(131)는 서사정보 전처리모듈(120)와 연결될 수 있다. 또한, 후보명사 선정부(131)는 서사정보 전처리모듈(120)로부터 추출된 명사들을 제공받을 수 있다.
또한, 후보명사 선정부(131)는 서사정보 전처리모듈(120)로부터 제공받은 추출된 명사들의 출현 빈도수를 분석하여 기 설정된 출연 빈도수 범위 내에 해당하는 후보명사를 선정할 수 있다.
예컨대, 후보명사 선정부(131)는 서사정보 전처리모듈(120)로부터 추출된 명사들을 제공받아 기 설정된 용어빈도(term frequency, TF) 알고리즘, 역문서빈도(inversed document frequency, IDF) 알고리즘 및 용어빈도(TF)-역문서빈도(IDF) 알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 이용하여 출현 빈도수를 분석하고, 분석결과 서사정보 전처리모듈(120)에서 추출된 명사들 중 기 설정된 출연 빈도수 범위 내에 해당하는 명사들을 모두 후보명사들로 선정할 수 있다. 여기서, 상기 기 설정된 출연 빈도수 범위는 적어도 한 개 이상의 범위로 이루어지 수 있다.
불용어정의부(133)는 불용어 명사 목록을 정의할 수 있다. 여기서, 상기 불용어 명사 목록에는 두개 이상의 품사를 가지는 명사들이 정의되어 리스트화 될 수 있다. 또한, 불용어정의부(133)는 상기 불용어 명사 목록을 후술할 중요명사 선정부(135)로 제공할 수 있다.
중요명사 선정부(135)는 후보명사 선정부(131)와 연결되어 후보명사 선정부(131)로부터 선정된 후보명사들을 제공받을 수 있다. 또한, 중요명사 선정부(135)는 불용어정의부(133)와 연결되어 불용어정의부(133)로부터 정의된 불용어 명사 목록을 제공받을 수 있다.
또한, 중요명사 선정부(135)는 후보명사 선정부(131)로부터 제공받은 선정된 후보명사들을 불용어정의부(133)로부터 제공받은 정의된 불용어 명사 목록을 통해 필터링하여 두개 이상의 품사를 가지지 않는 모든 후보명사들을 중요명사들로 선정할 수 있다. 그리고, 상기 선정된 중요명사들은 서사정보로 선정될 수 있다.
즉, 중요명사 선정부(135)는 후보명사 선정부(131)로부터 제공받은 선정된 후보명사들을 불용어정의부(133)로부터 제공받은 정의된 불용어 명사 목록을 통해 필터링하고, 필터링 결과 두개 이상의 품사를 가지는 후보명사들을 제거함과 아울러 한 개의 품사를 가지는 모든 후보명사들 즉, 두개 이상의 품사를 가지지 않는 모든 후보명사를 중요명사들로 선정할 수 있다. 그리고, 상기 선정된 중요명사들은 서사정보로 선정될 수 있다.
또한, 중요명사 선정부(135)는 상기 선정된 중요명사들 중 출현 빈도수가 1 이하에 해당하는 중요명사를 제거할 수 있다. 즉, 중요명사 선정부(135)는 상기 선정된 중요명사들 중 출현 빈도수가 1 이하에 해당하는 중요명사 즉, 단순 출현 중요명사를 제거하고, 그 외의 모든 중요명사를 서사정보로 선정할 수 있다.
도 2c는 본 발명의 일 실시예에 적용된 관계형성모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록 구성도이다.
우선, 토픽맵은 지식과 관련된 정보와 연계를 위한 추상적 구조를 말하며 2개의 레이어로 구성될 수 있다. 특히, 상기 토픽맵에 대한 2개의 레이어는 지식 레이아웃층(Knowledge Layout) 및 정보 레이아웃층(Information Layout)으로 구성될 수 있다.
여기서, 상기 상위(Upper)계층인 지식 레이어는 색인의 역할을 하며 주제를 실체화하는 토픽(topic)을 기본요소로, 토픽간의 관계를 설정하는 어소시에이션(Association) 및 토픽의 연관 정보자원의 위치를 나타내는 어커런스(Occurrence)로 구성될 수 있다.
상기 토픽은 일반적으로 사람, 개체(entity), 주제(subject) 및 단어 등 어떠한 것이든 될 수 있으며, 특정 속성이나 어떤 의미 등을 기계적으로 이해하고 처리할 수 있도록 객체(Object)로 표현 되는 것을 말한다. 특히, 이러한 토픽은 주로, 명사형으로 표현되며, 또한 각각의 토픽은 하나의 이름(name)을 가질 수 있다.
그리고, 상기 토픽은 다양한 토픽들과 서로 연결하기 위해 토픽 타입(topic type)을 가질 수 있다. 여기서, 상기 토픽 타입은 토픽의 유형을 의미할 수 있고, 이와 더불어 토픽을 유형에 따라 분류시켜 주는 역할을 할 수 있다.
그리고, 토픽은 하나 이상의 토픽 타입에 속할 수 있을 뿐만 아니라, 토픽 타입 자체가 또 하나의 토픽으로 정의될 수 있으며, 경우에 따라 토픽 타입이 없을 수도 있다.
상기 어커런스는 토픽을 하나 이상의 정보 리소스와 연결 시켜주는 기능을 할 뿐만 아니라, 음악파일, 이미지파일, 문서파일 및 데이터베이스 내 특정 레코드 등의 외부 정보 리소스에 대한 참조를 나타낼 수 있다. 그리고, 웹 페이지에 존재하는 정보는 URL을 통해 상기 어커런스가 될 수 있다.
즉, 상기 토픽맵에 존재하는 모든 토픽은 HyTime 어드레싱 및/또는 Xpointer 등과 같은 기법들을 이용하여 자신이 참조하는 리소스를 지시할 수 있으며, 또한 어커런스에 의해 참조되는 리소스는 일반적으로 토픽맵과 별도로 저장될 수 있다.
상기 어소시에이션은 둘 이상의 토픽에 대한 관계를 정의할 수 있을 뿐만 아니라, 스토리 도메인의 네트워크를 보여주기 위해 사용될 수 있으며, 토픽간의 상하관계가 아닌 의미적 관계를 정의할 수도 있다.
또한, 상기 상위(upper)계층인 지식 레이어는 토픽에 다양한 명칭을 부여하기 위한 명명법과 토픽의 개념에 대한 범위를 한정하는 scope, 토픽의 역할을 규정하는 role 등 3가지의 보조 개념도 사용될 수 있다.
한편, 상기 하위(lower)계층인 정보 레이어는 정보의 콘텐츠 자원영역을 나타내는 역할을 하며, 텍스트나 그래픽, 비디오, 오디오 및 웹페이지 등 어떠한 포맷도 가능할 수 있다.
상술한 바에 따르면, 이러한 토픽맵은 기존의 시소러스 체계인 상하 관계(broad term/narrow term)나 유사용어 관계(related terms)체계와 비교하여 아주 우수한 장점을 가지고 있다. 즉, 상기 토픽맵은 토픽 간의 고정된 관계를 설정하는 것이 아니라, 다양한 형태의 연계를 자연어(natural language)형식으로 표현할 수 있으므로 즉, 설정할 수 있으므로, 기존 분류시스템과는 다르게 유연성 측면에서 큰 차이를 보인다고 할 수 있다.
계속해서 도 2c를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 적용된 관계형성모듈(140)은 크게, 토픽타입 정의부(141), 토픽타입 맵핑부(143), 토픽개념 확장부(145), 관계성구축부(147) 및 시각화부(149) 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
토픽타입 정의부(141)는 서사정보 선정모듈(130)과 연결될 수 있다. 또한, 토픽타입 정의부(141)는 서사정보 선정모듈(130)로부터 선정된 서사정보를 제공받을 수 있다.
또한, 토픽타입 정의부(141)는 서사정보 선정모듈(130)로부터 제공받은 선정된 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 영웅 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 이를 바탕으로 토픽타입을 정의할 수 있다.
즉, 토픽타입 정의부(141)는 서사정보 선정모듈(130)로부터 선정된 서사정보를 제공받아 상기 선정된 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 영웅 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 인물정보, 사건정보 및 배경정보로 분류하고, 이를 바탕으로 서사정보 관계도를 형성하며, 이를 바탕으로 토픽타입을 정의할 수 있다.
토픽타입 맵핑부(143)는 토픽타입 정의부(141)와 연결될 수 있다. 또한, 토픽타입 맵핑부(143)는 토픽타입 정의부(141)로부터 상기 서사정보의 중요명사와 함께 정의된 토픽타입을 제공받을 수 있다. 또한, 토픽타입 맵핑부(143)는 토픽타입 정의부(141)로부터 제공받은 상기 정의된 토픽타입에 대하여 서사정보의 중요명사들을 매핑할 수 있다.
토픽개념 확장부(145)는 토픽타입 맵핑부(143)와 연결될 수 있다. 또한, 토픽개념 확장부(145)는 토픽타입 맵핑부(143)로터 맵핑된 서사정보의 중요명사들을 제공받을 수 있다.
또한, 토픽개념 확장부(145)는 토픽타입 맵핑부(143)로터 제공받은 맵핑된 서사정보의 중요명사들에 대해 내부 데이터베이스 및 외부 데이터베이스 중 적어도 하나의 데이터베이스를 참조하여 개별 토픽에 대한 개념을 확장할 수 있다.
관계성구축부(147)는 토픽개념 확장부(145)와 연결될 수 있다. 또한, 관계성구축부(147)는 토픽개념 확장부(145)로부터 확장된 개념을 가지는 개별 토픽들을 제공받을 수 있다. 또한, 관계성구축부(147)는 토픽개념 확장부(145)로부터 제공받은 확장된 개념을 가지는 개별 토픽 간의 관계성을 구축할 수 있다.
또한, 관계성구축부(147)는 개별 토픽 간에 대한 인물관계, 사건관계 및 배경관계를 구축하고, 이를 바탕으로 이들의 결합된 연관관계 즉, 상기 구축된 인물관계, 사건관계 및 배경관계가 결합된 연관관계를 구축할 수 있다
시각화부(149)는 관계성구축부(147)와 연결될 수 있다. 또한, 시각화부(149)는 관계성구축부(147)로부터 관계성이 구축된 토픽을 제공받을 수 있다. 또한, 시각화부(149)는 관계성구축부(147)로부터 제공받은 관계성이 구축된 토픽을 토픽타입에 따라 토픽맵 형태로 시각화시킬 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치는, 관계형성모듈을 통해 서사정보의 중요명사들을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화함으로써, 스토리 데이터 내 정보(일 예로, 인물, 사건 및 배경정보 등) 간의 관계도 표현을 위해 XML 형식의 데이터 작성을 자동화하여 온톨로지 시스템을 추가할 수 있어 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게 시간적 및 비용적 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있다.
도 2d는 본 발명의 일 실시예에 적용된 저작모듈을 구체적으로 설명하기 위한 블록 구성도이다.
아래에서 상술할 스토리(story)(일 예로, 새로운 스토리)는 적어도 하나의 시퀀스(sequence)로 이루어질 수 있고, 상기 시퀀스는 적어도 하나의 플롯(plot)으로 이루어질 수 있으며, 상기 플롯은 적어도 하나의 장면(scene)으로 이루어 질 수 있다.
도 2d를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 적용된 저작모듈(180)은 플롯생성부(181), 스토리생성부(183) 및 캐릭터 편집부(185) 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
플롯생성부(181)는 인터페이스모듈(160)과 연결되어 인터페이스모듈(160)로부터 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 플롯생성신호 등)를 제공받을 수 있다. 또한, 플롯생성부(181)는 데이터 로딩모듈(170)과 연결되어 데이터 로딩모듈(170)로부터 로딩된 스토리 데이터를 제공받을 수 있다.
또한, 플롯생성부(181)는 데이터 로딩모듈(170)로부터 제공받은 로딩된 스토리 데이터의 형태소를 분석하고, 분석된 형태소에 따라 참조문장을 추출할 수 있다.
예컨대, 플롯생성부(181)는 데이터 로딩모듈(170)로부터 제공받은 로딩된 스토리 데이터의 형태소를 분석하여 명사별, 명사 출현 빈도수별 및 키워드별 중 적어도 어느 하나에 따라 참조문장을 추출할 수 있다.
또한, 플롯생성부(181)는 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 플롯생성신호 등)에 따라 상기 추출된 참조문장을 편집함과 아울러 이를 바탕으로 적어도 하나의 장면으로 이루어진 플롯들을 생성하며, 상기 생성된 플롯들을 리스트화하여 플롯리스트를 생성할 수 있다.
또한, 플롯생성부(181)는 상기 생성된 플롯별로 기 설정된 플롯구조 패턴에 따라 상하위 및 등위 관계를 나타내는 순서식별코드를 부여하고, 상기 순서식별코드가 부여된 플롯들을 리스트화하여 플롯리스트를 생성할 수 있다.
스토리생성부(183)는 플롯생성부(181)와 연결되어 플롯생성부(181)로부터 생성된 플롯리스트를 제공받을 수 있다. 또한, 스토리생성부(183)는 인터페이스모듈(160)과 연결되어 인터페이스모듈(160)로부터 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 스토리생성신호 등)를 제공받을 수 있다.
또한, 스토리생성부(183)는 플롯생성부(181)로부터 제공받은 생성된 플롯리스트에 기반하여 플롯별로 장면들을 추출할 수 있다. 또한, 스토리생성부(183)는 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 스토리생성신호 등)에 따라 상기 추출된 장면들의 순서를 변경함과 아울러 이들을 조합하여 즉, 상기 순서가 변경된 장면들을 조합하여 시퀀스를 생성하고, 이들을 조합하여 새로운 스토리를 생성할 수 있다
또한, 스토리생성부(183)는 생성된 새로운 스토리를 상술한 서사정보 전처리모듈(120)로 제공할 수 있다. 즉, 스토리생성부(183)에서 생성된 새로운 스토리는 상술한 서사정보 전처리모듈(120), 서사정보 선정모듈(130) 및 관계형성모듈(140)을 통해 상기 서사정보 관계도에 기반하는 토픽맵으로 구축되어 시각화될 수 있으며, 또한 상기 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및/또는 대표 캐릭터 이미지를 포함하는 캐릭터 이미지 리스트가 캐릭터 관리모듈(150)을 통해 생성 및 관리될 수 있다.
캐릭터 편집부(185)는 인터페이스모듈(160)과 연결되어 인터페이스모듈(160)로부터 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 캐릭터편집신호 등)를 제공받을 수 있다. 또한, 캐릭터 편집부(185)는 데이터 로딩모듈(170)과 연결되어 데이터 로딩모듈(170)로부터 로딩된 캐릭터 이미지 리스트를 제공받을 수 있다.
또한, 캐릭터 편집부(185)는 데이터 로딩모듈(170)로부터 제공받은 로딩된 캐릭터 이미지 리스트를 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 캐릭터편집신호 등)에 따라 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및 대표 캐릭터 이미지 중 적어도 하나를 편집하고, 이를 바탕으로 캐릭터 이미지 리스트를 편집할 수 있다. 또한, 캐릭터 편집부(185)는 편집된 캐릭터 이미지 리스트를 캐릭터 관리모듈(150) 및/또는 저장모듈(190)로 제공할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치는, 저작모듈을 통해 새로운 스토리 및 캐릭터들을 편집하고, 관계형성모듈을 통해 편집된 새로운 스토리 및 캐릭터들에 대한 관계를 연동시킴으로써, 현재 작성중인 새로운 스토리에 등장하는 인물 간의 관계를 쉽게 표현할 수 있어 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치는, 저작모듈을 통해 플롯별로 상하위 및 등위 관계를 나타내는 순서식별코드를 부여하고, 상기 순서식별코드가 부여된 플롯들을 리스트화함으로써, 전반적인 줄거리 순서를 쉽게 재구성할 수 있어, 스토리텔링의 스토리를 저작하는 저작자에게 시간적 및 비용적 부담을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 스토리텔링의 스토리 저작 효율을 극대화시킬 수 있다.
도 3a 내지 도 7c는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 스토리텔링 저작을 지원하는 방법들을 구체적으로 설명하기 위한 도면들이다.
도 3a 내지 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 서사정보에 기반한 관계도 구축 방법을 구체적으로 설명하기 위한 도면들이다.
도 3a는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 서사정보를 선정하는 방법을 구체적으로 설명하기 위한 개념도이다.
도 3a를 참조하면, 도면에 도시된 서사정보 자동 추출 시스템은 도 1에서 상술한 데이터 수집모듈(110), 서사정보 전처리모듈(120) 및 서사정보 선정모듈(130) 모두를 의미할 수 있다.
또한, 도면에 도시된 설화 Text는 도 1에서 상술한 설화 데이터와 대응될 수 있다. 이러한 설화 Text(또는, 설화 텍스트, 설화 데이터 또는 설화)는 도 1에서 상술한 데이터 수집모듈(110)을 통해 수집될 수 있다.
또한, 도면에 도시된 1. 설화 내 명사 추출은 도 2a에서 상술한 서사정보 전처리모듈(120)을 통해 수행될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 2. 서사정보 후보 추출 및 3. 서사정보 목록은 도 2b에서 상술한 서사정보 선정모듈(130)을 통해 수행될 수 있다. 특히, 도면에 도시된 서사정보 후보(또는, 서사정보 후보 명사)는 도 2b에서 상술한 후보명사와 대응될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)를 통해 서사정보를 선정하는 방법은 크게, 입력받은 설화 텍스트로부터 한국어 자연어 처리 기법을 활용하여 명사를 추출하는 단계, 추출된 명사로부터 서사정보 후보를 추출하기 위해 TF 알고리즘을 적용하는 단계, 마지막으로 입력된 설화 텍스트로부터 인물, 사건, 배경의 추출된 서사정보 목록을 보여주는 단계로 이루어질 수 있다.
한편, 서사정보 자동 추출 시스템은 해당 시스템을 구축하기 위해 아래의 표 5와 같은 개발환경을 가질 수 있다.
항목 사양
CPU Intel(R) Core(TM) i7 2.93GHz
RAM 4.00GB
운영체제 윈도우7 Enterprise K
개발 툴 Java, Eclipse, Window Builder
분석기 한나눔 형태소 분석기
표 5를 참조하면, 컴퓨터 CPU는 Intel(R) Core(TM) i7 2.93GHz 환경에서 Java 기반으로 구현할 수 있으며, 인터페이스 설계를 위해 Eclipse 플러그인 Window Builder를 이용하여 레이아웃을 구성할 수 있고, 텍스트 처리를 위해 한나눔 형태소 분석기의 품사 태그를 이용할 수 있다.
도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치의 사용자 인터페이스를 구체적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 3b를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 사용자 인터페이스는 파일열기 화면창, 설화내용 화면창, 설화 내 명사 추출 화면창, 서사정보 후보 추출 화면창 및 서사정보 목록 화면창으로 구성될 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 사용자 인터페이스는 서사정보 자동 추출 시스템의 흐름과 같이, 입력받은 설화 텍스트로부터 명사를 추출하는 부분, 추출된 명사 중에서 서사정보의 후보들을 추출하는 부분 및 서사정보에 대한 목록을 보여주는 부분으로 구성될 수 있다.
이하에서는 도 3a 및 도 3b를 참조하여, 입력받은 설화 텍스트로부터 서사정보를 추출하기 위한 전처리(Pre-processing) 과정으로서, 사용자 인터페이스 화면에서 설화 텍스트 내 명사를 추출하는 방법에 대해 설명한다.
즉, 아래에서는 설화 텍스트 내 명사 추출을 위해, 본 발명의 일 실시예에 적용된 자연어 처리 알고리즘을 통해 수행되는 특수문자 제거 방법, 해당 단어별 품사 처리를 위한 품사(POS) 태깅 과정과, 서사정보 추출을 위한 명사 패턴 정의 및 추출에 대해 구체적으로 설명한다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)를 통해 명사를 추출하는 이유는 다양한 품사 중에서 서사정보를 구성하고 있는 단어에 대한 품사가 주로 명사에 분포되어 있기 때문이다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 적용된 특수문자 제거 및 품사(POS) 태깅 과정에 대해 설명한다.
모든 언어에서 사용되는 특수문자의 종류는 매우 다양하다. 대화 내용을 나타내기 위해 큰따옴표(“ ”)를 사용하고, 문장의 맥락을 구성하기 위해 마침표(.), 쉼표(,) 등을 사용한다.
하지만, 이러한 특수기호들은 자연어 처리에서 큰 걸림돌이 되기 때문에, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)에서는 본격적인 한국어 처리를 수행하기에 앞서, 먼저 특수문자를 제거할 수 있다. 여기서, 상기 제거할 특수 문자는 “*, +, $, |, !, #, %, &, @, ,, , ", ', \ , [, ], /, <, >, ^, {, }”일 수 있다.
한편, 특수문자 제거 시 주의할 사항은 제거할 특수문자를 정의할 때 대부분 대괄호([ ]) 안에 제거할 문자를 정의하지만, JAVA 함수에서 사용되는 대괄호, 중괄호, 소괄호, 큰따옴표 및 작은따옴표는 반드시 앞에 역슬러쉬(\)를 포함하여 그 특수성을 지정해주어야 한다.
그리고, 설화 텍스트 내에 특수문자를 제거한 후, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 각 단어별 품사를 파악하기 위한 품사(POS) 태깅 과정을 진행할 수 있다.
그러나, 한국어는 매우 다양한 품사들이 존재할 뿐만 아니라 문맥적으로 특정 품사를 보조해주는 역할을 하는 품사들이 존재하기 때문에, 한국어 자연어 처리는 영어와 달리 매우 어려운 점이 존재할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 품사(POS) 태깅 과정 뿐만 아니라 불용어 처리 과정에서, 한나눔 형태소 분석기를 적용하여 상술한 과정들을 수행할 수 있다.
여기서, 상기 한나눔 형태소 분석기는 타 분석기와 달리 특정 명사에 대한 품사 종류를 나타내는 경우, 수에 따라 특정 명사에 대한 품사 종류를 최대한 많이 보여줄 수 있다. 즉, 상기 한나눔 형태소 분석기는 저작자들이 사용할 수 있는 특정 명사에 대한 품사 종류의 범위를 확대되도록 할 수 있다. 그리고, 상기 한나눔 형태소 분석기는 체계적으로 정리된 단어-품사 관계를 제공할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 적용된 특수문자 제거 및 품사(POS) 태깅 과정은 먼저, 설화 텍스트 원문을 입력받을 때, 모든 기호를 제거하여 하나의 문장형태로 설화 데이터를 수정할 수 있다. 이후, 수정된 설화 데이터에서 상술한 특수문자를 제거할 수 있다. 여기서, 마침표는 문장의 끝을 구분하여야 함으로 제거하지 않을 수 있다.
이후, 한나눔 분석기를 통해 품사(POS) 태깅 과정을 수행할 수 있다. 즉, 최종적인 품사(POS) 태깅 과정은 한나눔 분석기 함수에 기반하여 데이터가 가공될 수 있는데, 각각의 품사 별로 작성된 기반데이터를 통해 태깅 과정이 수행될 수 있다.
지하국대적퇴치 설화 원문 옛날 아귀 귀신이라는 큰 도적이 있었다. 그는 종종 이 세상에서 나와서 세상을 요란하게 하고 예쁜 여자를 납치해 가기도 하였다.…
특수문자 제거 옛날 아귀 귀신이라는 큰 도적이 있었다. 그는 종종 이 세상에서 나와서 세상을 요란하게 하고 예쁜 여자를 납치해 가기도 하였다.…
POS Tagging 옛날/ncn
아귀/ncn
귀신/ncn+이/jp+라/ef+는/etm
크/paa+ㄴ/etm
도적/ncn+이/jcc
있/px+었/ep+다/ef
그/npp+는/jxc
종종/mag
이/mmd		 세상/ncn+에서/jca
나오/pvg+아/ecx
세상/ncn+을/jco
요란/ncps+하/xsms+게/ecs
하/pvg+고/ecc
예쁘/paa+ㄴ/etm
여자/ncn+를/jco
납치/ncpa+하/xsva+어/ecx
가/px+기/etn+도/jxc
하/pvg+었/ep+다/ef
표 6을 참조하면, 표 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)를 통해 수집된 설화 텍스트 원문과, 상기 수집된 설화 텍스트 원문이 특수문자 제거 및 품사(POS) 태깅이 수행된 후 각각의 결과들을 나타낸 표이다.
계속해서, 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 추출을 위한 명사 패턴 정의 및 추출 과정에 대해 설명한다.
상술한 품사(POS) 태깅 과정이 완료되면, 설화 텍스트 내 명사를 추출하기 위해, 명사를 나타내는 품사의 종류를 파악하여 해당 품사만 선별해 내는 과정을 수행할 수 있다.
현재, 한나눔 형태소 분석기에서 정의하고 있는 명사 형태소는 ncpa(동작성 명사), ncps(상태성 명사), ncn(비서술성 명사), ncr(직위 명사), ncpa(성), nqpb(이름), nqpc(성+이름), nqq(기타 일반), nbu(단위성 의존명사) 및 nbn(비단위성 의존명사) 등으로 구성될 수 있다. 그리고, 상술한 명사 형태소의 동일 패턴을 분석하면, 상기 명사 형태소는 아래의 표 7과 같은 패턴을 가질 수 있다.
○ nc + n, r, pa, ps - 일반 명사 및 동작, 상태성 명사
○ nq + pb, pc, q - 기타 명사 및 고유명사의 성 또는 이름
○ nb + n, u - 단위성, 비단위성 의존명사
따라서, 표 7에서 정의한 3가지 패턴을 기반으로 설화 텍스트 내의 명사만을 추출하면, 추출된 명사는 총 382개로, 그 결과는 아래의 표 8과 같다.
옛날, 아귀, 귀신, 도적, 그, 세상, 세상, 요란, 여자, 납치, 때, 아귀, 귀신, 임금님, 세, 공주, 납치, 임금님, 신하, 귀, 계획, 신통, 계책, 말, 사람, 사람, 무신, 나, 자신, 일, 임금님, 저, 집, 대, 국록, 저, 생명, 은혜, 공주, 님, 임금님, 이, 허락, 세, 공주, 중, 막내, 공주, 결혼, 무신, 하인, 아귀, 귀신, 소굴, 출발, 천하, 귀신, 소굴, 곳, 수, 하루, 산모퉁이, 피곤, 몸, 잡시, 동안, 잠, 꿈, 머리, 노인, 다음, 말, 나, 산, 산신령, 너, 아귀, 귀신, 소굴, 산, 쪽, 중, 산, 이상, 한, 바위
…
이하에서는 도 3a 및 도 3b를 참조하여, 추출된 명사들에서 서사정보 목록을 추출하는 방법에 대해 설명한다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 용어빈도(term frequency, TF) 알고리즘을 이용하여 추출된 명사들 중 서사정보의 후보 명사들을 선정할 수 있으며, 이때 추출된 서사정보의 후보 명사들 중 한가지 품사만을 갖지 않는 명사들이 있기 때문에, 불용어 명사 목록을 정의하여 추출된 서사정보의 후보 명사들로부터 서사정보 목록을 추출할 수 있다.
먼저, 본 발명의 일 실시예에 적용된 용어빈도(TF) 값을 이용한 서사정보 후보 명사 선정에 대해 설명한다.
여기서, 상기 용어빈도(TF) 값은 일반적인 문서 내 출현하는 특정단어의 빈도수를 통해 해당 단어의 중요성을 판별하는데 많이 사용되는 값일 수 있다. 그리고, 서사정보 후보 명사 선정을 위해, 상기 용어빈도(TF) 값을 사용하는 이유는 스토리(일 예로, 설화 데이터)의 핵심요소인 서사정보를 구성하고 있는 단어가 명사 품사를 가지고 있을 뿐만 아니라 스토리의 주체가 되는 인물과, 흐름을 나타내는 사건, 및 배경에 사용되는 명사들이 타 명사들보다 그 출현 빈도가 많기 때문일 수 있다.
예컨대, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 배열 내 들어있는 단어들끼리 비교하고, 비교결과 기존에 측정했던 단어일 경우, 다음 단어로 넘어가서 재비교 후, 새로운 단어일 경우에만 Count값을 늘려주면서 단어에 대한 용어빈도(TF) 값을 계산할 수 있다.
명사 TF값 명사 TF값 명사 TF값 명사 TF값
공주
무신
도적
귀신
말
사람
임금님
공주들		 17
15
10
9
9
9
9
8		 아귀
그
하인들
산
세상
수
일
저		 7
6
6
5
5
5
5
5		 술
위
줄
구멍
노인
막내
바위
집		 4
4
4
4
4
4
4
4		 광주리
그것
나
다음
때
머리
몸
물 …		 3
3
3
3
3
3
3
3 …
표 9를 참조하면, 표 9는 명사별 용어빈도(TF) 값 계산 결과를 나타낸 표이다. 기존 382개의 명사 중 115개의 명사가 서사정보 후보 명사로 추출됨을 알 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 최종적으로, 중복 처리된 명사를 바탕으로 재필터링 과정을 한번더 수행할 수 있다. 여기서, 상기 재필터링 과정을 한번더 수행하는 이유는 명사만을 추출하였더라도 해당 명사 중 한가지의 품사만을 가지지 않는 명사가 존재할 수 있기 때문이다.
계속해서, 본 발명의 일 실시예에 적용된 불용어 명사 목록 정의에 대해 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 상기 추출된 서사정보의 후보 명사 중에서 한 가지 품사만을 갖지 않는 명사들을 제거하기 위해, 아래의 표 10과 같이 불용어 명사 목록을 정의할 수 있다.
번호 불용어 명사
1 가구
2 가닥
3 가락
4 가량
5 가리
6 가마
904 힝
그리고, 아래의 표 11 은 명사에 정의된 불용어의 태그와 단어의 개수를 나타낸 표이다.
태그명
(단어개수)		 설명 태그명
(단어개수)		 설명
xsnu(25) 명사 파생 접미사 xsms(2) 형용사 파생 접미사
xsnca(1) 명사 파생 접미사 xsmn(6) 형용사 파생 접미사
xsncc(26) 명사 파생 접미사 xsam(1) 부사 파생 접미사
xsna(8) 명사 파생 접미사 xsas(1) 부사 파생 접미사
xsns(2) 명사 파생 접미사 ii(208) 감탄사
xsnp(7) 명사 파생 접미사 nbn(70) 비단위성 의존명사
xsnx(14) 명사 파생 접미사 nbu(388) 단위성 의존명사
xsvv(7) 동사 파생 접미사 nbs(10) 비단위성 의존명사
xsva(5) 동사 파생 접미사 npp(78) 인칭대명사
xsvn(1) 동사 파생 접미사 npd(44) 지시대명사
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 추출된 명사와 함께 정의된 태그를 포함한 불용어 명사를 제거함으로써, 저작자가 원하는 서사정보 추출이 가능할 수 있다.
예컨대, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는, 표 9에서 ‘그것’의 경우 명사 품사 이외에 지시대명사를 나타내는 태그인 'npd'의 품사를 가지고 있으므로, 표 11의 정의된 태그를 이용하여 불용어 명사를 제거할 수 있다.
계속해서, 본 발명의 일 실시예에 적용된 불용어 태그를 이용한 용어빈도(TF)별 명사 재추출 방법에 대해 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 상기 표 11에서 정의된 불용어 태그를 바탕으로 용어빈도(TF) 값을 계산하여 추출된 단어들을 재분류함으로써, 서사정보를 구성하는 명사에 대한 서사정보 목록을 추출할 수 있다.
이와 같이, 불용어 명사 제거 단계를 통해 최종 선정된 서사정보 명사는 표 12와 같으며, 최종 선정된 서사정보 명사는 총 41개임을 확인할 수 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 단순 출현 명사를 제거하기 위해, 용어빈도(TF) 값이 1이하인 데이터는 삭제할 수 있다.
명사 TF 명사 TF 명사 TF
공주
무신
도적
귀신
임금님
공주들
아귀
하인들
산
세상
구멍
노인
막내
바위		 17
15
10
9
9
8
7
6
5
5
4
4
4
4		 집
광주리
다음
머리
몸
소굴
수박
칭찬
하인
결혼
귀
나무
나뭇잎
납치		 4
3
3
3
3
3
3
3
3
2
2
2
2
2		 대감님
동정
땅
마음
목
물동이
비늘
소원
아가씨
옆구리
의심
잠
치맛자락		 2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
도 3c는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치의 사용자 인터페이스를 통해 설화내용, 설화 내 명사 추출, 서사정보 후보 추출 및 서사정보 목록에 대한 각각의 결과를 나타낸 도면이다.
도 3c를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)의 사용자 인터페이스는 설화 텍스트(일 예로, 지하국 대적 퇴치 설화 텍스트)를 좌측 상단의 설화내용 화면창에 표시할 수 있고, 이후 설화 텍스트 내 명사들을 추출한 결과를 좌측 하단의 왼쪽 설화 내 명사 추출 화면창에 표시할 수 있으며, 이후 추출된 명사들 중 서사정보 후보 명사들을 추출한 결과를 좌측 하단의 오른쪽 서사정보 후보 추출 화면창에 표시할 수 있으며, 이후 추출된 서사정보 후보 명사들 중 서사정보 목록 결과를 우측 서사정보 목록 화면창에 표시할 수 있다.
계속해서, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 서사정보 목록 결과를 바탕으로 영웅 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 인물정보, 사건정보 및 배경정보로 분류할 수 있다.
인물 배경 사건
공주 산 칭찬 애기
무신 세상 결혼 요란
도적 소굴 납치 은혜
귀신 공중 동정 응답
임금님 굴 소원 이야기
공주들 꿈 의심 조사
아귀 꿈속 계책 죽음
하인들 산모퉁이 계획 출발
노인 세계 대답 피곤
막내 옛날 명령 허락
하인 오랜만 방법 혼인
대감님 우물곁 병환 약속
아가씨 천하 아양 야단
표 13을 참조하면, 표 13은 서사정보인 인물정보, 사건정보 및 배경정보로 ‘지하국 대적 퇴치’ 설화 데이터를 분류한 결과를 나타낸 표이다.
도 3d 내지 도 3i는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통한 서사정보에 기반한 토픽맵 구축 방법 및 토픽맵 기반 객체 시각화 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 3d 내지 도 3i를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 설화 텍스트로부터 추출된 서사정보를 중심으로 인물간의 관계 및 사건, 배경에 대한 정보를 토픽맵으로 표현할 수 있다.
이를 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 설화 텍스트로부터 추출된 서사정보를 영웅 서사구조 기반의 관계 모델에 기반하여 토픽맵으로 구축하고, 이를 바탕으로 설화 텍스트를 시각화함으로써, 스토리텔링 저작 지원을 위한 효율적인 정보를 저작자에게 제공할 수 있을 뿐만 아니라 그 응용방안을 제시할 수도 있다.
아래에서는 도 3d 및 도 3e를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)를 통해 구축되는 토픽맵에 대해 설명한다.
도 3d는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 도출된 '지하국 대적 퇴치' 설화 데이터에 대한 개념 모델링을 나타낸 도면이다.
도 3d를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 추출된 서사정보에 대한 시각화를 표현하기 위해, 도 3d와 같은 개념 모델링을 도출할 수 있다.
지식층에는 인물, 사건 및 배경 토픽 타입이 존재할 수 있다. 즉, 지식층에는 상기 인물 토픽 타입 중심으로 주인공, 조력자 및 적대자 토픽간의 관계가 설정될 수 있고, 상기 사건 토픽 타입 중심으로 영웅 서사구조의 사건정보인 출발, 전개 및 귀환 토픽간의 관계가 설정될 수 있으며, 상기 배경 토픽 타입 중심으로 현실세계 및 초현실세계 토픽간의 관계가 설정될 수 있다. 그리고, 추출된 서사정보 인스턴스는 각 토픽에 따라 연계 타입을 가질 수 있다.
이러한 토픽은 각각의 정보층에 있는 이미지 파일, URL 및/또는 특정 데이터베이스 내 레코드를 참조할 수 있으며, 토픽 및 인스턴스에 대한 부가적인 정보를 확장할 수 있다.
예컨대, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 인물에 대한 구체적인 속성인 이름, 나이, 성별 및 인물 이미지 등의 정보를 인물 데이터베이스 및 웹 상에 존재하는 해당 정보를 참조함으로써, 구체적인 설화 데이터에 대한 시각화를 표현할 수 있다.
아래의 표 14는 도 3d의 개념 모델링을 기반으로, 토픽맵 구축을 위해 도출된 설화 데이터의 구성요소들을 나타낸 표이다.
토픽타입 인스턴스 연계타입 인스턴스
인물 무신 적대관계 주인공 - 적대자
사건 하인 조력관계 주인공 - 조력자
배경 아귀 일상세계 출발 - 일상세계
주인공 산신령 모험에의 소명 출발 모험에의 소명
조력자 문지기 소명의 거부 출발 정신적 스승 만남
적대자 공주 정신적 스승 만남 출발 첫 관문의 통과
출발 산 첫 관문 통과 전개 시험, 협력자, 적대자
전개 산모퉁이 시험, 협력자, 적대자 전개 - 시련
회귀 바위 동굴 깊은 곳으로 진입 전개 - 보상
현실세계 땅 속 시련 회귀 귀환의 길
초현실세계 … 보상 회귀 - 부활
귀환의 길 회귀 영약을 가지고 귀환
영약을 가지고 귀환 …
표 14를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 토픽 타입으로 인물, 주인공, 조력자 및 적대자등과 같은 토픽으로 구성요소를 도출할 수 있고, 인물간의 관계에 따라 적대관계 및 조력관계 등의 연계타입을 도출할 수 있며, 정보층으로부터 설화 데이터에 대한 줄거리와, 인물 이미지 및 배경 이미지 등의 외부 리소스를 어커런스 타입으로 도출할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 설화 텍스트에 대한 시각화를 표현함으로써 실험 결과에 따른 응용방안 제시를 위해, 최종적으로 토픽맵 편집기 도구인 온토피아에서 개발한 옴니게이터(Omnigator)도구를 이용하여 토픽, 어소시에이션 및 어커런스에 대한 입력 및 편집함으로써 디자인을 구현할 수 있다.
도 3e는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 나타낸 도면이다.
도 3e를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 표 14의 설화 데이터의 구성요소들을 기반으로 토픽맵을 구축할 수 있다.
여기서, 설화 데이터의 토픽 타입인 인물, 사건 및 배경과, 주인공, 조력자, 적대자, 출발, 전개, 귀환, 현실세계 및 초현실세계의 토픽은 계층적 구조를 가질 수 있다. 그리고, 인물 관계, 배경 관계 및 사건 관계를 통하여, 각 요소들 간의 의미적 관계를 형성할 수 있다. 또한, 인물의 구체적인 속성을 표현하기 위해, 각 인물에 따른 내부 및 외부 어커런스 참조를 지정하여 시각화 된 설화 데이터를 표현할 수 있다.
예컨대, ‘지하국대적퇴치’설화 데이터에서 아귀라는 인물은 단지 주인공의 적대자로서, 스토리의 사건을 전개하지만, 단지 표면적인 텍스트상의 정보뿐만 아니라 스토리의 새로운 창작에 대한 발상을 위해, 아귀 귀신에 대한 구체적인 설명을 어커런스를 통해 표현할 수 있도록 하며, 이러한 설화 데이터의 시각화를 토픽맵과 접목하여 스토리텔링 저작지원을 위한 수단으로 표현할 수 있다.
계속해서, 아래에서는 도 3f 내지 도 3i를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)를 통한 토픽 및 관계 생성 방법에 대해 설명한다.
도 3f 내지 도 3i를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 도 3a 내지 도 3c를 참조하여 상술한 서사정보 자동 추출 시스템의 서사정보 추출 결과와 상기 표 14의 설화 데이터의 시각화 구성요소들을 기반으로, 스토리텔링 서사구조 모델의 영웅 서사구조 관계모델을 활용하여 실질적인 토픽 간의 관계설정을 할 수 있다.
여기서, 인물 데이터는 인물의 유형에 따라 적대관계 및 조력관계로 관계성이 구축될 수 있으며, 인물과 사건의 관계는 출발, 전개 및 귀환 단계의 하위구조에서 인물이 등장하는 사건과 관계성이 구축될 수 있다. 그리고, 인물과 사건이 존재하는 공간적 장소인 배경과 관계성을 구축함으로써, 설화 텍스트에 대한 서사정보를 시각화 할 수 있다.
도 3f 내지 도 3i는 본 발명의 일 실시예에 적용된 영웅 서사구조에서 정의된 관계 모델을 이용하여 ‘지하국 대적 퇴치’설화 데이터에서 추출된 데이터에 대한 관계 생성을 설명하기 위한 도면들이다.
도 3f는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 이용하여 인물 관계를 나타낸 도면이다.
도 3f를 참조하면, 인물 토픽 타입에는 인물의 유형에 따라 주인공, 조력자 및 적대자 토픽이 존재할 수 있으며, 주인공을 중심으로 인물간의 관계가 적대관계 및 조력관계로 설정될 수 있다.
그리고, 주인공 토픽에는 지하국대적퇴치 설화 데이터에서 주인공으로 분류된 무신 인스턴스를 가질 수 있다. 그리고, 적대자 토픽에는 문지기, 하인 및 아귀 인스턴스를 가질 수 있다. 그리고, 조력자 토픽에는 산신령, 임금 및 공주 인스턴스를 가질 수 있다.
도 3g는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 이용하여 배경 관계를 나타낸 도면이다.
도 3g를 참조하면, 배경 토픽 타입은 현실세계 토픽과 초현실세계 토픽으로 생성될 수 있다. 여기서, 상기 현실세계 토픽으로는 산, 산모퉁이 및 바위 등과 같이 설화 내 등장하는 현실공간에 대한 인스턴스를 가질 수 있다. 그리고, 상기 초현실세계 토픽으로는 꿈, 아귀소굴 및 땅 속등과 같이 설화에서 등장하는 가상적인 공간으로서, 주인공이 초현실세계로 여행을 하면서 인물들이 존재하는 공간적인 요소에 대한 인스턴스를 가질 수 있다.
도 3h는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 이용하여 사건 관계를 나타낸 도면이다.
도 3h를 참조하면, 사건 토픽 타입은 크게 출발, 전개 및 귀환의 토픽으로 이루질 수 있다. 이러한 토픽 분류는 본 발명에 적용된 ‘지하국 대적 퇴치’ 설화 데이터 뿐만 아니라 모든 영웅 서사구조 기반의 설화 데이터에 대한 스토리의 구조적 접근이 가능하기 때문이다.
먼저, 출발 토픽은 일상세계, 모험에의 소명, 소명의 거부, 정신적 스승과 만남, 첫 관문 통과의 토픽을 가질 수 있으며, 각 단계마다 등장하는 인물과 인물이 존재하는 공간적 요소인 배경 토픽의 인스턴스와 관계가 설정될 수 있다.
그리고, 전개 토픽 타입은 시련, 동굴 깊은 곳으로 진입 및 보상 토픽을 가질 수 있다. 그리고, 귀환 토픽 타입은 귀환의 길, 부활, 영약을 가질 수 있고, 귀환의 토픽을 가질 수 있으며, 인물 및 배경 인스턴스를 모두 포함할 수 있다.
도 3i는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치를 통해 구축된 토픽맵을 이용하여 서사정보 관계를 나타낸 도면이다.
도 3i를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 최종적으로 서사정보 간의 관계를 생성함으로써, 스토리 내 핵심요소인 인물, 사건 및 배경 간의 유기적인 결합을 위한 연계타입(Association)을 정의할 수 있다.
즉, 인물과 사건 토픽 타입의 연계타입은 ‘발생하다’, 사건과 배경의 연계타입은 ‘전개하다’, 인물과 배경의 연계타입은 ‘존재하다’로 관계성이 구축될 수 있다.
상술한 바와 같이, 이러한 토픽맵 기반의 관계설정을 이용한 시각화는 설화 텍스트로부터 추출된 스토리 내 서사정보 데이터를 가공할 수 있으며, 스토리를 구성하는 각 요소(인물, 사건 및 배경) 간의 의미적 관계를 생성할 수 있다. 이에, 스토리 저작을 위한 저작자들에게 보다 효율적인 스토리텔링 저작에 대한 응용방안으로 활용될 수 있다.
도 4 내지 7c는 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치의 사용자 인터페이스를 구체적으로 설명하기 위한 도면들이다.
도 4 내지 7c를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치(100)는 사용자 인터페이스를 통해 플롯추출 모드, 인물(캐릭터) 모드, 시퀀스 모드 및 관계도 모드로 동작될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 플롯추출 모드를 나타낸 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 플롯추출 모드는 데이터로딩 화면창(①), 검색 화면창(②), 에디터 화면창(③) 및 플롯저장리스트 화면창(④) 등으로 구성될 수 있다.
데이터로딩 화면창(①)에서는 스토리 데이터(일 예로, 설화 데이터 등)를 로딩할 수 있다. 또한, 데이터로딩 화면창(①)에서는 저작자 명사 선택 및 빈도수 입력창을 이용하여 스토리 데이터 내에 포함된 참조문장들을 추출할 수 있다. 여기서, 로딩된 텍스트 파일은 파일 시스템으로 변경될 수 있다.
검색 화면창(②)에서는 키워드 검색을 이용하여 스토리 데이터 내에서 참조문장들을 추출할 수 있다.
에디터 화면창(③)에서는 스토리 데이터에서 추출된 참조문장들을 로딩할 수 있다. 또한, 에디터 화면창(③)에서는 저작자에 의해 입력되는 저작자 입력신호(일 예로, 저작자 편집신호 등)에 따라 상기 추출된 참조문장들을 편집하거나 새로운 참조문장들을 작성할 수 있다.
플롯저장리스트 화면창(④)에서는 적어도 하나의 장면으로 이루어진 플롯들로 구성되는 플롯리스트를 저장할 수 있다. 또한, 플롯저장리스트 화면창(④)에서는 플롯별로 상하위 및 등위 관계를 추가, 수정 및/또는 삭제 할 수 있다.
도 5a 내지 도 5d는 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 인물(캐릭터) 모드를 나타낸 도면이다.
도 5a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 인물(캐릭터) 모드는 캐릭터 기본정보 화면창(①), 캐릭터 이미지 리스트 화면창(②), 전체 캐릭터 화면창(③), 에디터 화면창 및 플롯저장리스트 화면창 등으로 구성될 수 있다.
도 5b를 참조하면, 캐릭터 기본정보 화면창(①)에서는 캐릭터에 대한 기본정보를 입력할 수 있다.
도 5c를 참조하면, 캐릭터 이미지 리스트 화면창(②)에서는 캐릭터 이미지를 추가적으로 삽입할 수 있으며, 캐릭터 이미지들 중 대표 캐릭터 이미지를 선택할 수 있다.
도 5d를 참조하면, 전체 캐릭터 화면창(③)에서는 대표 캐릭터 이미지가 설정된 전체 캐릭터 이미지 리스트를 표시할 수 있다.
도 6a 내지 도 6c는 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 시퀀스 모드를 나타낸 도면이다.
도 6a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 시퀀스 모드는 시퀀스 리스트 화면창(①), 시퀀스 순서편집 화면창(②), 에디터 화면창 및 플롯저장리스트 화면창 등으로 구성될 수 있다.
도 6b를 참조하면, 시퀀스 리스트 화면창(①)에서는 플롯저장리스트 화면창에서 플롯들 및 장면들을 로딩할 수 있다.
도 6c를 참조하면, 시퀀스 순서편집 화면창(②)에서는 장면들에 대한 순서를 편집 즉, 순서를 변경할 수 있다. 또한, 시퀀스 순서편집 화면창(②)에서는 동 시간대에 발생되는 사건들을 생성 및 관리할 수 있다.
도 7a 내지 도 7c는 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 관계도 모드를 나타낸 도면이다.
도 7a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 적용된 사용자 인터페이스의 관계도 모드는 캐릭터 선택 화면창(①), 관계도 화면창(②), 에디터 화면창 및 플롯저장리스트 화면창 등으로 구성될 수 있다.
도 7b를 참조하면, 캐릭터 선택 화면창(①)에서는 인물관계에 대한 정보를 보고자 하는 캐릭터들을 선택할 수 있다.
도 7c를 참조하면, 관계도 화면창(②)에서는 캐릭터 선택 화면창(①)에서 선택된 캐릭터의 인물 간의 관계도를 표시할 수 있다.
이하에서는, 첨부된 도면(도 8 내지 도 10)을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 방법에 대해 설명한다. 특히, 도 1 내지 도 7c를 참조하여 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 장치와 중복되는 부분은 설명의 간명성을 위하여 이하에서 생략한다.
도 8 내지 도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 방법은 데이터 수집모듈(110), 서사정보 전처리모듈(120), 서사정보 선정모듈(130), 관계형성모듈(140) 및 캐릭터 관리모듈(150)을 이용하여 스토리텔링 저작을 지원하는 방법일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 방법은 데이터 로딩모듈(170), 저작모듈(180) 및 인터페이스모듈(160) 등을 더 이용하여 스토리텔링 저작을 지원하는 방법일 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 8을 참조하면, 먼저, 데이터 수집모듈(110)을 통해 외부서버(10)로부터 스토리 데이터를 수집할 수 있다(S110).
일 예에서, 상기 단계 S110에서, 데이터 수집모듈(110)은 실시간으로, 외부서버(10)로부터 스토리 데이터를 수집할 수 있다. 다른 예에서, 상기 단계 S110에서, 데이터 수집모듈(110)은 주기적으로, 외부서버(10)로부터 스토리 데이터를 수집할 수 있다.
다른 예에서, 상기 단계 S110에서, 데이터 수집모듈(110)은 임의의 시간(일 예로, 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 데이터수집신호를 제공받는 시점 등)에, 외부서버(10)로부터 스토리 데이터를 수집할 수 있다.
상기 단계 S110 이후, 서사정보 전처리모듈(120)을 통해 상기 단계 S110에서 수집된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사들을 추출할 수 있다(S120).
예컨대, 상기 단계 S120에서, 서사정보 전처리모듈(120)은 상기 단계 S110에서 수집된 스토리 데이터를 제공받아 기 설정된 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 이용하여 형태소를 분석하여 명사들을 추출할 수 있다.
여기서, 상기 기 설정된 자연어 처리(NLP) 알고리즘은 기 설정된 형태소 분석 알고리즘을 포함할 수 있다. 특히, 상기 기 설정된 자연어 처리(NLP) 알고리즘은 한글 자연어 처리 알고리즘일 수 있으며, 상기 기 설정된 형태소 분석 알고리즘은 한글 형태소 분석 알고리즘 및/또는 차트 기반 형태소 분석 알고리즘일 수 있다.
여기서, 상기 단계 S110에서 수집된 스토리 데이터는 설화 데이터로 이루어질 수 있다.
상기 단계 S120 이후, 서사정보 선정모듈(130)을 통해 상기 단계 S120에서 추출된 명사들을 제공받아 중요도를 분석하여 기 설정된 중요도 기준에 해당하는 중요명사들을 서사정보로 선정할 수 있다(S130).
예컨대, 상기 단계 S130에서, 서사정보 선정모듈(130)은 상기 단계 S120에서 추출된 명사들을 제공받아 기 설정된 중요도 분석 알고리즘을 이용하여 중요도를 분석하고, 분석결과 상기 추출된 명사들 중 기 설정된 중요도 기준에 해당하는 명사들을 중요명사들로 선정하며, 상기 선정된 중요명사들을 서사정보로 선정할 수 있다.
여기서, 상기 단계 S130에서, 상기 기 설정된 중요도 분석 알고리즘은 용어빈도(term frequency, TF) 알고리즘, 역문서빈도(inversed document frequency, IDF) 알고리즘 및 용어빈도(TF)-역문서빈도(IDF) 알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고 서사정보 전처리모듈(120)로부터 추출된 명사들의 중요도를 분석할 수 있다면 어떠한 분석 알고리즘이라도 포함할 수 있다.
여기서, 상기 단계 S130에서, 상기 기 설정된 중요도 기준은 수치로 이루어질 수 있다. 그리고, 상기 단계 S130에서, 상기 기 설정된 중요도 기준은 적어도 하나의 범위로 이루어질 수 있다.
상기 단계 S130 이후, 관계형성모듈(140)을 통해 상기 단계 S130에서 선정된 서사정보를 제공받아 서사정보의 중요명사들을 분류 및 정의하여 서사정보 관계도를 형성하고, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화시킬 수 있다(S140).
예컨대, 상기 단계 S140에서, 관계형성모듈(140)은 상기 단계 S130에서 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화시킬 수 있다.
즉, 상기 단계 S140에서, 관계형성모듈(140)은 상기 단계 S130에서 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 분류 및 정의하고, 이를 바탕으로 서사정보 관계도를 형성하며, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화시킬 수 있다.
여기서, 상기 단계 S140에서, 상기 기 설정된 서사구조 기반의 관계모델은 기승전결 서사구조 기반의 관계모델 및 영웅 서사구조 기반의 관계모델 중 적어도 하나의 관계모델을 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고 서사정보 선정모듈(130)에서 선정된 서사정보의 중요명사들에 대한 관계를 설정할 수 있다면 어떠한 관계모델이라도 포함할 수 있다.
상기 단계 S140 이후, 캐릭터 관리모듈(150)을 통해 상기 단계 S140에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및/또는 대표 캐릭터 이미지를 포함하는 캐릭터 이미지 리스트를 생성하고 관리할 수 있다(S150).
또한, 상기 단계 S150에서, 캐릭터 관리모듈(150)은 상기 단계 S140에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및/또는 대표 캐릭터 이미지를 상기 단계 S140에서 구축된 토픽맵과 연동되도록 캐릭터 이미지 리스트를 관리할 수 있다.
그리고, 상기 단계 S150 이후, 본 발명의 일 실시예에 적용된 캐릭터 이미지 리스트 편집 방법이 더 포함될 수 있다.
즉, 상기 단계 S150 이후, 데이터 로딩모듈(170)을 통해 상기 단계 S150에서 관리하는 적어도 하나의 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및/또는 대표 캐릭터 이미지를 포함하는 캐릭터 이미지 리스트를 로딩할 수 있다(S160).
상기 단계 S160 이후, 저작모듈(180)을 통해 상기 단계 S160에서 로딩된 캐릭터 이미지 리스트를 제공받아 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 캐릭터편집신호 등)에 따라 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및 대표 캐릭터 이미지 중 적어도 하나를 편집하고, 이를 바탕으로 캐릭터 이미지 리스트를 편집할 수 있다(S170).
상기 단계 S170 이후, 저작모듈(180)을 통해 상기 단계 S170에서 편집된 캐릭터 이미지 리스트를 캐릭터 관리모듈(150) 및/또는 저장모듈(190)로 제공할 수 있다.
도 9a는 본 발명의 일 실시예에 적용된 명사 추출 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9a를 참조하면, 먼저 서사정보 전처리모듈(120)을 통해 상기 단계 S110에서 수집된 스토리 데이터에 포함된 특수문자를 제거할 수 있다(S123).
여기서, 상기 단계 S123에서, 상기 특수문자는 "*, +, $, |, !, #, %, &, @, ,, , ", ', \ , [, ], /, <, >, ^, {, }"중 적어도 하나를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니고 상기 스토리 데이터의 형태소를 정확하게 분석할 수 없도록 하는 문자라면 어떠한 문자라도 포함할 수 있다.
추가적으로, 상기 단계 123 이전에, 서사정보 전처리모듈(120)을 통해 상기 단계 S110에서 수집된 스토리 데이터에 포함된 대괄호, 중괄호, 소괄호, 큰따옴표 및 작은따옴표 중 적어도 하나의 특수문자에 대해 식별기호를 부가하여 해당 특수문자에 대한 특수성을 지정할 수 있다(S121). 그리고, 상기 단계 S123에서, 서사정보 전리모듈을 통해 상기 단계 S121에서 특수성이 지정된 스토리 데이터에 포함된 특수문자를 제거할 수 있다.
상기 단계 S123 이후, 서사정보 전처리모듈(120)을 통해 상기 단계 S123에서 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 품사(Part-Of-Speech, POS) 태깅을 통해 품사별로 분류할 수 있다(S125).
예컨대, 상기 단계 S125에서, 서사정보 전처리모듈(120)은 상기 단계 S123에서 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 기 설정된 형태소 태그 집합과 비교하고, 비교결과에 따라 품사 태깅을 수행하여 상기 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 품사별로 분류할 수 있다.
상기 단계 S125 이후, 서사정보 전처리모듈(120)을 통해 상기 단계 S125에서 분류된 품사들을 필터링하여 명사들을 추출할 수 있다(S127).
예컨대, 상기 단계 S127에서, 서사정보 전처리모듈(120)은 상기 단계 S125에서 분류된 품사들 중 기 설정된 명사 패턴을 가지는 명사들을 추출할 수 있다.
도 9b는 본 발명의 일 실시예에 적용된 서사정보 선정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9a를 참조하면, 먼저 서사정보 선정모듈(130)을 통해 상기 단계 S120에서 추출된 명사들의 출현 빈도수를 분석하여 기 설정된 출연 빈도수 범위 내에 해당하는 후보명사를 선정할 수 있다(S131).
예컨대, 상기 단계 S131에서, 서사정보 선정모듈(130)은 상기 단계 S120에서 추출된 명사들을 기 설정된 용어빈도(term frequency, TF) 알고리즘, 역문서빈도(inversed document frequency, IDF) 알고리즘 및 용어빈도(TF)-역문서빈도(IDF) 알고리즘 중 적어도 하나의 알고리즘을 이용하여 출현 빈도수를 분석하고, 분석결과 상기 단계 S120에서 추출된 명사들 중 기 설정된 출연 빈도수 범위 내에 해당하는 명사들을 모두 후보명사들로 선정할 수 있다.
여기서, 상기 단계 S131에서, 상기 기 설정된 출연 빈도수 범위는 적어도 한 개 이상의 범위로 이루어지 수 있다.
상기 단계 S131 이후, 서사정보 선정모듈(130)을 통해 두개 이상의 품사를 가지는 명사들을 불용어 명사 목록으로 정의할 수 있다(S133).
상기 단계 S133 이후, 서사정보 선정모듈(130)을 통해 상기 단계 S131에서 선정된 후보명사를 상기 단계 S133에서 정의된 불용어 명사 목록을 통해 필터링하여 두개 이상의 품사를 가지지 않는 모든 후보명사를 중요명사들로 선정할 수 있다(S135).
즉, 상기 단계 S135에서, 서사정보 선정모듈(130)은 상기 단계 S131에서 선정된 후보명사를 상기 단계 S133에서 정의된 불용어 명사 목록을 통해 필터링하고, 필터링 결과 두개 이상의 품사를 가지는 후보명사들을 제거함과 아울러 한 개의 품사를 가지는 모든 후보명사들 즉, 두개 이상의 품사를 가지지 않는 모든 후보명사를 중요명사들로 선정할 수 있다.
상기 단계 S135 이후, 서사정보 선정모듈(130)을 통해 상기 단계 S135에서 선정된 중요명사들을 서사정보로 선정할 수 있다(S139).
추가적으로, 상기 단계 S135와 상기 단계 S139 사이에서, 서사정보 선정모듈(130)을 통해 상기 단계 S135에서 선정된 중요명사들 중 단순 출현 명사를 제거할 수 있다(S137).
예컨대, 상기 단계 S137에서, 서사정보 선정모듈(130)은 상기 단계 S135에서 선정된 중요명사들 중 출현 빈도수가 1 이하에 해당하는 중요명사를 제거할 수 있다(S137). 그리고, 상기 단계 S139에서, 서사정보 선정모듈(130)을 통해 상기 단계 S137에서 제거된 중요명사들 이외의 모든 중요명사들을 서사정보로 선정할 수 있다.
도 9c는 본 발명의 일 실시예에 적용된 토픽맵 구축 및 시각화 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 9c를 참조하면, 먼저 관계형성모듈(140)을 통해 상기 단계 130에서 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 영웅 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 이를 바탕으로 토픽타입을 정의할 수 있다(S141).
즉, 상기 단계 S141에서, 관계형성모듈(140)은 상기 단계 130에서 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 영웅 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 인물정보, 사건정보 및 배경정보로 분류하고. 이를 바탕으로 서사정보 관계도를 형성하며, 이를 바탕으로 토픽타입을 정의할 수 있다.
상기 단계 S141 이후, 관계형성모듈(140)을 통해 상기 단계 S141에서 정의된 토픽타입에 대하여 상기 단계 130에서 선정된 서사정보의 중요명사들을 매핑할 수 있다(S143).
상기 단계 S143 이후, 관계형성모듈(140)을 통해 상기 단계 S143에서 맵핑된 서사정보의 중요명사들에 대해 내부 데이터베이스 및 외부 데이터베이스 중 적어도 하나의 데이터베이스를 참조하여 개별 토픽에 대한 개념을 확장할 수 있다(S145).
상기 단계 S145 이후, 관계형성모듈(140)을 통해 상기 단계 S145에서 확장된 개념을 가지는 개별 토픽 간의 관계성을 구축할 수 있다(S147).
또한, 상기 단계 S147에서, 관계형성모듈(140)은 개별 토픽 간에 대한 인물관계, 사건관계 및 배경관계를 구축하고, 이를 바탕으로 이들의 결합된 연관관계를 구축할 수 있다.
상기 단계 S147 이후, 관계형성모듈(140)을 통해 상기 단계 S147에서 관계성이 구축된 토픽을 토픽타입에 따라 토픽맵 형태로 시각화시킬 수 있다(S149).
도 10은 본 발명의 일 실시예에 적용된 새로운 스토리 생성 방법 및 이를 이용한 스토리텔링 저작지원 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 적용된 새로운 스토리 생성 방법은, 먼저 데이터 수집모듈(110)을 통해 외부서버(10)로부터 스토리 데이터를 수집할 수 있다(S210).
상기 단계 S210 이후, 데이터 로딩모듈(170)을 통해 상기 단계 S210에서 수집된 스토리 데이터를 로딩할 수 있다(S220).
상기 단계 S220 이후, 저작모듈(180)을 통해 상기 단계 S220에서 로딩된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사별, 명사 출현 빈도수별 및 키워드별 중 적어도 어느 하나에 따라 참조문장을 추출하고, 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 플롯생성신호 등)에 따라 상기 추출된 참조문장을 편집함과 아울러 이를 바탕으로 적어도 하나의 장면으로 이루어진 플롯들을 생성하며, 상기 생성된 플롯들을 리스트화하여 플롯리스트를 생성할 수 있다(S230).
또한, 상기 단계 S230에서, 저작모듈(180)은 상기 생성된 플롯별로 기 설정된 플롯구조 패턴에 따라 상하위 및 등위 관계를 나타내는 순서식별코드를 부여하고, 상기 순서식별코드가 부여된 플롯들을 리스트화하여 플롯리스트를 생성할 수 있다.
상기 단계 S230 이후, 저작모듈(180)을 통해 상기 단계 S230에서 생성된 플롯리스트를 제공받아 플롯별로 장면들을 추출하고, 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 스토리생성신호 등)에 따라 장면들의 순서를 변경함과 아울러 이들을 조합하여 시퀀스를 생성하여 새로운 스토리를 생성할 수 있다(S240).
그리고, 상기 단계 S240 이후, 서사정보 전처리모듈(120)을 통해 상기 단계 S240에서 생성된 새로운 스토리를 제공받아 형태소를 분석하여 명사들을 추출할 수 있다(S250).
이후, 도 8을 참조하여 상술한 단계 S130, S140, S150, S160 및 S170이 수행될 수 있다.
즉, 상기 단계 S250 이후, 상기 단계 S130에 대응되는 단계 S260이 수행될 수 있다. 예컨대, 상기 단계 S250 이후, 서사정보 선정모듈(130)을 통해 상기 단계 S250에서 추출된 명사들을 제공받아 중요도를 분석하여 기 설정된 중요도 기준에 해당하는 중요명사들을 서사정보로 선정할 수 있다(S260).
상기 단계 S260 이후, 상기 단계 S140에 대응되는 단계 S270이 수행될 수 있다. 예컨대, 상기 단계 S260 이후, 관계형성모듈(140)을 통해 상기 단계 S260에서 선정된 서사정보를 제공받아 서사정보의 중요명사들을 분류 및 정의하여 서사정보 관계도를 형성하고, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화시킬 수 있다(S270).
상기 단계 S270 이후, 상기 단계 S150에 대응되는 단계 S280이 수행될 수 있다. 예컨대, 상기 단계 S270 이후, 캐릭터 관리모듈(150)을 통해 상기 단계 S270에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및/또는 대표 캐릭터 이미지를 포함하는 캐릭터 이미지 리스트를 생성하고 관리할 수 있다(S280).
상기 단계 S280 이후, 상기 단계 S160 및 S170에 대응되는 단계 S290이 수행될 수 있다. 예컨대, 상기 단계 S280 이후, 데이터 로딩모듈(170)을 통해 상기 단계 S280에서 관리하는 캐릭터 이미지 리스트를 로딩하고, 저작모듈(180)을 통해 상기 로딩된 캐릭터 이미지 리스트를 인터페이스모듈(160)로부터 제공되는 저작자 편집신호(일 예로, 저작자 캐릭터편집신호 등)에 따라 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및 대표 캐릭터 이미지 중 적어도 하나를 편집하며, 이를 바탕으로 캐릭터 이미지 리스트를 편집하고, 상기 편집된 캐릭터 이미지 리스트를 캐릭터 관리모듈(150) 및/또는 저장모듈(190)로 제공할 수 있다(S290).
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 스토리텔링 저작지원 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
예컨대, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 롬(ROM), 램(RAM), 시디-롬(CD-ROM), 자기 테이프, 하드디스크, 플로피디스크, 이동식 저장장치, 비휘발성 메모리(Flash Memory), 광 데이터 저장장치 등이 있다.
또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
전술한 본 발명에 따른 스토리텔링 저작지원 장치 및 그 방법에 대한 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 특허청구범위와 발명의 상세한 설명 및 첨부한 도면의 범위 안에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 본 발명에 속한다.
100: 스토리텔링 저작지원 장치 110: 테이터 수집모듈
120: 서사정보 전처리모듈 121: 특수문자제거부
123: 품사태깅부 125: 명사추출부
127: 특수성지정부 130: 서사정보 선정모듈
131: 후보명사 선정부 133: 불용어정의부
135: 중요명사 선정부 140: 관계성형성모듈
141: 토픽타입 정의부 143: 토픽타입 맵핑부
145: 토픽개념 확장부 147: 관계성구축부
149: 시각화부 150: 캐릭터 관리모듈
160: 인터페이스모듈 170: 데이터 로딩모듈
180: 저작모듈 181: 플롯생성부
183: 스토리생성부 185: 캐릭터 편집부
190: 저장모듈

Claims (26)

  1. 외부서버로부터 스토리 데이터를 수집하는 데이터 수집모듈;
    상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사들을 추출하는 서사정보 전처리모듈;
    상기 서사정보 전처리모듈로부터 추출된 명사들을 제공받아 중요도를 분석하여 기 설정된 중요도 기준에 해당하는 중요명사들을 서사정보로 선정하는 서사정보 선정모듈;
    상기 서사정보 선정모듈로부터 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화시키는 관계형성모듈; 및
    상기 관계형성모듈에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 관리하는 캐릭터 관리모듈을 포함하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터는, 설화 데이터로 이루어지는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 서사정보 전처리모듈은,
    상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터에 포함된 특수문자를 제거하는 특수문자제거부;
    상기 특수문자제거부로부터 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 품사(Part-Of-Speech, POS) 태깅을 통해 품사별로 분류하는 품사태깅부; 및
    상기 품사태깅부로부터 분류된 품사들 중 기 설정된 명사 패턴을 가지는 명사들을 추출하는 명사추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 서사정보 전처리모듈은,
    상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 스토리 데이터에 포함된 대괄호, 중괄호, 소괄호, 큰따옴표 및 작은따옴표 중 적어도 하나의 특수문자에 대해 식별기호를 부가하여 해당 특수문자에 대한 특수성을 지정하는 특수성지정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 서사정보 선정모듈은,
    상기 서사정보 전처리모듈로부터 추출된 명사들의 출현 빈도수를 분석하여 기 설정된 출연 빈도수 범위 내에 해당하는 후보명사를 선정하는 후보명사 선정부;
    두개 이상의 품사를 가지는 명사들을 불용어 명사 목록으로 정의하는 불용어정의부; 및
    상기 후보명사 선정부로부터 선정된 후보명사를 제공받아 상기 불용어정의부에서 정의된 불용어 명사 목록을 통해 필터링하여 두개 이상의 품사를 가지지 않는 모든 후보명사를 중요명사들로 선정하는 중요명사 선정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 중요명사 선정부는, 상기 선정된 중요명사들 중 출현 빈도수가 1 이하에 해당하는 중요명사를 제거하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 관계형성모듈은,
    상기 서사정보 선정모듈로부터 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 영웅 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 이를 바탕으로 토픽타입을 정의하는 토픽타입 정의부;
    상기 토픽타입 정의부로부터 정의된 토픽타입에 대하여 상기 서사정보의 중요명사들을 매핑하는 토픽타입 맵핑부;
    상기 토픽타입 맵핑부로부터 맵핑된 서사정보의 중요명사들에 대해 내부 데이터베이스 및 외부 데이터베이스 중 적어도 하나의 데이터베이스를 참조하여 개별 토픽에 대한 개념을 확장하는 토픽개념 확장부;
    상기 토픽개념 확장부로부터 확장된 개념을 가지는 개별 토픽 간의 관계성을 구축하는 관계성구축부; 및
    상기 관계성구축부로부터 관계성이 구축된 토픽을 토픽타입에 따라 토픽맵 형태로 시각화시키는 시각화부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 관계성구축부는, 개별 토픽 간에 대한 인물관계, 사건관계 및 배경관계를 구축하고, 이를 바탕으로 이들의 결합된 연관관계를 구축하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 캐릭터 관리모듈은, 상기 관계형성모듈에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 상기 관계형성모듈에서 구축된 토픽맵과 연동되도록 캐릭터 이미지 리스트를 관리하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 데이터 수집모듈부터 수집된 스토리 데이터 및 상기 캐릭터 관리모듈로부터 캐릭터 이미지가 리스트화된 캐릭터 이미지 리스트 중 적어도 하나를 로딩하는 데이터 로딩모듈;
    상기 데이터 로딩모듈로부터 로딩된 스토리 데이터 및 로딩된 캐릭터 이미지 리스트 중 적어도 하나를 편집하는 저작모듈; 및
    저작자로부터 입력되는 저작자 입력신호를 제공받는 인터페이스모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 저작모듈은,
    상기 데이터 로딩모듈로부터 로딩된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사별, 명사 출현 빈도수별 및 키워드별 중 적어도 어느 하나에 따라 참조문장을 추출하고, 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 상기 추출된 참조문장을 편집함과 아울러 이를 바탕으로 적어도 하나의 장면으로 이루어진 플롯들을 생성하며, 상기 생성된 플롯들을 리스트화하여 플롯리스트를 생성하는 플롯생성부; 및
    상기 플롯생성부로부터 생성된 플롯리스트를 제공받아 플롯별로 장면들을 추출하고, 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 상기 추출된 장면들의 순서를 변경함과 아울러 이들을 조합하여 시퀀스를 생성하여 새로운 스토리를 생성하는 스토리생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 플롯생성부는, 상기 생성된 플롯별로 기 설정된 플롯구조 패턴에 따라 상하위 및 등위 관계를 나타내는 순서식별코드를 부여하고, 상기 순서식별코드가 부여된 플롯들을 리스트화하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 저작모듈은,
    상기 데이터 로딩모듈로부터 로딩된 캐릭터 이미지 리스트를 제공받아 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및 대표 캐릭터 이미지 중 적어도 하나를 편집하고, 이를 바탕으로 편집된 캐릭터 이미지 리스트를 상기 캐릭터 관리모듈로 제공하는 캐릭터 편집부를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 장치.
  14. 데이터 수집모듈, 서사정보 전처리모듈, 서사정보 선정모듈, 관계형성모듈 및 캐릭터 관리모듈을 이용하여 스토리텔링 저작을 지원하는 방법으로서,
    (a) 상기 데이터 수집모듈을 통해 외부서버로부터 스토리 데이터를 수집하는 단계;
    (b) 상기 서사정보 전처리모듈을 통해 상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사들을 추출하는 단계;
    (c) 상기 서사정보 선정모듈을 통해 상기 단계(b)에서 추출된 명사들을 제공받아 중요도를 분석하여 기 설정된 중요도 기준에 해당하는 중요명사들을 서사정보로 선정하는 단계;
    (d) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(c)에서 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 상기 형성된 서사정보 관계도를 토픽맵으로 구축하여 시각화시키는 단계; 및
    (e) 상기 캐릭터 관리모듈을 통해 상기 단계(d)에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 관리하는 단계를 포함하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터는, 설화 데이터로 이루어지는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 단계(b)는,
    (b-1) 상기 서사정보 전처리모듈을 통해 상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터에 포함된 특수문자를 제거하는 단계;
    (b-2) 상기 서사정보 전처리모듈을 통해 상기 단계(b-1)에서 특수문자가 제거된 스토리 데이터를 품사(Part-Of-Speech, POS) 태깅을 통해 품사별로 분류하는 단계; 및
    (b-3) 상기 서사정보 전처리모듈을 통해 상기 단계(b-2)에서 분류된 품사들 중 기 설정된 명사 패턴을 가지는 명사들을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 단계(b-1) 이전에, 상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터에 포함된 대괄호, 중괄호, 소괄호, 큰따옴표 및 작은따옴표 중 적어도 하나의 특수문자에 대해 식별기호를 부가하여 해당 특수문자에 대한 특수성을 지정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  18. 제 14 항에 있어서,
    상기 단계(c)는,
    (c-1) 상기 서사정보 선정모듈을 통해 상기 단계(b)에서 추출된 명사들의 출현 빈도수를 분석하여 기 설정된 출연 빈도수 범위 내에 해당하는 후보명사를 선정하는 단계;
    (c-2) 상기 서사정보 선정모듈을 통해 두개 이상의 품사를 가지는 명사들을 불용어 명사 목록으로 정의하는 단계; 및
    (c-3) 상기 서사정보 선정모듈을 통해 상기 단계(c-1)에서 선정된 후보명사를 제공받아 상기 단계(c-2)에서 정의된 불용어 명사 목록을 통해 필터링하여 두개 이상의 품사를 가지지 않는 모든 후보명사를 중요명사들로 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 단계(c-3) 이후, 상기 서사정보 선정모듈을 통해 상기 단계(c-3)에서 선정된 중요명사들 중 출현 빈도수가 1 이하에 해당하는 중요명사를 제거하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  20. 제 14 항에 있어서,
    상기 단계(d)는,
    (d-1) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(c)에서 선정된 서사정보를 제공받아 상기 서사정보의 중요명사들을 기 설정된 영웅 서사구조 기반의 관계모델을 이용하여 서사정보 관계도를 형성하고, 이를 바탕으로 토픽타입을 정의하는 단계;
    (d-2) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(d-1)에서 정의된 토픽타입에 대하여 상기 단계(c)에서 선정된 서사정보의 중요명사들을 매핑하는 단계;
    (d-3) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(d-2)에서 맵핑된 서사정보의 중요명사들에 대해 내부 데이터베이스 및 외부 데이터베이스 중 적어도 하나의 데이터베이스를 참조하여 개별 토픽에 대한 개념을 확장하는 단계;
    (d-4) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(d-3)에서 확장된 개념을 가지는 개별 토픽 간의 관계성을 구축하는 단계; 및
    (d-5) 상기 관계형성모듈을 통해 상기 단계(d-4)에서 관계성이 구축된 토픽을 토픽타입에 따라 토픽맵 형태로 시각화시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 단계 (d-4)에서, 상기 관계형성모듈은, 개별 토픽 간에 대한 인물관계, 사건관계 및 배경관계를 구축하고, 이를 바탕으로 이들의 결합된 연관관계를 구축하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  22. 제 14 항에 있어서,
    상기 단계(e)에서, 상기 캐릭터 관리모듈은, 상기 단계(d)에서 형성된 서사정보 관계도 중 인물정보에 해당하는 적어도 하나의 캐릭터 이미지를 상기 단계(d)에서 구축된 토픽맵과 연동되도록 캐릭터 이미지 리스트를 관리하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  23. 제 14 항에 있어서,
    데이터 로딩모듈, 저작모듈 및 인터페이스모듈을 더 구비하며,
    상기 단계(a)와 상기 단계(b) 사이에는,
    (a-1) 상기 데이터 로딩모듈을 통해 상기 단계(a)에서 수집된 스토리 데이터를 로딩하는 단계;
    (a-2) 상기 저작모듈을 통해 상기 단계(a-1)에서 로딩된 스토리 데이터를 제공받아 형태소를 분석하여 명사별, 명사 출현 빈도수별 및 키워드별 중 적어도 어느 하나에 따라 참조문장을 추출하고, 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 상기 추출된 참조문장을 편집함과 아울러 이를 바탕으로 적어도 하나의 장면으로 이루어진 플롯들을 생성하며, 상기 생성된 플롯들을 리스트화하여 플롯리스트를 생성하는 단계; 및
    (a-3) 상기 저작모듈을 통해 상기 단계(a-2)에서 생성된 플롯리스트를 제공받아 플롯별로 장면들을 추출하고, 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 장면들의 순서를 변경함과 아울러 이들을 조합하여 시퀀스를 생성하여 새로운 스토리를 생성하며, 상기 생성된 새로운 스토리를 상기 단계(b)로 제공하는 단계를 더 포함하되,
    상기 단계(b)에서, 상기 서사정보 전처리모듈은, 상기 단계(a-3)에서 생성된 새로운 스토리를 제공받아 형태소를 분석하여 명사들을 추출하고, 상기 단계(b) 이후, 상기 단계(c) 내지 상기 단계(e)를 수행하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 단계 (a-2)에서, 상기 저작모듈은, 상기 생성된 플롯별로 기 설정된 플롯구조 패턴에 따라 상하위 및 등위 관계를 나타내는 순서식별코드를 부여하고, 상기 순서식별코드가 부여된 플롯들을 리스트화하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  25. 제 14 항에 있어서,
    데이터 로딩모듈, 저작모듈 및 인터페이스모듈을 더 구비하며,
    상기 단계(e) 이후에,
    (f) 상기 데이터 로딩모듈을 통해 상기 단계(e)에서 관리하는 캐릭터 이미지가 리스트화된 캐릭터 이미지 리스트를 로딩하는 단계;
    (g) 상기 저작모듈을 통해 상기 단계(f)에서 로딩된 캐릭터 이미지 리스트를 제공받아 상기 인터페이스모듈로부터 제공되는 저작자 편집신호에 따라 캐릭터 정보, 캐릭터 이미지 및 대표 캐릭터 이미지 중 적어도 하나를 편집하고, 이를 바탕으로 편집된 캐릭터 이미지 리스트를 상기 캐릭터 관리모듈로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 스토리텔링 저작지원 방법.
  26. 제 14 항 내지 제 25 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터로 실행시킬 수 있는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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