WO2016153197A1 - 서사 창작을 보조하기 위한 장면 추천 시스템 및 방법 - Google Patents

서사 창작을 보조하기 위한 장면 추천 시스템 및 방법 Download PDF

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WO2016153197A1
WO2016153197A1 PCT/KR2016/002374 KR2016002374W WO2016153197A1 WO 2016153197 A1 WO2016153197 A1 WO 2016153197A1 KR 2016002374 W KR2016002374 W KR 2016002374W WO 2016153197 A1 WO2016153197 A1 WO 2016153197A1
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scene
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character
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PCT/KR2016/002374
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류철균
윤혜영
이진
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Ncsoft Cultural Foundation
Ewha Womans University
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Ncsoft Cultural Foundation
Ewha Womans University
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • the present invention relates to a narrative creative technique, and more particularly, to a narrative creative assistant technique.
  • Digital narrative creation tools collectively refer to computer applications that can assist the artist in creating fictional narratives that can be used in dramas, movies, and games.
  • characters Since narratives are conveyed to readers by the events that characters go through, and characters carry out the themes that the artist presents, characters are the most basic and important tools for leading narratives, bringing them to life and impressing readers. Therefore, the characters should fit well with the main events or the conflict structure and be able to maximize the theme of the work.
  • one of the most basic parts of narrative creation is the part for setting characters.
  • an effective narrative creation aid should be able to organize the actions (actions) and recommend them to the artist.
  • Prior Art Korean Patent Registration No. 10-1484053 discloses a technique for providing a quest given to a game player in an MMORPG as a more systematic and pure creation.
  • a quest is developed by deriving a set of action sets based on a motif specified by a quest author, and generating a quest script by combining the action set selected by the writer with the text added by the quest author. Better quality quests can be mass produced.
  • the prior document is a structure that derives a set of actions consisting of a series of verbs. Although a short event may be relatively easily associated, a chapter composed of several events and a story composed of chapters may be included in a full-blown article. There is a limit to the overall review beforehand.
  • Patent Document 1 Korean Registered Patent No. 10-1484053
  • An object of the present invention is to provide a scene recommendation system and method for assisting narrative creation.
  • An object of the present invention is to overcome the limitations of a text-based story authoring technique and to provide a scene recommendation system and method for easily authoring an image-based content based on a text-based narrative.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a scene recommendation system and method that can induce related people to associate with each other the same idea about a narrative under development when a large number of people are involved in narrative authoring.
  • a scene recommendation system includes one of a plurality of episodes, at least one of a plurality of motifs, at least one of a plurality of action verbs, at least one of a plurality of genres, and one of a plurality of character prototypes.
  • a scene DB for storing scene information generated by tagging one of the plurality of scene images;
  • a scene recommender for recommending at least one subsequent scene information based on the scene image included in the current scene information and the tagged episode, motif, action verb, genre, and character prototype.
  • the plurality of episodes stored in the scene DB may compose a story in a standardized order.
  • the scene recommender identifies a next episode following the normalized order with respect to the episode tagged in the current scene information, and at least one of the at least one scene information tagged with the identified next episode. Operate to recommend subsequent scene information.
  • the scene DB may further store the frequency with which each action verb appears after a specific action verb.
  • the scene recommender may refer to the stored frequency of the action verbs, and among the at least one scene information tagged with action verbs having a relatively high frequency appearing after the action verb tagged in the current scene information. Operate to recommend at least one subsequent scene information.
  • the scene DB may further store the frequency with which each motif follows a particular motif.
  • the scene recommender refers to at least one of at least one scene information tagged with motifs having a relatively high frequency appearing after the motif tagged in the current scene information with reference to the frequency of the stored motifs. Operate to recommend subsequent scene information.
  • the character prototypes are represented as coordinates of each position of the attitude quadrant composed of the synchronic and synchronic axes of character attitudes,
  • the attitude quadrant is a synchronistic axis indicating a degree consistent with the degree to which the attitude of the character prototype changes with time, and the degree to which the attitude of the character prototype is speculative and behavioral at a specific time point. It may consist of a synchronic axis shown on a straight line to be orthogonal to the axis.
  • the scene recommender is at least one subsequent scene tagged with at least one genre and character prototype having a relatively high similarity with respect to at least one genre and one character prototype tagged in current scene information. Operate to recommend the information.
  • the scene recommender may operate to recommend the first scene information based on at least one of an episode, a motif, an action verb, a genre, and a character prototype provided by the user.
  • a method for recommending a scene for creating a narrative using a computer may include at least one of a plurality of episodes, at least one of a plurality of motifs, at least one of a plurality of behavior verbs, and a plurality of genres. Constructing a scene DB storing scene information generated by tagging one of the at least one and the plurality of character prototypes into one of the plurality of scene images, respectively; And recommending at least one subsequent scene information based on the scene image included in the current scene information and the tagged episode, motif, action verb, genre, and character prototype.
  • the plurality of episodes stored in the scene DB may compose a story in a standardized order.
  • the recommending of the scene information may include at least one subsequent scene information among at least one scene information tagged with a next episode following an episode tagged to current scene information according to the standardized order. And recommending steps.
  • the scene DB may further store a frequency at which each action verb appears after a specific action verb.
  • the recommending of the scene information comprises referring to the stored frequency of the action verbs, at least one of which the activity verbs having a relatively high frequency appearing after the action verb tagged in the current scene information are tagged. Recommending at least one subsequent scene information among the scene information of the.
  • the scene DB may further store the frequency with which each motif follows a particular motif.
  • the recommending of the scene information may include at least one scene information tagged with motifs having a relatively high frequency appearing after the motif tagged in the current scene information with reference to the frequency of the stored motifs. Recommending at least one subsequent scene information among the steps.
  • the character prototypes are represented as coordinates of each position of the attitude quadrant consisting of the synchronic and synchronic axes of the character attitude, wherein the attitude quadrant is associated with the degree to which the attitude of the character prototype changes over time. It can be composed of a synchronic axis that shows a degree of consistency in a straight line, and a synchronic axis that shows a degree of contemplation and behavior that the character prototype's attitude is orthogonal to the synchronic axis.
  • the recommending of the scene information includes at least one genre and a character prototype having a relatively high similarity with respect to at least one genre and one character prototype tagged in the current scene information. Recommending subsequent scene information of a.
  • the recommending of the scene information may include recommending the first scene information based on at least one of an episode, a motif, an action verb, a genre, and a character prototype provided by a user.
  • narrative creation can be digitally assisted.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a scene recommendation system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a scene image and tagging information used in a scene recommendation system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a table illustrating a tagging information table used in a scene recommendation system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a table illustrating a frequency in which each action verb appears after a specific action verb in the scene recommendation system according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating scene images recommended through a scene recommendation system according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a scene recommendation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a scene recommendation system according to an embodiment of the present invention.
  • the scene recommendation system 10 capable of assisting the narrative creation of the present invention may include a scene DB 11 and a scene recommendation unit 12.
  • the scene DB 11 selects one of the plurality of episodes, at least one of the plurality of motifs, at least one of the plurality of action verbs, at least one of the plurality of genres, and one of the plurality of character prototypes, respectively.
  • Scene information generated by tagging one of the scene images may be stored.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a scene image and tagging information used in a scene recommendation system according to an embodiment of the present invention.
  • a scene image that is an image of a scene containing a universal story from image contents such as a movie or animation is illustrated, and tagging information about a person, a genre, and an event is tagged on the scene image.
  • the character information tagged in the scene image is the character prototype to which the character belongs and the motif of the character, and the genre is the general behavior of the characters and the development of the event.
  • Event information tagged in scene images is also action verbs that describe the episodes and actions that take place in the story.
  • Different scene information having different stories may have the same scene image. Even in the same scene image, different stories, different action verbs, different genres, different character prototypes and motifs constitute different scene information.
  • the scene illustrated in FIG. 2 is a scene image in which two people ride a road in a car.
  • Several stories can be assigned to the scene image as follows.
  • the scene is a story that matches the scene image among the stories found in existing works.
  • "Women A and B are chased by the police," and “Women A and B travel to Las Vegas.
  • a man and a woman B are driving while an accident has occurred behind the scenes and a woman B is looking behind
  • "Man A and woman B are looking for a shelter from the disaster-prone city”
  • “Boy A and Boy B steals his parent's car and makes an escape of love.
  • episodes and action verbs describing the event can be tagged in the scene image.
  • FIG. 3 is a table illustrating a tagging information table used in a scene recommendation system according to an embodiment of the present invention.
  • the person information tagged in the scene image is a character prototype to which the character belongs and a motif that the character has.
  • a character prototype is a type that classifies all characters into several prototypes, corresponding to each position in the attitude quadrant consisting of the synchronic and synchronic axes with respect to the character's attitude.
  • the Attitudes Quadrant is designed to orthogonally show the degree of coherence with the degree of change in the original character's attitude over time, and the degree to which the original character's attitude is speculative and behavioral at a given point in time. It is a plane composed of synchronic axes shown on a straight line.
  • the types of characters can be illustrated at each position in the attitude quadrant.
  • the inventor of the present invention applies the concept of disclosure and appearance to the characters in the narrative, which character, on the one hand, regardless of social context, status, or situation, whether the problem approach and solution is mental or physical, In other words, it was observed whether the character was thinking or acting, and on the other hand, whether the goal changed or remained according to the flow of narrative, in other words, whether it was a changing character or a consistent character.
  • the vertical axis of the attitude quadrant refers to the degree of speculation below the origin and the degree of behavior above the origin.
  • hedgehog-like humans are types of centripetal thinking that combine complex concepts into one principle, and fox-type humans are often irrelevant and mutual. It is a type of centrifugal thinking that simultaneously pursues contradictory purposes. That is to say, if a hedgehog character pursues a unique purpose within the narrative structure and maintains this unique purpose and values consistently, the fox character has a variety of purposes and the values and behaviors change in complexity.
  • the horizontal axis of the attitude quadrant is centered on the origin, the left side of the origin means the degree of change of purpose and values, and the right side of the origin means the degree of consistency of purpose and values.
  • the attitude and quadrants of the attitude quadrant are divided into six equal parts, and the values of Consistency 3, Consistency 2, Consistency 1, Change 1, Change 2, Change 3 on the horizontal axis, Reflective 3, Reflective 2, Reflective 1, Behavior 1, Behavior Given the values of 2 and 3, respectively, 36 character circular positions can be prepared in the attitude quadrant.
  • the characters of Shakespeare can be assigned to each position of the attitude quadrant so that the artist can easily associate the personalities of each character prototype.
  • Shakespeare's plays are featured in Shakespeare's plays, dealing with the universal and profound themes that have been steadily changing in many literary works of art, such as the irony of destiny governing human nature and characters, and philosophical thoughts accumulated throughout human history.
  • Those characters are suitable for visualizing or conceptualizing the attitude quadrant of the present invention.
  • the character prototype of action 1 / consistency 1 is Juliet of "Romeo and Juliet” and the character prototype of action 1 / consistency 2 is Romeo of "Romeo and Juliet”.
  • Othello is an extreme character prototyping: Reflective 3 / Change 3, Offelier 3 / Consistent 3, Henry V for Action 3 / Change 3, and Richard III for Action 3 / Consistent 3.
  • the motives or motifs of the characters are the primitive elements of the narrative system, and are sub-types of plots with self-established identities and various expanding abilities, forming a small form of the story. Motif appears repeatedly in various stories, especially motifs with strong violations have been reborn as new stories over the years. Motifs have narrative potentials, and texts are intertwined around these motifs to develop new stories, or stories.
  • the character motif is at least one of 205 motifs arranged as motifs that the characters may have, and may be expressed as 1. OCD patients, 2. borderline personality disorders, and the like as shown in FIG. 3.
  • the genre is the overall behavior of the characters and the development of the event, for example, war, melo, action, drama, comedy, thriller, horror, fantasy, adventure, romantic comedy, disaster, erotic, history, musical,
  • a plurality of genres selected from genres such as martial arts, biography, true story, society, crime, sci-fi, western, and documentary may be tagged for each scene image.
  • Event information tagged in the scene image is action verbs that describe the episodes and actions that take place in the story.
  • a narrative creation can be divided into scenes, which are the minimum unit of action that contains an event, and the set of actions that take place in relevant space-time can be called an episode.
  • the scene image is an image of a scene that can represent an episode.
  • the scene image can be specified with episodes and action verbs.
  • the plurality of episodes tagged to the scene image in the scene DB 11 are episodes composing the story in a formal order.
  • Joseph Campbell derived a universal story structure through mythological and folklore research, which, according to his study, is a series of episodes in a formal order, for example 36 episodes, 1. Double track, foreshadowing), 2. the first act (introduction of character), 3. lack, 4. temptation, 5. meeting the messenger, 6. reconnaissance of hostiles, 7. evasion, 8. causing tragedy, 9. deportation, 10. Meet the spiritual teacher, 11. Misguided guidance of the teacher, 12. Teacher and conflict, 13. Approach the gateway, 14. Meet with the guardian, 15. Pass, 16. Test, 17. Meet the partner, 18. Hostile Encounter, 19. Courtship, 20. Bold Approach, 21. Preparation of Trials, 22. Crisis of Affection, 23. Experience of Death, 24. Facing Maximum Fear, 25. Celebration, 26. Acquisition, 27. Distortion, 28. Final test, 29. retaliation, 30. reflux, 31. new ego, 32. final judgment, 33. catharsis, 34. return, 35. fulfillment of perfection, 36. unexpected Can be generalized.
  • One episode may consist of one or more scenes.
  • the number of scenes belonging to each episode can be designated by the user.
  • the entire story consists of 100 scenes
  • three to six scenes may be assigned to each of the 36 episodes.
  • stories consist of three levels of narrative units: narrative propositions, sequences, and texts, of which narrative propositions are the minimum units of narratives consisting of actors and descriptors.
  • the acts that compose the story have corresponding propositions, and they are plotted and plotted.
  • the agent of the proposition is the function of the subject
  • the predicate is the function of the description
  • the adjective describes the state of equilibrium and non-equilibrium
  • the verb is used to describe the change of situation.
  • each act can be represented by 54 or 63 verbs at dozens of levels, for example, depending on the researchers, although at the expense of the rich nuances of language and the complexity of subtle situations.
  • expressing behaviors with a few verbs has the advantage of being able to recognize, process, and combine them with computers by linking different data through these behavioral verbs.
  • action verbs include accept, agree, answer, ask, capture, command, deal, destroy, eat, find, flee from, get, give, go, greet, hide, hit, kill, make, meet, protect , search, take, tell, threaten, use, wait, and so on.
  • the scene DB 11 may further store the frequency with which each action verb appears after a specific action verb.
  • scene DB 11 may further store the frequency with which each motif appears following a particular motif.
  • the frequency information of these behavior verbs and motifs is not information that is tagged in each scene image, and frequency information statistically derived from all scenes analyzed in existing works is independently stored.
  • FIG. 4 is a table illustrating a frequency of occurrence of each action verb after a specific action verb in the scene recommendation system according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the motifs can be analyzed for frequencies.
  • the scene recommender 12 may recommend at least one subsequent scene information based on the episode, motif, action verb, genre, and character prototype tagged in the scene information.
  • the scene recommender 12 identifies the next episode following the standardized order for the episode tagged in the current scene information, and the identified next episode is tagged. At least one subsequent scene information among the at least one scene information may be recommended.
  • the next scene information may be recommended among the scene information tagged with a "preparatory trial” episode following the "bold approach” episode.
  • the scene recommender 12 may refer to the frequency of the action verbs stored in the scene DB 11 to tag the action verbs having a relatively high frequency appearing after the action verb tagged in the current scene information. At least one subsequent scene information among the at least one scene information may be recommended.
  • the scene recommendation unit 12 performs a relatively high frequency of the action verb "Kill” among the scene information stored in the scene DB 11.
  • the scene information tagged with the verbs "Go”, “Kill", and “Tell” may be selected, and among the scene information, scene information selected by the user or scene information having the highest ranking may be recommended.
  • the scene recommendation unit 12 may refer to the frequencies of the motifs stored in the scene DB 11, so that at least one of the motifs having a relatively high frequency appearing after the motif tagged in the current scene information is tagged. At least one subsequent scene information from the scene information may be recommended.
  • the scene recommendation unit 12 may have motifs "of relatively high frequency following the motif" rival “among the scene information stored in the scene DB 11.
  • the scene information tagged with the hidden noble heir "," the broken family ", the” fallen person “, etc. may be selected, and the scene information selected by the user or the scene information having the highest ranking may be recommended among these scene information.
  • the scene recommender 12 may include at least one genre tagged with current scene information and at least one character prototype tagged with at least one genre and character prototype having a relatively high similarity. Recommended scene information can be recommended.
  • the scene recommender 12 may give a relatively high score to scene information having a large number of matching genres for the genres of current scene information. have.
  • a plurality of genres tagged in the scene information are tagged with a ranking, and a basic genre is assigned to the work, so that the scene recommender 12 is relative to the high-ranking scene information occupied by the basic genre. You can give a high score.
  • the scene recommendation unit 12 includes scene information having a high number of numbers that match the number of items that match the character prototype of the current scene information. Relatively high scores.
  • the scene recommendation unit 12 may recommend one piece of scene information among scene information to which a relatively high score is assigned regarding the genre and the character prototype.
  • the first scene information has to be determined in a slightly different manner since there is no previous scene information.
  • the scene recommendation unit 12 is based on at least one of an episode, a motif, an action verb, a genre, and a character prototype provided by the user.
  • First scene information can be recommended, or the first scene information can be specified by the user.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating scene images recommended through a scene recommendation system according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • subsequent scene information is determined according to a score based on a frequency of an action verb or a motif and a score based on a genre or character prototype.
  • the scene information belonging to the subsequent episode is further determined according to the score based on the frequency of the action verb or the motif and the score based on the genre or character prototype.
  • a procedure of deriving some scene information for selecting scene information to be performed is performed. The user repeatedly selects one scene information that is considered appropriate among the derived scene information.
  • the derivation of the plurality of scene information and the user's selection process may be repeated.
  • scene information having the highest score is automatically selected each time, and scene information may be recommended in a chain.
  • the scene recommendation system of the present invention utilizes scene information tagged with episodes, behavioral verbs, genres, character motifs, and character prototypes that can clearly and simultaneously describe the scene in a scene image that is easy to understand and accessible, thereby providing a large number of stakeholders. Since they can derive the same idea from the scene information, it is possible to jointly perform the narrative creation work.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a scene recommendation method according to an embodiment of the present invention.
  • the computer may include at least one of a plurality of episodes, at least one of a plurality of motifs, and at least one of a plurality of action verbs.
  • One or more of the plurality of genres and one of the plurality of character prototypes may be configured to store a scene DB storing scene information generated by tagging one of the plurality of scene images.
  • the plurality of episodes stored in the scene DB 11 compose the story in a formal order.
  • the scene DB 11 may further store the frequency with which each action verb appears after a specific action verb.
  • the scene DB 11 may further store the frequency with which each motif follows a particular motif.
  • the character prototypes are represented as the coordinates of each position of the attitude quadrant consisting of the temporal and synchronic axes of the character attitude, wherein the attitude quadrant is consistent with the degree to which the attitude of the character prototype changes over time. It is composed of a synchronic axis shown in a straight line and a synchronic axis shown in a straight line so that the attitude of the character prototype is specular and behavioral at a specific time point orthogonal to the synchronic axis.
  • the computer may recommend at least one subsequent scene information based on the episode, motif, action verb, genre, and character prototype tagged in the current scene information.
  • the computer may recommend at least one subsequent scene information among the at least one scene information tagged with the next episode following the episode tagged in the current scene information in a standardized order. Can be.
  • step S62 the computer refers to the frequency of the stored action verbs, and at least one scene information tagged with the action verbs having a relatively high frequency appearing after the action verb tagged in the current scene information. At least one subsequent scene information may be recommended.
  • the computer refers to the frequency of the stored motifs, and at least one of the at least one scene information tagged with motifs having a relatively high frequency appearing after the motif tagged in the current scene information.
  • One subsequent scene information can be recommended.
  • step S62 at least one genre and character prototype with a relatively high similarity is tagged with at least one genre and one character prototype with which the computer is tagged in the current scene information. Following scene information can be recommended.
  • the computer acquires the first scene information based on at least one of an episode, a motif, an action verb, a genre, and a character prototype provided by the user. I can recommend it.
  • the apparatus according to the present invention can be embodied as computer readable codes on a computer readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the recording medium include ROM, RAM, optical disk, magnetic tape, floppy disk, hard disk, nonvolatile memory, and the like.
  • the computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.

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Abstract

본 발명의 실시예들에 따라 서사 창작을 보조할 수 있는 장면 추천 시스템은 장면복수의 에피소드들 중 하나, 복수의 모티프들 중 적어도 하나, 복수의 행위 동사들 중 적어도 하나, 복수의 장르들 중 적어도 하나 및 복수의 캐릭터 원형들 중 하나를 각각 복수의 장면 이미지들 중 하나에 태깅하여 생성된 장면 정보들을 저장하는 장면 DB 및 현재의 장면 정보에 포함된 장면 이미지 및 태깅된 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형에 기초하여 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하는 장면 추천부를 포함할 수 있다. 장면 DB에 저장되는 복수의 에피소드들은 정형화된 순서를 가지고 스토리를 구성될 수 있고, 장면 추천부는 정형화된 순서에 따라 현재의 장면 정보에 태깅된 에피소드에 이어지는 다음 에피소드가 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.

Description

서사 창작을 보조하기 위한 장면 추천 시스템 및 방법
본 발명은 서사 창작 기법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 서사 창작 보조 기법에 관한 것이다.
디지털 서사 창작 도구는 컴퓨터를 이용하여 드라마나 영화, 게임 등에 이용될 수 있는 허구적인 서사를 작가가 창출하는 작업을 보조할 수 있는 컴퓨터 어플리케이션들을 통칭한다.
서사적 글쓰기는 인간의 지적 활동 중에서도 고도로 창의적인 영역에 속하기 때문에, 서사 창작의 전반을 디지털화하기는 어렵지만 일정 부분에서 작가의 수고를 덜어줄 수 있다.
서사는 캐릭터들이 겪는 사건들에 의해 독자들에게 전달되고 캐릭터들이 작가가 내세우는 주제를 실행하므로, 캐릭터는 서사를 이끌어가고 서사에 생동감을 불어넣으며 독자들에게 감동을 주기 위한 가장 기초적이고 중요한 도구이다. 따라서, 캐릭터들은 주요 사건들이나 갈등구조에 잘 어울려야 하고, 작품의 주제를 극대화할 수 있어야 한다.
이에 따라, 서사 창작의 가장 기초가 되는 부분들 중 하나가 캐릭터들을 설정하는 부분이다.
다음으로, 서사는 작가의 직접적인 서술보다는 캐릭터들이 벌이는 일련의 행위들로써 독자들에게 전달되어야 할 것이므로, 효과적인 서사 창작 보조 도구는 행위(액션)들을 짜임새 있게 구성하여 작가에게 추천할 수 있어야 한다.
선행문헌인 한국등록특허 제10-1484053호는 MMORPG에서 게임 플레이어에게 주어지는 퀘스트를 좀더 체계적이면서 좀더 순수한 창작물처럼 제공하기 위한 기법이 제시되었다. 이러한 선행문헌에 따르면, 퀘스트 작가가 지정하는 모티프를 기준으로 일련의 액션 세트들을 도출하고, 작가가 선택한 액션 세트와 퀘스트 작가가 추가하는 텍스트를 조합하여 퀘스트 스크립트를 생성하는 방식으로 퀘스트를 개발함으로써, 좀더 양질의 퀘스트들을 체계적으로 양산할 수 있다.
다만, 선행문헌은 일련의 동사들로 구성되는 액션 세트를 도출하는 구성으로서, 짧은 사건은 비교적 쉽게 연상할 수 있지만, 여러 사건들로 이루어지는 챕터와, 챕터들로 구성되는 하나의 스토리를 본격적인 집필에 앞서 전체적으로 미리 검토하는 데에는 한계가 있다.
[선행기술문헌]
[특허문헌]
(특허문헌 1) 한국등록특허 제10-1484053호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 서사 창작을 보조하기 위한 장면 추천 시스템 및 방법을 제공하는 데에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 텍스트 기반의 스토리 저작 기법의 한계를 극복하고 텍스트 기반의 서사에 기초하여 영상 기반의 컨텐츠를 쉽게 저작할 수 있는 장면 추천 시스템 및 방법을 제공하는 데에 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 다수의 사람들이 서사 저작에 관여하고 있을 때에 관련자들이 개발 중인 하나의 서사에 대해 서로 동일한 관념을 연상하도록 유도할 수 있는 장면 추천 시스템 및 방법을 제공하는 데에 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 장면 추천 시스템은 복수의 에피소드들 중 하나, 복수의 모티프들 중 적어도 하나, 복수의 행위 동사들 중 적어도 하나, 복수의 장르들 중 적어도 하나 및 복수의 캐릭터 원형들 중 하나를 복수의 장면 이미지들 중 하나에 태깅하여 생성된 장면 정보들을 저장하는 장면 DB; 및 현재의 장면 정보에 포함된 장면 이미지 및 태깅된 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형에 기초하여 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하는 장면 추천부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 DB에 저장되는 복수의 에피소드들은 정형화된 순서를 가지고 스토리를 구성할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 추천부는 현재의 장면 정보에 태깅된 에피소드에 대하여 상기 정형화된 순서에 따라 이어지는 다음 에피소드를 식별하고, 식별된 다음 에피소드가 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하도록 동작할 수 있다.
일 실시예에 따라, 장면 DB는 각각의 행위 동사가 특정 행위 동사에 이어 등장하는 빈도를 더 저장할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 추천부는 상기 저장된 행위 동사들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 행위 동사에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 행위 동사들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하도록 동작할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 DB는 각각의 모티프가 특정 모티브에 이어 등장하는 빈도를 더 저장할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 추천부는 상기 저장된 모티프들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 모티프에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 모티프들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하도록 동작할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 캐릭터 원형들은 캐릭터 태도의 통시적 축과 공시적 축으로 구성된 태도 사분면의 각 위치의 좌표로서 표현되고,
상기 태도 사분면은 상기 캐릭터 원형의 태도가 시간에 따라 변화하는 정도와 일관하는 정도를 일직선 상에 나타낸 통시적 축과, 상기 캐릭터 원형의 태도가 특정 시점에 사색적인 정도와 행동적인 정도를 상기 통시적 축에 직교하도록 일직선 상에 나타낸 공시적 축으로 구성될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 추천부는 현재 장면 정보에 태깅된 적어도 하나의 장르 및 하나의 캐릭터 원형에 대해, 상대적으로 높은 유사도를 가지는 적어도 하나의 장르 및 캐릭터 원형이 태깅된 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하도록 동작할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 추천부는 사용자가 제공한 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형 중 적어도 하나에 기초하여 최초의 장면 정보를 추천하도록 동작할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 컴퓨터를 이용한 서사 창작을 위한 장면 추천 방법은 상기 컴퓨터가 복수의 에피소드들 중 하나, 복수의 모티프들 중 적어도 하나, 복수의 행위 동사들 중 적어도 하나, 복수의 장르들 중 적어도 하나 및 복수의 캐릭터 원형들 중 하나를, 각각 복수의 장면 이미지들 중 하나에 태깅하여 생성된 장면 정보들을 저장한 장면 DB를 구성하는 단계; 및 현재의 장면 정보에 포함된 장면 이미지 및 태깅된 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형에 기초하여 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 DB에 저장되는 복수의 에피소드들은 정형화된 순서를 가지고 스토리를 구성할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 정보를 추천하는 단계는 상기 정형화된 순서에 따라 현재의 장면 정보에 태깅된 에피소드에 이어지는 다음 에피소드가 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 DB는 각각의 행위 동사가 특정 행위 동사에 이어 등장하는 빈도를 더 저장할 수 있다.
*일 실시예에 따라, 상기 장면 정보를 추천하는 단계는 상기 저장된 행위 동사들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 행위 동사에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 행위 동사들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 DB는 각각의 모티프가 특정 모티브에 이어 등장하는 빈도를 더 저장할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 정보를 추천하는 단계는 상기 저장된 모티프들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 모티프에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 모티프들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 캐릭터 원형들은 캐릭터 태도의 통시적 축과 공시적 축으로 구성된 태도 사분면의 각 위치의 좌표로서 표현되고, 상기 태도 사분면은 상기 캐릭터 원형의 태도가 시간에 따라 변화하는 정도와 일관하는 정도를 일직선 상에 나타낸 통시적 축과, 상기 캐릭터 원형의 태도가 특정 시점에 사색적인 정도와 행동적인 정도를 상기 통시적 축에 직교하도록 일직선 상에 나타낸 공시적 축으로 구성될 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 정보를 추천하는 단계는 현재 장면 정보에 태깅된 적어도 하나의 장르 및 하나의 캐릭터 원형에 대해, 상대적으로 높은 유사도를 가지는 적어도 하나의 장르 및 캐릭터 원형이 태깅된 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 장면 정보를 추천하는 단계는 사용자가 제공한 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형 중 적어도 하나에 기초하여 최초의 장면 정보를 추천하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 장면 추천 시스템 및 방법에 따르면, 서사 창작을 디지털적으로 보조할 수 있다.
본 발명의 장면 추천 시스템 및 방법에 따르면, 텍스트 기반의 스토리 저작 기법의 한계를 극복하고 텍스트 기반의 서사에 기초하여 영상 기반의 컨텐츠를 쉽게 저작할 수 있다.
본 발명의 장면 추천 시스템 및 방법에 따르면, 다수의 사람들이 서사 저작에 관여하고 있을 때에 관련자들이 개발 중인 하나의 서사에 대해 서로 동일한 관념을 연상하도록 유도할 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템을 예시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템에서 이용되는 장면 이미지 및 태깅 정보를 예시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템에서 이용되는 태깅 정보 테이블을 예시한 표이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템에서 각 행위 동사들이 특정 행위 동사에 이어 나타나는 빈도를 예시한 표이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템을 통해 추천되는 장면 이미지들을 예시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 방법을 예시한 순서도이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템을 예시한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 서사 창작을 보조할 수 있는 장면 추천 시스템(10)은 장면 DB(11) 및 장면 추천부(12)를 포함할 수 있다.
장면 DB(11)는 복수의 에피소드들 중 하나, 복수의 모티프들 중 적어도 하나, 복수의 행위 동사들 중 적어도 하나, 복수의 장르들 중 적어도 하나 및 복수의 캐릭터 원형들 중 하나를, 각각 복수의 장면 이미지들 중 하나에 태깅하여 생성된 장면 정보들을 저장할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템에서 이용되는 장면 이미지 및 태깅 정보를 예시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 기존의 영화나 애니메이션과 같은 영상 컨텐츠로부터 보편적인 스토리를 담고 있는 장면을 이미지화한 장면 이미지가 예시되고, 장면 이미지에 대해 인물과 장르 및 사건에 관한 태깅 정보가 태깅되어 있다.
장면 이미지에 태깅되는 인물 정보는 등장 인물이 속하는 캐릭터 원형과 등장 인물이 가지는 모티프이고, 장르는 등장 인물들의 전반적인 행동 양식이며 사건의 전개 양식이다. 또한 장면 이미지에 태깅되는 사건 정보는 스토리의 전개 단계인 에피소드와 사건에서 일어나는 액션들을 설명하는 행위 동사들이다.
서로 다른 스토리를 가진 서로 다른 장면 정보들이 동일한 장면 이미지를 가질 수 있다. 동일한 장면 이미지더라도, 스토리가 서로 달라서, 서로 다른 에피소드, 서로 다른 행위 동사들, 서로 다른 장르들, 서로 다른 캐릭터 원형들과 모티프들이 태깅되면 다른 장면 정보를 구성한다.
도 2에서 예시되는 장면은, 2인의 인물들이 차에 타고 도로를 질주하는 장면 이미지이다. 이 장면 이미지에 다음과 같이 여러 스토리가 부여될 수 있다.
예를 들어, 해당 장면은 기존의 작품에서 찾을 수 있는 스토리들 중에서 장면 이미지에 어울리는 스토리로서, "여자 A와 여자 B가 경찰에 쫓기며 추격전을 벌인다", "여자 A와 여자 B가 라스베가스로 자동차 여행을 떠난다", "남자 A와 여자 B가 드라이브를 하던 중에 뒤에서 사고가 일어나 여자 B가 뒤를 보고 있다", "남자 A와 여자 B가 재난이 일어난 도시를 피해 피난처를 찾아 떠난다", "소년 A와 소년 B가 부모님의 차를 훔쳐 타고 사랑의 도피 행각을 벌인다" 등의 스토리가 미리 부여될 수 있다.
이러한 스토리의 부여에 따라, 사건을 설명하는 에피소드와 행위 동사들, 전개 양식을 설명하는 장르들, 인물을 설명하는 캐릭터 원형들 및 모티프가 장면 이미지에 태깅될 수 있다.
만약, 도 2의 장면 이미지에 부여된 스토리가 "소년 A와 소년 B가 부모님의 차를 훔쳐 타고 사랑의 도피 행각을 벌인다"라면, 태깅된 에피소드는 "암시", 행위 동사는 "go", "flee from", "search"이며, 장르는 "드라마", "스릴러", 등장 인물들의 캐릭터 원형은 로미오와 줄리엣, 모티프는 "계급을 초월한 사랑에 빠진 인물"과 "도망자"일 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템에서 이용되는 태깅 정보 테이블을 예시한 표이다.
장면 이미지에 태깅되는 인물 정보는 등장 인물이 속하는 캐릭터 원형과 등장 인물이 가지는 모티프이다.
캐릭터 원형(character prototype)은 모든 캐릭터들을 몇 개의 원형으로 분류한 유형들로서, 캐릭터의 태도에 관하여 통시적 축과 공시적 축으로 구성된 태도 사분면의 각 위치에 상응한다.
태도 사분면은 캐릭터 원형의 태도가 시간에 따라 변화하는 정도와 일관하는 정도를 일직선 상에 나타낸 통시적 축과, 캐릭터 원형의 태도가 특정 시점에 사색적인 정도와 행동적인 정도를 통시적 축에 직교하도록 일직선 상에 나타낸 공시적 축으로 구성되는 평면이다.
캐릭터가 서사 속에서 가지는 행동 목표에 도달하기 위해 취하는 태도를 관찰함으로써, 캐릭터들의 유형들이 태도 사분면 상의 각 위치에 예시될 수 있다.
소쉬르(F. Saussure)가 언어학에서 공시태와 통시태의 개념을 정립하였는데, 어떤 시점에서 작용하는 공시적 요소들 사이의 관계를 공시태라고 하고, 시간의 흐름에 따른 체계와 요소들의 변화를 통시태라고 한다.
본 발명의 발명자는 이러한 공시태와 통시태의 개념을 서사 속의 캐릭터에 적용하여, 어떤 캐릭터가, 한편으로는 사회적 맥락이나 지위, 상황과 상관없이, 문제 접근 및 해결 방식이 정신적인지 또는 육체적인지, 달리 말하면 사색하는 캐릭터인지 또는 행동하는 캐릭터인지를 관찰하고, 다른 한편으로는 서사의 흐름에 따라 목표가 변화하는지 또는 그대로인지, 달리 말하면 변화하는 캐릭터인지 또는 일관된 캐릭터인지를 관찰하였다.
예를 들어, 이반 투르게네프(Ivan Turgenev)의 논문 "햄릿과 돈키호테"에서 설명하였듯이, 셰익스피어의 햄릿은 대표적인 사색형 캐릭터이고, 세르반테스의 돈키호테는 대표적인 행동형 캐릭터라고 할 수 있다.
이에 따라, 태도 사분면의 세로축은 원점을 중심으로 원점 이하는 사색적인 정도를 의미하고 원점 이상은 행동적인 정도를 의미한다.
또한 이사야 벌린(Isaiah Berlin)의 저서 "고슴도치와 여우"에서 언급하였듯이, 고슴도치형 인간은 복잡한 개념을 종합하여 하나의 원리로 단순화시키는 구심적 사고를 하는 유형이고, 여우형 인간은 종종 관련성이 없고 상호 모순되는 여러 목적을 동시에 추구하는 원심적 사고를 하는 유형이다. 말하자면, 고슴도치형 캐릭터가 서사 구조 내에서 유일한 목적을 추구하며 이 유일한 목적과 가치관을 일관되게 유지한다면, 여우형 캐릭터는 다양한 목적을 가지며 가치관과 행동 방향이 복잡하게 변화한다.
이에 따라, 태도 사분면의 가로축은 원점을 중심으로, 원점의 좌측은 목적과 가치관이 변화하는 정도를 의미하고, 원점의 우측은 목적과 가치관이 일관되는 정도를 의미한다.
태도 사분면의 세로축과 가로축을 각각 6 등분하여, 가로축에 일관 3, 일관 2, 일관 1, 변화 1, 변화 2, 변화 3의 값들을, 세로축에 사색 3, 사색 2, 사색 1, 행동 1, 행동 2, 행동 3의 값들을 각각 부여하면, 태도 사분면에 36 개의 캐릭터 원형 위치들이 준비될 수 있다.
나아가, 작가가 각 캐릭터 원형들의 성격을 쉽게 연상할 수 있도록, 태도 사분면의 각 위치에는 셰익스피어의 캐릭터들이 할당될 수 있다. 셰익스피어의 희곡들은 인간의 본성과 등장 인물들을 지배하는 운명의 아이러니, 인류 역사를 통해 축적된 철학적 사유와 같이, 수많은 문학 예술 작품에서 꾸준히 변주되고 있는 보편적이면서 심오한 주제들을 다루고 있어서 셰익스피어의 희곡들에 등장하는 캐릭터들은 본 발명의 태도 사분면을 시각화 내지 관념화하기에 적절하다.
예를 들어, 도 3에 예시된 태도 사분면에서, 행동 1/일관 1의 캐릭터 원형은 "로미오와 줄리엣"의 줄리엣이고, 행동 1/일관 2의 캐릭터 원형은 "로미오와 줄리엣"의 로미오이다.
예를 들어, 오델로는 사색 3/변화 3, 오필리어는 사색 3/일관 3, 헨리 5세는 행동 3/변화 3, 리처드 3세는 행동 3/ 일관 3인 극단적인 캐릭터 원형들이다.
이러한 태도 사분면의 캐릭터 원형을 활용하면, 유형별 캐릭터 특징을 직관적으로 이해할 수 있다.
다음으로, 등장 인물의 모티브(motive) 또는 모티프(motif)는 서사 체계를 구성하는 원시적 요소이고, 각자 확립된 정체성을 갖고 다양한 확장 능력이 있는 플롯의 하위 도식들로서, 이야기의 작은 형태를 이룬다. 모티프는 다양한 이야기들 내에서 반복되어 나타나며, 특히 강한 위반성을 가진 모티프는 오랜 세월 동안 전승되면서 새로운 이야기들로 재탄생되어 왔다. 모티프들은 각자 서사적 잠재력을 지니며, 이들 모티프들을 중심으로 텍스트가 엮여 새로운 이야기 즉 스토리로 발전한다고 볼 수 있다.
모티프를 분류하고 유형화하려는 시도들이 계속 있어왔는데, 모티프는 주어진 세계와 인물의 상황 사이의 위반성(dissonance)에서 출발하며, 위반성은 위반자의 결핍과 욕망에서 표출된다.
인간의 욕망은 다양할 수 있지만, 그 중에서 스토리 내에서 의미 있는 변화를 일으키고 의미심장한 사건을 초래하며 캐릭터를 발전시키는 원동력으로서 욕망은 예시적으로 5 가지 욕망, 즉 돈, 사랑, 명예, 권력, 영생으로 분류될 수 있고, 각 욕망에서 도출되는 모티프들은 수백 여 개의 모티프로 예시될 수 있다.
예를 들어 인물 모티프는 등장 인물들이 가질 수 있는 모티프들로서 정리된 205 개의 모티프들 중 적어도 하나로서, 도 3과 같이, 1. 강박증 환자, 2. 경계성 인격 장애자 등으로 표현될 수 있다.
한편, 장르는 등장 인물들의 전반적인 행동 양식이며 사건의 전개 양식으로서, 예를 들어, 전쟁, 멜로, 액션, 드라마, 코미디, 스릴러, 호러, 판타지, 어드벤처, 로맨틱 코미디, 재난, 에로, 역사극, 뮤지컬, 무협, 전기, 실화, 사회, 범죄, SF, 서부극, 다큐멘터리 등의 장르들 중에 선택되는 복수 개의 장르들이 장면 이미지마다 태깅될 수 있다.
장면 이미지에 태깅되는 사건 정보는 스토리의 전개 단계인 에피소드와 사건에서 일어나는 액션들을 설명하는 행위 동사들이다.
서사를 가지는 창작물은 하나의 사건을 담는 최소 액션 단위인 장면(scene)들로 분할할 수 있는데, 유관한 시공간에서 일어나는 액션들의 집합을 에피소드(episode)라 명명할 수 있다. 장면 이미지는 하나의 에피소드를 대표할 수 있는 장면을 이미지화한 것이다. 따라서, 장면 이미지는 에피소드와 행위 동사들로써 특정될 수 있다.
장면 DB(11)에서 장면 이미지에 태깅되는 복수의 에피소드들은 정형화된 순서를 가지고 스토리를 구성하는 에피소드들이다.
조셉 캠벨은 신화 및 민담 연구를 통해 보편적인 스토리 구조를 도출하였는데, 그의 연구에 따르면, 스토리 구조는 정형화된 순서를 가지는 복수의 에피소드들로써, 예를 들어 다음과 같이 36 개의 에피소드들, 1. 암시(복선, 전조), 2. 최초의 행위(인물의 소개), 3. 결핍, 4. 유혹, 5. 전령을 만남, 6. 적대자의 정찰, 7. 회피, 8. 비극의 초래, 9. 추방, 10. 정신적 스승을 만남, 11. 스승의 그릇된 인도, 12. 스승과 갈등, 13. 관문에 접근, 14. 수호자와 만남, 15. 통과, 16. 시험, 17. 협력자를 만남, 18. 적대자를 만남, 19. 구애, 20. 대담한 접근, 21. 시련의 예비, 22. 애정의 위기, 23. 죽음의 경험, 24. 최대 공포를 마주침, 25. 축하, 26. 획득, 27. 왜곡, 28. 최종 시험, 29. 보복, 30. 역류, 31. 새로운 자아, 32. 최후의 결판, 33. 카타르시스, 34. 귀환, 35. 완전함의 성취, 36. 예기치 못한 일로써 일반화될 수 있다.
하나의 에피소드는 하나 이상의 장면들로 구성될 수 있다. 각 에피소드에 속하는 장면들의 개수는 사용자가 지정할 수 있다.
예를 들어, 스토리 전체가 100 개의 장면들로 구성된다면, 36 개의 에피소드들의 각각에 장면들이 3 개 내지 6 개씩 할당될 수 있다.
토도로프에 따르면 이야기는 서사 명제, 시퀀스, 텍스트라는 3 층위의 서사 단위로 이루어지는데, 이 중에서 서사 명제는 행위자와 서술어로 이루어진 서사의 최소 단위라고 한다. 스토리를 구성하는 행위는 상응하는 명제를 지니며, 이들이 엮이면서 플롯이 구성된다고 한다. 명제의 행위자는 주어의 기능, 술어는 묘사의 기능을 하는데, 형용사는 평형 상태와 비평형 상태를 묘사하고 동사는 상황의 변화를 묘사하는 술어로 사용된다고 한다.
일반적인 작품에서 각각의 행위는, 비록 언어의 풍부한 뉘앙스와 미묘한 상황의 복잡함을 희생하여야 하지만, 몇십 개 수준의, 예를 들어 연구자들에 따라 54 개 또는 63 개 동사들로써 대표될 수 있다고 한다. 특히, 행위를 소수의 동사로써 표현하는 것은 이러한 행위 동사를 매개로 서로 다른 데이터들을 연계함으로써 컴퓨터로 인식하고 처리하고 조합할 수 있게 된다는 장점이 생긴다.
이러한 행위 동사의 예를 들면, accept, agree, answer, ask, capture, command, deal, destroy, eat, find, flee from, get, give, go, greet, hide, hit, kill, make, meet, protect, search, take, tell, threaten, use, wait 등이 있다.
다시 도 1로 돌아가서, 장면 DB(11)는 각각의 행위 동사가 특정 행위 동사에 이어 등장하는 빈도를 더 저장할 수 있다.
또한, 장면 DB(11)는 각각의 모티프가 특정 모티브에 이어 등장하는 빈도를 더 저장할 수 있다.
이러한 행위 동사들 및 모티프들의 빈도 정보는 각 장면 이미지에 태깅되는 정보는 아니고, 기존 작품들에서 분석된 모든 장면들로부터 통계화된 빈도 정보가 독자적으로 저장되는 것이다.
잠시, 도 4를 참조하면, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템에서 각 행위 동사들이 특정 행위 동사에 이어서 나타나는 빈도를 예시한 표이다.
도 4에서, 다수의 작품들의 장면들을 분석한 결과, 행위 동사 "Kill" 뒤에 행위 동사 "Go"가 이어지는 빈도는 129회, 행위 동사 "Kill"이 이어하는 빈도는 71회, 행위 동사 "Tell"이 이어지는 빈도는 63회 등으로 분석되었다.
모티프도 이와 유사하게 빈도들이 분석될 수 있다.
도 1로 돌아와서, 장면 추천부(12)는 장면 정보에 태깅된 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형에 기초하여 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
실시예에 따라, 에피소드들은 정형화된 순서를 가지기 때문에, 장면 추천부(12)는 현재의 장면 정보에 태깅된 에피소드에 대해 정형화된 순서에 따라 이어지는 다음 에피소드를 식별하고, 식별된 다음 에피소드가 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
예를 들어, 현재 장면 정보에 "대담한 접근" 에피소드가 태깅되어 있다면, 다음 장면 정보는 "대담한 접근" 에피소드에 후속하는 "시련의 예비" 에피소드가 태깅된 장면 정보들 중에서 추천될 수 있다.
실시예에 따라, 장면 추천부(12)는 장면 DB(11)에 저장된 행위 동사들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 행위 동사에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 행위 동사들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
예를 들어, 현재 장면 정보에 행위 동사 "Kill"이 태깅되어 있다면, 장면 추천부(12)는 장면 DB(11)에 저장된 장면 정보들 중에서, 행위 동사 "Kill"에 이어지는 빈도가 상대적으로 높은 행위 동사들 "Go", "Kill", "Tell" 등이 태깅된 장면 정보들을 선정하고, 이들 장면 정보들 중에서 사용자가 선택하는 장면 정보 또는 순위가 가장 높은 장면 정보를 추천할 수 있다.
실시예에 따라, 장면 추천부(12)는 장면 DB(11)에 저장된 모티프들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 모티프에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 모티프들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
예를 들어, 현재 장면 정보에 모티프 "라이벌"이 태깅되어 있다면, 장면 추천부(12)는 장면 DB(11)에 저장된 장면 정보들 중에서, 모티프 "라이벌"에 이어지는 빈도가 상대적으로 높은 모티프들 "숨겨진 고귀한 후계자", "헤어진 가족", "몰락한 인물" 등이 태깅된 장면 정보들을 선정하고, 이들 장면 정보들 중에서 사용자가 선택하는 장면 정보 또는 순위가 가장 높은 장면 정보를 추천할 수 있다.
실시예에 따라, 장면 추천부(12)는 현재 장면 정보에 태깅된 적어도 하나의 장르 및 하나의 캐릭터 원형에 대해, 상대적으로 높은 유사도를 가지는 적어도 하나의 장르 및 캐릭터 원형이 태깅된 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
예를 들어, 각 장면 정보에 복수 개의 장르들이 태깅되어 있다면, 장면 추천부(12)는 현재 장면 정보의 장르들에 대해 일치하는 장르들의 개수가 많은 장면 정보들에 상대적으로 높은 점수를 부여할 수 있다.
실시예에 따라서는, 장면 정보에 태깅되는 복수 개의 장르들은 순위를 가지고 태깅되고, 또한 작품에 기본 장르가 부여되어 있어서, 장면 추천부(12)는 기본 장르가 차지하는 순위가 높은 장면 정보들에 상대적으로 높은 점수를 부여할 수 있다.
또한 캐릭터 원형은 사색, 행동, 변화 및 일관이라는 항목들과 수치로 설명되므로, 장면 추천부(12)는 현재 장면 정보의 캐릭터 원형에 대해 일치하는 항목의 개수와 일치하는 숫자의 개수가 높은 장면 정보들에 상대적으로 높은 점수를 부여할 수 있다.
이렇게 하여, 장면 추천부(12)는 장르와 캐릭터 원형에 관하여 상대적으로 높은 점수가 부여된 장면 정보들 중에서 하나의 장면 정보를 추천할 수 있다.
한편, 최초의 장면 정보는 이전의 장면 정보가 없으므로 다소 다른 방식으로 결정되어야 하는데, 이를 위해 장면 추천부(12)는 사용자가 제공한 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형 중 적어도 하나에 기초하여 최초의 장면 정보를 추천하거나, 또는 사용자에 의해 최초의 장면 정보를 특정할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 시스템을 통해 추천되는 장면 이미지들을 예시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 최초에 추천되거나 또는 특정된 장면 정보에 대해 이어지는 에피소드에 속하는 장면 정보들 중에서 행위 동사 또는 모티프의 빈도에 기초한 점수와 장르 또는 캐릭터 원형에 기초한 점수에 따라, 후속하는 장면 정보를 선택하기 위한 몇 개의 장면 정보들이 도출된다.
사용자가 도출된 장면 정보들 중에 적절하다고 생각하는 하나의 장면 정보를 선택하면, 다시 이어지는 에피소드에 속하는 장면 정보들 중에서 행위 동사 또는 모티프의 빈도에 기초한 점수와 장르 또는 캐릭터 원형에 기초한 점수에 따라, 후속하는 장면 정보를 선택하기 위한 몇 개의 장면 정보들이 도출되는 절차가 수행된다. 사용자는 반복적으로, 도출된 장면 정보들 중에 적절하다고 생각하는 하나의 장면 정보를 선택한다.
미리 설정한 개수의 장면들이 다 선택될 때까지, 복수의 장면 정보들의 도출과 사용자의 선택 과정이 반복될 수 있다.
실시예에 따라서는 매번 가장 높은 점수를 가진 장면 정보가 자동으로 선택되면서 연쇄적으로 장면 정보들이 추천될 수 있다.
문화 컨텐츠 산업이 개별 작가의 예술적 역량에 의존하는 수공업의 형태에서 대규모 자본, 수많은 인력과 첨단 기술의 결합을 통해 컨텐츠를 생산하는 산업의 형태로 변화함에 따라 하나의 컨텐츠에 많은 사람들이 공동으로 관여하는 경우가 많아지고 있다. 이에 따라, 다수의 사람들이 쉽게 스토리와 테마를 공유하고 수정 보완할 수 있는 서사 창작 보조 도구가 필요하다.
본 발명의 장면 추천 시스템은 이해하고 접근하기 쉬운 장면 이미지에, 장면을 명확하고 동시에 폭넓게 설명할 수 있는 에피소드, 행위 동사, 장르, 인물 모티프, 캐릭터 원형을 태깅한 장면 정보를 이용함으로써, 다수의 관련자들이 장면 정보들로부터 동일한 관념을 도출할 수 있기 때문에, 서사 창작 작업을 공동으로 수행할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 장면 추천 방법을 예시한 순서도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 컴퓨터를 이용한 서사 창작을 위한 장면 추천 방법은 단계(S61)에서, 컴퓨터가 복수의 에피소드들 중 하나, 복수의 모티프들 중 적어도 하나, 복수의 행위 동사들 중 적어도 하나, 복수의 장르들 중 적어도 하나 및 복수의 캐릭터 원형들 중 하나를, 각각 복수의 장면 이미지들 중 하나에 태깅하여 생성된 장면 정보들을 저장한 장면 DB를 구성할 수 있다.
실시예에 따라, 장면 DB(11)에 저장되는 복수의 에피소드들은 정형화된 순서를 가지고 스토리를 구성한다.
실시예에 따라, 장면 DB(11)는 각각의 행위 동사가 특정 행위 동사에 이어 등장하는 빈도를 더 저장할 수 있다.
실시예에 따라, 장면 DB(11)는 각각의 모티프가 특정 모티브에 이어 등장하는 빈도를 더 저장할 수 있다.
실시예에 따라, 캐릭터 원형들은 캐릭터 태도의 통시적 축과 공시적 축으로 구성된 태도 사분면의 각 위치의 좌표로서 표현되는데, 태도 사분면은 캐릭터 원형의 태도가 시간에 따라 변화하는 정도와 일관하는 정도를 일직선 상에 나타낸 통시적 축과, 캐릭터 원형의 태도가 특정 시점에 사색적인 정도와 행동적인 정도를 상기 통시적 축에 직교하도록 일직선 상에 나타낸 공시적 축으로 구성된다.
이어서, 단계(S62)에서, 컴퓨터가 현재 장면 정보에 태깅된 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형에 기초하여 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
실시예에 따라, 단계(S62)에서, 컴퓨터가 정형화된 순서에 따라 현재의 장면 정보에 태깅된 에피소드에 이어지는 다음 에피소드가 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
실시예에 따라, 단계(S62)에서, 컴퓨터가 저장된 행위 동사들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 행위 동사에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 행위 동사들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
실시예에 따라, 단계(S62)에서, 컴퓨터가 저장된 모티프들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 모티프에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 모티프들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
실시예에 따라, 단계(S62)에서, 컴퓨터가 현재 장면 정보에 태깅된 적어도 하나의 장르 및 하나의 캐릭터 원형에 대해, 상대적으로 높은 유사도를 가지는 적어도 하나의 장르 및 캐릭터 원형이 태깅된 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천할 수 있다.
한편, 단계(S62)를 수행하기에 앞서, 최초의 장면 정보를 생성하기 위해서, 컴퓨터가, 사용자가 제공한 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형 중 적어도 하나에 기초하여 최초의 장면 정보를 추천할 수 있다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
또한, 본 발명에 따른 장치는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, 광학 디스크, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크, 비휘발성 메모리 등을 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

Claims (12)

  1. 복수의 에피소드들 중 하나, 복수의 모티프들 중 적어도 하나, 복수의 행위 동사들 중 적어도 하나, 복수의 장르들 중 적어도 하나 및 복수의 캐릭터 원형들 중 하나를 복수의 장면 이미지들 중 하나에 태깅하여 생성된 장면 정보들을 저장하는 장면 DB; 및
    현재의 장면 정보에 포함된 장면 이미지 및 태깅된 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형에 기초하여 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하는 장면 추천부를 포함하는 장면 추천 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 장면 DB에 저장되는 복수의 에피소드들은 정형화된 순서를 가지고 스토리를 구성하는 것을 특징으로 하는 장면 추천 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서, 상기 장면 추천부는 현재의 장면 정보에 태깅된 에피소드에 대하여 상기 정형화된 순서에 따라 이어지는 다음 에피소드를 식별하고, 식별된 다음 에피소드가 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 장면 추천 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 장면 DB는 각각의 행위 동사가 특정 행위 동사에 이어 등장하는 빈도를 더 저장하는 것을 특징으로 하는 장면 추천 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 장면 추천부는 상기 저장된 행위 동사들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 행위 동사에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 행위 동사들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 장면 추천 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 장면 DB는 각각의 모티프가 특정 모티브에 이어 등장하는 빈도를 더 저장하는 것을 특징으로 하는 장면 추천 시스템.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 장면 추천부는 상기 저장된 모티프들의 빈도를 참조하여, 현재의 장면 정보에 태깅된 모티프에 이어 등장하는 빈도가 상대적으로 높은 모티프들이 태깅된 적어도 하나의 장면 정보들 중에서 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 장면 추천 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 캐릭터 원형들은 캐릭터 태도의 통시적 축과 공시적 축으로 구성된 태도 사분면의 각 위치의 좌표로서 표현되고,
    상기 태도 사분면은 상기 캐릭터 원형의 태도가 시간에 따라 변화하는 정도와 일관하는 정도를 일직선 상에 나타낸 통시적 축과, 상기 캐릭터 원형의 태도가 특정 시점에 사색적인 정도와 행동적인 정도를 상기 통시적 축에 직교하도록 일직선 상에 나타낸 공시적 축으로 구성되는 것을 특징으로 하는 장면 추천 시스템.
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 장면 추천부는 현재 장면 정보에 태깅된 적어도 하나의 장르 및 하나의 캐릭터 원형에 대해, 상대적으로 높은 유사도를 가지는 적어도 하나의 장르 및 캐릭터 원형이 태깅된 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 장면 추천 시스템.
  10. 청구항 1에 있어서, 상기 장면 추천부는 사용자가 제공한 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형 중 적어도 하나에 기초하여 최초의 장면 정보를 추천하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 장면 추천 시스템.
  11. 컴퓨터를 이용한 서사 창작을 위한 장면 추천 방법으로서,
    상기 컴퓨터가,
    복수의 에피소드들 중 하나, 복수의 모티프들 중 적어도 하나, 복수의 행위 동사들 중 적어도 하나, 복수의 장르들 중 적어도 하나 및 복수의 캐릭터 원형들 중 하나를, 각각 복수의 장면 이미지들 중 하나에 태깅하여 생성된 장면 정보들을 저장한 장면 DB를 구성하는 단계; 및
    현재의 장면 정보에 포함된 장면 이미지 및 태깅된 에피소드, 모티프, 행위 동사, 장르 및 캐릭터 원형에 기초하여 적어도 하나의 후속하는 장면 정보를 추천하는 단계를 포함하는 장면 추천 방법.
  12. 컴퓨터에서 청구항 11의 단계들에 따른 장면 추천 방법을 구현할 수 있도록 작성되어 컴퓨터에서 독출 가능한 기록 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.
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