ChatGPT를 활용한 한국 근대 단편 소설의 실감 미디어 콘텐츠 공간 체험 디자인 요소 추출에 관한 연구  - 김유정 '옥토끼'의 감정 및 감각 정보 분석을 중심으로 -

이유진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이유진 (독립연구자)

저널정보: 한국공간디자인학회 한국공간디자인학회 논문집 한국공간디자인학회 논문집 제19권 제5호

발행연도: 2024.8

수록면: 337 - 350 (14page)

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(연구배경 및 목적) 본 연구는 ChatGPT-4.o(Omni)를 활용한 텍스트 분석을 진행하여, 문학의 실감 미디어 콘텐츠 공간체험 디자인 요소를 추출하는 데 목적을 두었다. 이는 문학의 텍스트로부터 가상 장소 체험 요소인 감정 및 감각 정보를 ChatGPT의 프롬프트로 자동화하고, 이를 효율화하는 방안을 고안하기 위해서이며, 현재의 생성 인공지능이 다중감각(Multi-Modality) 분석을 어디까지 할 수 있는지 파악하기 위해서이다. 연구자는 이를 통해 향후 VR이나 AR과 AI가 연계한 문학의 실감 미디어 공간체험 콘텐츠 디자인 DB 구축 방향을 제안하고자 한다. (연구방법) 연구 범위는 1936년 김유정의 근대 단편 소설‘옥토끼(The White Rabbit)’ 텍스트 전문이며, 연구 방법은 ‘옥토끼’ 텍스트에서 체언(명사, 대명사, 수사)으로부터 대상 요소(object factor)의 관계를 추론하고 용언(동사, 형용사)으로부터 경험 요소(experience factor)의 관계를 파악하여 감정 및 감각 정보를 시각화하고자 한다. 특히 주요 장소에서의 감정 및 감각 정보 분포를 측정하고 장소 체험 요소를 분석하는 것에 중점을 두고자 한다. (결과) 텍스트 분석 결과, ChatGPT-4.o를 활용한 체언 분석은 주요 인물, 사물, 공간, 시간과 같은 대상 및 장소의 구조를 파악하는데 편리하였고, 용언 분석은 대상 및 장소의 경험 요소인 감정과 감각 정보를 추정하기에 효과적이었다. 특히 용언 중심 분석에서는 행동, 상태, 사고, 감정과 같은 감정 및 감각 기반 정보를 함축하고 있어 경험 디자인 정보 요소를 체계화하는 지표로 삼을 수 있었다. 그러나 전체 소설이 전달하려는 주제, 심층 의미, 통합적 맥락 경험은 감정이나 감각 정보의 빈도 측정과 분포 측정만으로는 판단할 수 없었다. 이는 전체 소설을 읽고 해석하는 질적 의미 차원의 분석이 필요하며, 이러한 분석에서는 다양한 독자 경험과 가중치를 적용한 감정 및 감각 분석 방법이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 현재의 ChatGPT-4.o는 텍스트에서 감정 흐름을 비교적 정확하게 판단하고 있었지만, 한국어 자연어 처리에 있어 감각 정보(오감 정보)는 환각(hallucinations)이 빈발하여 이에 대한 자동화는 아직 미흡한 것으로 드러났다. 그럼에도 소설의 특정 텍스트에서 감정과 감각 정보가 집중적으로 분포된 장소일수록 대상 요소(object factor) 간의 상호작용이 빈번함을 예측할 수 있었고, 다양한 감정과 감각 정보가 높게 나타난 장소일수록 중심 사건이 벌어지는 공간임을 추론할 수 있었다. (결론) 그러므로 향후 다양한 문학 텍스트를 데이터 세트로 구성하여 이미지 혹은 영상 기반 문학 장소 체험 태그 시스템으로 구축한다면, 디지털 근대 문학 실감 미디어 콘텐츠와 인공지능이 연동하는 문학 체험 공간 정보 디자인의 미래를 기대할 수 있을 것이다. 이러한 통합적 접근은 디지털 시대에 문학 참여자가 문학 작품과 상호작용하는 방식을 혁신하여, 문학 텍스트에 대한 이해와 참여를 증진시킬 것이다.

(Background and Purpose) This study aims to extract design elements for literary place experiences using ChatGPT-4.o (Omni) for text analysis. The objective is to automate the derivation of emotional and sensory information, which are essential elements of virtual place experiences, from literary texts through ChatGPT prompts and to enhance the efficiency of this process. Additionally, the study seeks to understand the current capabilities of generative AI in multimodal analysis. Through this, the researcher intends to propose a direction for building a design DB for realistic media experience content of literature linked with VR, AR, and AI in the future. (Method) The subject of this study is the complete text of the 1936 modern short story 'The White Rabbit' by Kim Yu-jeong. The research methods are as follows: First, relationships between object factors (nouns, pronouns, numerals) are inferred from the text, allowing for an understanding of the structure of key characters, objects, spaces, and time. Second, relationships between experience factors (verbs, adjectives) are analyzed to estimate emotional flow and sensory information, visualizing these elements throughout the text. (Results) The analysis revealed that nominal elements effectively categorized object factors, providing a clear structure of characters, objects, spaces, and time within the narrative. Whereas, verbal elements were effective in estimating experience factors such as emotional flow and sensory information. However, themes, deep meanings, and integrated contextual experiences conveyed by the entire novel cannot be judged solely by measuring the frequency and distribution of emotional or sensory information. The current version of ChatGPT-4.o showed relative accuracy in judging emotional flows in the text but exhibited frequent hallucinations(i.e., the generation of nonexistent information) in sensory information processing in the Korean natural language, indicating limitations in automation. Despite these challenges, it found that locations with concentrated distributions of emotional and sensory information in specific text segments often had frequent interactions among object factors. Additionally, locations with high levels of diverse emotions and sensory information were typically spaces where central events occurred. These findings suggest that the distribution of emotional and sensory information can be a useful tool for predicting key locations and events within a narrative. (Conclusions) The current version of ChatGPT-4.o showed relative accuracy in judging emotional flows in the text but exhibited frequent errors in sensory information processing in the Korean natural language, indicating limitations in automation. By composing various literary texts into a dataset and building an image or video-based literary place experience tagging system, we can anticipate the future of designing literary experience spatial information content. This integrated approach will combine digital modern literature, metaverse, and artificial intelligence. This integrated approach will revolutionize the way literary participants interact with works in the digital era, enhancing their understanding and engagement with these texts.

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