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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.5
- 수록면
- 767 - 778 (12page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2026.29.5.767
이용수
초록· 키워드
With the rapid growth of the web novel market, the increasing difficulty of creating long-form narratives has exacerbated writers' cognitive load due to setting errors. To address this issue, this study proposes Co-Narrator, a multi-agent system based on Large Language Models (LLMs). The proposed system integrates Retrieval-Augmented Generation (RAG) and the Model Context Protocol (MCP) to effectively identify narrative consistency issues and logical errors within extensive texts. Specifically, a precision-oriented detection strategy was adopted to minimize writer fatigue. Experimental results on official benchmarks and web novel datasets show that the proposed model improves Precision from 0.42 to 0.65 (+0.23), indicating its superiority in long-context processing. This study redefines agents— which utilize various tools tailored to user needs—not as replacements for creativity but as active assistants, suggesting a new approach for maintaining quality in serialized narratives.
#Web Novel
#Narrative Consistency
#Large Language Models (LLM)
#Retrieval-Augmented Generation (RAG)
#Multi-Agent System
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목차
- ABSTRACT
- 1. 서론
- 2. 관련 연구
- 3. 제안하는 시스템
- 4. 실험 및 결과
- 5. 고찰
- 6. 결론
- REFERENCE
참고문헌
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