목표지향적 이야기 생성을 위한 제어강화형 다중 에이전트 시스템

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 목표지향적 이야기 생성을 위한 제어 강화형 다중 에이전트 시스템 CoDi를 제안한다. CoDi는 사용자의 실시간 상호작용에 따라 서사를 동적으로 전개하는 인터랙티브 스토리텔링을 구현하기 위한 기반이 되기 위해 설계되었다. 기존의 줄거리 기반 혹은 사전 정의된 스크립트 방식은 안정적인 서사 전개에는 유리하지만, 사용자의 예측 불가능한 행동에 즉각적으로 대응하기 어렵다는 한계를 지닌다. 이를 극복하기 위해 CoDi는 감독-배우 프레임워크를 확장하여, 감독 에이전트가 다수의 캐릭터 에이전트를 전역적인 내러티브 목표에 따라 조율하도록 한다.
하지만, 전개가 미리 정해져 있는 줄거리 기반 방법론보다 일관성이 떨어지는 등, 이야기의 질을 해칠 가능성이 있다. 이에 추가로, CoDi의 감독 에이전트는 두 가지 제어 특화형 명령이 주어진다. 첫째, 유연한 전개 아래에서도 전역적인 목표를 달성할 수 있게끔 새로운 사건이나 인물을 도입하여 이야기의 전개를 자연스럽게 조정하는 명령인 개입(Intervention). 둘째, 캐릭터 에이전트 행동의 결과와 상태 변화를 명시적으로 묘사함으로써 자연어 기반 환경에서도 서사의 일관성과 몰입감을 유지하는 명령인 묘사(Description)이다.
실험 결과, CoDi는 기존 감독-배우 기반 프레임워크보다 전반적으로 우수한 성능을 보였으며, 인간 저작물과 유사하거나 그 이상 수준의 서사 품질을 기록하였다. 이러한 결과는 CoDi가 높은 수준의 이야기 품질을 유지하면서도 사용자 중심의 상호작용적 이야기 생성을 가능하게 하는 효과적인 접근법임을 보여준다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study introduces CoDi, a control-enhanced multi-agent system designed for goal-driven story generation. CoDi is developed as a foundation for interactive storytelling, enabling narratives to unfold dynamically in response to real-time user interactions. While traditional plot-driven or pre-scripted approaches provide stability in narrative progression, they fail to respond effectively to the unpredictable behavior of users. To address this limitation, CoDi extends the director-actor framework, allowing a director agent to coordinate multiple character agents according to overarching narrative goals.
The director agent in CoDi is further equipped with two specialized control commands. The first, Intervention, flexibly introduces new events or characters to adjust the storyline naturally. The second, Description, explicitly verbalizes the outcomes of character agent’s actions and state transitions, thereby maintaining narrative coherence and immersion even within natural language-based environments.
Experimental evaluations demonstrate that CoDi consistently outperforms conventional director-actor frameworks and achieves narrative quality comparable to, or exceeding, that of human-authored stories. These findings indicate that CoDi provides an effective approach to realizing user-centered, interactive narrative generation while preserving a high level of storytelling quality.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제2장 관련 연구 4
• 2.1. 규칙 기반 목표지향적 이야기 생성 4
• 2.2. 언어모델 기반 이야기 생성 5
• 2.3. 다중 에이전트 기반 내러티브 시뮬레이션 6
• 제3장 방 법 론 8
• 3.1. 에이전트 구성 9
• 3.2. 첫 번째 단계: 이야기 설정 9
• 3.2.1) 이야기 세계 10
• 3.2.2) 캐릭터 에이전트 초기화 11
• 3.3. 두 번째 단계: 시뮬레이션 13
• 3.3.1) 감독 에이전트의 명령 선택 14
• 3.3.2) 캐릭터 에이전트의 반응 생성 16
• 3.3.3) 턴의 종료 18
• 3.4. 마지막 세 번째 단계: 편집 18
• 제4장 실험 설계 20
• 4.1. 데이터셋 20
• 4.2. 베이스라인 21
• 4.3. 평가 지표 21
• 제5장 결 과 23
• 5.1. 베이스라인과의 비교 평가 23
• 5.1.1) vs HoLLMwood 23
• 5.1.2) vs Human 24
• 5.2. 제거 실험 25
• 5.3. 목표 달성률 분석 27
• 5.4. 플롯 구조 이론 적용 실험 28
• 5.5. 독자 에이전트 도입 실험 31
• 5.5.1) 독자 에이전트 설계 31
• 5.5.2) 독자 에이전트 적용 절차 32
• 5.5.3) 비교 평가 결과 32
• 5.6. 통계적 분석 33
• 제6장 결 론 35
• 제7장 한계점 및 향후 연구 36
• 참 고 문 헌 38
• 부 록 43
• Abstract 66