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배정환(Jung-hwan Bae),한남기(Nam-gi Han),송민(Min Song) 한국지능정보시스템학회 2014 지능정보연구 Vol.20 No.2
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터 이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
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창작 보조기에서부터 문장 생성기까지 : 글쓰기 기계의 과거와 현재
이재연 ( Lee Jae-yon ),한남기 ( Han Nam-gi ) 동국대학교 한국문학연구소 2021 한국문학연구 Vol.- No.67
인공지능(AI)에 의한 한국어 서사 창작이 가능할까? 허무맹랑한 과학소설의 한 질문처럼 보이는 이 질문은 초거대규모 인공지능의 등장과 함께 점차 현설성을 얻어가고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 시도되었던 여러 서사 자동 생성의 노력을 살펴보고 앞으로 한국어 AI 창작의 가능성을 전망해보고자 한다. 논문의 전반부에서는 해외의 테일스핀, 민스트럴, 국내의 스토리헬퍼 등 AI활용 이전의, 규칙기반 혹은 사례기반의 서사 창작 방식을 살펴본다. 논문의 후반부에서는 비교적 간단한 어휘 할당을 통해 문장생성을 한, 일본의 「컴퓨터가 소설을 쓰는 날」(コンピュータが⼩説を書く日) 그리고 최근에 개발된 인공 신경망 알고리즘에 기반해 작성된 『길 위 1번지』(1 the Road)의 사례를 훑어본다. 이를 통해 각 모델에서 서사를 만든 방식을 살펴보고 이의 장단점을 비교하여, 미래의 서사 자동 창작을 가능하게 만들 조건과 이러한 창작 기계가 불러올 여러 문학적 사회적 여파에 대해 예비해 보고자 한다. Will it be possible for artificial intelligence to write stories in Korean? As ludicrous as this question may sound, the recent development of hyperscale artificial intelligence brings us closer to the answer. This paper aims to explore the potential of an AI writer by examining various domestic and international attempts to develop writing. First, we will look at quantitative reasoningbased story generation devices, including Tale-Spin (1977) and Minstrel (1993) from the United States and StoryHelper (2013) from Korea. In the second half, we will analyze the results of more technologically advanced automatic sentence-generators, such as 「The Day a Computer Writers a Story」 (2016) from Japan and 1 the Road (2018) from the United States. The study of past writing machines will help us identify the problems we must overcome to develop an advanced Korean writing machine. By exploring the possibilities and limitations of simple story generators and complicated sentence generators, we will also reflect on the literary, cultural, and social concerns that advanced writing machines might bring about in the future.
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