사건 그래프, 인공신경망과 강화 학습을 이용한 이야기 생성

Abstract

이야기는 자율적이고 의도를 가진 행위자들이 상호작용하면서 벌어지는, 시간에 따라 전개되는 인과적으로 연결된 일련의 사건들이다. 이야기는 오락거리이기도 하지만, 인간이 세상을 이해하고 인식하는 수단이기도 하며, 인간을 이해하기 위한 연구와 조사의 도구로도 쓰이고 제품과 서비스를 설계하는 방법이기도 하다. 이야기 자동 생성은 이야기에 대한 이론적 이해에 도움이 될 뿐만 아니라, 오락이나 설계 등에 활용할 수 있는 실용적 가치가 있다. 이야기를 생성하는 방법에는 규칙 기반의 방법과 인공 신경망을 통한 지도 학습, 그리고 강화 학습을 사용하는 방법이 있다. 기존의 방법들은 방대한 규칙 또는 데이터를 필요로 하기 때문에 이야기 생성을 현실에 적용하는데 많은 어려움이 있었다. 또한 기존의 방법들은 주관적 효용이 높은 이야기를 생성할 수 없었다. 이 논문에서는 규칙, 신경망의 지도 학습과 강화 학습을 상호 보완적으로 활용한 이야기 생성 방법을 제안한다. 구체적으로는 이야기 생성의 규칙 체계와 그 개발 방법론, 선호도 측정 방법과 신경망 효용 모형, 그리고 이야기 생성 모형과 그 강화 학습 방법들을 제안한다. 이러한 방법론은 방대한 규칙 개발이나 데이터 수집이 필요 없어 현실 적용 가능성이 높고, 효용이 높은 이야기를 생성할 수 있다.