본 연구는 스토리로부터 등장인물, 장면 정보를 추출하고 등장인물과 장면들 간의 관계를 표현할 수 있는 컴퓨팅 모형 방법을 도출하고, 뉴럴 심볼릭 모델(Neural Symbolic Model) 기반으로 컴퓨팅 모형으로부터 스토리 속의 메인 플롯과 서브 플롯을 각각 추출하는 방법론에 대한 연구를 진행한다.
지능형 자동차는 운전 중 스마트폰 사용과 운전자의 운전 집중도 저하와 졸음운전 및 음주운전 등을 감지하기 위하여 운전자의 상태를 자동으로 모니터링 하는 기술이 필요하다. 이를 위해 운전자의 시선을 이용하여 운전자의 시선이 머무는 영역을 식별하는 연구가 진행되어왔다. 운전자의 시선이 머무는 영역 식별은 운전자의 운전 집중도와 운전 중 스마트폰 사용 유무와 음주음전과 졸음운전 등을 알아내는데 이용되므로 운전자의 상태를 파악하는데 중요한 정보이다. 현재 운전자의 시선이 머무는 영역을 식별하는 연구는 그림 1과 같이 운전자가 시선이 향하는 영역 중 차량 실내의 Forward, Right, Left, Center Stack, Rearview, Mirror, Speedometer, eye close를 식별한다. 이 연구는 운전자와 지능형 자동차 간의 소통에 초점이 맞추어져 있어서 운전자가 바라보는 차량 실내의 영역은 식별이 가능하지만, 차량 외부의 영역은 식별이 불가능하다는 단점이 있다.
하지만, 지능형 자동차의 정교한 추론기능을 위해서는 차량 실내 뿐만 아니라 운전자가 바라보는 외부에 대한 사물인식에 대한 연구가 이루어질 필요가 있다.
또한, 네트워크가 끊기거나, 네트워크 비용으로 인해 이러한 영상 인식 기술은 클라우드 기반으로 정보처리를 하기 보다는 자동차 내의 장치들만으로 지원가능해야 한다. 영상 처리를 서버 단에서 처리하게 되면 동영상이 송수신 되어야 하므로 높은 네트워크 비용이 발생할 수 있다.
이러한 문제들을 해결하기 위해, 본 연구는 도로 위의 영상에서 운전자의 시선이 향해 있는 물체를 식별하는 연구를 진행하며, 이를 차량 내의 리소스(resource)를 활용하여 처리할 수 있는 장치들에 대해 연구한다. 정리하면 본 연구가 진행할 연구 내용은 다음과 같다.
■ 차량 실내 영상에서 운전자의 시선 정보를 추출하는 방법 개발
■ 도로 위의 영상에서 물체 식별 방법 개발
■ 운전자의 시선 정보와 도로 위의 영상에서의 기하학적 관계를 탐색하는 방법 개발
■ 지능형 자동차의 리소스로 영상 처리를 할 수 있도록 하는 장치들에 대한 검토
흥미 있는 스토리는 갈등이 잘 설계되어 표현되고 해소되어야 한다. 즉, 인공작가 시스템이 개발되고 상업적으로 활용되기 위해서는 갈등에 대한 컴퓨팅적 모형과 갈등의 자동생성 방법이 개발되어 있어야 한다. 이를 위해 갈등과 관련된 요소들과 요소들 간의 관계를 정의한다. 이후에 요소들을 활용하여 갈등이 자동생성되는 방법을 개발한다.
로버트 맥키에 의하면 갈등은 주인공의 행동에 대한 결과가 자신의 욕망으로부터 간극이 발생하면서 시작되며, 이 간극을 복원하고자 하는 주인공의 행동들을 통해서 표현된다[1]. 간극은 주인공을 방해하는 적대적인 힘들인 내적 갈등, 개인적 적대자, 또는 초개인적 적대자로 표현될 수 있다.
갈등을 컴퓨팅적으로 모형화하고, 이 모형에 기반한 자동생성 방법론을 위해서 진행하는 연구 내용은 다음과 같다.
■ 주인공과 주인공의 목표(욕망)을 컴퓨터가 활용할 수 있게 기술하는 방법 개발
■ 행동-결과 패턴에 의한 간극 데이터 기술 방법 개발
■ 욕망까지 간극 데이터들을 조합하고 탐색하는 방법 개발
본 과제는 뿌리산업을 스마트기술과 융합하는 데 필요한 인력 양성을 위한 R&D 전문인력 교육·연구·고용연계 체계 구축임.
연구 목표는 뿌리기술과 스마트기술을 접목한 현장형 전문인력을 산‧학 협력 기반으로 양성하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 뿌리스마트융합 전문대학원 1개교 신설 및 특성화대학원 2개교 석사과정 개설, 산학프로젝트 기반 교육과정 개발·운영, 캡스톤 디자인·현장실습·코스웍 연계, 컨소시엄 기업 인프라 활용 및 커리큘럼 반영, 센터-대학 간 홍보·우수채용·사후관리 포함 고용연계 및 성과확산 시스템 마련임. 기대 효과는 뿌리산업 유입 인력 확대로 경쟁력 강화 및 R&D 질 제고와 인력양성·공급 선순환 구조 확립임.
본 연구는 자동으로 스토리를 생성하는 인공지능 기반 작가 시스템을 위한 computational narrative model을 구축하는 연구임. 인물(character), 줄거리(plot), 배경(space)을 컴퓨터가 만들어 소설이나 시나리오 형태의 이야기를 생성하는 흐름을 목표로 함.
연구 목표는 문학이론 기반의 인물 생성 모델, 플롯 생성 모델, 배경 생성 모델을 구현하는 것임. 핵심 연구 내용은 자극·반응 패턴 기반 인물 생성, 인과관계와 서사구조 기반 plot 생성, 인물 특성과 사건 특성 기반 space 생성에 있음. 기대효과는 AI 저작도구로 집필 보조, 인터랙티브 스토리 적용으로 게임·연극·공연 흥미도 증대, 열린 결말 구조 퀘스트 구현 가능성이 제시됨.