The knowledge of the narrative agent not only constitutes the content and meaning of the narrative itself, but is also closely related to the emotional response of the recipient. Also, the disparity of knowledge between narrative agents is an important factor in making a narrative richer and more interesting. But It tends to be treated as a sub-topic of narration theory or genre/style studies rather than an independent subject of narrative studies or criticism. In this paper, I propose a model that can systematically and quantitatively analyze the knowledge of narrative agents. The proposed model consists of the knowledge structure that represents a narrative, the knowledge state that expresses the knowledge of narrative agent as a degree of belief, and the knowledge flow that means changes in the knowledge state according to the development of events. In addition, the formal notation of the knowledge structure and a probabilistic inference model that could obtain the state of knowledge were proposed, and the knowledge structure and knowledge flow were analyzed by applying the model to the actual narrative. It is expected that the proposed model will be of practical help in the creation and evaluation of narratives.
Narratives arouse diverse and rich affective responses to recipients, and this is one of the reasons why narratives are universal and popular. Computational studies on narratives have established a formal model or system of the affective response based on the theory in psychology or media research, and have analyzed or generated a narrative that can evoke a specific affective response. In this paper, we propose a new computational model that can detect the affective response expected to appear in the narrative based on the narrative agent's knowledge. First, we designed a narrative representation model that can elaborately express the event structure and the agent's knowledge as well. Additionally, an analysis method was proposed to detect the three affective responses and the related situational information. Then, we validated the model through a case study about an actual movie narrative. Through the case study, we confirmed that the model captures the affective responses of the audience. The proposed model can be effectively used for the narrative analysis and the creation that must consider the affective responses of the recipient.
영화 제작자들은 오랫동안 영화 전반에 걸쳐 개발 될 모티프를 제공 할 수 있는 중요한 측면으로 색상을 고려해 왔다. Faber Birren 은 색깔은 표현, 효과, 감각 및 상징성의 운반체이며 자신의 언어와 의미를 부여한다고 믿고 있다. 이러한 의미에서 지브리와 디즈니는 스토리텔링 agent로서, 컬러 효과에 대한 완벽한 예이며 두 가지 측면으로 분류 할 수 있다. 색상의 역동성과 서사 시퀀스로서의 색상이 바로 그것이다. 색상의 역동성은 색상이 어떻게 작용 하는지를 분석하고 캐릭터의 행동에 관계없이 무대, 의미 및 상징성으로 인식된다. 따라서 본 연구에서는 서사 시퀀스 장면이 전개상에서 효율적으로 Thermology가 어떻게 전개되는지 연구한다. 또한 캐릭터 archetype과 디자인은 항상 스토리에 대한 우선순위 중 하나였기 때문에, 캐릭터 부재상에는 즐거운 이야기도 없다. 모든 내러티브는 인물의 갈등과 그것을 해결하기 위한 행동을 기반으로 한다. 즉, 색상과 캐릭터 디자인은 스토리텔링에서 올바른 균형을 유지하는 데 필수적이며 시청자의 마음(의식, 잠재의식)의 두 인지 수준에 직접적인 영향을 미쳐 메시지와 감정을 전하는 강력한 도구로써 활용된다.
서사 텍스트에 대한 분석은 학술적으로나 실용적으로 중요하게 여겨져 왔으며 여러 관점과 방법으로 이루어져 왔다. 이 논문에서는 정보처리 관점에서의 전산적 서사 분석 방법론을 살펴보았다. 정보처리 관점에서 서사의 창작과 수용은 서사 텍스트에 의해 매개된 양방향적 코딩 과정이고, 서사 텍스트는 다층적으로 구조화된 코드라고 할 수 있다. 이 논문에서는 이런 관점을 공유하는 네 가지 방법론 - 캐릭터 네트워크 분석, 텍스트 마이닝과 감성 분석, 사건 구성의 연속성 분석, 서사 에이전트의 지식 분석 -을 사례와 함께 살펴보았다. 이를 통해 서사 분석에 있어 전산적 방법론의 메커니즘과 가능성을 확인하였다. 결론에서는 전산적 서사 분석의 의의와 부작용을 살펴보고, 인문학과 과학기술 통섭에 바탕한 인간-컴퓨터 협업 모델 설계의 필요성을 논의하였다. 이를 통해 미적으로 창의적이고, 윤리적으로 선하며, 정치적으로 진보적이고, 인지적으로 정교한 서사를 보다 효과적으로 만들어 나갈 수 있음을 주장하였다.
This study purposes to explore the narrative of fictional events complicated by a specific narrator, taking notice of his/her role as an internal focalizer as well as an external participant. In William Faulkner's "A Rose for Emily," the story of an eccentric spinster, Emily Grierson, is focalized and narrated by a townsperson, apparently an individual, but one who always speaks as 'we.' This tale-teller, as a first-hand witness of the events in the story, details the strange circumstances of Emily's life and her odd relationships with her father, her lover, the community, and even the horrible secret hidden to the climactic moment at the end. The narrative 'we' has surely watched Emily for many years with a considerable interest but also with a respectful distance. Being left unidentified on purpose, this narrative agent, in spite of his/her vagueness, definitely knows more than others do and acts undoubtedly as a pivotal role in this tale of grotesque love. Seamlessly juxtaposing the present and the past, the collective 'we' suggests an important subject that the distinction between the past and the present is blurred out for Emily, for whom the indiscernibleness of time flow proves to be her hamartia. The focalizer-narrator describes Miss Emily in the same manner as he/she describes the South whose old ways have passed on by time. Like the Old South, Emily is desperately trapped in the past, since she has not been able to adjust to the changes brought on by time. In the end, the tragic story of Emily Grierson which takes place in Jefferson plainly seems to serve as an introduction to mature Faulkner.
We develop a simulation method that affords very high variability of virtual pedagogical situations involving many independent plans, still achieves authoring (or implementation) scalability. While each individual plan would be coherently drawn up by an agent for its respective goal, those independently-made plans might be coincidentally intertwined in their execution. The inevitable non-determinism involved in this multi-event plan encompassing pre-planned and unforeseen events is resolved by (multi-phase) dynamic planning and articulated sequencing of events in contrast to static planning and monolithic authoring in conventional narrative systems. Connections between events are dictated by their associated rules and their actual connections are dynamically determined in execution time by current conditions of background-world. This unified connection scheme across pre-planned and unforeseen events allows a multi-plan, multi-agent situation to be coherently planned and executed in a global scale. To further the variability of a situation, the inter-event coupling is made in a fine level of action along with a limited episteme of each agent involved. We confirm analytically the viability of our approach with respect to the situation variability and authoring scalability, and demonstrate its practicality with an implementation of a composite situation.
이 글은 낙태 문제를 다룬 텔레비전 드라마 을 물질성, 관계성, 행위주체성 등의 이론적 초점과 연결시켜 행위적 현실(agential reality)의 축도로서 회절적으로 독해하려는 시도다. 캐런 바라드의 행위적 실재론(agential realism)에 따르면, 텔레비전 드라마 은 당대의 의료기술, 괴담과 전설, 그리고 남성중심적 정동 등의 물질적이고 담론적인 장치들의 행위적 내부작용을 통해 산출된 사회문화적 현상이라 할 수 있다. 1990년대는 기술, 담론, 정동 등의 장치들을 통해 '혐오'를 반복적으로 드러내는데, 이는 여성의 젠더화된 신체를 향한다. 성형과 낙태라는 물질적-담론적 실천은 몸을 둘러싼 행위적 현실이 의료 기술은 물론, 젠더화된 혐오의 정동과 긴밀하게 엮여 있다는 사실을 예증한다. 이와 관계된 또 다른 물질적-담론적 현상으로서 괴담의 유행과 전설의 재발견 역시 탈자연화된 몸에 대한 혐오의 정동으로부터 생산되고, 이 정동을 다시 한 번 확대재생산하고 있음을 방증한다. 이러한 정동 환경 속에서 등장한 은 회절(diffraction)을 상연하는데, 이는 테크노-신체의 물질화에 대한 포스트휴먼적 함축을 결여한 채 백래시의 역행적 힘에 따라 이루어진다. 은 역사적으로 틀 지워지고, 맥락 속에서 정의된 '인간(Man)'에 대한 휴머니즘적 가정들을 보편적인 정의(justice)로서 앞세운다. 이것은 어디까지나 휴머니즘의 젠더화된 정의(definition)일 뿐이다. '낙태죄' 폐지 이후, COVID-19 감염증 유행과 함께, 의료 기술 및 담론, 신체적 물질을 둘러싼 정동이 격렬히 내부작용하는 현재는 이 애써 거부한 인간의 대안적 정의에 대해 신중하게 사유하고 응답해야 할 때다.
This introduction is both a statement of a research problem and an account of the first research results for its solution. As more historical databases come online and overlap in coverage, we need to discuss the two main issues that prevent 'big' results from emerging so far. Firstly, historical data are seen by computer science people as unstructured, that is, historical records cannot be easily decomposed into unambiguous fields, like in population (birth and death records) and taxation data. Secondly, machine-learning tools developed for structured data cannot be applied as they are for historical research. We propose a complex network, narrative-driven approach to mining historical databases. In such a time-integrated network obtained by overlaying records from historical databases, the nodes are actors, while thelinks are actions. In the case study that we present (the world as seen from Venice, 1205-1533), the actors are governments, while the actions are limited to war, trade, and treaty to keep the case study tractable. We then identify key periods, key events, and hence key actors, key locations through a time-resolved examination of the actions. This tool allows historians to deal with historical data issues (e.g., source provenance identification, event validation, trade-conflict-diplomacy relationships, etc.). On a higher level, this automatic extraction of key narratives from a historical database allows historians to formulate hypotheses on the courses of history, and also allow them to test these hypotheses in other actions or in additional data sets. Our vision is that this narrative-driven analysis of historical data can lead to the development of multiple scale agent-based models, which can be simulated on a computer to generate ensembles of counterfactual histories that would deepen our understanding of how our actual history developed the way it did. The generation of such narratives, automatically and in a scalable way, will revolutionize the practice of history as a discipline, because historical knowledge, that is the treasure of human experiences (i.e. the heritage of the world), will become what might be inherited by machine learning algorithms and used in smart cities to highlight and explain present ties and illustrate potential future scenarios and visionarios.
가족이야기(familyHistory)를 중심으로한 지능형 스토리텔링 기획지원도구란 가족의 역사, 개인의 인물사등 선형적인 서사 장르의 이야기의 저작 과정을 지원하는 도구이다. 서사의 영역은 극, 신화, 전설, 역사 등의 언어적 서사물 뿐만 아니라, 영화, 연극, 발레, 오페라 등의 비언어적 서사도 포괄되나 본 연구에서는 언어적 서사물로서 각 가정의 구성원에 대한 인물사 및 가족역사를 중심으로 한다. 본 스토리텔링 기획 지원 도구는 샘플DB와 지식DB를 통하여 가정의 역사와 이야기에 대한 장르별 스토리텔링을 재구성하고, 내용의 가치와 완성도 높은 이야기를 구축하는데 있어서 적극적으로 활용 가능하다. 스토리텔링 기획에 소요되는 시간을 단축하고, 인력과 비용의 최소화를 지향 한다. 가족, 가정에 대한 스토리텔링은 창작 콘텐츠의 가장 원초적인 기반을 이루는 핵심적 단계이나 누구나 쉽게 접근하여 작성할 수 있는 기획 및 저작도구는 전무한 상태이다. 창작 인프라가 부족한 한국의 현황에서 본 연구가 제시한 기획지원도구는 대중이 쉽게 사용할 수 있고, 매커니즘을 개방화, 구조화 시킴으로서 향후 다양한 장르의 콘텐츠 창작 도구로 연동 가능한 모델을 설계하고 연구하고자 한다.
정보통신기술의 발달은 다양한 디지털매체와 소셜네트워크(SNS) 출연을 가져왔으며, 정보와 지식을 전달하는 방법에 있어서 '객관적지식'에서 '경험적지식'을 실시간 이야기하고 감성을 소통가능하게 하였다. 본 연구에서는 가족의 역사, 개인의 인물사등 선형적인 서사 장르의 이야기를 가지고 다양한 형태로 이야기를 생성할 수 있는 인터렉티브 스토리텔링 시스템을 연구하고자 한다. CEO이야기나 특정 조직이야기, 가족이야기등 다양한 콘텐츠 가운데 가족이야기(familyHistory)를 본 연구의 사례연구 관점에서 내러티브인터뷰, 직접관찰, 문서 및 영상자료수집 등을 통해 수집 분석 한 후 장르별 DB와 키워드DB 설계를 하여 분류 저장하였다. 저장된 자료는 인터렉티브 스토리텔링 서술구조를 통하여 사용자가 가족의 역사와 이야기에 대한 스토리텔링을 재구성하여 사용함으로써 이야기의 가치와 활용도를 높이고자 하였다. 본 연구를 통하여 각 세대간의 소통의 도구가 부족한 한국의 현황에서 1세대와 3세대 간의 텍스트, 이미지, 영상등 다양한 형태의 디지털 매체를 사용하는 저작시스템의 데이터모델을 작성하였으며, 더 나아가 DB화된 다양한 장르의 가족이야기를 가지고 인터렉티브 스토리텔링 창작 도구로 연동 가능한 시스템 설계를 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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