서사 구조를 따르는 LLM 기반 스토리 생성 연구
LLM-Based Story Generation Aligned with Narrative Structure
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초록
본 연구는 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 전통 서사 이론에 기반한 구조화된 스토리 생성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 입력한 로그라인, 캐릭터 정보, 장르를 바탕으로 3막 구조와 「세이브 더 캣!」의 15단계 내러티브 구조를 순차적으로 구성하며, 각 단계는 계층적 생성(hierarchical generation)과 프롬프트 체이닝(prompt chaining)을 통해 구체화된다. 특히 사용자가 내용을 수정할 경우, 해당 변경사항이 상위 및 하위 단계에 자동으로 반영되도록 설계되어 서사의 일관성과 논리를 유지할 수 있도록 하였다. 본 시스템의 효과성을 검증하기 위해 사람에 의해 작성된 내러티브, 단일 프롬프트 기반 생성 내러티브, 그리고 본 시스템을 통해 생성된 내러티브를 비교·평가한 결과, 내러티브 구조의 충실성과 논리성 측면에서 우수한 성과를 보였다. 본 연구는 LLM 기반 스토리 생성의 구조적 제어 가능성을 입증함으로써, 향후 디지털 콘텐츠 제작 분야에서의 활용 가능성을 제시한다.
Abstract
This study proposes a structured story generation system based on traditional narrative theory using a large language model (LLM). The proposed system sequentially constructs a three-act structure and a 15-step narrative structure of "Save the Cat!" based on the log line, character information, and genre input by the user, and each step is embodied through hierarchical generation and prompt chaining. In particular, when user modifications occur, the changes are designed to be automatically reflected in the upper and lower stages to maintain narrative consistency and logic. To verify the effectiveness of this system, human-written narratives, single-prompt-based generative narratives, and generative narratives from the proposed system were compared and evaluated, yielding excellent results in terms of narrative structure fidelity and logic. By demonstrating the structural controllability of LLM-based story generation, this study suggests applicability in the field of digital content production in the future.