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본 연구는 웹툰 제작을 위한 한국어 시놉시스 생성 모델, ‘시놉시스-1000’을 제시한다. 웹툰은 주로 매주 60에서 100컷 정도 연재되는 한국형 디지털 콘텐츠로, 단편적이며 시각적인 스토리텔링이 특징이다. ‘시놉시스-1000’은 소형 언어 모델(sLLM)과 지시학습(Instruction Tuning)을 활용하여 웹툰 콘텐츠에 특화된 시놉시스를 생성하도록 학습된다. 이는 기존의 프롬프트 엔지니어링 중심의 연구 접근법을 ...

본 연구는 웹툰 제작을 위한 한국어 시놉시스 생성 모델, ‘시놉시스-1000’을 제시한다. 웹툰은 주로 매주 60에서 100컷 정도 연재되는 한국형 디지털 콘텐츠로, 단편적이며 시각적인 스토리텔링이 특징이다. ‘시놉시스-1000’은 소형 언어 모델(sLLM)과 지시학습(Instruction Tuning)을 활용하여 웹툰 콘텐츠에 특화된 시놉시스를 생성하도록 학습된다. 이는 기존의 프롬프트 엔지니어링 중심의 연구 접근법을 모델링과 학습 데이터셋 구성 측면으로 확장하는 데 기여한다.
시놉시스 모델 학습을 위해 1000개의 데이터셋을 기반으로 한 지시학습 방법론을 제시한다. 연구진이 직접 작성한 시놉시스와 공개된 한국어 스토리 데이터셋을 사용하여 데이터셋을 구축하였으며, 이를 통해 비용을 절감하고 데이터셋의 다양성을 확보하였다. 또한, GPT4를 활용하여 데이터 생성 과정을 자동화하고 전문가의 자문을 받아 데이터의 질을 높였다.
인간 평가를 통해 ‘시놉시스-1000’ 모델 성능을 검증한다. 경쟁 모델로 설정한 NAVER의 CLOVA-X에 비해 우수한 성능을 보였으며, 특히 웹툰 콘텐츠와의 적합성, 흥미성, 완성도 측면에서 높은 평가를 받았다. 그러나 인과 관계 및 문맥 유지 측면에서는 거대 언어 모델을 활용한 방법에 비해 다소 낮은 성능을 보였으며, 이는 향후 연구를 통해 개선될 수 있다.
본 연구는 소형 언어 모델과 지시학습을 통해 한국어 웹툰 콘텐츠에 적합한 고품질의 시놉시스 생성이 가능함을 입증하며, 콘텐츠 제작 과정의 간소화와 창의성 촉진에 기여할 것으로 기대된다.

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