KR20180094738A

KR20180094738A - 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20180094738A
Application number: KR1020170021248A
Authority: KR
Inventors: 정윤경; 이성호
Original assignee: 성균관대학교산학협력단
Priority date: 2017-02-16
Filing date: 2017-02-16
Publication date: 2018-08-24

Abstract

본 발명은 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명에 따른 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치는 감정 상태와 관련된 적어도 하나의 텍스트, 상기 적어도 하나의 텍스트의 긍정 또는 부정의 감성 강도를 수치화한 데이터베이스를 저장하는 메모리, 시나리오 또는 대본을 다수의 장면으로 분할하고, 각 장면에 포함된 감정 상태와 관련된 텍스트를 추출하여 상기 메모리의 데이터베이스를 검색하여 상기 추출된 감정 상태와 관련된 텍스트에 대응하는 감정 수치의 총합을 산출하는 감정 상태 수치화부, 상기 다수의 장면을 설정된 개수의 장면을 포함하는 윈도우로 그룹화하여 상기 감정 수치의 평균을 계산하되, 상기 다수의 장면에 대하여 상기 윈도우를 하나의 장면씩 순차적으로 이동시켜 상기 감정 수치의 평균을 계산하는 윈도우 적용부, 상기 윈도우 적용부에서 계산된 상기 윈도우가 적용된 설정된 개수의 장면 각각의 감정 수치의 평균을 그래프로 도시하는 그래픽 생성부, 및 상기 그래픽 생성부에서 도시한 그래프를 이용하여 클라이맥스를 예측하는 클라이맥스 예측부를 포함한다. 본 발명에 따르면, 텍스트의 감정 상태를 수치화하여 객관적으로 표시할 수 있고, 객관화된 감정 상태의 곡선을 이용하여 클라이맥스를 정확하게 예측할 수 있다.

Description

감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DIGITIZING SENTIMENT AND PREDICTING CLIMAX USING THE SAME}

본 발명은 시나리오에 포함된 텍스트의 감정 정보를 이용하여 영화의 클라이맥스를 예측하는 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.

영상 문화 콘텐츠는 다양한 산업분야와 유통 조직의 가치 사슬로 이루어져 있다. 즉, 네트워크 기술로 모든 디바이스 간에 상호 유기적인 결합이 이루어지는 것이므로 네크워크 간 소통 과정에서 자연스럽게 콘텐츠가 융합되는 기술 환경으로 간주할 수 있다.

또한, 각각의 다양한 디바이스를 통한 복합학문적인 과정을 필요로하게 되어 이에 대한 표준화 작업도 요청되고 있다. 이러한 복합적인 가치사슬은 웹 플랫폼 기술과 잘 맞물릴 때 부가가치는 보다 향상된다.

이를 더 가시화한 분야가 바로 문화기술 분야라 할 수 있고, 영상 문화 콘텐츠 관련하여 핵심적인 컴퓨터 그래픽 기술은 게임, 애니메이션, e-Learning 등 산업 전반에 걸쳐 파급효과가 큰 분야로 디지털 콘텐츠를 세계 시장에 선도하는 핵심 기술이다.

특히, 영상 문화 콘텐츠의 기반은 서사 구조를 갖는 시나리오, 문학, 대본 등이 대표적이며, 시나리오, 문학, 대본 등은 서사 구조를 갖는다. 종래에는 이러한, 영화 문화 콘텐츠를 분석하기 위하여, 영화의 쇼트리스트(short-list) 데이터를 기반으로 영화의 흐름이나 클라이맥스를 찾거나, 영화 속 음향, 음악 및 영상표현 기법을 바탕으로 영화의 흐름을 분석하였다.

그러나, 영화 문화 콘텐츠의 흐름을 이해하기 위하여 보다 근본적으로 영화 문화 콘텐츠의 기초가 되는 시나리오, 문학, 대본 등의 서사 구조 자체를 분석하기 위한 방법의 연구가 필요하다.

본 발명은 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하기 위하여, 영화 문화 콘텐츠의 기초가 되는 시나리오, 문학, 대본에 포함된 텍스트를 분석하여 영화의 클라이맥스를 검출하는 것을 목적으로 한다.

상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따르면, 감정 상태와 관련된 적어도 하나의 텍스트, 상기 적어도 하나의 텍스트의 긍정 또는 부정의 감성 강도를 수치화한 데이터베이스를 저장하는 메모리, 시나리오 또는 대본을 다수의 장면으로 분할하고, 각 장면에 포함된 감정 상태와 관련된 텍스트를 추출하여 상기 메모리의 데이터베이스를 검색하여 상기 추출된 감정 상태와 관련된 텍스트에 대응하는 감정 수치의 총합을 산출하는 감정 상태 수치화부, 상기 다수의 장면을 설정된 개수의 장면을 포함하는 윈도우로 그룹화하여 상기 감정 수치의 평균을 계산하되, 상기 다수의 장면에 대하여 상기 윈도우를 하나의 장면씩 순차적으로 이동시켜 상기 감정 수치의 평균을 계산하는 윈도우 적용부, 상기 윈도우 적용부에서 계산된 상기 윈도우가 적용된 설정된 개수의 장면 각각의 감정 수치의 평균을 그래프로 도시하는 그래픽 생성부, 및 상기 그래픽 생성부에서 도시한 그래프를 이용하여 클라이맥스를 예측하는 클라이맥스 예측부를 포함하는 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치를 제공한다.

여기서, 클라이맥스 예측부는 상기 그래프의 기울기가 기준값 이상 변동하는 구간에 대응하는 장면을 클라이맥스로 예측할 수 있다.

또한, 클라이맥스 예측부는 상기 그래프의 기울기가 기준값 이상 변동하는 구간이 다수 개 검출된 경우, 상기 다수 개의 구간 중 기울기가 최대인 구간에 대응하는 장면을 클라이맥스로 결정하고, 나머지 구간에 대응하는 장면을 서브 클라이맥스로 결정할 수 있다.

본 발명에 따른 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.

본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 텍스트의 감정 상태를 수치화하여 객관적으로 표시할 수 있고, 객관화된 감정 상태의 곡선을 이용하여 클라이맥스를 정확하게 예측할 수 있다는 장점이 있다.

본 발명의 적용 가능성의 추가적인 범위는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 그러나 본 발명의 사상 및 범위 내에서 다양한 변경 및 수정은 당업자에게 명확하게 이해될 수 있으므로, 상세한 설명 및 본 발명의 바람직한 실시 예와 같은 특정 실시 예는 단지 예시로 주어진 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 방법의 흐름도이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 명세서에서 설명되는 클라이맥스 예측 장치에는 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 디지털방송용 단말기, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 태블릿 PC(tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(wearable device, 예를 들어, 워치형 단말기 (smartwatch), 글래스형 단말기 (smart glass), HMD(head mounted display)) 등이 포함될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예와 관련된 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치의 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예와 관련된 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치(100)는 메모리(110), 감정 상태 수치와부(120), 윈도우 적용부(130), 그래픽 생성부(140), 및 클라이맥스 예측부(150)를 포함하여 구성될 수 있다.

메모리(110)는 감정 상태와 관련된 적어도 하나의 텍스트, 적어도 하나의 텍스트의 긍정 또는 부정의 감성 강도를 수치화한 데이터베이스를 저장할 수 있다. 예를 들어, 감정 상태와 관련된 텍스트 '부끄러움' 같은 중립적인 단어는 감정 점수 '0'을, '슬픔' 같은 부정적인 단어는 감정 점수 '-1'을, '행복' 같은 긍정적인 단어는 감정 점수 '1'을 부여하여 데이터베이스로 저장할 수 있다. 위 예시된 단어 이외에, 다수의 단어가 데이터베이스에 저장될 수 있고, 단어의 유형 변화, 예를 들어, 서술어, 명사, 형용사 등의 형태 변화에 따라 동일한 감정 점수가 매칭되도록 데이터베이스화할 수 있다.

감정 상태 수치화부(120)는 시나리오 또는 대본을 다수의 장면으로 분할하고, 각 장면에 포함된 감정 상태와 관련된 텍스트를 추출할 수 있다. 감정 상태 수치화부(120)는 메모리(110)의 데이터베이스를 검색하여 추출된 감정 상태와 관련된 텍스트에 대응하는 감정 수치의 총합을 산출할 수 있다. 예를 들어, 제1 장면(1st scene)에 포함된 텍스트 중 데이터베이스에 저장된 텍스트가 100개이고, 100개의 단어의 감정 수치들 각각을 더하여 총합을 산출할 수 있다. 시나리오 또는 대본이 16개의 장면으로 구성된 경우, 16개의 장면 각각의 감정 수치 총합을 산출할 수 있다.

윈도우 적용부(130)는 다수의 장면을 설정된 개수의 장면을 포함하는 윈도우로 그룹화하여 감정 수치의 평균을 계산할 수 있다. 윈도우 적용부(130)는 다수의 장면에 대하여 윈도우를 하나의 장면씩 순차적으로 이동시켜 감정 수치의 평균을 계산할 수 있다. 구체적으로, 윈도우 적용부(130)는 시나리오 또는 대본이 16개의 장면으로 구성되고, 윈도우의 크기가 4개의 장면을 포함하도록 설정된 경우, 제1 장면 내지 제4 장면에 윈도우를 적용하여 제1 장면 내지 제4 장면의 감정 수치의 평균을 계산할 수 있다. 다음으로, 윈도우 적용부(130)는 윈도우를 이동시켜 제2 장면 내지 제5 장면이 포함되도록 설정한 후, 감정 수치의 평균을 계산하고, 순차적으로 이동 시켜, 제13 장면 내지 제16 장면이 포함되도록 윈도우를 이동시켜 감정 수치의 평균을 계산한 후, 실행을 완료할 수 있다. 이때, 감정 수치의 평균은 윈도우에 포함된 4개의 장면의 감정 수치의 총합을 4로 나눈값이다.

그래프 생성부(140)는 윈도우 적용부(130)에서 계산된 윈도우가 적용된 설정된 개수의 장면 각각의 감정 수치의 평균을 그래프로 도시할 수 있다.

클라이맥스 예측부(150)는 그래픽 생성부(140)에서 도시한 그래프를 이용하여 클라이맥스를 예측할 수 있다. 구체적으로, 클라이맥스 예측부(150)는 그래프의 기울기가 기준값 이상 변동하는 구간에 대응하는 장면을 클라이맥스로 예측할 수 있다. 또한, 클라이맥스 예측부(150)는 그래프의 기울기가 기준값 이상 변동하는 구간이 다수 개 검출된 경우, 다수 개의 구간 중 기울기가 최대인 구간에 대응하는 장면을 클라이맥스로 결정하고, 나머지 구간에 대응하는 장면을 서브 클라이맥스로 결정할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 방법의 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예와 관련된 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 방법은 감정 상태 데이터베이스를 이용하여 시나리오 또는 대본의 각 장면에서 추출된 텍스트를 수치화하고, 수치화된 점수를 가공하여 클라이맥스를 예측할 수 있다.

구체적으로, 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 방법은 감정 상태 데이터베이스를 저장하고(S210), 시나리오 또는 대본의 각 장면에 포함된 텍스트를 감정 수치로 산출할 수 있다(S220).

감정 상태 데이터베이스를 저장하는 과정은 감정 상태와 관련된 단어의 대표형, 변화형, 긍정 또는 부정도에 따른 감정 수치를 매칭시켜 저장할 수 있고, 다수의 단어들을 하나의 데이터베이스로 저장할 수 있다. 또한, 각 단어의 긍정도 또는 부정도에 따라 감정 수치를 0, +1, +2, +3, -1, -2, -3 등 다양하게 설정할 수 있다. 위 감정 수치는 사용자에 의해 변경할 수 있고, 새로운 단어를 저장할 수 있다.

시나리오 또는 대본의 각 장면에 포함된 텍스트를 감정 수치로 산출하는 과정은, 시나리오 또는 대본을 설정된 조건에 따라 다수의 장면으로 구분하고, 각 장면에 포함된 문장을 단어 단위로 분할하여 각 단어를 데이터베이스로부터 검색할 수 있다. 이때, 각 단어의 형태를 고려하여 데이터베이스의 대응되는 항목을 검색할 수 있다.

다음으로, 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 방법은 시나리오 또는 대본의 다수의 장면에 윈도우를 적용하고(S230), 윈도우에 마지막 장면이 포함되었는지 판단할 수 있다(S240).

판단 결과, 윈도우에 마지막 장면이 포함된 경우, 윈도우의 이동을 정지하고 각 윈도우의 감정 수치 평균을 계산하여 그래프로 도시할 수 있다(S260).

반면, 윈도우에 마지막 장면이 포함되지 않은 경우, 윈도우를 한 장면씩 옆으로 이동시키며(S250) 감정 수치 평균 계산을 반복할 수 있다. 즉, 윈도우의 크기가 4개의 장면을 포함하도록 구성된 경우, 윈도우가 한번 이동하면 3개의 장면이 겹치고 하나의 장면만 새로 편입되도록 구성함으로써, 각 장면의 감정 수치의 총합을 그래프로 표시한 것과 비교하여 상대적으로 러프하게 도시되도록 제어할 수 있다.

마지막으로, 클라이맥스를 예측하는 과정(S270)은 그래프 기울기의 절대값이 기준값 이상인 경우, 즉, 감정 상태 변화가 큰 경우 영화의 클라이맥스로 예측할 수 있다. 그래프 기울기의 절대값이 기준값 이상인 구간이 다수 검출된 경우, 다수 구간에 대응하는 장면을 모두 클라이맥스로 결정하거나, 최대 기울기에 대응하는 구간만 클라이맥스로 결정할 수 있다. 클라이맥스를 결정하는 기준은 다르게 설정될 수 있다.

도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예와 관련된 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

도 3은 N개의 SCENE으로 구성된 시나리오 또는 대본에 윈도우를 적용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 클라이맥스 예측 장치는 4개의 SCENE을 하나의 윈도우(W)로 설정하고, 윈도우(W)에 포함된 SCENE의 텍스트 감정 수치의 평균을 산출할 수 있다. 1-SCENE 내지 4-SCENE의 텍스트 감정 수치의 평균을 산출한 후, 윈도우(W)를 이동시켜 다음 SCENE들, 즉, 2-SCENE 내지 5-SCENE의 텍스트 감정 수치의 평균을 산출할 수 있다.

이와 같은 방법으로, N-SCENE까지 윈도우(W)에 포함되도록 윈도우(W)를 이동시켜 텍스트 감정 수치의 평균을 산출할 수 있다.

도 4 내지 도 5는 각 SCENE의 감정 수치를 그래프로 도시한 도면들이다.

각 SCENE에 포함된 텍스트 감정 수치의 평균을 직접 그래프로 도시하면, 각 SCENE 사이의 변동률이 크게 나타나 클라이맥스 예측이 부정확할 수 있다(도 4). 반면, 윈도우를 적용하여 각 SCENE에 포함된 텍스트 감정 수치의 평균을 그래프로 도시하면, 인접한 SCENE 들의 감정 수치의 영향으로 그래프가 러프하게 변경되고, 클라이맥스 예측의 정확도를 높일 수 있다.

본 발명에 따르면, 시나리오 또는 대본에 포함된 텍스트의 감정 수치를 이용하여 시나리오 또는 대본을 이용한 영화의 클라이맥스 예측의 객관성 및 정확도를 높일 수 있다.

전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 단말기의 제어부(180)를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

100: 클라이맥스 예층 장치
110: 메모리 120: 감정 상태 수치화부
130: 윈도우 적용부 140: 그래픽 생성부
150: 클라이맥스 예측부

Claims

감정 상태와 관련된 적어도 하나의 텍스트, 상기 적어도 하나의 텍스트의 긍정 또는 부정의 감성 강도를 수치화한 데이터베이스를 저장하는 메모리;
시나리오 또는 대본을 다수의 장면으로 분할하고, 각 장면에 포함된 감정 상태와 관련된 텍스트를 추출하여 상기 메모리의 데이터베이스를 검색하여 상기 추출된 감정 상태와 관련된 텍스트에 대응하는 감정 수치의 총합을 산출하는 감정 상태 수치화부;
상기 다수의 장면을 설정된 개수의 장면을 포함하는 윈도우로 그룹화하여 상기 감정 수치의 평균을 계산하되, 상기 다수의 장면에 대하여 상기 윈도우를 하나의 장면씩 순차적으로 이동시켜 상기 감정 수치의 평균을 계산하는 윈도우 적용부;
상기 윈도우 적용부에서 계산된 상기 윈도우가 적용된 설정된 개수의 장면 각각의 감정 수치의 평균을 그래프로 도시하는 그래픽 생성부; 및
상기 그래픽 생성부에서 도시한 그래프를 이용하여 클라이맥스를 예측하는 클라이맥스 예측부;
를 포함하는 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치.
제1항에 있어서,
상기 클라이맥스 예측부는, 상기 그래프의 기울기가 기준값 이상 변동하는 구간에 대응하는 장면을 클라이맥스로 예측하는 것을 특징으로 하는 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치.
제2항에 있어서,
상기 클라이맥스 예측부는, 상기 그래프의 기울기가 기준값 이상 변동하는 구간이 다수 개 검출된 경우, 상기 다수 개의 구간 중 기울기가 최대인 구간에 대응하는 장면을 클라이맥스로 결정하고, 나머지 구간에 대응하는 장면을 서브 클라이맥스로 결정하는 것을 특징으로 하는 감정 수치화 및 이를 이용한 클라이맥스 예측 장치.