스토리 정보의 검색을 위한 웹 기반의 협업적 스크립트 분석 플랫폼 개발 document_id A220517037399

영화의 스토리에 대한 분석은 영화의 설계도와 같은 스크립트를 분석하여 용이하게 이루어질 수 있다. 영화의스크립트는 파이널 드래프트의 형식화된 구조로 기술되어 있지만, 웹상에 공개된스크립트들은 대부분 형식이 파괴되어문장 내용에 대한분석이없으면형식을복원하기 힘든상황이다. 이를위해자동으로스크립트를 파싱한 후에 사용자들이 협업적으로 결과물의 오류를 자유롭게 점검하고 수정할 수 있도록 웹기반의 스크립트분석 소프트웨어를 개발하고 제공할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자에 의해 스크립트의 형식 오류가 수정되고걸러지게 하여완성도높은영화 데이터 축적을 가능케 하는웹 기반의 협업적 스크립트분석 플랫폼의구조를 제시하고, 구현 결과에 대한 성능평가를 진행하였다. 실험을 통해 자동 파싱 성공률이 64.95%로 나타났고, 협업적 오류 수정은 5단계를 거친 후에 대부분의 오류가 수정되어 99.58%의 파싱 정확도를 보여주었다. 제안된 웹 기반의 협업적 스크립트 분석 플랫폼은 그림 5에 보여지는 것처럼 Finaldraft Script Analayzer라는 이름으로 개발되었다. 서버단의 Automatic Script ParsingPart와 Collaborative Script Analyzing Part를 구현하고 클라이언트 단의 UI가 서버단의 기능들을 제어할 수 있도록 구현하였다. 개발은 HTML 5 기반으로 진행하였다. 개발환경은 자바스크립트와 표 2와 같은 라이브러리들을 이용하여 진행하였다. 라이브러리들 중에 CoffeeScript는 개발 단계에서만 사용하는 라이브러리로 실제 파싱을 위한 작업에서는 제거되는 코드이다. 또한 모듈 의존성 관리를 위해 Bower 유틸리티를 사용하였다. HTML5 의 최신 기능을 다수 사용하고 있어서 구글의 크롬 브라우저와 모질라의 파이어폭스 브라우저에서 정상 작동되는 것을 확인하였다. 협업적 스크립트 분석 플랫폼의 홈페이지에 연결하면, 서버로부터 HTML 5의 코드를 다운받아서 기능이 동작하도록 하였다. 파싱을 비롯한 대부분의 기능을 클라이언트단에서 동작하도록 구현하여 사용자가 빠르게 실행하고 실험결과를 확인하도록 하였다. 전체적인 화면 UI 드로잉의 구현을 위해서는 TwitterBootstrap을 활용하였다. Automatic Script ParsingPart를 위해 스크립트를 파싱하는 소프트웨어를 개발하고 구조화된 스크립트 결과물을 업로드 하는 절차를 지원하는 웹모듈을 개발하였다. 파싱된 결과는 그림 5의 밑에 보여지는 것처럼 Json 자료형태로 데이터베이스에 저장된다. Json 형식은 스크립트의 라인별로 파싱된 결과를 가지고 있게 된다. Json 형식으로 변환되면서 Semantic Analyzer에 의해 장면과 등장인물과 대사 등의 포함관계가 그림 6과같이 지정되면서 계층적인 관계로 저장되게 된다. 길이로 인해 중간에 일부분의 등장인물과 대사는 생략하였다. Collaborative Script Analyzing Part는 사용자들이 Automatic Script Parsing Part에 의해 변환된 Structured Script 상의 오류를 수정하여 재 업로드 할 수있도록 한 부분이다. 이것 역시 그림 5의 Finaldraft ScriptAnalyzer의 일부분으로 그림 5의 Editor 화면에서 사용자가 오류를 수정할 수 있도록 하였다. 저장된 스크립트를 불러오면, Editor에 스크립트가 보여진 후 해당하는 Json 파일이 Json View에 보여지게 된다. 이후에 사용자는 Editor 상에 스크립트와 Json View를 비교하면서 발견된 오류에 대해 수정한 후에 즉시 파싱된 결과가 올바른지 확인할 수 있다. 이렇게 Finaldraft Script Analyzer를 통해 사용자들은 원하는 영화의 스크립트를 파싱하고 오류를 수정할 수 있도록 하였으며, 다른 사람이 수정한 스크립트를 검색하여 활용할수 있도록 하였다. 구현된 웹 기반의 협업적 스크립트 분석 플랫폼의 성능을 평가하기 위하여 표 3과 같은 로맨틱 코미디 장르의 영화 10편을 선정하여 실험을 진행하였다. 영화의 스크립트는IMSDb에서 수집하였다. 성능평가는 Automatic Script Parsing Part에 의한 파싱 정확도과, 사용자들의 참여에 의한 협업적 오류 수정 후에나타나는 파싱 정확도의 변화로 실시하였다. 이 결과는 그림7, 8과 같이 나타났다. 그림 7은 Automatic ScriptParsing Part에 의한 스크립트 자동 파싱 정확도로써 평균적으로 64.95%로 나타났다. M03, M06, M10의 경우 대사의 들여쓰기가 대부분 손상된 경우로 파싱 성공률이 매우 낮게 나타났다. 웹 상에 존재하는 스크립트 파일들은 원본인 PDF 파일을 텍스트 형태의 스크립트 파일로 변환하면서 들여쓰기 형식이 손상되면서 오류가 많이 나타나는 것으로 보인다. 오류가 많이 나타나는 부분은 대사의 들여쓰기가 action이나 sceneheading과 동일하거나, scene heading 앞에 장면번호가 있거나 페이지 번호가 나타난 경우이다. 들여쓰기가 손상된 경우대사와 action 간의 차이를 컴퓨터가 자동으로 구분하기 위해서는 문장의 의미를 분석하여 대화인지 상황설명인지를 판단하여야 한다. 하지만 현재의 컴퓨터 기술로는 해결할 수 없는 작업으로써 사람이 직접적으로 판단하는 방법밖에 없다. 자동 파싱의 결과물을 사용자들의 참여에 의한 오류 수정을 협업적으로 수행할 경우 대부분 5단계를 거치면 그림 8과같이99.58%의 스크립트 파싱 정확도에 도달하였다. 단계는영화의 스크립트에 대한 사용자의 오류수정 참여 회수를 의미한다. 3단계가 넘어갈 경우 대부분의 스크립트는 98% 이상의 정확도를 나타낼 정도로 대부분의 오류가 수정되었다. 하지만 M06과 M10의 경우 초기의 오류량이 커서 사용자들이부분적인 오류만 수정하는 형태로 스크립트를 개선하여 정확도의 개선이 느리게 나타났다. 이 현상의 개선을 위해서는 초기 오류가 높은 경우 사용자들이 편리하게 전체적인 오류 수정을 실행할 수 있도록 오류 패턴을 일괄 수정할 수 있는 매크로 기능이 도입될 필요가 있을 것이다. 스크립트에서 나타나는 오류는 유사한 오류 패턴의 연속으로 매크로 기능이 있을 경우 오류 수정이 용이해 질 것으로 예상된다. 본 논문은 영화 데이터 축적을 가능케 하는 웹 기반의 협업적 스크립트 분석 플랫폼을 제안하고, 설계한 내용과 개발된 결과물에 대한 성능평가를 진행하였다. 웹 기반의 협업적 스크립트 분석 플랫폼은 클라이언트 서버 형태를 갖는다. 세부적으로는 UI, Automatic ScriptParsing Part와 Collaborative Script Analyzing Part의3부분으로 구성된다. 플랫폼을 통해 사용자들은 원하는 스크립트를 검색하고 분석할 수 있도록 하였고, 사용자에 의해 오류가 수정되고 하여 완성도 높은 영화 데이터가 축적될 수 있도록 하였다. 실험을 통해 Automatic Parsing Part를 통해 이루어지는 자동 파싱 성공률이 64.95%로 나타났다. 또한 Collaborative Script Analyzing Part를 통한 협업적 오류수정은 5단계를 거친 후에 대부분의 오류가 수정되어 99.58%의 파싱 정확도를 보여주었다. 3단계를 거칠 경우98% 이상의 정확도를 보여주었지만 초기에 오류가 높을 경우 사용자들이 부분적인 오류 수정 후 업데이트를 실행하여 5단계에 도달하여야 대부분의 오류가 수정되는 결과가 나타났다. 초기 오류가 높은 경우 사용자들이 일괄적으로 오류를 수정할 수 있는 매크로 기능이 도입될 필요가 있을 것이다. 향후에는 웹 기반의 스크립트 분석 플랫폼의 사용 편리성의 증대를 위해 다수의 영화 스크립트에 대해 실험을 진행하여 사용자가 어려움을 갖는 부분들에 대한 파악을 통해 기능개선을 진행할 예정이다.