인간-AI 협업을 위한 화면해설 포스트에디팅 전략 연구 - 넷플릭스 「오징어 게임」 사례 분석을 중심으로
Post-Editing Strategies for Human-AI Collaboration in Audio Description : A Case Study of Squid Game.
This study explores post-editing strategies for human-AI collaboration in audio description (AD) in the context of growing media accessibility demands and advances in generative AI. From a multimodal translation perspective, it analyzes the limitations of AI-generated drafts and the role of human intervention in reconstructing narrative meaning. Using Squid Game and Lee Seo-jin's Dalla Dalla on Netflix as case studies, AI-generated scripts produced by Gemini 3.1 Pro were compared with official AD scripts. A three-dimensional framework was applied: accuracy of signs, narrative cohesion, and stylistic and audience appropriateness. The results show that “Remove” and “Shorten” are the most frequent strategies used to control excessive description. The AI demonstrates limitations in information prioritization, narrative context management, and cross-cut editing, leading to omission and over-description. Human editors reorganize narrative focus, reconnect sequences, and selectively transform on-screen text. These findings indicate that AD post-editing functions as a process of narrative and effective reconstruction rather than mere textual correction, highlighting the potential of a collaborative model that combines AI efficiency with human interpretive expertise.
목차
1. 서론 2. 이론적 배경 및 선행연구 검토 2.1. 멀티모달 텍스트로서의 화면해설 2.2. AI 기반 화면해설의 시각적 맹점과 포스트에디팅 3. 분석 사례 및 분석 방법 3.1. 분석 사례 3.1.1. 「오징어 게임」시즌2 ‘무궁화 꽃이 피었습니다’ 3.1.2. 「오징어 게임」시즌1 ‘유리 징검다리 건너기’ 3.1.3. <보조 사례> 「이서진의 달라달라」 3.2. 분석 방법 3.2.1. AI 화면해설 텍스트 생성도구: Gemini 3.1Pro 3.2.2. 프롬프트(prompt) 설계 및 데이터 산출 3.2.3. 분석틀 4. 분석 결과 4.1. ADPE 개입 양상의 정량적 분석 결과 4.2. ADPE 개입 양상의 질적 분석 결과 4.2.1. 시각 정보 통제와 심리 정보 보완 4.2.2. 시각적 맹점 극복과 서사 구조 재편 4.2.3. 화면 내 텍스트의 개입과 시각 기호 전환 5. 결론 참고문헌 <부록: 연구에서 사용한 프롬프트>