Earticle

초록

영어

This study aims to propose an “affect data-based body generation algorithm” as one possible direction for the differentiation of algorithms within AI affective poetics and to examine its educational effects in digital poem creation. To this end, an instructional procedure was designed in which affect data arising from encounters with events and objects are extracted as patterns through AI and subsequently transformed into poetic writing and video production through an algorithm that generates new bodies. The proposed model was implemented in the course “Poetry Writing Theory II,” offered by a specialized graduate school at H University during the first semester of the 2026 academic year. The study examined the sequential processes of affect data extraction, affect pattern analysis, the generation and editing of poetic lines through the body generation algorithm, and the production of digital poem videos. The results demonstrated that learners were able to move beyond the conventional mode of directly explaining emotions and instead create poetic texts and AI-generated videos by transforming affective patterns into new bodily forms, movements, and sensory structures. The findings also confirmed that affective patterns could extend beyond the selection and arrangement of poetic language to function as generative principles organizing image movement, visual rhythm, and the relationships between bodies and objects. This process enabled learners to reconstruct their experiences through sensory changes and bodily transformations rather than interpreting them according to predetermined categories of emotion. Drawing on the concept of the Body without Organs, this study proposes a creative education model that generates new poetic bodies and sensory structures through a body-invention algorithm. Its educational significance lies in demonstrating the potential of AI to function as a collaborative creative apparatus for the application of affective patterns and the audiovisual expansion of poetic expression.

한국어

본 연구는 AI 정동 시학에서 알고리즘의 분화 가능성 중 하나로 ‘정동 데이터 기반 신체 생성 알고리즘’을 제안하고, 이것이 디지털 포엠 창작 교육에서 어떠한 효과를 가지는지 고찰하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사건과 사물의 접촉에서 발생하는 정동 데이터를 AI를 활용하여 패턴으로 추출한 후, 이를 새로운 신체의 감각과 움직임으로 전환하는 알고리즘을 통해 시 창작과 영상 제작으로 확장하는 교육 절차를 설계하였다. 제안한 모델은 H대학교 2026학년도 1학기 특수대학원「시창작론Ⅱ」 수업에 적용하였으며, 정동 데이터 추출, 정동 패턴 분석, 신체 생성 알고리즘을 통한 시 구절 생성 및 편집, 디지털 포엠 영상 제작의 과정을 단계적으로 검토하였다. 그 결과 학습자들은 감정을 직접 설명하는 기존의 창작 방식에서 벗어나 정동 패턴을 새로운 신체의 형태, 운동, 감각 구조로 변환함으로써 시텍스트를 창작하고 AI 영상을 제작할 수 있었다. 또한 정동 패턴이 시어의 선택과 배열에만 머무르지 않고 이미지의 움직임, 화면의 리듬, 신체와 사물의 관계를 조직하는 영상 생성 원리로 확장될 수 있음을 확인하였다. 이러한 과정은 학습자가 자신의 경험을 이미 정해진 감정 범주로 해석하기보다 감각의 변화와 신체의 변이를 중심으로 재구성하도록 한다는 점에서 창작 인식의 전환을 가능하게 하였다. 본 연구는 기관 없는 신체를 기반으로 한 신체 발명 알고리즘을 통해 새로운 시적신체와 감각 구조를 생성하는 창작 교육 모델을 제안하였으며, AI를 정동 패턴의 응용과 시청각적 확장을 위한 협업적 창작 장치로 활용할 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 교육적 의의를 가진다.

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 정동 데이터에 기반한 신체 생성 알고리즘
III. 신체 생성 알고리즘을 활용한 디지털 포엠교육 방안 및 적용
1. AI 정동 시학과 정동 데이터 추출
2. 기관 없는 신체 알고리즘 이해
3. 정동 기반 시 구절 생성과 편집
4. 디지털 포엠 영상 프롬프트 구성 및 제작
5. 평가
IV. 결론
참고 문헌

키워드

저자

• 박한라 [ Park, hanra | 한남대학교 교양대학 부교수 ]

참고문헌

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• 간행물명

  콘텐츠와산업 [Journal of Contents and Industry]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2765-317X

• 수록기간

  2019~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 600 DDC 700