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초록

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생성형 인공지능은 이미지와 영상을 만드는 도구에서 사용자가 탐색하고 개입할 수 있는 세계, 즉 상호작용형 생성 콘텐츠를 만드는 단계로 확장되고 있다. 그러나 World Foundation Model(WFM)을 비롯한 현재의 생성형 기술은 짧은 구간의 장면을 만들고 사용자 입력에 즉각 반응하는 수준에 머물러 있다. 세계가 이어지고, 그안의 AI가 지난 일을 기억하며, 지금의 행동이 뒤의 사건을 바꾸는 경험은 아직 구현되지 않았다. 본고는 콘텐츠가 스스로 기억하고 행동하는 지능형 콘텐츠의 출발점으로서, 생성형 콘텐츠의 다음 기술 범주인 Living World Model(LWM)을 제안한다. LWM은 앞서 비어 있던 세 가지를 갖춘 상호작용형 생성 AI 모델 또는 시스템이다. 세계는 이어지고, 그 안의 AI 에이전트는 지난 일을 기억하며, 행동은 세계의 다음 상태와 다른 개체의 기억·관계에 그대로 쌓인다. 이를 가능하게 하는 기반으로서 World Foundation Model, Embodied AI, Persona AI의 발전 현황을 짚고, 지속성을 둔 통합이 어느 지점에서 비어 있는지 분석한다. 이를 바탕으로 이 기술들이 하나의 모델로 통합될지, 여러 파운데이션 모델을 엮어 운용하는 형태가 될지, 명시적 엔진을 함께 쓰는 하이브리드로 남을지를 가능한 시나리오로 짚어본다. 또한 세계를 오랫동안 일관되게 유지하는 문제, 행동과 결과를 어긋나지 않게 맞추는 문제, 등장 개체의 성격과 기억을 이어가는 문제, 예상하기 어려운 전개를 다루는 문제, 그리고 평가와 장기 운영을 연구과제로 제시한다. 마지막으로 LWM이 콘텐츠의 제작 단위, 상품 형태, 운영 역량을 어떻게 바꿀 수 있는지, 그리고 타 산업으로 확장될 가능성을 논의한다.

목차

Abstract
I. 서론
II. 상호작용형 생성 콘텐츠에서 Living World Model로
1) 순간적인 생성에서 이어지는 경험으로
2) LWM의 정의
3) 용어의 유래와 본고의 기여
III. 기반 기술의 발전과 통합 공백
1) World Foundation Model
2) Embodied AI와 Persona AI
3) 통합 공백
IV. LWM의 구현 경로와 현 단계 연구 접근
1)단일 통합 모델
2) 모듈형 파운데이션 모델 오케스트레이션
3) 명시적 엔진을 포함한 하이브리드 구조
V. LWM 실현을 위한 연구과제와 평가 방향
1) 장면이 아니라 세계를 이어가는 문제
2) 여러 에이전트의 행동과 결과를 함께 쌓는 문제
3) 개체의 성격, 기억과 관계를 이어가는 문제
4) 예상하지 못한 전개를 세계 안에서 다루는 문제
5) 세계 단위의 평가와 장기 운영
VI. 지능형 콘텐츠가 바꾸는 콘텐츠 산업
1) 제작 단위의 변화
2) 상품 형태와 소비 경험의 변화
3) 운영 역량과 산업 구조의 변화
4) 타 산업 확산과 사회적 과제
VII. 결론
Acknowledgement
References

저자

• 김태현 [ Korea Electronics Technology Institute (KETI) ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  OSIA Standards & Technology Review Journal

• 간기

  반년간

• pISSN

  1738-9887

• 수록기간

  1987~2026

• 십진분류

  KDC 530 DDC 621