Earticle

본 연구는 본 연구는 대중적으로 인기 있는 캐릭터 웹드라마의 장르를 분석하여 언어 모델 GPT를 통한 스토리 추천 개발을 연구하였다. 연구 결과, 웹드라마에서도 반복되는 비슷한 클리셰가 존재함을 확인했다. 본 연구에서는 공통 된 이야기 구조(클리셰)를 분석하여 숙련되지 않은 영상 제작자도 손쉽게 캐릭터 웹드라마를 제작할 수 있도록 대표적인 이야기 구조를 정형화하여 제시하였다. 분석을 위해 10대에게 가장 인기있는 장르인 학원 로맨스 장르 웹드라마의 클리 셰를 기승전결에 따라 목록화하였다. 또한 본 연구는 분석하여 목록화한 클리셰를 지피티에게 학습시켜 사용자를 위한 스토리 추천 매커니즘을 연구하였다. 본 연구를 통해 웹콘텐츠의 데이터베이스 소비론의 입장에서 다양한 데이터베이스 의 수용을 통해 대중의 인기뿐 아니라 다양한 콘텐츠의 제작에 박차를 가할 것으로 기대된다.

This study analyzed the genres of popular character web dramas and studied the development of story recommendations through the language model GPT. As a result of the study, it was confirmed that similar cliches are repeated in web dramas. In this study, a common story structure (cliché) was analyzed and a typical story structure was standardized and presented so that even unskilled video producers can easily produce character web dramas. For analysis, clichés of web dramas in the school romance genre, which is the most popular genre among teenagers, were listed in order of success. In addition, this study studied the story recommendation mechanism for users by learning the clichés that were analyzed and cataloged in GPT. Through this study, it is expected to accelerate the production of various contents as well as popular popularity through the acceptance of various databases from the standpoint of database consumption theory of web contents.