1) 상상에서 시작한다: 소설 속 캐릭터가 같은 세계에 모이면 무슨 일이 생길까?
가끔 이런 상상을 해 본 적이 있을 것이다.
- 해리 포터가 셜록 홈즈를 만나면 어떤 대화를 할까?
- 완전히 다른 세계관의 캐릭터들이 같은 공간에서 부딪히면, 갈등은 어떻게 생길까?
- 우리가 ‘인물의 페르소나’를 복사할 수 있다면, 그들은 스스로 관계를 만들고 사건을 일으킬까?
오늘 다루는 내용은 바로 이 상상을 실제 시스템으로 구현하려는 시도다.
스크립트에 따르면, 발표자는 “금일 자연차입 발표”를 맡은 박민건이며, 선택한 논문은 ACL에 채택된 연구다. 소속은 **중국의 푸단대학교(Fudan University)**로 소개된다. 논문 제목은 스크립트에 음성 인식 흔적이 섞여 있어 정확한 철자를 완전하게 특정하기 어렵지만, 핵심 메시지는 분명하다.
소설(책) 기반으로 ‘살아 있는 다중 에이전트 사회’를 시뮬레이션하고, 그 과정에서 새로운 서사를 창작할 수 있는가?
이 글은 제공된 스크립트를 바탕으로, 등장한 모든 내용과 세부 요소를 빠짐없이 담아 장문 블로그 포스트 형태로 재구성한 것이다. 일부 표현은 음성 인식 과정에서 어색하게 남아 있지만, 해당 부분도 정보 손실 없이 포함한다.
2) 이 연구가 겨냥하는 문제: 기존 LLM 에이전트가 넘기 어려운 벽
LLM 기반 에이전트는 이미 다양한 실험을 통해 “그럴듯한 사람처럼 행동하는 시스템”의 가능성을 보여 줬다.
하지만 스크립트는 기존 연구들이 가진 한계를 분명히 지적한다.
- 임의로 정의된 페르소나에 의존한다
- 실험을 위해 연구자가 성격과 목표를 ‘조작’해 만들 때가 많다.
- 그래서 페르소나가 실험 상황에 맞춰 끼워 맞춰진 느낌이 생긴다.
- 세계관 전체가 아니라 작은 에피소드 단위에 머문다
- 넓고 복잡한 세계관의 제약(사회 규범, 지리적 제한, 배경 설정 등)이 약하다.
- 캐릭터가 “큰 틀의 세계”에서 행동하기보다 “짧은 에피소드 안에서만” 움직인다.
- 일관성은 유지되지만, ‘원작 기반의 복잡성’은 부족하다
- 즉흥적인 대화는 가능해도, 원작의 규칙과 분위기, 지리와 사회 구조까지 살린 ‘몰입형 사회’는 만들기 어렵다.
이 논문(스크립트 기준)은 이런 한계를 넘어, 실제 책·소설 데이터를 사용해 복잡한 캐릭터와 세계관을 추출하고, 이를 기반으로 다중 에이전트 상호작용을 돌려 보겠다고 말한다.
3) 핵심 개념 다시 잡기: 페르소나(Persona)란 무엇인가?
스크립트에서 가장 중요한 단어는 페르소나다.
페르소나는 단순한 “성격 설정”이 아니다.
- 성격
- 기억
- 목표
- 관계
이 모든 것을 포함해, 캐릭터가 지속적으로 일관된 행동을 하도록 만드는 기반 데이터다.
그리고 이 페르소나를 LLM 에이전트 형태로 구현하면, 캐릭터는 독립적인 존재처럼 행동한다.
즉, 캐릭터를 여러 개 배치하면 그들은 서로 대화하고 상호작용하며, 때로는 예상하지 못한 사건을 만들 수 있다.
여기서 ‘BookWorld’는 이런 페르소나 기반 다중 에이전트를 책 기반 세계관 위에 올려서 굴리는 플랫폼(시스템)이라고 소개된다.
4) 배경이 되는 대표 연구: 2023년의 ‘Generative Agents’
스크립트는 페르소나 개념을 설명하기 위해 먼저 다른 연구를 언급한다.
- 2023년에 ACM에서 나온 Generative Agents
- 스크립트에서는 “스탠포드 박준영 박사님”이 연구한 논문으로 소개된다.
- 요즘은 이를 “월드 시뮬레이션”이라고 부르기도 한다고 말한다.
이 연구의 질문은 단순하지만 강력하다.
대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로, 사람이 자연스럽고 일관되게 행동하는 에이전트를 만들 수 있는가?
스크립트에 따르면, 실험은 다음처럼 진행됐다.
- 25개의 에이전트를 구성한다.
- LLM은 GPT-4 같은 모델 기반으로 설정한다.
- 각 에이전트에게 성격을 부여한다.
- 예: “불같은 성격”, “성격이 좋은 사람” 같은 특성
- 그리고 한 에이전트에게 목표를 준다.
- 예: “발렌타인 파티를 열자”
흥미로운 부분은 결과다.
- 운영자가 세밀하게 통제하지 않아도
- 에이전트들이 스스로 초대장을 전달하고
- 필요한 데이터를 신청하고
- 파티를 만드는 복잡한 상호작용을 만들어 낸다
스크립트가 강조하는 결론은 이것이다.
페르소나(성격·기억·목표·관계)를 갖춘 에이전트는 시나리오를 따라 일관되게 행동할 수 있다.
또한 스크립트는 후속 흐름도 언급한다.
- 2024년 혹은 2025년에 같은 연구자가 “수백만 명 시뮬레이션이 가능함”을 보인 논문이 나왔다고 말한다.
- 오아시스(Oasis) 같은 프레임워크도 출시되었다고 언급한다.
이 맥락에서, 페르소나 구현은 “우리가 알고 있는 통성(통상)적인 사회를 실제로 만든 시뮬레이션”처럼 볼 수 있다고 한다.
5) BookWorld가 보려는 방향: ‘원작 기반’으로 더 크고 복잡한 사회 만들기
이제 본론이다.
스크립트가 설명하는 BookWorld의 목표는 명확하다.
- 책·소설에 있는 정보를 체계적으로 추출한다.
- 캐릭터와 환경을 원작 기반으로 구성한다.
- 다중 에이전트가 상호작용하게 한다.
- 새로운 스토리를 생성한다.
- 동시에 원작의 성격과 경험에 대한 충실성을 유지한다.
그리고 이 시스템은 “캐릭터가 가상 세계에 있는 것 같은 몰입형 경험”을 제공하고자 한다.
BookWorld가 해결하려는 ‘세 가지 개선점’
스크립트는 개선점이 세 가지라고 말한다.
- 원작 기반 데이터 추출 및 구조화
- 캐릭터 정보
- 세계관
- 사회적 규범
- 지리적 제약
이런 요소를 체계적으로 뽑아 에이전트와 환경을 구성할 수 있게 한다.
- 다양하고 동적인 상호작용 지원
- 캐릭터끼리 자율적으로 상호작용
- 사용자가 개입해 상호작용을 유도
- 세계관을 일정하게 유지하기 위한 에이전트 분리
- 스크립트는 “에이전트를 두 개로 나누는데, 정확히는 세 개”라고 말한다.
- 이 분리 구조를 통해 일관된 세계 상태를 유지하려 한다.
한 문장으로 요약하면 이렇다.
다중 에이전트를 통해 소설 속 캐릭터가 등장인물 간 상호작용을 하도록 시뮬레이션하는 ‘인공 사회’를 구축할 수 있는가?
6) BookWorld의 전체 파이프라인: 생성 → 시뮬레이션 → 수집/재구성 → 재활용
스크립트에서 BookWorld는 세 단계로 동작한다.
- 생성(Initialization / 데이터 구성)
- 시뮬레이션(Simulation)
- 결과 수집 및 소설 스타일 재구성(Reconstruction)
그리고 중요한 반복 구조가 있다.
- 시뮬레이션 결과를 “줄글 형태의 소설 스타일”로 만든다.
- 다음 실행에서는 이 소설 스타일 결과물을 다시 초기화 단계로 넣는다.
즉, 시스템이 한 번 돌고 끝나는 것이 아니라, 결과가 다시 입력으로 들어가며 누적될 수 있다.
이 반복은 감정적으로도 흥미롭다.
한 번의 이야기 생성이 “완결”이 아니라, 다음 이야기의 씨앗이 된다.
독자가 읽었던 사건이 다시 기억이 되어, 다음 만남에서 더 깊은 관계가 쌓인다.
마치 우리가 실제 삶에서 경험을 축적하듯, 이야기 또한 축적된다.
7) 책을 넣으면 무엇이 만들어지나: Role Agent와 World Agent
스크립트는 예시로 “반지의 제왕(반지 제항/반체제 저항으로 인식된 흔적이 있음)”을 든다.
- 반지의 제왕 같은 텍스트 파일을 넣는다.
- 시스템은 캐릭터와 세계관을 추출한다.
(1) 롤(Role) 에이전트
캐릭터 수를 파악해 캐릭터마다 롤 에이전트를 생성한다.
예를 들어 캐릭터가 10명이라면, 10개의 롤 에이전트가 만들어진다.
각 롤 에이전트는 두 종류의 속성을 가진다.
- 스태틱 어트리뷰트(Static Attribute)
- 프로파일(Profile)
- 릴레이션십(Relationship)
- 쉽게 말해, 잘 변하지 않는 설정 정보
- 다이나믹 어트리뷰트(Dynamic Attribute)
- 계속 바뀌는 목표나 상태
- 예: “용사 캐릭터라면 마왕을 물리친다” 같은 목적성
- 목적은 중간에 변화할 수 있으므로 ‘다이나믹’으로 관리한다.
(2) 월드(World) 에이전트
월드 에이전트는 세계관을 들고 있는 관리자에 가깝다.
- 지리적 요소
- 들어갈 수 없는 지역 같은 제약
- 사회적 규범
- 스토리 진행 제어
- 캐릭터 간 상호작용을 제외한 거의 모든 작업
그리고 변화가 생기면 세팅 값을 업데이트하며 세계 상태를 유지한다.
(3) 사용자 요청(User Request)
스크립트는 “유저의 리퀘스트먼트가 있다면 넣어서 동작”한다고 말한다.
즉, 사용자는 관찰자만이 아니라 개입자도 될 수 있다.
이때 느끼는 몰입감은 꽤 강하다.
‘내가 던진 한 문장’이 세계관에 실제 사건으로 반영되면, 독자는 단순히 읽는 사람이 아니라 세계의 일부가 된다.
8) 세계 상태를 표현하는 방식: 2D/3D 맵과 무방향 그래프
월드 에이전트는 환경 내 상태 공간을 모델링하기 위해 2D 또는 3D 맵을 사용한다고 한다.
그리고 주요 위치에는 자연어 설명을 붙인다.
또한 거리 개념을 넣어 가중치를 가진 무방향 그래프(undirected graph) 형태로 표현한다고 말한다.
스크립트는 “뒤에서 예시를 보면 바로 이해될 것”이라고 했고, 실제로 데모 화면 설명이 이어진다.
- 동그라미로 표시된 지점들이 그래프의 노드처럼 배치된다.
- 나라 같은 단위가 생긴다.
- 특정 위치에 캐릭터들이 존재한다.
- 위치 이동과 상호작용이 지리적 제약 안에서 일어난다.
즉, 캐릭터는 아무 데나 순간이동하지 않는다.
세계는 실제로 ‘장소’와 ‘거리’를 가진다.
그 차이가 몰입감을 크게 만든다.
9) 시뮬레이션의 핵심 장치: ‘신(Scene)’ 단위로 나누기
여기서 BookWorld의 독특한 아이디어가 나온다.
스크립트는 연구자들이 1999년에 나온 극작가(극작술) 관련 논문을 참고했다고 말한다.
거기서 “서사”를 신(Scene) 레벨로 나누면, 무관성과 일관성이 함께 유지된다는 통찰을 얻었다고 한다.
그래서 BookWorld는 시뮬레이션을 ‘챕터처럼’ 흘려보내지 않고, 신(Scene) 단위로 쪼개 운영한다.
신(Scene) 운영 방식 (스크립트의 단계 그대로)
- 시스템이 자체적으로 신(Scene)을 나눈다.
- 신마다 등장 인물 전원이 다 나오지 않는다.
- 소설에서처럼, 해당 사건과 관련된 인물만 등장한다.
- 예: 왕국을 공격하는 에피소드면 주인공과 몇몇 인물만 등장
- 각 신 안에서 또 **라운드(round)**를 나눈다.
- 한 신을 6개 혹은 10개 라운드로 랜덤하게 나눈다고 설명한다.
- 각 라운드에서 “이 라운드의 핵심 캐릭터”를 한 명 뽑는다.
- 그 캐릭터가 주도적으로 **플래닝(planning)**을 세운다.
- 플래닝 결과로 다이나믹 어트리뷰트를 계속 업데이트한다.
- 과정 중 월드 에이전트 역할이 필요하면 월드 에이전트에 요청한다.
- 예: 맵을 바꾸거나 세팅을 수정
- 신이 끝나면, 결과를 소설의 줄글 형태로 돌려 준다.
이 구조는 감정적으로도 ‘인간의 이야기 경험’과 닮아 있다.
우리는 삶을 통째로 기억하지 않는다.
어떤 하루, 어떤 사건, 어떤 장면처럼 “신(Scene)”으로 잘라 기억한다.
그리고 그 장면이 쌓여서 인생의 서사가 된다.
BookWorld는 이를 알고리즘으로 흉내 낸다.
10) 두 가지 모드: 프리(Free) 모드 vs 스크립트(Script) 모드
스크립트는 스토리 생성 제어 방식이 두 가지로 나뉜다고 말한다.
1) 프리(Free) 모드
- “너희가 알아서 해라”에 가깝다.
- 시나리오만 주고, 나머지는 에이전트들이 자율적으로 움직인다.
- Generative Agents처럼 자연스럽게 사건을 만들어 내도록 둔다.
2) 스크립트(Script) 모드
- 전체 흐름을 어느 정도 따라가도록 한다.
- 즉흥성이 줄어들 수 있지만, 서사의 방향성을 유지할 수 있다.
이 둘은 콘텐츠 제작에서 매우 현실적인 선택지다.
- 자유롭게 터지듯 전개되는 이야기가 필요할 때는 Free 모드가 맞다.
- IP 기반 세계관을 크게 망치면 안 될 때는 Script 모드가 맞다.
“자유”와 “통제”는 창작의 영원한 줄다리기다.
BookWorld는 둘 다를 시스템 레벨에서 제공하려 한다.
11) 실제 데모 화면(스크립트 설명 기반): 캐릭터 대화, 프로파일, 맵
스크립트는 데모를 보며 다음을 말한다.
- 중국 연구라서 UI가 “좀 중국스럽다”
- 화면에서 캐릭터들이 서로 대화한다.
- 캐릭터 프로파일은 속성이 업데이트되면 바뀐다.
- 옆의 맵은 무방향 그래프 기반이며 동그라미 노드 형태다.
- 나라 같은 단위가 생성된다.
- 특정 위치에 캐릭터가 있고, 그 상태로 상호작용한다.
- 마지막에는 줄글 형태로 이야기가 출력된다.
즉, 사용자는 “대화 로그”만 보는 것이 아니다.
- 캐릭터 상태
- 공간 구조
- 사건의 기록
이 3개를 함께 보며, 한 편의 세계를 관찰하게 된다.
12) 실험 설정(스크립트의 숫자와 표현까지 모두 포함)
스크립트는 실험 설정이 꽤 복잡하다고 말한다.
핵심은 다음과 같다.
- 프리프로세싱 단계에서 책을 넣고 LLM을 사용해 신(Scene)을 생성한다.
- CoLM(코 LM우드로 표기됨)이라는 LLM 모델/프레임워크를 언급한다.
- 스토리 생성에 최적화된 프레임워크라고 소개한다.
- 인간의 스토리 제작 과정을 재현한다고 말한다.
- 비교 대상은 3가지로 설명된다.
- (A) Direct Generation(다이렉트 제네레이션)
- “책(챕터)만 주고, 아무 프레임워크 없이 LLM에 생성시키기”
- 스크립트는 이것을 “그냥 필요한 LLM” 수준이라고 표현한다.
- (B) CoLM 기반 접근
- 위에서 언급한 스토리 생성 프레임워크를 사용
- (C) BookWorld(빅 북월드로도 표현됨)
- 롤 에이전트와 월드 에이전트를 나누고
- 신(Scene) 단위로 시뮬레이션하며
- 환경과 세계 상태를 더 강하게 모델링
- 모델 구성
- 월드/롤 에이전트와 월드 에이전트를 나눈다.
- 두 시스템은 각각 같은 모델로 유지하되,
- 오픈소스와 클로즈소스 모델을 나눠 테스트했다고 한다.
- 시뮬레이션 조건
- 대화 턴 수를 서로 다르지 않게 유지했다.
- 2개에서 4개 정도의 장면(신)을 시뮬레이션하려 했다고 말한다.
- 총 4,230개의 단어를 사용했다고 언급한다.
- 평가 모델
- 평가에는 “LM5 모델”을 사용했다고 한다.
- 또한 LLM 평가에서 GPT(스크립트에서는 GPTO로 인식된 흔적이 있음)를 사용했다고도 말한다.
스크립트는 정확한 모델 명칭이나 지표 산출 방식이 일부 모호하다고 솔직히 인정한다.
이 지점은 오히려 신뢰를 준다.
“모르는 것을 모른다고 말하는 태도”는 발표에서 매우 중요하다.
13) 평가 방법: Pairwise 비교 + 인간 평가 + LLM 평가
평가는 페어와이즈(pairwise) 비교 방식으로 설명된다.
- 인간 평가자와 LLM 평가자를 함께 둔다.
- 비교 대상은 Direct Generation과 CoLM(그리고 BookWorld의 성능 비교도 포함되는 흐름)으로 등장한다.
인간 평가자 구성
- 특정 소설을 좋아하는 사람 5명을 평가자로 모집했다고 말한다.
- 예시로 “피터팬” 같은 소설을 언급한다.
- 이들이 두 결과 중 어느 쪽이 더 낫다고 느끼는지 평가한다.
LLM 평가
- GPT 계열 모델을 사용했다고 말한다.
인간-LLM 일치도
- 인간과 LLM 평가가 어느 정도 일치하는지도 평가했다고 한다.
14) 평가 지표 5가지(스크립트 그대로)
스크립트는 5개의 평가 지표를 명시한다.
- 비인간 객체에 인간적인 특성을 얼마나 잘 부여했는가
- 캐릭터 행동이 성격에 얼마나 일관되게 맞는가
- 환경과 분위기가 몰입감 있게 구현되었는가
- 문장·서술 방식 등 글쓰기의 기술적 완성도가 높은가
- 주어진 아웃라인(outline)에 대해 얼마나 성실한가
다만 스크립트는 다음도 함께 말한다.
- 이 평가 요소가 “좀 애매”하다고 느꼈다.
- 정확히 어떻게 수치화했는지 지표 설명이 충분히 나와 있지 않았다.
- 논문에는 “이 다섯 가지를 썼다” 정도로만 나온 것 같다고 말한다.
이 부분은 독자에게 중요한 메시지다.
연구를 읽을 때, 결과 그래프만 보지 말고 평가 정의의 명료성을 반드시 확인해야 한다.
15) 주요 결과(스크립트의 주장 포함): 몰입감은 BookWorld가 강하다
스크립트가 강조한 대표 결과는 다음이다.
- 어떤 모델을 쓰더라도, 몰입감(모입감) 측면에서 BookWorld(BW)가 높게 나온다.
- 즉 BookWorld가 “주요 결과로 높게 나온다”는 점이 핵심이다.
또한 모델 크기 비교에 대한 언급도 있다.
- 라마(LLaMA) 7B와 70B를 비교한 것으로 보인다.
- 스크립트는 “70B가 전체적으로 나은 성능”을 가진다고 한다.
그리고 이유로 다음을 말한다.
- 구조화된 처리에서 라마가 잘 못 하는 부분이 있다.
- 중국 데이터 처리가 약하다.
- 실험에서 영어와 중국 데이터를 함께 넣었기 때문에, 라마가 약점을 드러냈다.
여기에는 복합적인 감정이 생긴다.
모델이 강력해질수록, 우리는 더 풍부한 세계를 만들 수 있다.
하지만 동시에 언어와 문화 데이터의 편향도 더 크게 드러난다.
‘어떤 언어로 세계를 설명하느냐’가 세계의 크기와 감각을 바꾼다.
16) 소거(Ablation) 실험: 환경 출력과 신(Scene) 모드의 중요성
스크립트는 구체적인 소거 실험 결과도 언급한다.
- 출력에서 **환경 출력(environment output)**을 제거하면,
- IS(몰입감으로 해석되는 지표)가 급격히 낮아진다.
- 글 품질이 나빠진다.
- 스토리 자체에는 큰 영향이 없다고 말한다.
- 반대로 신(Scene) 모드를 비활성화하면,
- 모든 측면에서 성능이 저하된다.
- 따라서 “신(Scene)이라는 방법론이 BookWorld에서 중요한 방법론”이라고 결론 낸다.
이 결과는 직관적이면서도 의미가 크다.
- 세계를 ‘공간’으로 보여주고
- 이야기를 ‘장면’으로 나누면
사람이 읽을 때 더 자연스럽고, 더 몰입하기 쉬운 형태가 된다.
즉, LLM의 능력만이 아니라 서사 구조와 세계 상태 표현이 성능을 만든다.
17) 결론(스크립트의 요지): BookWorld는 ‘월드 에이전트’와 ‘신 단위 시뮬레이션’으로 차별화한다
스크립트의 결론은 다음 메시지로 모인다.
- 이 연구는 소설 기반으로 역동적이고 사고적인(사고적이고) 시뮬레이션을 재현하는 데 초점을 둔다.
- 기존 연구에서 다루기 어려웠던
- 지리적 배경
- 세계관 특성
- 사회 규범
이런 요소를 월드 에이전트로 관리한다.
그리고 이를 통해 “몰입형 체험을 기반으로 한 사회를 구축하는 데 성공했다”고 보고한다.
또한 스크립트는 다음도 덧붙인다.
- 이 논문이 제시하는 다중 에이전트 및 캐릭터 시뮬레이션 기법은 이후 연구에 많이 쓰일 수 있다.
- ‘소설 기반 에이전트 시뮬레이션’의 최초 사례 중 하나로 볼 수 있다.
- 월드 스테이트(World State) 개념을 넣어 캐릭터와 세계관의 일관성을 유지하게 했다.
- 소설 단위가 아니라 ‘신 단위 시뮬레이션’ 기법을 만들었고, LLM이 자연스럽게 대화와 사건을 생성하는 기반을 마련했다.
- 다섯 가지 평가 지표로 평가 신뢰도를 확보했다고 했으나, 스크립트 발표자는 자세한 부분은 “저 사람한테 여쭤봐야 할 것 같다”고 말한다.
마지막으로 향후 계획도 언급한다.
- 역할 수행을 고도화
- 세계관 확장
- 인터랙션 기능 추가
- 영화나 게임 같은 다양한 매체로 확장
이 방향은 콘텐츠 산업 관점에서도 강력하다.
IP 기반 세계관에서 가장 무서운 것은 ‘캐릭터 붕괴’다.
캐릭터가 캐릭터답지 않게 행동하면, 독자는 마음이 한순간에 멀어진다.
BookWorld는 그 붕괴를 줄이기 위해, 원작 데이터를 구조화하고, 세계 상태를 강하게 잡아 둔다.
그리고 그 안에서 새로운 이야기가 자라나도록 공간을 내어 준다.
그 균형이 이 연구의 감정적인 매력이다.
18) 독자를 위한 생생한 예시: 해리 포터 × 셜록 홈즈 × 왕좌의 게임을 한 방에 넣는다면?
이제 상상 실험을 해 보자.
예시 A: 해리 포터와 셜록 홈즈가 같은 도시에서 만난다
- 롤 에이전트는 각자의 스태틱 속성(성격, 과거, 관계)을 유지한다.
- 다이나믹 속성은 상황에 따라 바뀐다.
- 해리는 “친구를 지키기”가 목표가 될 수 있다.
- 셜록은 “사건의 진실 찾기”가 목표가 될 수 있다.
월드 에이전트는 ‘마법이 공개되어도 되는가’ 같은 세계 규칙을 잡아 준다.
그래서 해리의 마법 사용이 아무 제약 없이 난무하지 않는다.
서사는 신(Scene) 단위로 흘러간다.
- 1신: 런던의 한 골목에서 이상한 사건 발생
- 2신: 홈즈가 단서를 추적, 해리가 현장에서 마법의 흔적을 발견
- 3신: 두 사람이 서로의 세계 규칙을 확인하며 갈등과 협력을 만든다
예시 B: 왕좌의 게임 세계관에 ‘현대 탐정’이 떨어진다
월드 에이전트가 지리와 정치 구조를 유지한다.
- ‘북부’와 ‘수도’의 거리와 이동 시간이 반영된다.
- 사회 규범이 유지된다.
- 현대식 언어와 행동이 그대로 먹히지 않는다.
이때 프리 모드면 사건이 격하게 튀어 오를 수 있고,
스크립트 모드면 큰 전쟁의 흐름을 따라가도록 조정할 수 있다.
이런 예시는 단순한 재미가 아니라, 연구의 핵심을 직관적으로 보여 준다.
캐릭터가 살아 움직이는 느낌은, 대사만으로 생기지 않는다.
- 세계 규칙
- 공간 구조
- 장면 구성
이 세 가지가 함께 있을 때, 독자는 ‘진짜 세계’를 느낀다.
19) FAQ: 사람들이 가장 많이 묻는 질문 형태로 정리
Q1. BookWorld는 왜 ‘월드 에이전트’를 따로 두나요?
월드 에이전트는 캐릭터 간 대화를 제외한 대부분의 세계 운영을 맡는다. 지리, 사회 규범, 접근 불가 지역 같은 제약을 유지해 세계관이 무너지지 않게 한다.
Q2. ‘신(Scene)’ 단위 시뮬레이션이 왜 중요한가요?
스크립트에 따르면 신 모드를 비활성화하면 모든 측면에서 성능이 저하된다. 장면 단위로 사건을 구성하면 서사가 더 자연스럽게 조직되고, 몰입감이 높아진다.
Q3. 환경 출력을 제거하면 왜 몰입감이 떨어지나요?
환경 정보는 독자가 세계를 ‘공간’으로 이해하게 돕는다. 환경 출력이 사라지면 이야기 자체는 유지되더라도, 세계가 납작해지고 감각이 줄어든다.
Q4. 프리 모드와 스크립트 모드는 언제 쓰나요?
프리 모드는 자율성과 돌발성을 극대화한다. 스크립트 모드는 큰 줄기를 유지한다. 콘텐츠 목적에 따라 선택한다.
Q5. 평가 지표는 신뢰할 수 있나요?
스크립트 발표자는 평가 요소가 다섯 가지라는 점은 분명히 말하지만, “정확한 평가 방식이 자세히 나오지 않았다”고 느꼈다고 한다. 따라서 논문을 볼 때 지표 정의와 산출 방식을 함께 확인하는 것이 안전하다.
20) 마무리: “이야기”는 결국 사람의 마음을 움직이는 기술이다
이 연구가 흥미로운 이유는 기술적 구조 때문만이 아니다.
그 안에는 창작에 대한 오래된 질문이 담겨 있다.
- 우리는 왜 이야기를 사랑할까?
- 우리는 왜 캐릭터에 마음을 주고, 그들의 선택에 울고 웃을까?
BookWorld는 그 마음의 움직임을, 시스템으로 다시 만들려 한다.
페르소나를 추출해 캐릭터의 뼈대를 만들고,
월드 에이전트로 세계의 규칙을 지키며,
신(Scene) 단위로 사건을 조직해 서사를 만든다.
그리고 그 결과는 다시 다음 이야기의 출발점이 된다.
이 과정은 차갑게 보면 알고리즘이다.
하지만 따뜻하게 보면, “기억이 쌓여 관계가 되고, 관계가 서사를 만든다”는 인간의 방식과 닮아 있다.
그래서 이 시스템을 읽는 순간, 독자는 이런 질문을 다시 떠올리게 된다.
만약 소설 속 인물이 정말 살아 있다면, 우리는 그들과 어떤 이야기를 만들고 싶을까?