스토리텔링과 감성 AI

창의성, 감성, 협업 지능의 융합
실제 스토리텔링 방식을 활용한 AI 안내서다. AI와 인간의 창의적인 협업을 통해 스토리텔링을 혁신적으로 활용하는 방법을 제시한다. 생성형 AI의 발전은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태로 인간의 상상력을 확장하며, AI와 인간의 협력이 창의성의 새로운 지평을 열고 있다. 이 책은 AI와 상상력의 융합을 통해 교육 현장과 실생활에서 어떻게 문제를 해결하고 창의성을 발휘할 수 있는지 설명한다. AI+ST 학습법을 소개하며, 스토리텔링을 통해 AI의 복잡한 원리를 쉽게 이해하고 동기 부여를 유도하는 효과적인 교육 방법을 제시한다. 이 방식은 학생들이 AI를 친숙하게 이해하고, 실용적인 문제 해결 능력을 기를 수 있도록 돕는다. AI의 기술적 특성은 물론, 감성 지능과 협업 지능을 함께 발전시킬 수 있는 학습법으로, 교육 및 창의적 문제 해결에 큰 도움이 된다.

AI와 인간의 창의적 협업을 통해 스토리텔링을 활용하는 방법을 제시한다. 생성형 AI의 발전은 인간의 상상력을 확장하고, AI와 상상력의 융합으로 교육 현장과 실생활에서 창의성을 발휘하도록 돕는다. AI+ST 학습법은 AI 원리를 쉽게 이해하고 동기 부여를 유도하며 실용적인 문제 해결 능력을 기를 수 있게 한다. 감성 지능과 협업 지능을 함께 발전시키는 학습법으로 교육과 창의적 문제 해결에 큰 도움이 된다.

아이린 강
런던대학교 유니버시티칼리지런던(UCL)에서 인지언어학으로 박사 학위를 취득했다 앨버트 넬슨 마르퀴즈 평생공로상을 수상하였으며(Albert Nelson Marquis Lifetime Achievement Award, 2018), 마르퀴즈후즈후 세계인명사전에 전기가 등재되었다(Listed as a linguist in the Marquis Who’s Who in the World, 2002ᐨ현재). 런던대학교(SOAS), 서강대학교, 성균관대학교 등에서 강의하였고, 카이스트(KAIST) 전문용어언어공학연구센터(KORTERM) 자문 위원으로 활동했다. 인지언어학과 언어습득 분야에서 다수의 논문과 저서를 발표하였으며, 최근에는 교육 현장에서 인공지능 기술 도입에 깊은 관심을 가지고 AI 스토리텔링 학습법 개발 및 연구에 매진하고 있다. 이러한 노력은 교육 혁신과 효과적인 학습 방법 탐색에 기여하고 있다.

여현덕
현재 카이스트(KAIST) 지스쿨(GᐨSchool) 원장으로 재직 중이며, ‘인공지능 경영 과정(AIB)’을 설립하고 ‘AI 스토리텔링 학습법’을 설계하였다. AI의 원리를 기술, 인문, 경영의 융합적 관점에서 접근하여 깊은 통찰력을 제공하고 있다. 영국 애버딘대학교 교수, 미국 조지메이슨대학교 석좌 교수, 다보스 포럼 수석 자문을 역임하였으며, 현재 뉴욕대학교ᐨ카이스트(NYUᐨKAIST) 혁신캠퍼스 석좌 교수를 겸하고 있다. 연세대학교에서 학사, 석사, 박사 학위를 취득하였고, 펜실베이니아주립대학교 경영대학원(MBA)을 수료하였다. 인공지능 관련 주요 연구로는 권위 있는 국제 학술지 ≪IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)≫에서 발표한 “Vision Transformer Equipped with Neural Resizer on Facial Expression Recognition Task”(IEEE, 2022 공저)가 있으며, “인공지능 스토리텔링 학습법”, “AI 트랜스포메이션 사례 연구”, “인공지능 시대의 AI 영재교육론” 등 다수의 AI 논문을 발표하였다. 또한, 4차 산업 혁명의 원리와 동력을 탐구한 저서 『나도 피카소 그림을 살 수 있다』(2019)를 집필하였고, 『명탐정 준의 AI 파란노트』(2023)의 감수를 맡았다. 최근에는 커뮤니케이션북스 출판사에서 『AI 싱킹과 협업 지성』(2024)과 『AI 채용과 해고』(2024)를 출간하였다.

AI가 스토리텔링을 만날 때

01 세인트마틴섬에서 토니의 실종
02 덩실덩실 춤을 추는 마스코트
03 할머니, 방이 너무 어두워요!
04 인질로부터 필사적인 탈출 작전
05 기발한 GAN 파더: 나를 변신하라!
06 거미의 천적: 노랑어깨박쥐의 등장
07 박쥐가 전염병을 퍼트리다
08 기억을 상실한 토니를 만나다
09 마트에는 다닐 수 있도록 도와야지!
10 토니의 감정 기복을 모니터링하기

합성곱 층은 이미지에서 패턴을 추출하고, 활성화 함수는 비선형성을 추가해 복잡한 특징을 학습한다. 풀링 층은 중요 정보를 선별해 처리 효율성을 높이며, 완전 연결 층은 모든 특징을 종합해 토니일 확률을 계산한다. 학습된 모델은 실시간 CCTV 영상을 분석하여 토니와 일치하는 사람을 찾아내고, 그의 위치를 알려 주는 경고를 보낼 수 있다. 만약 후보가 여러 명이라면, 얼굴 인식 알고리즘을 추가하여 더욱 정밀하게 토니를 찾아낼 수 있다. 제니는 자신의 지식을 믿으며, 토니를 찾기 위한 여정을 시작했다.
－01_“세인트마틴섬에서 토니의 실종” 중에서

제니는 Kᐨ최근접 이웃(KNN, KᐨNearest Neighbors) 알고리즘을 활용하여 위험한 상황에 신속하게 대응하고자 한다. KNN 알고리즘은 주로 분류나 회귀 문제에 사용되지만, 특정 방식으로 적용하여 다양한 문제를 해결할 수 있다. 예를 들어, 공항 내부의 위험 지역을 파악하고 이를 피하는 경로를 찾는 데에도 KNN을 활용할 수 있다.
－03_“할머니, 방이 너무 어두워요!” 중에서

거미인 제니는 급속탐색 랜덤트리(RRT, Rapidly-exploring Random Tree)라는 탐험가 친구와 함께 복잡한 지역을 탐색하고 있었다. RRT는 새로운 경로를 빠르게 찾아내는 전문가였다. “여기서 새로운 경로를 시도해 보자!”라고 제안한 RRT는 공항의 복잡한 장애물 사이를 신속하게 지나갈 수 있는 새로운 경로를 찾아내어 제니에게 제시해 주었다.
－06_“거미의 천적: 노랑어깨박쥐의 등장” 중에서

마트가 넓어 길 찾기에 어려움을 겪고 있는 토니를 위해, 장바구니는 위성 항법 시스템(GPS, Global Position- ing System)과 경로 안내 기술을 활용해 “이쪽으로 가시면 식료품 코너가 있습니다. 이 경로가 가장 빠르고 효율적이에요”라고 안내한다. 다익스트라 알고리즘과 A* 알고리즘을 사용해 토니가 원하는 장소를 쉽게 찾을 수 있도록 도와주며, 마트 곳곳의 IoT 기기는 그의 이동 경로를 실시간으로 모니터링한다.
－09_“마트에는 다닐 수 있도록 도와야지!” 중에서