[논문 리뷰] DuoDrama: Supporting Screenplay Refinement Through LLM-Assisted Human Reflection

Yuying Tang, Xinyi Chen외 4명|arXiv (Cornell University)|2026. 02. 05.

Artistic and Creative Research인용 수 0

한 줄 요약

DuoDrama는 ExReflect 워크플로우를 제시하여 AI가 내부 인물 경험을 조정하고 외부 평가 피드백을 제공해 대본 수정에 도움을 주며, 전문 시나리오 작가들로 입증되었습니다.

ABSTRACT

AI has been increasingly integrated into screenwriting practice. In refinement, screenwriters expect AI to provide feedback that supports reflection across the internal perspective of characters and the external perspective of the overall story. However, existing AI tools cannot sufficiently coordinate the two perspectives to meet screenwriters' needs. To address this gap, we present DuoDrama, an AI system that generates feedback to assist screenwriters' reflection in refinement. To enable DuoDrama, based on performance theories and a formative study with nine professional screenwriters, we design the Experience-Grounded Feedback Generation Workflow for Human Reflection (ExReflect). In ExReflect, an AI agent adopts an experience role to generate experience and then shifts to an evaluation role to generate feedback based on the experience. A study with fourteen professional screenwriters shows that DuoDrama improves feedback quality and alignment and enhances the effectiveness, depth, and richness of reflection. We conclude by discussing broader implications and future directions.

연구 동기 및 목표

• 대본 수정에서 사고 성찰을 지원하는 AI 피드백의 설계 목표와 요구사항 식별.
• 피드백에서 내부(캐릭터 경험)와 외부(스토리 전체) 관점을 조정하는 시스템 개발.
• 몰입감과 비판적 거리를 균형 잡기 위해 피드백을 공연 이론 원칙에 기반하도록.
• ExReflect 기반 DuoDrama가 피드백 품질, 정렬성, 작가의 반성 깊이를 향상시키는지 평가.

제안 방법

• ExReflect 제안, 캐릭터의 관점에서 내부 경험을 먼저 생성한 다음 피드백을 산출하기 위한 외부 평가 역할로 전환하는 두 단계 워크플로우.
• 경험적 근거를 유지하기 위해 각 캐릭터가 장기 기억과 단기 기억을 관리하는 에이전트를 갖는 다중 에이전트 구조를 통해 ExReflect 구현.
• 경험 수행과 평가 피드백을 연결하는 두 단계 프롬프트 아키텍처를 사용하되 다섯 가지 성찰 차원(감정, 동기, 관계, 페이스, 주제)에 따라 안내.
• 대본을 장면으로 전처리하고 정제 과정에서 에이전트 동작을 조정하는 중앙 집중형 오케스트레이터를 관리.
• 피드백이 증거에 기반하고 표현이 다양하며 다섯 차원에 연결되고 시의적절하도록 자체 검증 메커니즘을 도입.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI가 대본 수정 과정에서 내부 캐릭터 경험과 외부 서사 구조를 모두 조정하는 피드백을 어떻게 제공할 수 있는가?
• RQ2 시나리오 작가들은 정제에서 AI 지원 반성에 대해 어떤 설계 목표와 요구사항을 갖고 있는가?
• RQ3 경험 기반 피드백 워크플로우가 피드백 품질과 대본 목표에의 정렬을 개선할 수 있는가?

주요 결과

• 프레이밍 연구에서 9명의 전문 시나리오 작가를 대상으로 한 예비 연구는 ExReflect와 DuoDrama를 형성하는 네 가지 설계 목표를 식별했다.
• 14명의 참가자를 대상으로 한 연구에서 DuoDrama가 더 높은 품질의, 더 잘 정렬된 피드백과 작가의 반성 향상을 가져왔다.
• DuoDrama의 피드백은 다섯 가지 차원(감정, 동기, 관계, 페이싱, 주제의 일관성)에 고정되어 있으며 초안의 맥락에 기반을 두고 있다.