즉석 발표를 위한 자동 슬라이드 생성기 TEDRIC

초록

TEDRIC은 하나의 주제 제시만으로 일관된 스토리를 가진 슬라이드 덱을 자동으로 생성하는 시스템이다. 의미 네트워크인 ConceptNet을 활용한 슬라이드 시드 생성, 26개의 다양한 슬라이드 생성기와 가중치 기반 선택 메커니즘, 그리고 이미지·텍스트 외부 API를 결합해 코미디·교육용 즉석 발표에 적합한 시각·내용을 제공한다. 사용자 실험 결과, 청중은 TEDRIC이 만든 슬라이드 덱을 인간이 만든 것과 동등하게 평가하였다.

상세 분석

본 논문은 즉석 발표 연습을 위한 슬라이드 자동 생성 문제를 정의하고, 이를 해결하기 위한 전체 파이프라인을 제시한다. 핵심은 ‘슬라이드 시드 생성기’와 ‘슬라이드 생성기’라는 두 단계 구조이며, 각각은 별도의 스키마와 가중치 함수를 통해 동작한다.

첫 번째 단계인 시드 생성기는 ConceptNet을 무작위 워크로 탐색해 주제와 연관된 단어들을 추출한다. 이때 첫·마지막 슬라이드는 반드시 원래 주제를 포함하도록 제약을 두어 전체 프레젠테이션의 일관성을 확보한다. 또한 3~6장의 간격으로 주제 시드를 재삽입함으로써 청중에게 핵심 메시지를 반복적으로 전달한다.

두 번째 단계에서는 26개의 슬라이드 생성기가 사전 정의된 템플릿과 태그를 기반으로 선택된다. 각 생성기는 현재 슬라이드 번호와 전체 슬라이드 수를 입력받아 가중치를 계산하고, ‘룰렛 휠’ 방식으로 확률적으로 선택된다. 이 설계는 슬라이드 유형 간의 비율을 조절하고, 예를 들어 ‘인용구’ 슬라이드가 전체의 20%를 초과하지 않도록 제한한다.

슬라이드 생성기는 크게 여섯 카테고리(제목, About Me, 역사, 전면 이미지, 진술·차트, 결론)로 구분된다. 예를 들어 제목 슬라이드는 WikiHow에서 행동형 시드 변환을 수행하고, 과학적 느낌의 부제와 가상의 발표자 이름을 자동 생성한다. 차트 슬라이드는 ConceptNet 기반 라벨링과 무작위 데이터 생성으로 히스토그램·파이 차트를 만든다. 또한 Giphy·Reddit·Google Images 등 다양한 이미지 소스를 조합해 시각적 다양성을 확보한다.

텍스트와 이미지 소스는 검색 엔진, 컨텍스트 프리 그래머, 템플릿을 혼합해 구현된다. 검색 엔진(GoodReads, WikiHow 등)은 시드와 직접 매핑되지 않을 경우 무작위 백업을 제공해 내용의 풍부함을 유지한다. 이러한 설계는 희귀 주제에서도 적절한 콘텐츠를 확보하도록 돕는다.

평가에서는 ‘Improvised TED Talk’ 포맷을 사용해 청중에게 두 종류의 슬라이드 덱(인간 제작 vs. TEDRIC)으로 발표를 시청하게 하고, 전반적인 품질, 일관성, 재미 등을 5점 척도로 평가하였다. 통계적으로 유의미한 차이가 없었으며, 특히 코미디 요소와 시각적 충격을 제공하는 슬라이드에서 TEDRIC이 인간보다 높은 점수를 받기도 했다.

한계점으로는 시드 탐색이 ConceptNet에 의존해 어휘적 다양성이 제한될 수 있고, 외부 API 호출 지연으로 실시간 생성 속도가 변동한다는 점을 들었다. 또한 현재는 코미디 중심 스키마에 최적화돼 있어 학술 발표 등 진지한 컨텍스트에 적용하려면 템플릿과 가중치 조정이 필요하다.

전반적으로 TEDRIC은 인간‑기계 공동 창작(co‑creation) 모델을 실제 발표 연습에 적용한 첫 사례이며, 설계의 모듈성 덕분에 다양한 도메인과 포맷으로 확장 가능하다.