Analysis of Themes and Narrative Characteristics in Generative AI Scenarios: Focusing on TF-IDF and Semantic Network Visualization

본 연구는 생성형 인공지능(ChatGPT-4)이 창작한 단편 애니메이션 시나리오 5편을 대상으로, TF-IDF 핵심어 추출, 의미망 시각화, 클러스터링 분석을 통해 내러티브의 일관성, 완성도, 다양성을 검증하였다. 분석 결과, 주요 상징어가 반복적으로 등장하며 주제 축을 형성하였고, 의미망 분석을 통해 논리적 일관성과 주제 확장이 확인되었다. 특히 장면 단위 클러스터링은 공통 내러티브 패턴을 도출하여 AI 서사의 구조적 안정성을 뒷받침하였다. 이러한 결과는 AI 서사가 인간 창작과 유사한 안정성과 창의성을 구현할 수 있음을 보여주며, 교육·산업적 활용 가능성을 제시한다. 향후 연구에서는 다양한 언어와 장르를 대상으로 정서적 흐름과 문화적 수용성을 종합적으로 검증할 필요가 있다.