본 논문은 탐정 소설이라는 장르에 초점을 맞춰, 계산적 서사학(computational narratology) 분야에 기여하는 AI 기반 접근법을 제시합니다. 15개의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 허큘 포와로, 셜록 홈즈, 윌리엄 머독, 콜롬보, 파더 브라운, 미스 마플, 오귀스트 듀팽 등 7명의 탐정 캐릭터의 독특한 수사 기법을 체계적으로 특징짓는 다단계 워크플로우를 제시합니다. 각 탐정의 독특한 수사 스타일을 포착하고 기존 문학 분석과 비교 검증하여 91.43%의 정확도를 달성, AI 기반 인터랙티브 스토리텔링 및 자동화된 서사 생성에 활용 가능성을 보여줍니다. 기존 문학 연구의 한계인 제한된 캐릭터 분석 및 확장성 부족을 극복하고, 계산적 서사학 분야에 확장 가능한 캐릭터 분석 프레임워크를 제공합니다.
