인공지능(AI) 기반 콘텐츠 생성 자동화는 최근 다양한 산업 분야에서 중요한 연구 주제로 부상 하고 있다. 본 연구는 인공지능(AI) 기반 콘텐츠 생성 자동화 기술의 최신 동향과 응용 분야를 탐구한다. 디지털 시대의 급증하는 콘텐츠 수요에 대응하기 위해, AI 기술이 다양한 영역에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있다. 연구 결과, 통합 AI 솔루션이 오디오, 비디오, 이미지 등 다 양한 형태의 콘텐츠를 효율적으로 생성할 수 있음을 확인했다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 자연어 처리 능력이 크게 향상되어, 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 작업에서 탁월한 성능을 보이고 있다. 비즈니스 영역에서 AI는 마케팅 자동화, 개인화된 콘텐츠 제작, 의사결정 지원 등 다양한 응용 가능성을 보여주고 소셜 미디어 마케팅에서는 자동화 툴을 활용한 브랜드 홍보면에서 효율성 향상과 비용 절감 효과를 가져오고 있으며 교육 분야에서는 AI가 개인화된 학습 경험을 제공하고, 자동 학습 콘텐츠 생성에 활용될 수 있다. 연구 결과 AI 기반 콘텐츠 생 성 자동화는 개인화된 사용자 경험 제공, 생산성 향상, 비용 절감 등의 이점을 제공함을 시사한 다. 그러나 윤리적 문제, 데이터 편향, 저작권 침해 등 해결해야 할 과제도 확인되었다.

This study explores the latest trends and applications of AI-based content generation automation technologies. To address the rapidly increasing demand for content in the digital age, AI technologies are providing innovative solutions across various domains. The research findings demonstrate that unified AI solutions can efficiently generate diverse forms of content, including audio, video, and images. In the business sector, AI shows diverse application possibilities, including marketing automation, personalized content creation, and decision support. In the field of education, research is ongoing to provide personalized learning experiences through the integration of AI. The development of AI-based trailer generation technology for online courses is also underway. This study demonstrates that AI-based content generation automation technologies are significantly contributing to productivity enhancement and creativity promotion. Future research should focus on improving the quality of AI-generated content, ethical use, and developing human-AI collaboration models.

ABSTRACT
1. Introduction
    1.1 Research Background
    1.2 Scope and Methodology
2. Overview Technical Background
    2.1 Large Language Models (LLM)
    2.2 Vision-Language Models (VLM)
    2.3 Diffusion Models
3. Automation Process
    3.1 Data Collection and Preprocessing
    3.2 Model Training and Generation
    3.3 Automation Tools
4. Application Areas
    4.1 Marketing and Advertising
    4.2 Media Contents
    4.3 Education and e-Learning
5. Conclusion and Future ResearchDirections
Reference
<국문초록>
<결론 및 향후 연구>

• Hye Young YOO(Department of Media Contents, Seowon University, 377-3, Musimseo-ro, Seowon-gu, Cheongju-si, Chungcheongbuk-do, Korea) | 유해영 Corresponding author