현대 사회에서 음악은 일상생활에 깊숙이 자리 잡아, 개인의 음악적 취향과 감정 상태에 맞는 콘텐츠를 손쉽게 찾고 소비하는 것이 중요해지고 있다. 콘텐츠 소비 증가와 더불어 제작 속도 및 효율 또한 중요한 요소로 부상하고 있다. 그러나 기존 음악 콘텐츠 제작 방식은 주로 기존 음악을 플레이리스트로 만들고 간단한 애니메이션이나 이미지를 영상으로 추가하는 방식이다. 이러한 한계를 극복하고자, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 사용자 맞춤형 음악을 생성하고 콘 텐츠를 제공하는 어플리케이션을 개발하였다. AI 모델을 통해 사용자의 감정 상태를 분석하고, 이를 기반으로 음악적 요소를 최적화하여 개인화된 음악 콘텐츠를 생성하는 것에 목표를 두었 다. Mel-frequency cepstral coefficients(MFCC)와 템포 분석을 통해 음악 데이터의 특징을 추출하고, 이를 기반으로 사용자 감정에 부합하는 프롬프트를 생성하였다. 생성된 프롬프트는 MusicGen 모델에 입력되어, 사용자의 감정 상태와 음악적 취향을 반영한 새로운 음악을 생성 하는 데 활용하였다. 또한, ComfyUI를 활용하여 텍스트-이미지-비디오 변환 파이프라인을 구 축함으로써, 생성된 프롬프트를 기반으로 다양한 멀티미디어 콘텐츠 제작을 가능하게 하였다. 기존 음악 콘텐츠 제작 방식의 시간 및 비용 문제를 해결하고, 사용자에게 보다 정교하고 개 인화된 음악 경험을 제공하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 다양한 분야에서의 응용 가능성을 제시한다.

Emotion AI, a subset of AI that measures, understands, responds to, and elicits human emotions, is an emerging area that has great potential for advertising research and practice. Studies on the applicability of emotion AI in advertising and marketing have been growing in academic journals. This rapidly burgeoning scholarship creates a need for advertising scholars to comprehend the current status of the research on emotion AI in advertising as well as opportunities and challenges that this new technological development will bring to. Thus, this study aims to offer an overview of research on emotion AI in advertising to identify the scope of existing research, gaps in knowledge, and opportunities and challenges that lie ahead.

Following a series of major breakthroughs in artificial intelligence (AI) technology, it is believed that the use of AI technology can fundamentally subvert many industries and business fields, one of which is marketing. For instance, AI is likely to become a key driver of how advertising and marketing activities are conducted (Qin and Jiang, 2019) and thus dramatically change marketing strategies and customer behaviors (Davenport et al., 2020).