본 연구는 디지털 영상 제작 프로세스에서 점점 중요한 역할을 하고 있는 생성형 AI의 발전과 그 영향을 탐구한다. GPT, GAN 및 기타 생성 알고리즘과 같은 모델의 개발에서 AI 기술의 급속한 발전으로 영상 제작 환경이 큰 변화를 겪고 있다. ChatGPT, Runway, DALL·E, MidJourney, SunoAI 등 생성형 AI 모델의 발전으로 영상 제작 단계에서 적용 가능성이 크게 확장되었다. 생성형 AI는 아이디어 기획에서부터 최종 편집 프로세스에 이르기까지 다양한 제 작 단계를 간소화할 수 있는 잠재력이 있다. 예를 들어, AI는 플롯 아이디어나 대화를 생성하 여 대본 작성을 지원할 수 있으며, 후반 작업에서는 시각 효과를 향상시키고, 사실적인 환경을 만들거나, 반복적인 편집 작업을 자동화할 수 있다. 또한, AI 기반의 사운드 디자인 도구는 영 상 분위기에 맞춘 음악과 사운드 효과를 자동으로 생성할 수 있다. 본 연구는 현재 사용되고 있는 생성형 AI 기술을 조사하고, 특히 런웨이 AI 영화제에서 소개된 사례들을 통해 그 장점 과 한계를 분석한다. 연구 결과, 생성형 AI는 영상 제작에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄 일 수 있는 잠재력을 지닌 반면, 저작권 문제와 딥페이크와 같은 기술적, 윤리적 문제는 신중 한 고려가 필요함을 제시한다. 향후 연구 과제는 AI와 인간의 예술적 창의성 간의 균형을 유 지하는 방법에 관한 것이다.

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.

본 연구에서는 생성형 AI시대 부합하는 자기주도적 평생교육의 방안을 배움학적 관점으로 탐구하였다. 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 평생교육의 역할과 방향성을 재정립하는 데 기여하고자 하였다. 평생 교육의 새로운 패러다임인 배움에 대해 정리하고, 미래 사회에 요구되는 배움 역량을 개발하여, 지속가능 한 학습 생태계를 구축하는데 중요한 기초자료로 활용함을 목적으로 하였다. AI 시대 평생교육의 중요성 이 부각되고 있음에도 불구하고, 평생교육은 􍾧학습􍾨 패러다임에 머물러 있다. 특히, 평생교육은 주입식 학 습방식으로 인한 자기주도성이나 문제해결력 및 비판적 사고력이 부족하다고 지적되고 있다. 본 연구에서 는 평생교육의 패러다임을 평생배움의 관점으로 전환해야 한다고 제안한다. 배움은 삶이며, 삶이 배움이 다. 배움은 자기주도적인 활동으로 내부적으로 우러나와 하게 되는 것이다. 마지막으로 AI 시대 필요한 배 움역량으로 자기개조력, 자기치유력, 의식소통력을 강조하였다. 배움학적 관점은 주체를 학습자에 두고, 학습자가 자신의 학습 과정을 주도적으로 이끌며, 실생활과 연결된 다양한 역량을 개발할 수 있도록 지원 한다. 또한, 배움역량인 개조력, 치유력, 의식소통력을 통해 창의적 문제해결, 비판적 사고, 협업 능력을 강화할 수 있어, AI 시대의 빠른 변화에 적응하고 지속가능한 학습 생태계를 구축하는데 기여할 것이다.

본 연구는 한국의 다양한 형태의 미디어 콘텐츠를 가리키는 용어인 K-콘텐츠 제작에 있어 생 성형 AI 활용에 관한 연구이며, 특히, 제작 전, 제작, 제작 후 등 영상 콘텐츠 제작의 모든 단 계에서 AI 기술의 혁신적인 영향을 강조한다. 대본 작성, 트렌드 분석, 캐스팅, 장면 편집, 시 각 효과 등의 작업에 AI 기반 도구를 활용함으로써 제작자는 창의성을 강화하고 효율성을 높 이며 제작 품질을 높일 수 있다. 주요 조사 결과에 따르면 생성형 AI는 반복 작업을 자동화하 고 참신하고 창의적인 아이디어를 생성하며 품질의 일관성을 보장함으로써 생산 프로세스를 크게 간소화할 수 있다. 예를 들어, AI 도구는 스크립트 작성 및 스토리보드 작성을 지원할 수 있으며, 얼굴 인식 알고리즘 및 지리공간 데이터 분석은 배우 캐스팅 및 촬영 장소를 추천하는 것이 가능하다. 포스트 프로덕션 과정에서는 AI 기반 비디오 편집 및 시각 효과 도구를 활용하 여 콘텐츠의 내러티브 응집력과 시각적 매력을 향상시키는 동시에 생성 오디오 도구는 맞춤형 음향 효과를 창조시킬 수 있다. 생성형 AI의 K-Contents 활용은 기획-제작-유통 등 전체 제작 과정에 도입이 예상되며 생산 비용 절감, 글로벌 시장 확대 등의 경제적인 측면에서도 상당한 영향을 미칠 수 있다. 본 논문은 K-콘텐츠 제작에서 생성적 AI의 잠재력을 모색하고 향후, K- 콘텐츠 산업이 글로벌 시장에서 더욱 성장하고 번영할 수 있는 시사점을 탐구한다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

본 연구에서는 Text-to-3D 생성형 AI 기술을 활용하여 메타버스 방 꾸미기 게임의 프로토타 입을 설계하고 구현하고자 하였다. <Roblox>와 <Minecraft>와 같은 가상 현실 기반의 메타버 스 게임은 사용자를 단순한 플레이어에서 창작자인 크리에이터로 발전할 수 있게 하였고 이러 한 재미 요소는 대중적인 인기에 이바지하였다. 생성형 AI는 데이터와 패턴을 기반으로 다양 한 형태의 미디어 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있으며, 게임 개발에도 마찬가지로 유용하다. 이러 한 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작은 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 결과적으로 콘텐츠의 품질을 높이고 다양성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 네트워크 프레임워크 를 활용한 리슨 서버(Listen-Server) 방식으로 방 꾸미기 게임을 설계 및 구현하였다. 이 게 임의 핵심 시스템은 메타버스에서 사용자가 쉽게 생성형 AI로 3D 모델을 생성하고, 자신의 방 에 배치할 수 있게 하는 것이다. 본 연구를 통해 코딩 기초 이해는 물론 좀 더 쉬운 방법으로 3D 오브젝트 생성을 통해 사용자가 원하는 메타버스 플랫폼 제작을 가능하게 하며 이러한 과 정은 사용자뿐만 아니라 동시에 창작자의 역할로 이용자의 주체성, 창의성, 의사소통 능력 등 을 향상할 가능성을 찾고자 한다. 그뿐만 아니라 기본적인 코딩 학습을 이해함으로써 사용자 의 창작 활동에 기회를 확장할 뿐만 아니라 메타버스 콘텐츠 개발에 이바지하고자 한다.

본 논문의 목적은 생성형 AI 기술의 급속한 발달로 인해 변화하는 게임산업의 생태계를 살펴 보고 이에 따른 대응방안을 모색하는 데 있다. 2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 대중에게 공개한 이후, 생성형 AI를 가장 직접적으로 활용 및 투자하고 있는 분야는 게임콘텐츠 산업이 다. 생성형 AI의 활용은 단순반복적인 작업의 효율화를 통해 게임 개발의 간소화와 예산 절감 을 가능케 한다. 여기에 플레이어의 반응에 실시간 반응하며 소통하는 콘텐츠 자동 생성을 통 해 사용자 경험을 극대화한다. 실제 게임 개발 현장에서도 게임 레벨, 맵, 퀘스트, 지능형 NPC, QA 자동화 등 게임 제작과 운영의 전 분야에서 생성형 AI 도구가 활용되고 있다. 신기 술에 민감하며 노동집약적인 게임의 산업적 특성 때문에 생성형 AI가 게임산업의 미래를 바꿀 것이라는 전망과 함께, 저작권 이슈와 대량 해고 등 우려 또한 제기되고 있다. 이에 대응하기 위해 게임업계는 생성형 AI가 가져올 불가피한 변화를 적극적으로 받아들이고, 이분법적 ‘대체 론’을 넘어 인간의 창의력과 AI 기술의 장점을 결합할 수 있는 새로운 협업 지성과 창작물에 대한 법적, 윤리적 가이드라인을 모색해야 한다.

본 연구는 관광 분야에서도 생성형 인공지능(AI) 기술이 활용되는 등 산업 환경이 급변하고 비즈니스 혁신이 계속되고 있다는 점에 주목했다. 관광업계는 이런 흐름을 견인하면서도 관광산업 경쟁력을 한 단계 높여 혁신적이고 우수한 관광 서비스가 널리 알려져 관광산업의 경쟁력을 갖 출 수 있도록 지원과 홍보를 아끼지 않아야 할 시점이다. 이런 차원에서 최근 주목받고 있는 생성형 AI를 활용한 관광산업의 발전전략을 추진해 야 할 시점이다. 특히, 관광콘텐츠를 생성하는 데 있어서 창의적이고 독 특한 성과물을 도출하는 데 크게 이바지할 것으로 기대하고 있다. 이에 본 연구는 관광산업에서의 생성형 AI를 활용하는 방안을 문헌 고찰했다. 그 결과, 첫째, 생성형 AI를 활용한 신뢰 가능한 관광콘텐츠 제작환경 조성을 제시했다. 둘째, 관광콘텐츠 기획가와 제작자들의 AI 활용 마인드 를 확산해야 한다고 제안했다. 셋째, 민간주도 관광시장 성장을 위한 생 성형 AI 관광콘텐츠 스타트업 육성과 대기업 협업 방안을 제시했다.

디지털 미디어의 급속한 진화는 광고 콘텐츠 분야에서 혁신적이고 매력적인 시각적 콘텐츠의 필요성을 강조하면서 큰 영향을 미치고 있다. 본 연구는 기술 발전과 창의적인 광고 요구 사 이의 격차를 해소하는 것을 목표로 짧은 이미지 광고를 만드는 데 있어서 생성적 인공 지능 (AI)의 잠재력을 탐구하고자 하였다. 현대 미디어 환경에서 광고 콘텐츠의 형태와 소비 방식이 급변하고 있으며 특히 소셜 미디어와 디지털 플랫폼에서 짧은 형태의 비디오 및 이미지 콘텐 츠의 중요성이 증가하고 있다. 이러한 변화 속에서, 본 연구는 AI 기술을 활용하여 효과적인 애드버콘텐츠 이미지를 생성하는 새로운 방법론을 제시하고자 하였다. 연구는 먼저 생성형 AI 의 기본 이론과 광고 콘텐츠 제작에 있어 주요 요소들을 검토하고 이를 바탕으로, 인공지능을 활용하여 생성된 이미지 콘텐츠를 제안한다. 이 논문은 광고 콘텐츠 제작에 있어 생성형 AI의 가능성을 탐색하고 미디어 콘텐츠 제작의 미래 방향 및 광고 산업에 중요한 시사점을 제공한 다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

최근에 생성형 인공지능 활용에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. Generative AI 도구와 플랫 폼 수량이 증가하고 있는 추세에 따라, Generative AI 도구는 텍스트와 이미지, 소리, 비디오, 그리고 3D 모델을 생성하는 기능을 가지고 있을 뿐만 아니라 프롬프트만으로도 아이디어와 콘텐츠를 포함하여 복잡한 작품을 생성할 수 있다. 본 연구는 Generative AI 도구와 플랫폼이 디지털 아트 전공학생들에게 미치는 영향을 탐구 하였으며, 특히 창작 과정에 그들의 역할과 작품에 미치는 영향을 구체적으로 살펴보았다. 또한, 본 연구는 Generative AI 작품에 의해 디지털 아트 전공 학생들에게 필요한 기술이나 특징에 대한 질적 연구법 중의 주체 분석 방법으로 자세히 연구하였다.

본 논문에서는 최근 미국과 EU의 생성형 AI 영역 협력과 경쟁에 관 하여 분석하였다. 미국 정부는 투명성 보장, 즉 생성형 AI에 의해 제작 된 창작물임을 표시하게 함으로써 표현의 자유를 보장한다. 플랫폼에 대 한 제어 또한 원칙 제시뿐, 유포에 대한 기업의 책임은 면책대상 조항으 로 다루고 있다. 반면, EU가 최종한 AI 규제는 AI 사용에 관한 세계 최 초의 포괄적 AI 규제법이다. EU는 디지털 전략의 일환으로 AI 산업을 규제하여 혁신적 기술 개발 및 사용을 위한 더 나은 조건을 보장하고자 포괄적 입법 과정을 거치고 있다. 본고에서는 양측의 규제는 미국의 경우 ‘원칙 제시 및 자발성’ 규제 유형이며, EU의 경우 ‘규칙 기반, 강제성’ 규 제 유형으로 구분될 수 있음을 제시한다.

본 연구는 챗GPT를 대학 교양영어 수업의 학습 도구로 활용하는 효과 적인 수업구성을 하는 것을 목표로 하고 있다. 구체적인 논의는 다음의 네 가지이다. 첫째, 교육계에서 챗GPT 사용에 관해 찬반 논쟁이 있음에 도 불구하고 생성형 AI가 교육계에 큰 변화를 가져올 것이라는 점에는 거의 이견이 없다. 둘째, 챗GPT를 사용함에 있어서 발생 가능한 문제점 을 팩트 체크의 부재, 지적 재산권의 문제, 문해력 저하로 정리하였다. 학습에서 챗GPT를 도구로 사용하기에 앞서서 이러한 문제점들을 학습자 들에게 반드시 인식시키는 교과과정을 만들어야 할 것이다. 셋째, 교육현 장에서 챗GPT를 사용하기 위해서 학습자에게 선제적으로 인식시켜야 할 점은 생성형 AI가 학습의 도구로서의 역할을 하며, 학습자가 인공지능에 의존하는 것이 아니라 인공지능과 협업을 한다는 것이다. 넷째, 학습능력 이 매우 상이한 학생집단을 대상으로 챗GPT를 학습도구로 사용하기 위 해서는 그룹별 협업을 통한 활동이 중요하다. 그룹원들의 다양한 질문을 인공지능에 주입하여 다채로운 결괏값을 얻어 지식을 창조적으로 (재)생 산할 수 있기 때문이다. 본 연구의 의의는 연구에서 제시하는 수업구성 을 실제 수업에 적용하여 또 다른 연구물을 도출할 수 있다는 점이다.

이 연구는 생성형 AI(Generative AI) 기술을 활용하여 기본 시각디자인 분야에서의 새로운 접근 방법과 가능 성을 탐색한다. Generative AI는 데이터 기반 학습을 통해 창의적인 디자인을 생성하는 인공지능 기술로, 시 각디자인에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구는 Generative AI가 시각디자인의 기본 요소와 원리에 어떻게 적용되며, 디자인 프로세스를 어떻게 혁신할 수 있는지를 분석한다. 먼저, Generative AI가 색채, 형태, 구성과 같은 디자인의 기본 요소를 어떻게 해석하고 재창조하는지에 대해 연구한다. 이를 통해 AI가 디자인의 창의 성과 예술성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 탐구한다. 또한, AI가 디자인 결정 과정에서 어떻게 인간 디자 이너를 보조할 수 있는지에 대해서도 연구한다. 이 연구는 Generative AI를 실험하고, 이를 통해 얻은 시각디 자인 결과를 통해, AI가 시각디자인의 전통적인 접근 방식에 어떤 새로운 시각과 해석을 제공하는지를 조사 한다. AI 기술의 발전이 디자인의 미래와 디자이너의 역할에 어떤 변화를 가져올지에 대한 통찰과 디자인 분 야의 전문가뿐만 아니라, AI 기술에 관심 있는 학자들에게도 중요한 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 찾 을 수 있다.

Generative artificial intelligence (AI) tools such as ChatGPT, Dall-E, and Steve AI can facilitate instant content creation. As an illustration, a fashion brand can simply command ChatGPT to: “Write an Instagram caption about the importance of good clothes during winter in two hundred words”. In seconds, ChatGPT generates the output. This minimum effort and short production time in the usage of generative AI may enhance content marketing outcomes. However—as warned by scholars (Bruyn et al., 2020)—not only is it advantageous for businesses, AI can also be disastrous. Underpinned by this, and the fact that generative AI and content marketing are nonexistent in the pertinent literature (see streams of research on AI in marketing e.g., Eriksson et al., 2020; Huang & Rust, 2021, 2022; Vlačić et al., 2022), this research aims to explore the potential benefits and drawbacks of generative AI for content marketing.