캐릭터 웹드라마 요약 분석을 통한 간접광고 제품 추천 시스템 개발

Recommendation System Development of Indirect Advertising Product through Summary Analysis of Character Web Drama

Abstract

본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.

This paper is a study on the development of an artificial intelligence (AI) system algorithm that recommends indirect advertising products suitable for character web dramas. The goal of this study is to increase viewers' content immersion and help them understand the story of the drama more deeply by recommending indirect advertising products that are suitable for writing lines for web dramas. In this study, we analyze dialogue and plot using the natural language processing model GPT, and develop two types of indirect advertising product recommendation systems, including prop type and background type, based on the analysis results. Through this, products that fit the story of the web drama are appropriately placed, allowing indirect advertisements to be exposed naturally, thereby increasing viewer immersion and enhancing the effectiveness of product promotion. There are limitations of artificial intelligence models, such as the difficulty in fully understanding hidden meanings or cultural nuances, and the difficulty in securing sufficient data for learning. However, this study will provide new insights into how AI can contribute to the production of creative works, and will be an important stepping stone to expand the possibilities of using natural language processing models in the creative industry.

Ⅰ. 서론

1. 연구 배경 및 목적

디지털 시대의 도래와 인공지능의 급속한 발전에 따라, 드라마 제작 및 관련 콘텐츠 분야에서 기술의 활용이 크게 증가하고 있다. 특히 메타버스 드라마로 잘 알려진 캐릭터 웹드라마는 개인화된 콘텐츠와 이를 통한 창의적 표현의 가능성으로 인해 많은 인기를 끌고 있다^[1]. 그러나, 웹드라마 맥락에서, 실사 드라마같이 간접광고 제품을 효과적으로 홍보하는 방안에 대한 연구는 아직 충분히 이루어지지 않았다. 방송법 제 73조 2항 7호에 의하면, 간접광고는 방송 프로그램 내에서 상품이 소품으로 사용되어 노출되는 광고 방식이다^[2]. 웹드라마에서 간접광고 제품을 노출하기 위해서는 제품이 드라마의 줄거리와 자연스럽게 연계되어야 하며, 그 제품이 표현하고자 하는 분위기나 캐릭터의 개성에 맞아야 한다는 점이 큰 과제로 느껴진다. 이러한 배경 속에서, 본 연구는 언어모델 GPT를 활용한 간접광고 제품 추천 시스템에 대해 연구하고자 한다. GPT는 사용자가 요약하여 작성한 대사를 분석하여 대사에서 나타나는 소품과 배경을 분석하고, 이에 적합한 간접광고 제품을 추천함으로써 제작자의 부담을 줄여 보다 자연스러운 간접광고 삽입을 도울 수 있다. 이미 AI 시스템을 활용한 간접광고 연구는 활발하게 이루어지고 있다^[3]. 본 논문의 주요 목표는 캐릭터 웹드라마의 줄거리를 분석하고, 이를 통해 간접광고 제품을 추천하는 AI 시스템을 개발하고 그 효과를 분석하는 것이다. 웹드라마 내용에 부합하는 제품이 적절히 배치되면, 그 제품이 지닌 상징성이나 의미가 드라마의 스토리를 보다 깊이 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며 콘텐츠에 더 몰입할 수 있도록 도울 것이다.

2. 연구 범위와 방법

본 연구는 웹드라마 중에서도 특히 캐릭터 웹드라마에 초점을 맞춰 연구를 진행한다. 몰입론을 기반으로 웹드라마 시청자의 특성을 분석하여 자연스럽게 간접광고를 삽입하면서 시청자가 콘텐츠에 더 몰입하게 할 수 있는 방법을 논의한다. 사용자가 작성한 대사를 GPT에 입력하면 GPT는 줄거리를 분석하여 사용자가 캐릭터를 연출할 때 GPT가 추천해준 간접광고 제품이 소품으로 나타나는 시스템을 개발하고자 한다. 사용자가 작성한 대사에 해당하는 간접광고 소품 정보를 수집하고, transformer 기반의 언어 모델 GPT API를 연동하는 방식을 활용한다.

Ⅱ. 이론적 배경

1. 캐릭터 웹드라마의 정의

메타버스 드라마란 메타버스 플랫폼의 캐릭터들을 주인공으로 만든 웹드라마를 말한다. 제페토 캐릭터들을 활용하여 만든 제페토 드라마, 이프랜드 메타버스 드라마 등이 있다. 최근 유튜브에서는 VR 기반 메타버스에서는 여러 사용자들이 상황극을 제작하여 촬영하고 게시하기도 한다. 이를 통칭하기 위해 캐릭터 웹드라마라고 정의한다. 캐릭터 웹드라마는 창작자가 직접 시나리오를 작성하고 스튜디오 서비스를 통해 직접 연출부터 편집한 후 유튜브를 통해 업로드를 진행한다. 개인 사용자가 1인 기획 콘텐츠를 제작하고 유튜브를 배급사로 선정하여 자신의 창작물을 수용하게 하는 것이다^[4]. 이들은 이윤추구의 목적보다도 자신의 관심사를 이야기로 만들어 반응을 즐기는 것에 목적을 둔다. 디지털 스토리텔링의 상호작용성을 강하게 드러내는 것과 같다^[5].

2. 웹드라마에서의 간접광고 현황 및 분석

개인의 성향에 따라 TV 프로그램 광고를 회피하는 것이 가능해진 상황에서 간접광고는 새로운 마케팅 도구로 큰 주목을 받고 있다^[6]. PPL은 광고가 아니라 프로그램의 일부로 인식한다는 점에서 기존 전통적 형태의 광고와 다르게 디지털스토리텔링이 첨가된 효과를 얻을 수 있다^[7]. 간접광고의 효과에 대해서는 많은 연구가 이루어지고 있다. 박재진에 따르면 간접광고는 전통적인 마케팅 커뮤니케이션 수단들을 대체할 수 있는 효과적인 설득 도구로 간주되며, 소비자들의 특정 제품에 대한 태도나 이미지를 강조함으로써 최종적으로 제품 판매를 증진시킬 수 있는 좋은 전략이라고 말한다^[8]. 간접광고는 주로 인물형과 소품형, 배경형으로 나타난다. 이윤주가 진행한 웹드라마 사례분석에 따르면 인물의 역할과 어울리는 의상을 코디하여 간접광고를 진행하는 인물형, 인물이 실제 제품을 사용하는 소품형을 살펴볼 수 있다^[9]. 웹드라마의 주요 인물들의 특성과 성격을 분석하여 연관성 있는 제품을 추천해줄 수 있다. 예를 들어, 인물형의 경우 웹드라마의 가장 인기있는 장르인 학원로맨스의 인기 있는 여학생 주인공의 간접광고로는 향수나 액세서리와 관련된 제품이 적합할 수 있다. 소품형의 경우 주인공이 사용하는 휴대폰이나 의류 브랜드와 관련된 제품이 적합할 수 있다. 배경형의 경우 학원 관련 서비스를 참고하여 학원로맨스 웹드라마와 관련된 학원 관련 서비스를 간접광고로 활용할 수 있다. 본 프로젝트에서는 인물형을 제외한 소품형과 배경형으로 제한하여 진행한다.

한편 타겟층 관점에서도 간접광고 요소를 고려해볼 수 있다. 타겟 그룹의 특성과 취향을 분석하여 해당 그룹에게 적합한 간접광고 제품을 추천해줄 수 있다. 10대와 20대가 웹드라마 시청자들 중 가장 많이 분포되는 타겟층임을 고려하여 분석해본다^[10]. 10대 시청자의 경우 패션과 뷰티에 대한 관심이 높으며, 웹드라마의 주인공들이 입고 있는 스타일과 화장품을 간접광고로 활용할 수 있다. 학습과 교육에 관한 내용을 제공하는 것도 효과적일 것이다. 20대 시청자의 경우 디지털 제품 및 서비스를 고려할 수 있다. 웹드라마에서 사용되는 스마트폰, 노트북, 헤드폰 등과 관련된 디지털 제품을 간접광고로 활용할 수 있다. 웹드라마의 장면이나 이야기를 통해 여행이나 체험에 관련된 상품이나 서비스를 간접광고로 제공할 수 있다. 간접광고의 타입과 타겟층을 고려하여 간접광고 요소를 제공하면 시청자들은 웹드라마에 자연스럽게 연결되고 몰입감을 높일 수 있다. 간접광고를 통해 시청자들이 제품이나 서비스에 관심을 가지고 참여하고 구매의사결정을 할 수 있도록 유도할 수 있다. 하지만 소정륜에 따르면 광고의 긍정적 인식도 있지만 광고가 내용 흐름의 진행을 방해하거나 차단하는 경우 시청자의 주의를 분산시켜 부정적인 광고태도를 유발한다는 연구가 있다^[11]. 이는 시청자가 노출된 광고를 의도적으로 피하는 행동인 광고회피로 이어질 수 있어 해당 광고 노출 부분을 넘어가거나 시청을 중단하는 경우로 이어질 수 있다. 실제로 인플루언서 유료 광고와 뒷광고 논란 이후 유료 광고 포함 영상의 경우 시청률이 같은 유튜버의 타 영상에 비해 낮은 조회수를 기록하는 것을 확인할 수 있다^[12]. 이에 이승영의 웹드라마 브랜디드 웹드라마 17편을 중심으로 진행한 사례연구에 따르면 웹드라마의 제품, 인물, 배경에 스토리를 덧입혀 직접적인 제품 노출보다도 기업의 지향성을 나타내는 경우가 많았다. 이는 시청자로 하여금 간접광고가 제공하는 부정적 인식을 벗어나기 위한 노력으로 볼 수 있다.

3. 몰입이론과 캐릭터 웹드라마

캐릭터 웹드라마는 시청자와의 댓글과 소통, 참여를 통해 시청자들이 이에 즐거움을 느낄 수 있는 콘텐츠다. 이러한 특성을 활용하기 위해 인물의 패션 도구, 맵, 소품과 같은 요소들을 중심으로 간접광고를 진행하여 시청자들의 몰입감을 높일 수 있다. 몰입이란 어떠한 일에 몰두하거나 몰두하게 되어 시간 감각을 잃고 완전히 몰두하는 상태를 말한다. 주로 체험 위주의 몰입 경험을 다루는 연구가 진행되고 있으며 몰입은 동일성과 동질성을 느끼는데 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있다. 캐릭터 웹드라마는 메타버스에서 시작되었다는 점에서 개인의 몰입과 밀접해 있다. 웹드라마에서 실제 장소를 섭외하여 드라마를 촬영하는 것처럼 캐릭터 웹드라마 역시 실제 장소를 구현한다면 더욱 몰입감을 제공할 수 있다. 실제로 제페토 내 CU편의점 맵에서는 편의점 매대와 계산대를 현실세계와 동일하게 구현하고 편의점 비치 물품과 상호작용이 가능하게 하여 몰입요소를 극대화하였다^[13]. 이처럼 캐릭터 웹드라마 역시 현실세계의 장소나 소품이 등장한다면 몰입을 증가시킬 수 있고 이를 간접광고와 연결한다면 수익성까지 보장받을 수 있다. 특히 20대 시청자의 경우 웹드라마 스토리텔링에서 즐거움을 느끼고 구매의도에 영향을 미친 것을 확인할 수 있다^[14]. 스토리텔링 경험을 통해 시청자들은 웹드라마에 더욱 몰입하며, 제품이나 브랜드와 연관된 요소를 경험하고 구매 의사결정에 영향을 받을 수 있다. 특히 패션 도구, 맵, 소품과 같은 요소들은 시청자들의 시각과 감각적인 경험을 통해 캐릭터와 이야기에 더욱 몰입할 수 있도록 도울 것이다. 이를 통해 캐릭터 웹드라마의 질 향상과 시청자들의 즐거움을 높이는 동시에 간접광고를 효과적으로 전달할 수 있을 것으로 기대된다.

4. 브랜드 태도와 브랜드 신뢰

브랜드 태도는 소비자들이 브랜드에 대해 긍정적이거나 부정적인 감정을 갖는 것을 의미한다. 이는 개인의 내부적 평가를 통해 브랜드의 전반적인 평가로 연결되며, 구매의도에 큰 영향을 끼친다^[15]. 한국방송광고진흥공사(2012)의 조사결과를 보면, 지상파TV를 통해 노출된 간접광고의 브랜드는 1/3의 시청자가 기억하고, 1/2 이상이 브랜드에 대한 호감도와 구매의도를 가졌다. 이 결과는 간접광고가 브랜드태도를 형성하는 데 매우 중요한 요소임을 잘 보여준다^[16]. 권미정의 연구에 따르면 체험요인 중 오락적, 교육적, 심미적 체험이 브랜드 만족과 구매의도에 긍정적인 영향을 제공한다^[17]. 실제로 메타버스 내에서 빈번하게 발생하는 현상 중 하나가 메타버스 캐릭터에게 일정 금액을 지급하여 명품 캐릭터 의류를 구매하는 것이다.

예를 들어, 제페토에서는 구찌와 콜라보를 통하여 1000만원대의 원피스를 가상의상으로 3,800원에 구매할 수 있다. 이는 현실세계의 자신의 패션에 어떠한 영향력도 미치지 못하지만 소비자들은 메타버스 캐릭터에 자신을 투영하여 만족하는 것이다. 명품 브랜드의 입장에서 보면 폴리곤 모델 판매를 통한 직접적인 수익을 기대할 수 있지만, 브랜드 태도에 긍정적인 영향을 미치는 것이 더 중요하다. 이는 Z세대를 미래의 잠정적 고객으로 선점하는데 큰 역할을 하기 때문이다. 이들에게 긍정적인 브랜드 경험을 제공함으로써, 향후 이들이 주요 소비자가 될 때 그 경험을 기반으로 구매의도를 가질 수 있도록 하는 것이다.

그림 1. 제페토x구찌 콜라보레이션

Fig. 1. Geppetto and Gucci collaboration

Ⅲ. 간접광고 제품 추천 시스템 개발

1. 생성형 AI

생성형 AI란 이용자의 특정 요구에 따라 결과를 능동적으로 생성하는 인공지능 기술을 말한다^[19]. 기존까지의 딥러닝 기반 AI 기술은 단순히 기존 데이터를 기반으로 예측하거나 분류하는 정도에 그쳤지만 생성형 AI는 이용자가 요구한 질문이나 과제를 해결하기 위해 스스로 데이터를 찾아서 학습하여 능동적으로 데이터나 콘텐츠 등의 결과물로 제시한다. 스스로 데이터를 분석하여 결과물을 제시하는 생성형 AI는 창작형 콘텐츠 산업에 아주 적합한 도구라고 할 수 있다. 생성형 AI는 수많은 데이터를 학습하여 창의적인 아이디어를 생성할 수 있다. 또한 데이터를 분석하고 패턴을 예측하는 능력을 활용하여 창작자들은 콘텐츠 전략을 세울 수 있다. 본 논문에서는 생성형 AI GPT를 활용하여 간접광고 추천 알고리즘을 개발하고자 한다.

2. 시스템 개발

간접광고는 소품형, 배경형으로 나눌 수 있다. 소품형은 대사를 말하면서 사용하는 소품을 말하며 배경형은 등장인물들이 등장하는 장소(맵)을 말한다. GPT API를 통해 두 가지 유형에 따른 간접광고 추천 알고리즘을 개발하고자 한다. 작성한 프롬프트는 다음과 같다.

당신은 드라마의 로케이션 매니저이자 미술 감독입니다. 당신에게 두 명의 인물이 서로 대화를 나누는 한 각본이 주어집니다. 대화가 이루어지기에 적절한 배경과 각본의 스토리에 부합하는 소품을 적절히 사용하여 시청자들의 몰입도를 증가시킵시다.

각본 = []

각본에 어울리는 배경과 소품을 추천하시오.

응답은 다음의 예시와 같이 장소:(예시) 소품:(예시)의 형태로 단어로 응답해주십시오. 부가적인 설명은 필요 없습니다. 장소와 소품의 빈칸만 단어로 채워 주세요.

장소: (편의점 앞)

소품: (삼각 김밥) 인물들의 대사를 파악하여 적절한 장소와 소품을 작성하시오

다음 프롬프트에 넣은 대화 샘플은 다음과 같다.

아리: "봄이야, 너 다음 시간 수행평가 준비했어?"봄이: "헉, 무슨 수행평가? 나 완전 잊고 있었어... 너는?"아리: "우리 일상에서 볼 수 있는 테크놀로지와 예술에 융합에 대해 적어오는거잖아. 나도 못 했어. 다른 과제랑 시험 공부하느라 바빴어서..."봄이: "선생님한테 어떻게 말할 거야? 진짜 큰일 났다."아리: "우리 둘이서만 빠진 건 아니겠지...? 다른 친구들은 어떻게 됐는지 알아봐야 할 것 같아."

해당 샘플을 프롬프트에 적용한 결과값은 다음과 같다.

장소: (도서관), 소품: (책과 노트북)

결과값은 장소, 소품에 대한 단어값으로 전송받아 JSON 형식으로 저장할 수 있도록 코드를 작성한다. 해당 코드는 다음과 같다.

response_json = {

"characterName": actor,

"message": chat,

"emotion": emotion_reply,

"action": action_reply,

"voice": public_url,

"playtime": playtime }

소품형의 경우 손에 해당하는 부분에 소켓을 추가하여 추천된 소품이 노출될 수 있도록 한다. 배경형의 경우 이야기에 맞는 브랜드 맵을 추천하고 사용자가 대사 작성 중간에 장소를 변경하여 현실감을 높일 수 있도록 한다. 해당 내용을 반영한 컨셉아트는 다음의 그림 2와 같다.

그림 2. 캐릭터 웹드라마 간접광고 노출 화면

Fig. 2. Character web drama indirect advertisement exposure screen

또한 다음의 내용이 구매까지 연결되길 원하는 브랜드의 경우 그림 3과 같이 렌더링 과정에서 해당 제품의 배너를 노출시켜 실제 구매로 이어질 수 있도록 한다.

그림 3. 렌더링 과정 중 간접광고 노출 화면

Fig. 3. Indirect advertising exposure screen during rendering process

렌더링 과정의 경우 웹드라마 제작자가 아닌 실제 시청자는 볼 수 없는 내용이기 때문에 몰입을 깨는 방해요소가 아님으로 브랜드 태도에 부정적 영향을 미치지 않을 것으로 예상된다.

Ⅳ. 결론

본 연구에서는 자연어처리 GPT를 활용하여 캐릭터 웹드라마에서 사용자가 작성한 대사를 분석하여 이에 적합한 간접광고 제품을 추천해주는 시스템을 개발하였다. 자연어 처리 모델 GPT를 학습시켜 두가지 유형인 소품형, 배경형으로 나누어 간접광고 제품을 노출시켜 시청자가 웹드라마 콘텐츠에 더욱 몰입할 수 있도록 한다. 이를 통해 웹드라마 내용에 부합하는 제품이 캐릭터에 상호작용으로 나타남으로써 그 제품이 지닌 상징성이나 의미가 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주고 콘텐츠에 더 몰입하도록 돕는다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 특성 상 웹드라마의 스토리텔링 콘텐츠에서는 이러한 특성을 신중히 고려하여 추천 시스템을 개발해야할 것이다. 또한 학습시킬 충분한 양과 질의 데이터를 구하기 어려울 경우 모델의 성능이 제한될 수 있다는 한계점이 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 AI가 창작물 제작 과정에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하며, 인공지능의 창의적 활용 가능성을 보여준다. 특히 웹드라마라는 분야에서의 제품 추천 시스템의 도입은 본래의 스토리텔링에 방해가 될 수 있는 간접광고를 자연스러운 스토리의 일부로 통합함으로써 시청자들의 몰입도를 증가시키는 데 기여할 수 있다.