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초록

영어

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.

한국어

본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구 이다. 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 노출 될 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 있 다. 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.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 목적
2. 연구 범위와 방법
Ⅱ. 이론적 배경
1. 캐릭터 웹드라마의 정의
2. 웹드라마에서의 간접광고 현황 및 분석
3. 몰입이론과 캐릭터 웹드라마
4. 브랜드 태도와 브랜드 신뢰
Ⅲ. 간접광고 제품 추천 시스템 개발
1. 생성형 AI
2. 시스템 개발
Ⅳ. 결론
References

키워드

저자

• 이현수 [ Hyun-Soo Lee | 학생회원, 성결대학교 미디어소프트웨어학과 ] Corresponding Author
• 김정이 [ Jung-Yi Kim | 정회원, 성결대학교 미디어소프트웨어학과 조교수 ]

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380