Earticle

초록

영어

This study examines the trends and discourse structures of Korean research on AI writing and AI storytelling. Research on generative AI now spans education, creative production, authorship, ethics, and human-AI collaboration, yet few studies examine both fields together. Accordingly, 341 Korean-language abstracts indexed in KCI under “AI writing” and “AI storytelling” from 2016 through April 2026 were analyzed. Methods included TF-IDF, Hot/Cold keyword analysis, LDA topic modeling, Word2Vec, and co-word network analysis. The results show that research increased sharply after 2023. Attention shifted from early discussions of film, novels, literature, machines, and the posthuman toward practical concerns involving feedback, learning, instruction, tools, prompts, and revision. The LDA analysis revealed two higher-order axes: education and learning support, and creative and narrative production. The former accounted for 62.3% and centered on feedback, composition, learners, teachers, university writing, assessment, and ethics. The latter accounted for 37.7% and addressed human creativity, authorship, literature, content production and creative responsibility. Word2Vec and co-word analyses showed that human, technology, and narrative in the creative domain were associated with creative agency, authorship, and digital content implementation, whereas learning, tools, and feedback in the educational domain were linked to self-revision, personalized support, school settings, and assessment. These findings indicate that AI writing and AI storytelling are not separate fields but are being reorganized within a shared generative AI environment along two directions: educational and creative applications. By mapping the broad structure of Korean research, this study provides a foundation for future work on AI-based writing education, creative support systems, authorship, and responsibility.

한국어

본 연구는 국내 인공지능 글쓰기와 인공지능 스토리텔링 연구의 동향 및 담론 구조를 통합적으로 파악하는 데 목적이 있다. 생성형 인공지능 확산 이후 관련 연구는 교육, 창작, 저자성, 윤리, 인간-AI 협업 등으로 분화하였으나, 두 영역을 함께 조망한 분석은 부족하였다. 이에 2016년부터 2026년 4월까지 한국학술지인용색인에서 두 검색어로 수집한 자료를 정제하고, 최종 341편의 국문 초록을 분석하였다. 분석에는 TF-IDF, Hot/Cold 키워드 분석, LDA 토픽모델링, Word2Vec 및 동시단어출현 네트워크 분석을 활용하였다. 분석 결과, 관련 연구는 ChatGPT가 확산된 2023년 이후 급증하였으며, 초기의 영화, 소설, 문학, 기계, 포스트휴먼 중심 담론에서 피드백, 학습, 수업, 도구, 프롬프트, 수정 중심의 교육적, 실용적 담론으로 관심이 이동하였다. LDA 분석에서는 전체 연구가 교육 및 학습지원과 창작·서사 생산이라는 두 상위축으로 구조화되었다. 교육 및 학습지원 담론은 62.3%로 더 큰 비중을 차지했으며, 피드백, 작문, 학습자, 교사, 대학 글쓰기, 영어쓰기, 평가 및 윤리를 중심으로 형성되었다. 창작·서사 생산 담론은 37.7%였으며 인간 창작성, 저자성, 문학, 서사, 콘텐츠 제작, 사용자 경험, 매체적 구현 및 창작 책임의 문제를 포괄하였다. Word2Vec과 동시단어출현 분석에서도 창작·서사 생산 영역의 인간, 기술, 서사는 창작 주체성, 저자성, 디지털 콘텐츠 구현과 연결된 반면, 교육 및 학습지원 영역의 학습, 도구, 피드백은 자기수정, 맞춤형 지원, 학교 현장 및 평가와 결합되었다. 이러한 결과는 인공지능 글쓰기와 스토리텔링이 완전히 분리된 분야라기보다 생성형 인공지능이라는 공통 환경에서 교육적 활용과 창작적 활용의 두 방향으로 재구조화되고 있음을 보여준다. 본 연구는 국내 연구 지형을 거시적으로 제시함으로써 향후 AI 기반 글쓰기 교육, 창작지원 시스템, 인간-AI 협업, 저자성 및 책임 논의를 위한 기초자료를 제공한다.

목차

<국문요약>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

저자

• 이승제 [ Lee Sungje | 강원대학교 사회통합연구센터 연구교수. ] 제1저자
• 조한기 [ Jo Hanki | 경희대학교 K컬처스토리콘텐츠연구소 학술연구교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  인문사회과학연구 [Institute for Humanities and Social Sciences]

• 간기

  계간

• pISSN

  2093-8780

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 051 DDC 059