방송 그래픽의 생성형 AI 활용 사례 분석-2025년 21대 대통령선거 선거방송을 중심으로-

초록

(연구배경 및 목적) 국내 방송 그래픽 분야는 2025년 제21대 대통령선거 선거방송을 기점으로 생성형 인공지능(Generative AI, 이하 Gen AI)이 대규모로 도입되는 전환기를 맞았다. 방송 그래픽 제작에 급속도로 도입되는데도 불구하고, Gen AI의 방송 그래픽 활용에 대한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 2025년 제 21대 대통령선거 선거방송에 포함된 모든 ‘Gen AI 제작’ 방송 그래픽을 수집·분석하여, 기술 도입 초기 단계에서 유형별 Gen AI 그래픽의 현황과 기능, 그리고 제약 요인을 객관적으로 기록하고 유형화하고자 한다. 연구의 궁극적 목적은 향후 학술·산업적 활용 논의를 위한 기초 자료를 제공하는 데 있다. (연구방법) 분석 대상은 ‘Gen AI 제작’ 고지를 명시한 KBS, MBC, YTN, MBN, JTBC 5개 방송사의 선거방송 녹화본(각 12시간)이다. 질적 사례연구 방법을 적용하여, (1) 국내외 문헌 검토로 이론적 배경을 정립하고, (2) 이론적 배경을 바탕으로 방송 그래픽을 서사 구축형·데이터 표출 그래픽·데이터 표출 배경형·인물 표현형 네 유형으로 분류한 뒤, (3) Gen AI활용 방송 그래픽 각 사례를 유형별로 활용 현황 및 기능, 제약 요인, 활용 전망을 분석하였다. 이 과정에서 각 방송사의 내부 자료등에 대한 접근성의 한계와 업무상 기밀유지 정책 등으로 인해, 현업 방송 그래픽 디자이너인 연구자의 전문성을 바탕으로 정성분석에 집중하였다. (결과) 총 21종의 Gen AI 그래픽이 확인되었으며, 데이터 표출 배경형이 8종으로 가장 높은 빈도를 차지했다. 이 유형은 다양한 변주를 통해 향후 방송 그래픽의 기본 자산이 될 가능성이 높아 보인다. 서사 구축형은 7종으로 채널 브랜딩과 감성 몰입에 기여하며, 기존 높은 제작 난이도를 Gen AI를 통해 간소화한 것으로 보인다. 인물 표현형은 6종이 활용되었지만 초상권·딥페이크 리스크 등의 법적, 윤리적 부담으로 제한적 사용에 그쳤다. 데이터 표출 그래픽은 정확도·동기화 등의 기술적 제약으로 AI 활용이 전무했다. (결론) Gen AI 방송 그래픽은 2025년 선거방송에서 다양한 시각적 변주를 통해 그 실효성을 입증했다. 위험 부담이 가장 낮은 데이터 표출 배경형 그래픽이 가장 널리 쓰였고, 서사 구축형은 그래픽은 브랜드 식별성 강화로, 인물 표현형은 주목도 제고에 기여했다. 반면 스타일 일관성, 초상권·딥페이크 리스크, 데이터 정합성은 기술 확산을 제약하는 핵심 과제로 확인되었다. 본 연구는 공식 고지 사례 분석에 한정되었으나, 비공식적 활용까지 고려하면 Gen AI는 이미 방송 그래픽 제작 현장에 보편적 도구로 자리 잡고 있음을 시사한다. 또한 송출 화면 분석에 한정돼 제작 의사결정 과정과 시청자수용 경험을 다루지 못한 한계가 있다. 그럼에도 Gen AI 활용 방송 그래픽의 초기 양상을 현황 및 기능, 제약 요인, 활용 전망 등으로 분석한 본 연구가 관련 분야의 후속 연구의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.

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