인공지능을 활용한 영화배경음악 특성이 이용자의 이용 행태 및 인식에 미치는 영향 연구 = A Study on the Effects of Film Background Music Characteristics Using Artificial Intelligence on User Behavior and Perception

국문 초록 (Abstract)

최근 인공지능(AI) 기술이 콘텐츠 제작 전반에 확산되면서, 영화 배경음악에도 AI가 활용되는 사례가 증가하고 있다. 이에 따라 AI 기반 영화 배경음악이 이용자에게 어떤 감정적, 인지적, 행동적 영향을 미치는지에 대한 실증적 분석의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 AI 기반 영화 배경음악의 주요 특성(재미, 정보전달, 무의식적 자극, 정서적 동질감)이 소비자의 이용행태, 인식, 정서반응에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 구조방정식 모형 분석과 부트스트래핑 기반의 매개효과 검증을 실시하였다. 분석 결과, AI 배경음악의 재미, 정보전달, 무의식적 자극, 정서적 동질감은 소비자의 긍정적 정서에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 부정적 정서에는 재미와 무의식적 자극이 유의한 영향을 미치지 않아, AI 배경음악이 주로 긍정적인 감정 유도에 효과적임을 확인하였다. 또한, 재미, 정보전달, 무의식적 자극은 이용행태에 유의한 영향을 주었으나, 정서적 동질감은 이용행태에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편, 네 가지 특성 모두 이용자 인식에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 특히 소비자의 정서 반응은 AI 배경음악 특성과 이용자 인식 간의 중요한 매개 변수로 작용하였다. 이러한 결과는 AI 기반 영화 배경음악이 소비자의 감정적 반응을 유도하고, 이를 통해 이용행태와 인식 변화에 실질적인 영향을 미친다는 점에서 학문적·실무적 의의를 지닌다. 특히, 정서적 동질감이 직접적인 이용행태로 이어지지 않는다는 점을 고려할 때, 향후에는 소비자의 감성적 몰입을 강화하는 전략이 필요하다. 본 연구는 AI 기반 음악 콘텐츠의 감성적 효과를 중심으로 광고, 미디어, 영화 산업에서의 활용 가능성을 넓히는 기초 자료를 제공하며, 향후 감성 경험을 강화하는 방향으로의 확장이 보다 효과적인 소비자 반응을 유도할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzes the impact of AI-based film background music characteristics on user behavior and perception. The results indicate that entertainment, information delivery, subconscious stimulation, and emotional homogeneity of AI-based film background music significantly influence consumers’ positive emotions. However, entertainment and subconscious stimulation did not have a significant impact on negative emotions, implying that AI background music effectively induces positive emotions but has a relatively weak association with negative emotions. Furthermore, entertainment, information delivery, and subconscious stimulation significantly influenced user behavior, whereas emotional homogeneity did not have a direct effect. Moreover, all four characteristics-entertainment, information delivery, subconscious stimulation, and emotional homogeneity-positively influenced user perception. This implies that AI background music contributes to forming a positive perception among users. Structural equation modeling and bootstrapping confidence interval verification further confirmed that consumer emotional response acts as a crucial mediator between AI background music characteristics and user perception. In other words, AI background music can trigger emotional responses that extend beyond mere auditory stimuli to influence users’ perception. The findings of this study provide both academic and practical implications. In particular, given that emotional homogeneity does not directly lead to user behavior, strategies that enhance consumers' emotional immersion are necessary. Expanding the applications of AI-based background music and enhancing emotional experiences may further optimize consumer responses in the future.