오늘날 K-컬처는 더 이상 감과 운, 그리고 우연만으로 설명되는 문화 현상이 아니다.

K-팝의 글로벌 차트 진입, K-드라마의 세계적 흥행, K-푸드와 K-뷰티의 확산 이면에는 방대한 데이터와 이를 해석하는 AI 알고리즘이 조용히 작동하고 있다.

이 책은 바로 그 보이지 않는 무대 뒤편에서 K-컬처의 성공 확률을 계산하고, 타이밍을 예측하며, 팬의 마음을 읽어내는 AI 알고리즘의 역할을 탐험하는 여정이다.

많은 독자들은 AI와 알고리즘이라는 단어를 듣는 순간 거리감을 느낀다.

수식과 코드, 어려운 이론이 먼저 떠오르기 때문이다.

그러나 AI 알고리즘은 결코 전문가만의 전유물이 아니다.

AI는 “언제 컴백해야 가장 뜨거운 반응이 나오는가”, “어떤 장면이 팬의 심장을 멈추게 하는가”, “이 콘텐츠 다음에 무엇을 보여주면 시청자가 떠나지 않는가”와 같은 매우 인간적인 질문에 답하는 도구이다.

이 책은 그 질문에 답하는 과정을 누구나 이해할 수 있는 이야기로 풀어내는 데 목적이 있다.

당신이 좋아하는 K-드라마가 왜 하필 그 시간에 공개되었는지, BTS의 신곡이 왜 빌보드 차트를 예측한 듯 정확히 점령했는지, 넷플릭스가 왜 당신이 보고 싶은 한국 영화를 귀신같이 추천하는지 궁금한 적이 있는가? 그 답은 바로 AI 알고리즘이 쥐고 있다.

우리는 지금 K-컬처의 황금기를 살고 있다. 영화 ‘기생충’이 아카데미를 석권하고, ‘오징어 게임’이 전 세계를 열광시키며, K-팝은 언어의 장벽을 넘어 지구촌 팬들의 심장을 뛰게 한다. 그런데 이 눈부신 성공 뒤에는 단순한 재능과 노력만이 아닌, 정교한 AI 알고리즘이 빅데이터를 분석하고 패턴을 읽어내며 다음 흥행작을 예측하는 보이지 않는 전쟁이 벌어지고 있다는 사실을 아는 사람은 많지 않다.

이 책은 AI와 K-컬처 마케팅이라는, 언뜻 어렵고 복잡해 보이는 두 세계를 누구나 이해할 수 있는 이야기로 풀어낸다. 머신 러닝이 방탄소년단의 컴백 타이밍을 계산하고, 딥 러닝이 ‘엔딩 요정’의 미소 하나하나를 분석하며, 생성형 AI가 존재하지 않는 가상 아이돌을 탄생시키는 놀라운 현장 속으로 여러분을 초대한다.

이 책에서 다루는 머신 러닝과 딥 러닝, 생성형 AI는 추상적인 기술 설명이 아니라 K-컬처의 실제 장면 속에서 살아 움직인다. 

제1부 ‘머신 러닝: K-컬처 흥행의 비밀 코드를 풀다’에서는 확률적 패턴 인식부터 협업 필터링까지, AI가 어떻게 성공 확률이 높은 콘텐츠를 찾아내고 전 세계 팬덤을 분석하는지 보여준다. 선형 회귀분석이 빌보드 순위를 예측하고, K-평균 군집화가 1억 명의 팬을 몇 개의 그룹으로 나누며, 의사결정 나무가 신인 아이돌의 데뷔 전략을 결정하는 과정은 마치 스릴러 소설처럼 흥미진진하다.

제2부 ‘딥러닝: K-컬처, 인간의 감각을 초월하다’에서는 AI가 단순한 데이터 분석을 넘어 인간의 감정과 문화 코드까지 읽어내는 경지에 이른다. CNN(합성곱 신경망)은 K-팝 안무의 킬링 포인트를 프레임 단위로 포착하고, RNN과 LSTM은 심금을 울리는 발라드 가사의 비밀을 해독하며, GAN(생성적 적대 신경망)은 실재와 구별할 수 없는 가상의 K-컬처 콘텐츠를 창조해낸다.

제3부 ‘생성형 AI: 상상을 현실로 만드는 K-컬처의 혁명’에서는 ChatGPT로 대표되는 거대 언어 모델이 시나리오 작가의 조력자가 되고, 확산 모델이 텍스트 한 줄로 환상적인 무대를 디자인하며, 멀티모달 AI가 영상, 음악, 글을 동시에 창조하는 미래를 목격하게 된다. 이제 창작자는 프롬프트 엔지니어링이라는 새로운 언어로 AI에게 영감을 주문하는 마법사가 되어야 하는 시대가 도래했다.

이 책의 모든 장은 추상적인 이론에 그치지 않고, K-컬처 현장에서 실제로 작동하는 생생한 가상 사례들로 채워져 있다. 복잡한 수식 대신 직관적인 비유와 스토리텔링으로, AI 알고리즘이라는 블랙박스 안에 숨겨진 마케팅 인사이트를 명쾌하게 드러낸다. 코딩을 몰라도, 수학을 어려워해도 괜찮다. 이 책은 K-컬처를 사랑하는 모든 이들에게, 그리고 미래의 문화 산업을 꿈꾸는 이들에게 AI 시대를 항해할 나침반이 되어줄 것이다.

AI는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 지금 이 순간에도 AI 알고리즘은 다음 히트곡을 계산하고, 차기 흥행 드라마를 예측하며, 아직 세상에 나오지 않은 가상 아이돌을 준비하고 있다. 이 책을 통해 여러분은 K-컬처 성공 신화의 이면에 작동하는 AI의 마법을 이해하게 될 것이며, 나아가 그 마법을 직접 활용하는 창조자로 거듭나는 계기를 얻게 될 것이다.

자, 이제 AI 알고리즘과 K-컬처가 만나는 환상적인 여정을 시작해보자. 당신이 사랑하는 K-컬처의 비밀 코드가, 그리고 당신 자신이 다음 흥행작의 주인공이 될 가능성이 이 책 속에 숨어 있다.

제1부 머신 러닝: K-컬처 흥행의 비밀 코드를 풀다

제1장 확률적 패턴 인식: AI는 성공 확률이 높은 평균의 정점을 찾는다

제2장 선형 회귀분석(Linear Regression): 방탄소년단의 빌보드 순위를 점친다 

제3장 K-평균 군집화(K-Means Clustering): 전 세계 1억 명의 팬덤 지도를 그린다 

제4장 AI 머신 러닝 기반 연관 규칙 학습: ‘오징어 게임’ 다음엔 무엇을 볼 것인가?

제5장 의사결정 나무(Decision Tree): 신인 아이돌 데뷔, 성공의 갈림길

제6장 지지 벡터 머신(SVM): 마니아와 대중, 흥행의 경계선을 긋다

제7장 협업 필터링(Collaborative Filtering): 당신의 취향을 나보다 잘 아는 AI

제2부 딥 러닝: K-컬처, 인간의 감각을 초월하다

제8장 다층 신경망의 추상화: 표면 데이터 너머 숨은 문화 코드를 읽어낸다

제9장 CNN(합성곱 신경망): ‘엔딩 요정’의 표정을 읽는 AI의 눈

제10장 RNN(순환 신경망)과 LSTM(장단기 메모리): 심금을 울리는 K-발라드 작사법

제11장 딥러닝 ‘어텐션 메커니즘’: 중요한 요소에 집중하여 핵심 메시지를 증폭시킨다

제12장 생성적 적대 신경망(GAN)의 창조: 실재와 구별 불가능한 가상 K-컬처를 생성한다

제3부 생성형 AI: 상상을 현실로 만드는 K-컬처의 혁명

제13장 거대 언어 모델(LLM): AI 보조 작가와 시나리오 회의를 하다

제14장 확산 모델(Diffusion Model): 텍스트 한 줄로 무대를 디자인하다

제15장 멀티모달(Multimodal): 영상, 음악, 글을 동시에 창조하다

제16장 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering): AI에게 영감을 주문하는 마법사

참고문헌

원지영

저자는 서울대 음대 작곡과를 졸업하고 미국 FDU에서 교육학 석사학위를 받았다.

귀국 후 한양대 경영대학에서 예술경영 및 문화예술 마케팅을 연구하여 박사학위를 받았다. 그동안 인하대 경영학과에서 전임강사로 외국인 학생을 상대로 경영과 마케팅분야의 영어강의를 했다. 현재는 아주대 국제대학원과 경영대에서 디지털 마케팅, 콘텐츠마케팅, K-Culture and Arts Management, Music Business, 기업가정신과 경영등을 강의해오고 있다. 저서로는 ‘디지털마케팅 들어가 보니’(교보문고), ‘빅데이터가 이렇게 쓸모 있을 줄이야’(교보문고), ‘삶 속에 들어온 생성형 AI 음악’(피앤씨미디어)이 있다.