AI가 창작한 시나리오의 감성 점수 평가 방식

1. 감성 점수의 정의와 시나리오 창작에 끼치는 영향

AI가 생성한 콘텐츠, 특히 영화나 드라마, 광고 시나리오처럼 인간의 감정에 영향을 주는 문서에서는 **‘감성 점수(Emotional Score)’**라는 개념이 점점 중요해지고 있다. 감성 점수란 시나리오의 특정 구간 또는 전체 텍스트가 독자나 시청자에게 어떤 정서적 반응을 유도할 가능성이 높은지를 수치화한 값으로, AI 창작물의 품질과 인간 공감력을 동시에 판단할 수 있는 지표다. 일반적으로 이 점수는 자연어처리 기반 정서 분석 모델을 통해 도출되며, ‘희망’, ‘불안’, ‘감동’, ‘분노’, ‘유머’ 등 다양한 감정 카테고리별로 구분되어 분석된다.

예컨대, 한 AI 시나리오가 클라이맥스에서 슬픔과 감동을 동시에 유발하는 구성을 가졌다면, 해당 구간은 ‘감동 점수’ 0.92, ‘슬픔 점수’ 0.87처럼 표현될 수 있다. 이 점수는 단순한 키워드 빈도나 문맥 분석을 넘어서, 딥러닝 기반의 정서 예측 네트워크와 수백만 건의 영화, 드라마, 광고 대본 데이터를 기반으로 훈련된 모델에서 도출된다. 최근에는 시청자 행동 데이터를 반영한 감정 리액션 예측도 함께 사용되며, 감성 점수는 더 정교하고 맥락 중심적인 평가로 발전하고 있다.

감성 점수는 단순한 AI 창작물의 평가를 넘어, 콘텐츠 마케팅, 스토리텔링 전략, 플랫폼 맞춤화 추천 등에까지 활용되고 있다. 넷플릭스, 디즈니플러스 같은 OTT 기업은 AI가 창작한 시나리오의 감성 패턴을 분석해 장르별, 국가별 반응 예측을 진행하고 있으며, 기업 광고팀은 브랜딩 전략에 적합한 ‘감동형’ 또는 ‘유머형’ 콘텐츠를 AI가 선별 제작하는 데 이 점수를 적극적으로 사용한다. 결과적으로, 감성 점수는 시나리오의 질적 성숙도와 정서적 파급력을 동시에 반영하는 핵심 척도로 자리잡았다.

 

2. 감성 평가 알고리즘의 구조와 학습 방식

감성 점수를 추출하기 위한 AI 알고리즘은 일반적으로 다중 분류 기반 감정 분류 모델 + 문맥 추론 기반 강화 학습 모델의 조합으로 구성된다. 이 알고리즘은 먼저 GPT나 BERT 같은 대규모 언어 모델로부터 시나리오의 맥락 구조와 문장 흐름을 파악하고, 각 문장이 함축하는 감정을 30개 이상 세분화된 정서 범주에 할당한다. 그 후, 감정 간 강도와 대비, 반복성, 플롯 속도와의 연관성을 다층적으로 분석하며 감성 점수를 계산한다.

이 평가 모델은 **지도학습(Supervised Learning)**을 기반으로 수십만 건의 인간이 쓴 시나리오와 그에 대한 실제 관객 반응 데이터를 함께 학습한다. 예컨대, 2010~2020년 사이의 로맨틱 코미디 영화 대본과 관객 평점, 리뷰 코멘트, 반응 시간 등을 연결시켜 AI가 “이런 감정 구조는 긍정적인 감정 점수 0.9 이상을 유발할 확률이 높다”는 식으로 인지하게 만드는 것이다.

특히 최근에는 다층적 감성 벡터라는 개념이 도입되어, 한 장면 혹은 문단이 다중 감정을 동시에 포함할 수 있도록 구성된다. 예컨대 “웃긴 상황에서 슬픈 결말로 전개되는 반전”은 유머 점수와 슬픔 점수가 동시에 높게 나올 수 있으며, 이 두 감정 간의 전이 구간에서 독특한 감정 곡선을 만들어낸다. 이처럼 AI 감성 평가 모델은 단일 감정만이 아닌 감정의 복합성과 흐름의 역동성까지 계산에 포함하는 방식으로 진화하고 있다.

또한 최근에는 비언어적 텍스트 예측까지 포함한 멀티모달 감성 분석 모델이 시나리오 감성 점수 평가에 적극 도입되고 있다. 예를 들어, ‘표정’, ‘움직임’, ‘배경음악’, ‘카메라 워크’까지 대본 지문에 반영된 요소를 기반으로 감정 리액션을 유추하는 기술이다. 이는 단순한 문장 중심의 분석을 넘어, ‘AI가 제작한 감정적 장면’의 시청자 체감도를 정밀히 평가하는 데 매우 효과적이다.

3. 실제 활용 사례 – 콘텐츠 산업의 AI 감성 평가 적용법

현재 감성 점수 평가 시스템은 영화, 드라마, 웹툰, 게임 시나리오 제작 등 콘텐츠 기획 전 과정에 도입되고 있으며, 특히 사전 예측형 스토리 검증 시스템으로 주목받고 있다. 예컨대, 한 드라마 제작사가 AI에게 ‘따뜻한 가족 이야기’를 주제로 시나리오 생성을 요청하면, AI는 시나리오를 작성한 후 각 장면마다 감정 점수를 부여한다. 제작진은 이 점수를 기반으로 “6화는 감정 고조가 약하니 갈등 요소를 보강해야 한다”는 피드백을 도출할 수 있다.

또 다른 예는 일본의 한 광고 에이전시가 AI 시나리오 작성 도중 ‘눈물 버튼’을 자극하는 타이밍이 너무 이르다는 감성 점수 분석 결과를 받아, 클라이맥스를 재조정해 최종 광고 영상에서 브랜드 감동도를 1.7배 높인 사례다. 이처럼 감성 점수는 단순 분석을 넘어 스토리 구조 수정의 구체적 방향성을 제공하며, 인간 작가와 AI의 협업을 효율화하고 있다.

OTT 콘텐츠 큐레이션에서도 감성 점수는 강력한 무기가 된다. 사용자의 감정 선호도(예: ‘잔잔한 감성’, ‘긴장과 놀람’)에 따라 감성 점수가 높은 콘텐츠를 추천함으로써 개인화 수준을 극대화할 수 있다. 더불어 AI는 사용자의 시청 이력을 분석해 “이 사용자는 긴장→감동→유머로 이어지는 감성 흐름을 선호한다”는 통계적 모델을 구축하고, 이에 맞는 감성 점수를 가진 시나리오를 자동 큐레이션 한다. 결과적으로 이는 플랫폼 이탈률을 낮추고, 콘텐츠 소비 시간을 대폭 증가시키는 결과를 낳는다.

4. 향후 전망 – 인간 감성 이해를 넘어선 AI 창작의 진화

앞으로 AI 시나리오 생성과 감성 점수 평가는 보다 주관적이고 문맥 기반의 감정 이해로 진화할 것으로 보인다. 단순히 긍정적/부정적, 감동/슬픔과 같은 정형화된 감정 구분을 넘어서, **개인화 감성 분석(Personalized Emotional Profiling)**을 기반으로 한 시나리오 맞춤화 기술이 등장하고 있다. 이는 AI가 시나리오를 작성하면서 동시에 대상 독자의 감정 패턴까지 예측하고, 거기에 맞춰 감정 곡선을 재설계하는 기술이다.

또한 **생성형 감성 피드백 루프(Generative Emotional Feedback Loop)**가 도입되며, AI는 독자의 예상 감정 반응을 시뮬레이션하고 이에 따라 시나리오를 실시간 수정하는 방식으로 진화하고 있다. 예컨대, AI는 “이 문장은 감동 점수가 낮을 것으로 예측되므로 대사 톤을 더 섬세하게 바꾸자”고 판단하고 즉시 리라이트 작업을 수행한다. 이는 마치 인간 작가가 ‘편집자 피드백’을 받으며 수정 작업을 반복하는 구조를 AI가 자율적으로 수행하는 것과 유사하다.

결국 이러한 기술이 발전하면서, AI는 더 이상 단순한 시나리오 생성 도구가 아닌, 감정 디자인 엔진으로서 기능할 것이다. 감성 점수는 단지 평가 기준이 아니라, 창작 전 과정에서 핵심 설계 지표로 사용되며, 인간-기계 협업 시대의 감정 기반 스토리텔링 혁명을 이끌어갈 핵심 도구로 자리잡게 될 것이다.