AI 기술을 활용한 문화예술 공연 관객 관리의 미래 = Future of cultural and artistic performance audience management using AI technology

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 AI 기술을 활용한 문화예술 공연 관객 관리의 미래를 탐색하고, 인공지능 기술이 문화예술 현장과 공연 분야에서 관객 관리 및 관객 경험에 미치는 영향과 향후 활용 가능성을 분석하는 것을 목적으로 한다. AI 기술은 인간의 인지 능력을 모방하여 학습과 추론을 수행하는 기술로, 공연 운영과 관객 관리에 데이터를 기반으로 한 맞춤형 서비스 제공과 자동화 등 실질적 기여 가능성을 지닌다. 본 연구는 이러한 기술적 가능성이 문화예술 공연의 운영과 관객 경험에 어떠한 변화를 가져올 수 있는지를 검토하기 위해, 총 3차에 걸친 델파이 조사를 실시하였다.
연구 결과, 전문가들은 AI 기술이 공연 관객 관리의 효율성 향상과 관객 중심의 맞춤형 서비스 제공에 실질적으로 기여할 수 있다고 평가하였다. 특히 관객 편의성 증진과 개인화된 서비스 구현에 대한 수요가 가장 높게 나타났으며, 공연 운영 효율화와 관객과의 지속적 소통 강화를 위한 기술 활용 필요성도 함께 제시되었다. 이는 AI 기술이 단순한 업무 자동화가 아닌, 관객 중심의 데이터 기반 운영 체계로 발전할 수 있음을 보여준다. 그러나 개인 정보 보호 문제, 데이터 활용에 대한 제도적·윤리적 한계, 예술적 감수성 훼손 우려 등은 지속적인 과제로 제시되었다.
따라서 AI 기술을 문화예술 공연 현장에 적용하기 위해서는 디지털 인프라 강화, 법·윤리 기준의 정립, 운영인력의 AI 역량 제고가 병행되어야 한다. 또한 AI 기술은 인간의 예술적 판단과 감성을 대체하는 기술이 아니라 예술적 의사결정을 보조하는 협력적 도구로 활용될 필요가 있다. 본 연구는 AI 기술이 문화예술 공연의 관객 관리 체계에 미칠 잠재적 영향을 실증적으로 탐색함으로써, 향후 정책 수립과 실무 적용을 위한 기초적 근거를 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to explore the future of audience management in cultural and artistic performances utilizing artificial intelligence (AI) technology, and to analyze the impact and potential applications of AI on audience management and audience experience in the performing arts field.
AI technology, which simulates human cognitive abilities to perform learning and reasoning, has practical potential to enhance performance operations and audience management through data-driven personalized services and automation.
To examine how these technological possibilities could transform the management and audience experience of cultural performances, a three-round Delphi survey was conducted.
The results indicate that experts perceive AI as a practical tool for improving the efficiency of audience management and providing audience-centered, personalized services.
In particular, the demand for enhanced audience convenience and individualized service implementation was the highest, followed by the need to utilize AI for improving operational efficiency and strengthening continuous communication with audiences.
These findings suggest that AI can evolve beyond simple automation into a data-based, audience-oriented operational system.
However, issues such as personal data protection, institutional and ethical limitations on data utilization, and concerns about the erosion of artistic sensitivity remain ongoing challenges.
Therefore, applying AI technology to the cultural performance field requires the reinforcement of digital infrastructure, the establishment of legal and ethical standards, and the enhancement of AI competencies among practitioners.
Furthermore, AI should not replace human artistic judgment and sensibility but serve as a collaborative tool that supports artistic decision-making.
This study provides empirical insights into the potential influence of AI on audience management systems in cultural performances, offering foundational evidence for future policy development and practical applications.

목차 (Table of Contents)

• 표 목 차 ⅳ
• 그림목차 v
• 용어설명 ⅵ
• 국문요약 ⅷ
• I. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 문제 2
• 1) AI 기술의 공연 관객 관리 적용 영역 2
• 2) AI 기술이 문화예술 영역에 적용된 사례 3
• 3) AI 기술이 공연 관객 관리에 미치는 영향과 고려사항 5
• II. 이론적 배경 7
• 1. AI 기술의 진화 7
• 1) AI 기술의 역사적 발전· 7
• 2) AI 기술의 현황 8
• 2. 일상생활에서의 AI 기술 활용 12
• 1) 스마트폰 카메라에서의 AI 기술 활용 12
• 2) 자율주행 자동차에서의 AI 기술 활용 14
• 3) 보안시스템에서의 AI 기술 활용 16
• 3. 예술 분야의 AI: 개요 17
• 1) 시각 예술의 AI: 도구 및 기술 17
• 2) 음악 속의 AI: 작곡과 연주 19
• 3) 문학 속의 AI: 창작 및 비평 21
• 4. 도전과 윤리적 고려사항 23
• 1) AI 기술에 따른 개인정보 보호 문제 23
• 2) AI의 윤리적 함의 26
• (1) 일상생활에 있어서 AI 윤리적 함의 26
• (2) 예술에 있어서 AI 윤리적 함의· 27
• 3) AI 애플리케이션의 편견과 해결 30
• 5. 문화예술에 AI 기술이 활용된 사례 31
• 1) 미술관의 AI 기술 활용 사례· 31
• 2) AI와 문화예술이 만난 사례 33
• 3) AI 기반 티켓 판매 및 관객 데이터 분석 서비스 34
• 4) 공연예술 분야에서의 AI 기술 활용· 35
• 6. 문화예술 분야 AI 기술의 미래 방향 38
• 1) 예술 분야 AI 기술의 미래 동향 38
• 2) 창의적 활동을 지원하는 AI 기술의 잠재력 39
• 3) AI 창작물의 지식재산권 및 저작권 문제 41
• 4) 예술작품 보존 및 관리에서 AI 기술의 역할 43
• Ⅲ. 연구 방법· 45
• 1. 연구 설계· 45
• 1) 연구 접근법 45
• 2) 연구 절차 개요 46
• 2. 연구 대상 및 참여자 선정· 46
• 1) 패널 선정 기준 46
• 2) 패널 구성 현황 47
• 3. 연구 도구· 48
• 4. 연구 절차· 49
• 5. 자료 분석 방법 50
• Ⅳ. 연구 결과 및 분석 51
• 1. 1차 델파이 조사 결과 51
• 2. 2차 델파이 조사 결과 53
• 3. 3차 델파이 조사 결과 56
• Ⅴ. 결론 60
• 참고문헌 63
• ABSTRACT 67
• 부록· 70