생성형 AI 환경에서 웹툰 IP 미디어 확장의 재매개 구조와 전략 연구
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초록
본 연구는 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장이 기존의 매체 전환 중심 구조에서 벗어나 재매개 기반 확장 구조로 변화하고 있음을 분석하였다. 이를 위해 웹툰 IP 미디어 확장에 대한 기존 이론을 검토하고, 생성형 AI가 서사와 형식, 플랫폼, 생산 구조에 미치는 영향을 사례 중심으로 고찰하였다. 분석 결과, 생성형 AI는 콘텐츠의 생성, 변형, 재구성을 가능하게 하며, 웹툰 IP는 다양한 형식과 플랫폼에서 동시적으로 확장되는 비선형 구조로 전환되고 있는 것으로 나타났다. 또한 AI는 서사 요약, 변형, 재배열을 통해 콘텐츠 구조를 재편하고, 플랫폼 기반 추천 시스템과 결합되어 소비 방식에도 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 나아가 생산 과정의 자동화와 이용자 참여 확대는 웹툰 IP를 개방형 콘텐츠 구조로 전환시키며, 미디어 확장이 콘텐츠의 재구성과 변형을 중심으로 이루어지는 방향으로 변화하고 있음을 보여준다.
Abstract
This study examines how media expansion of webtoon IP is transforming from a conventional media transfer model to a remediation-based expansion structure in the generative AI environment. To this end, it reviews existing theories on webtoon IP media expansion and analyzes the impact of generative AI on narrative, form, platforms, and production structures through case-based analysis. The findings indicate that generative AI enables the generation, transformation, and reconfiguration of content, leading webtoon IP to evolve into a non-linear structure that expands simultaneously across multiple formats and platforms. Furthermore, AI restructures narrative forms through summarization, transformation, and reorganization, while also influencing consumption patterns through its integration with platform-based recommendation systems. In addition, the automation of production processes and the expansion of user participation are shifting webtoon IP toward an open content structure, demonstrating that media expansion is increasingly driven by the continuous reconfiguration and transformation of content.
Keywords:
Generative AI, Webtoon IP, Media Expansion, Remediation, Platform-based ContentⅠ. 서 론
웹툰은 디지털 기술 환경의 변화와 함께 지속적으로 진화해 온 대표적인 콘텐츠 산업으로, 플랫폼 기반 연재 형식을 넘어 영상화, 게임화, 출판, 캐릭터 상품화, 글로벌 유통 등으로 확장되며 핵심 원천 IP(Intellectual Property)로 자리 잡고 있다. 한국콘텐츠진흥원의 ｢2025 웹툰산업 실태조사｣에 따르면 국내 웹툰 산업 규모는 약 2조 2,856억 원으로 집계되었으며, 전년 대비 4.4% 증가하며 지속적인 성장세를 유지하고 있다[1]. 이러한 흐름 속에서 웹툰을 단순한 연재 콘텐츠가 아니라 다양한 2차 저작과 타 매체 전환이 가능한 지식재산으로 인식하는 경향이 강화되고 있다. 이는 웹툰이 개별 작품 단위를 넘어 서사와 세계관, 그리고 플랫폼 유통 구조를 포함한 복합적 콘텐츠 자산으로 재편되고 있음을 의미한다.
이와 같은 상황에서 생성형 AI 기술의 도입은 웹툰 제작과 확장 환경 전반에 중요한 전환점을 형성하고 있다. 생성형 AI는 방대한 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술로[2], 최근 콘텐츠 산업 전반에서 활용 범위를 확대하고 있다. 웹툰 분야에서도 생성형 AI는 시나리오 보조, 장면 구성, 번역, 작화 보조, 영상화 실험, 플랫폼 맞춤형 콘텐츠 생성 등 다양한 영역에 적용되며 제작 과정에 적극적으로 개입하고 있다. 일부 연구에서는 생성형 AI가 웹툰 제작의 효율성을 향상시키고 새로운 제작 파이프라인을 가능하게 한다고 분석하며, 웹툰 제작 환경의 구조적 변화를 지적하고 있지만 생성형 AI의 도입은 제작 현장에서 기대와 우려를 동시에 낳고 있다.
2023년 생성형 AI를 활용한 작품에 대한 논란이 본격화되면서 네이버웹툰 도전만화에서 ‘AI 웹툰 보이콧’이라는 동일 게시물이 수십 편 게재되었으며, 지상 최대 공모전 1차 합격자들에게 2차 접수 작품에서는 생성형 AI 활용이 불가하다고 안내되었다. 카카오웹툰은 게릴라 공모전에서 ‘인손인그(인간의 손으로, 인간이 그린)’가 아닌 작품은 선발 제외 대상으로 한다고 공지하기도 하였다[3]. 이처럼 AI를 활용한 작품 제작이 이루어지고 부작용 사례가 증가하면서 저작권위원회에서는 생성형 AI 활용 저작물의 권리 귀속, 인간의 창작적 개입 범위 등에 대한 등록 기준을 제시하기도 하였다. 이는 생성형 AI가 웹툰 창작과 확장의 가능성을 넓히는 한편, IP 활용과 저작권, 원작성, 데이터 학습의 정당성 문제를 새롭게 제기하고 있음을 보여주는 사례로 볼 수 있다. 이처럼 AI를 활용한 작품 제작 사례가 증가하고 있지만 관련 연구는 두 방향에 집중되어 있다. 첫 번째는 생성형 AI를 웹툰 제작 과정의 보조 도구나 기술적 효율성의 문제로 바라보는 것이고, 다른 하나는 생성형 AI를 둘러싼 저작권·윤리 이슈에 주목하는 연구이다. 그러나 이러한 연구들은 생성형 AI가 웹툰 IP의 미디어 확장 방식 자체를 어떻게 변화시키고 있는지에 대해서는 충분히 다루지 못하고 있다. 즉, 웹툰의 서사와 세계관이 어떠한 방식으로 재구성되고, 플랫폼과 형식 전환이 어떻게 가속화되며, 이에 따라 IP 확장 전략이 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 아직 충분히 축적되지 않았다. 기존의 웹툰 IP 확장 연구가 스핀오프, OSMU, 영상화 구조를 중심으로 전개되었다면, 이제는 생성형 AI를 매개로 한 확장 환경의 변화도 함께 검토할 필요가 있다.
본 연구는 생성형 AI의 기술적 작동 원리를 분석하기보다는, 생성형 AI가 매개로 작동하는 콘텐츠 구조의 변화에 주목한다. 이에 생성형 AI가 웹툰 IP의 서사와 세계관, 그리고 플랫폼 형식 전환을 어떠한 방식으로 재매개하며 미디어 확장 가능성을 변화시키는지를 분석하고, 이를 바탕으로 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장을 위한 주요 전략 요소를 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 다음과 같은 연구 문제를 설정한다.
첫째, 생성형 AI는 웹툰 IP의 서사와 세계관, 플랫폼 형식 전환을 어떠한 방식으로 재매개하며 미디어 확장 가능성을 변화시키는가?
둘째, 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장을 위한 주요 전략 요소는 무엇인가?
Ⅱ. 이론적 배경
1. 웹툰 IP와 미디어 확장
웹툰 IP의 미디어 확장은 OSMU(One Source Multi Use) 관점에서 이해됐다. OSMU는 하나의 원천 콘텐츠가 영화, 드라마, 게임, 출판, 캐릭터 상품 등으로 전환되며 부가가치를 확대하는 산업적 활용 구조를 설명하는 개념으로, 웹툰이 단순한 연재 콘텐츠가 아니라 다양한 2차 활용이 가능한 원천 자산이라는 점을 강조하고 있다. 그러나 OSMU 중심 접근은 매체 간 전환의 산업적 구조를 설명하는 데에는 유효하지만, 각 매체에서 서사와 세계관이 어떻게 분산·확장되는지, 그리고 원작과 파생 콘텐츠가 어떠한 서사적 관계를 맺는지를 설명하기에는 한계를 갖고 있다. 이러한 한계를 보완하며 웹툰 IP 연구에서 본격적으로 부상한 방법론이 트랜스미디어 스토리텔링(Transmedia Storytelling)이다. 이용호(2024)는 OTT 플랫폼에서 공개된 웹툰 원작 활용 사례를 분석하면서, 웹툰이 스토리의 완결성과 세계관을 가진 원천 콘텐츠로서 영상과 게임 등 다양한 분야로 확장 가능한 가치사슬로 기능한다고 보았고, 그 분석 틀로 트랜스미디어 스토리텔링과의 상관관계를 제시하였다[4]. 강은원(2022)은 웹툰 스핀오프 사례를 중심으로 웹툰 IP의 미디어 확장을 ‘원작의 반복적 재현’이 아니라 ‘서사적 정보의 분산과 세계관 운용 전략’으로 연구하였다[5].
트랜스미디어 스토리텔링 접근은 원작과 파생 콘텐츠 간의 서사적 관계, 세계관의 연속성, 매체별 이야기 분배 구조를 설명하는데 강점을 가지지만, 생성형 AI 환경에서는 이러한 설명만으로는 현재의 미디어 변화 양상을 충분히 포착하기 어려우며 추가적인 보완이 요구된다.
생성형 AI는 단순히 기존 서사를 다른 매체로 옮기는 수준을 넘어, 스토리 요약과 재구성, 파생 서사의 실험, 형식 전환의 자동화, 플랫폼 맞춤형 콘텐츠 생성 등을 통해 웹툰 IP의 확장 속도와 구조 자체를 변화시키고 있다. 한국저작권위원회(2023)는 생성형 AI가 콘텐츠 창작 과정 전반에 개입하며 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 형식의 저작물 생산을 가능하게 함으로써 콘텐츠 생산 구조의 변화를 야기하고 있음을 지적하였으며[6], 한국콘텐츠진흥원(2024)은 웹툰 산업이 IP 기반 확장 산업으로 재편되면서 기술 기반 제작 환경의 변화가 가속화되고 있음을 보고하였다[7]. 또한 연합뉴스는 생성형 AI의 등장으로 웹툰을 포함한 콘텐츠 산업 전반에서 제작 방식과 유통 구조의 변화가 나타나고 있음을 보도하였다[8].
이와 같이 생성형 AI는 기존의 매체 전환 중심 확장 방식을 넘어, 서사의 재구성, 형식의 자동 변환, 플랫폼 기반 콘텐츠 재배치 등을 통해 웹툰 IP 확장의 방식 자체를 변화시키고 있다. 이러한 변화는 콘텐츠가 하나의 매체에서 다른 매체로, 순차적으로 이동하는 기존 구조에서 벗어나, 다양한 형식과 플랫폼으로 동시에 확장되는 비선형적 구조로 전환되고 있음을 의미한다. 따라서 기존 이론만으로는 이러한 확장 구조와 형식 재구성 과정을 충분히 설명하기는 어렵다.
생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장은 세계관과 서사 확장뿐 아니라, 콘텐츠를 각 플랫폼에 적합한 형식으로 빠르게 전환하고 재배치하는 전략과도 결합하는 것으로, 생성형 AI가 단순한 제작 보조 기술을 넘어 콘텐츠의 형식과 유통 경로를 동시에 재구성하는 매개로 작동하고 있음을 의미한다.
따라서 기존의 OSMU와 트랜스미디어 스토리텔링이 제시한 확장 모델은 생성형 AI 환경에서 나타나는 동시적·비선형적 확장 구조와 형식 재구성 과정을 충분히 설명하는 데 한계를 가지며, 콘텐츠가 다양한 매체 환경 속에서 어떻게 재구성되고 변형되는지를 설명할 수 있는 새로운 이론적 접근이 요구된다. 이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구는 재매개(remediation) 개념을 중심으로 웹툰 IP의 미디어 확장을 재해석하고자 한다.
2. 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 재매개적 접근
미디어의 재생산에는 하나의 원형 콘텐츠를 다양한 장르와 매체로 확장하여 부가가치를 극대화하는 OSMU 방식과 원작의 세계관을 기반으로 서로 다른 매체를 통해 이야기를 확장하는 트랜스미디어 방식, 원작을 다양한 매체로 전환하는 과정에서 서사의 변형과 재구성을 통해 새로운 의미를 생성하는 크로스미디어 방식이 있다. 이와 같이 재매개는 단순한 재생산을 넘어 ‘매개의 매개’라는 차원에서 작동하며, 다양한 미디어 재생산 방식을 포괄하는 개념으로 이해할 수 있다.
재매개(remediation) 개념은 볼터와 그루신(Bolter& Grusin)이 제시한 이론에서 출발한다. 이들은 새로운 미디어가 등장할 때 기존 미디어를 단절적으로 대체하는 것이 아니라, 기존 미디어를 재구성하고 참조하는 방식으로 발전한다고 보았다[9]. 즉, 새로운 미디어는 이전 미디어의 형식과 내용을 흡수하거나 변형하면서 스스로의 정체성을 구축하며, 디지털 환경에서는 하나의 매체가 선형 매체의 형식과 표현 방식을 수용하거나 변형하는 과정을 통해 고유한 매체적 정체성을 형성해 간다[10]. 이러한 점에서 재매개는 특정 미디어의 단순한 변환이 아니라, 기존 미디어의 내용과 형식을 재구성하여 새로운 의미 체계를 형성하는 과정으로 이해될 수 있다.
재매개는 비매개(transparent immediacy)와 하이퍼매개(hypermediacy)로 구분된다. 새로운 미디어와 기존 미디어 간의 관계 속에서 재매개 과정은 비매개와 하이퍼 매개 사이를 진동하며 차용, 재현, 확장, 공격, 흡수, 개조까지 다양한 스펙트럼을 보여준다[11]. 비매개는 매체의 존재를 최소화하여 사용자가 매개를 의식하지 않고 콘텐츠에 몰입하도록 만드는 경향을 의미하며, 하이퍼 매개성은 다양한 매체적 요소를 드러내어 사용자가 매개의 존재 자체를 인식하게 만드는 경향을 의미한다. 재매개는 이 두 가지 속성이 긴장 관계를 이루며 동시에 작동하는 과정에서 형성된다. 이러한 관점에서 OSMU, 트랜스미디어, 크로스미디어는 각각 서로 다른 방식으로 미디어 간 전환과 확장을 수행하지만, 모두 기존 미디어를 참조하고 재구성한다는 점에서 재매개의 범주 안에 포함될 수 있다. 즉 재매개는 개별 확장 방식을 포괄하며, 미디어 간 관계 속에서 콘텐츠가 어떻게 변형되고 재구성되는지를 설명하는 상위개념으로 기능한다.
나아가 생성형 AI 환경에서는 이러한 재매개 과정이 더욱 가속화되고 자동화되면서 콘텐츠는 특정 매체에 고정되지 않고 다양한 플랫폼과 형식 속에서 지속적으로 재구성되는 유동적 구조를 갖게 된다. 이는 웹툰 IP의 확장이 단순한 매체 전환을 넘어, 실시간적이고 동시적인 재매개 과정으로 진화하고 있음을 시사한다. 특히 웹툰의 영상화는 단순한 2차 창작물에 머무르지 않고, 원작 서사의 플롯 구조, 감정 리듬, 캐릭터 정체성, 시청 리듬 등을 전면적으로 재구성하는 재매개의 과정으로 이해할 수 있다[12].
콘텐츠 재매개는 기존 콘텐츠의 단순한 재활용이 아니라, 콘텐츠 내부에서 축적된 지식·정보·오락적 차원을 디지털 기술의 형식과 환경에 맞추어 재맥락화하고 재구성함으로써 새로운 콘텐츠로 생성하는 과정으로 이해된다. 이러한 관점에서 생성형 AI 기반 웹툰 IP의 미디어 확장은 다양한 매체와 형식이 병렬적으로 결합하는 하이퍼매개적 구조를 중심으로 전개되면서도, 동시에 이용자의 몰입 경험을 강화하는 비 매개적 지향이 함께 작동하는 이중적 재매개 과정으로 이해될 수 있다. 이는 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP 확장이 단순한 매체 전환을 넘어, 콘텐츠의 형식, 구조, 경험 방식 전반이 재구성되는 양상을 설명하는 데 유용한 해석 틀로 볼 수 있다.
본 연구는 생성형 AI가 콘텐츠 확장 과정에 실질적으로 개입하는 사례를 중심으로 질적 사례 분석을 수행하였다. 사례는 서사 재구성, 형식 전환, 생산 구조 변화가 나타나는 콘텐츠를 기준으로 선별하였으며, 각 사례를 재매개 과정의 관점에서 비교·분석하였다.
Ⅲ. 생성형 AI 기반 웹툰 IP 미디어 확장의 구조적 특성
기존의 웹툰 IP 확장은 완성된 원작 콘텐츠를 기반으로 영상화, 스핀오프, 출판 등 타 매체로의 전환을 통해 단계적으로 이루어지는 경향을 보였다. 그러나 생성형 AI 환경에서는 웹툰 IP의 확장이 제작 과정에서부터 이루어지며, 다양한 형식과 플랫폼으로, 동시적으로 전개되는 구조로 변화하고 있다. 이는 웹툰 IP의 미디어 확장이 단순한 매체 전환을 넘어, 콘텐츠가 다양한 환경 속에서 지속적으로 재구성되는 재매개 과정으로 이해될 수 있음을 보여준다. 이러한 변화는 기존 웹툰 IP 확장 사례와 비교할 때 생성형 AI 개입 여부에 따라 구조적 차이가 나타난다는 점에서 구분될 수 있다.
이에 본 장에서는 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장이 어떠한 구조적 특성을 갖는지를 재매개 관점에서 분석하고자 한다. 특히 2장에서 논의한 재매개 이론을 바탕으로, 생성형 AI가 서사와 형식에 개입하는 방식을 ‘선택, 압축, 변형, 재배열’이라는 연산 단위와 ‘표현 형식 변환, 구성 단위 재조직’이라는 구조적 변화를 중심으로 체계화하여 살펴본다. <표 1>은 선정된 사례를 서사와 형식 차원에서 해석하기 위한 분석 틀로, 웹툰 IP 미디어 확장에서 재매개가 작동하는 구체적 양상을 서사와 형식 차원에서 구분하여 제시한 것이다.
Remediation Framework for Webtoon IP Media Expansion in the Generative AI Environment
1. 서사 및 세계관의 재매개 양상
생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장은 서사 및 세계관 차원에서 ‘확장’에서 ‘재구성’으로의 전환이라는 구조적 변화를 보인다. 기존의 웹툰 IP 확장은 완성된 원작 서사를 기준으로 프리퀄, 시퀄, 스핀오프를 통해 세계관을 외연적으로 넓히는 방식이었으며, 이는 원작의 연속성과 정합성을 유지하는 선형적 확장 구조에 기반한다. 그러나 생성형 AI 환경에서는 콘텐츠가 분절, 재구성, 변형되는 재매개의 과정이 제작 단계에서부터 작동하며, 서사는 더 이상 완성 이후 확장되는 것이 아니라 생성 과정에서 동시적으로 재구성되는 양상을 보인다. 이러한 특성은 콘텐츠가 미시 단위로 분절되고 다시 새로운 구조로 조합되는 재매개 특성과 관련되며[13], 매체 전환 과정에서 서사의 변형과 의미의 재구성이 이루어진다는 점에서 디지털 서사의 변주와도 연결된다[14]. 이러한 맥락에서 생성형 AI는 서사에 대해 선택(selection), 압축(compression), 변형(transformation), 재배열(reconfiguration)의 과정을 수행하는 재매개적 장치로 작동하며, 그 구체적 양상은 다음과 같다.
첫째, 선택과 압축이다. 생성형 AI는 원작 서사의 방대한 정보 중 핵심 갈등, 주요 인물 관계, 결정적 사건을 선별하여 요약된 서사 단위로 재구성하고 이 과정에서 부차적 서브플롯이나 배경 서사는 제거 또는 축소되고, 서사는 목적 지향적 형태로 재편되는데 이는 원작의 ‘전체성’보다 ‘핵심성’을 우선하는 서사 구조로의 전환을 의미한다.
둘째, 변형이다. 생성형 AI는 동일한 설정을 기반으로 복수의 서사 변형을 생성하거나 특정 인물과 감정선 중심으로 이야기를 재구성한다. 이는 기존 스핀오프가 창작 주체의 의도에 따라 제한적으로 생성되던 것과 달리, 다수의 대안 서사를 병렬적으로 생산한다는 점에서 차별적이다. 이러한 변형은 세계관의 정합성을 유지하면서도 이야기의 전개 방식과 결말을 다양화하는 방향으로 작동한다.
셋째, 재배열이다. 생성형 AI는 사건의 순서를 재조정하거나 정보 제시 방식을 바꾸어 동일한 서사를 다른 구조로 재편성한다. 예를 들어, 원작에서 후반에 드러나는 정보가 초반에 배치되거나, 특정 인물의 시점으로 서사가 재구성되는 방식이 가능해지는데, 이는 시간적·인과적 배열의 재조직을 통해 서사 경험 자체를 변형하는 재매개의 핵심 단계라 할 수 있다. 즉 세계관은 더 이상 단일한 서사 구조에 종속되지 않고, 캐릭터, 설정, 사건 단위로 분해되어 다양한 조합이 가능해지며, 그 결과 하나의 원작 IP는 복수의 서사 경로를 생성할 수 있는 다중 서사 구조(multilinear narrative)로 전환된다. 이 같은 변화는 생성형 AI의 활용이 명시된 사례에서 구체적으로 확인된다. 카카오엔터테인먼트의 ‘헬릭스 숏츠’는 AI가 웹툰의 컷 구성, 대사와 캐릭터 감정을 분석하여 줄거리와 핵심을 자동 요약하고 숏폼 영상을 생성한다. 이 과정은 원작에서 핵심 장면을 선택·압축하고, 장면의 순서와 정보 제시 방식을 숏폼에 맞게 재배열하는 서사 재매개에 해당한다. 또한 AI 애니메이션 <사내연애금지>는 생성형 AI를 활용해 신규 캐릭터와 장면, 감정 표현과 움직임을 구성함으로써 원작의 시각 정보를 영상 서사로 변형·재구성한 사례이다. 두 사례는 생성형 AI가 서사의 선택·압축·변형·재배열에 직접 개입하여 웹툰 IP의 재매개를 수행한다는 점을 보여준다.
결과적으로 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 서사 및 세계관 확장은 기존의 트랜스미디어 스토리텔링이 전제한 ‘서사의 분산적 확장’과 달리, 서사 자체의 재구성을 통해 다층적으로 확장되는 재매개 구조로 작동한다. 이때 웹툰 서사는 더 이상 고정된 원작이 아니라 선택, 압축, 변형, 재배열이 가능한 데이터로 기능하며, 생성형 AI를 통해 지속적으로 새로운 형태로 재구성된다. 이러한 점에서 생성형 AI 기반 확장은 확장이라기보다 재매개에 의한 재구성이라는 관점에서 이해될 필요가 있다.
2. 플랫폼 형식 전환의 재매개를 통한 확장
생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장은 서사 차원을 넘어 플랫폼 형식 전환의 측면에서 구조적인 변화를 보인다. 기존의 웹툰 IP 확장은 웹툰을 원작으로 하여 드라마, 영화, 애니메이션 등 타 매체로 전환되는 방식이 중심이었으며, 이는 특정 매체에 적합한 형태로 콘텐츠가 재구성되는 단일 단계의 형식 전환 구조를 가진다. 이러한 확장은 원작 콘텐츠를 기준으로 한 매체 이동(media transfer)의 성격이 강하다.
그러나 생성형 AI가 도입된 이후 웹툰 IP의 확장은 단일 매체 전환이 아닌, 다양한 플랫폼 환경에 맞게 콘텐츠가 동시적으로 변형되는 다층적 형식 재구성 구조로 변화하고 있다. 이는 콘텐츠가 더 이상 특정 매체에 종속되지 않고, 플랫폼 환경에 따라 유동적으로 재편성되는 특성을 가지게 되었음을 의미하는 것으로, 재매개의 관점에서 설명될 수 있다. 특히 생성형 AI는 콘텐츠를 단순히 복제하거나 매체를 변경하는 것이 아니라, 서사와 형식, 표현 방식을 동시에 재구성하는 방식으로 확장 과정에 개입하며, 이러한 과정에서 콘텐츠는 요약, 변주, 재배열과 같은 재매개 연산을 통해 새로운 형식으로 변형된다.
첫째, 표현 형식의 변환(transformation of modality)이다. 웹툰은 정지 이미지 기반의 시각 콘텐츠이지만, 생성형 AI 환경에서는 영상, 모션 콘텐츠, 애니메이션, 오디오, 대화형 인터페이스 등 다양한 시청각 및 상호작용 형식으로 확장되며, 이는 단순한 매체 변경을 넘어 시각적 표현 방식과 감각적 경험 구조의 변화를 수반한다.
최근 탑코미디어는 AI 애니메이션 <사내연애금지>를 제작하면서 기존 웹툰을 그대로 영상화하는 방식이 아니라, 생성형 AI를 활용하여 신규 캐릭터와 장면을 구성하고 실사에 가까운 표현력과 미세한 감정 연출, 자연스러운 움직임을 구현함으로써 기존 웹툰과는 다른 몰입형 시청 경험을 제공하였다[15]. 또한 캐릭터와의 대화형 인터페이스나 오디오 기반 콘텐츠 등 다양한 감각 확장 시도가 이루어지고 있다. 이는 웹툰 소비 방식이 단순한 ‘읽기’에서 ‘경험하기’로 전환[16]되고 있음을 보여주는 사례로 웹툰이 단순히 정지 이미지에서 영상으로 전환되는 것이 아니라, 콘텐츠의 표현 방식 자체가 재구성되는 재매개 과정임을 보여준다.
둘째, 구성 단위의 재조직(reconfiguration of structure)이다. 플랫폼 환경에 따라 콘텐츠는 길이, 장면 구성, 정보 전달 방식이 재조정되며, 특히 숏폼 환경에서는 전체 서사가 아닌 핵심 장면 중심의 단편적 구성 방식이 강조된다. 이는 콘텐츠가 ‘이야기 단위’에서 ‘장면 단위’로 재구성되는 변화를 의미한다.
카카오엔터테인먼트의 ‘헬릭스 숏츠(Helix Shorts)’는 웹툰의 컷 구성, 대사, 캐릭터 감정 등을 AI가 분석하여 줄거리와 핵심을 자동으로 요약하고, 이를 기반으로 숏폼 영상을 생성하는 시스템이다[17]. 이 과정에서 원작 서사는 전체 구조가 유지되는 것이 아니라 주요 장면 중심으로 재배열되며, 내레이션, 이미지 효과, 배경음악 등이 결합한 새로운 형식으로 재구성된다. 이러한 숏폼 콘텐츠는 영화 예고편과 유사한 방식으로 기능하며, 이용자가 짧은 영상만으로 작품의 핵심을 파악할 수 있도록 한다. 이는 콘텐츠를 단순히 축약하는 것이 아니라 서사 구조와 표현 형식이 동시에 변형되는 재매개의 과정으로 이해할 수 있다.
결과적으로 생성형 AI 환경에서의 플랫폼 형식 전환은 콘텐츠를 특정 매체에 맞게 변환하는 수준을 넘어, 표현 형식과 구성 단위를 동시에 재구성하는 재매개 과정으로 작동한다. 이는 웹툰 IP가 단일한 형식에 고정된 콘텐츠가 아니라, 다양한 플랫폼 환경 속에서 지속적으로 변형되고 재구성되는 유동적 구조로 전환되고 있음을 보여준다. 이러한 점에서 웹툰 IP의 미디어 확장은 단순한 매체 전환이 아니라 새로운 의미와 경험을 생성하는 방식으로 이루어지는 확장 구조로 이해할 수 있다. 이상의 분석을 바탕으로 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장 과정에서 나타나는 재매개 구조를 다음과 같이 정리할 수 있다.
<표 2>는 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장이 서사와 형식 차원에서 어떠한 재매개 과정을 통해 이루어지는지를 구조적으로 정리한 것으로, 콘텐츠가 다양한 미디어 환경 속에서 어떻게 재구성되고 확장되는지를 보여준다.
Remediation Framework for Webtoon IP Media Expansion in the Generative AI Environment
Ⅳ. 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP 미디어 확장의 전략적 구조
생성형 AI의 도입은 웹툰 IP의 미디어 확장을 단순한 기술적 보조 수준을 넘어, 확장 방식 전반을 재구성하는 전략적 조건으로 작용하고 있다. 특히 3장에서 분석한 서사 및 형식 차원의 재매개 구조는 산업적 차원에서 구체적인 확장 전략으로 전환되며, 웹툰 IP의 미디어 확장은 기술, 플랫폼, 이용자 참여가 결합된 복합적 전략 구조로 재편되고 있다. 이에 본 장에서는 생성형 AI 환경에서 나타나는 재매개 구조가 실제 산업에서 어떠한 전략적 방식으로 구현되는지를 중심으로 분석하고자 한다.
기존의 웹툰 IP 확장이 완성된 원작을 기반으로 타 매체로 순차적으로 전환되는 선형적 구조를 중심으로 이루어졌다면, 생성형 AI 환경에서는 콘텐츠의 생산, 형식, 소비가 상호 연동되며 동시적으로 확장되는 구조로 재편되고 있다. 이러한 변화는 웹툰 IP가 고정된 콘텐츠 자산이 아니라 다양한 미디어 환경 속에서 지속적으로 재구성되는 동적 시스템으로 전환되고 있음을 보여준다. 이에 따라 미디어 확장은 다음과 같은 전략적 방향으로 재편된다.
첫째, 비선형적·동시적 확장 구조이다. 이는 콘텐츠를 특정 매체로 순차적으로 전환하는 기존 방식이 아니라, 기획 및 제작 단계에서부터 복수의 매체와 플랫폼으로 동시에 전개되어 확장 효율과 파급력을 높이는 전략이다.
생성형 AI 환경에서는 웹툰 IP의 확장이 특정 매체를 중심으로 단계적으로 이루어지지 않고, 제작 단계에서부터 다양한 형식과 플랫폼으로 동시에 확장되는 경향을 보인다. 이는 기존의 원작 → 2차 콘텐츠 → 추가 확장이라는 선형 구조에서 벗어나, 콘텐츠가 복수의 매체와 플랫폼에 걸쳐 병렬적으로 전개되는 구조로 전환됨을 의미한다.
스튜디오엔의 <그 해 우리는>은 기획 단계에서부터 드라마와 웹툰이 동시 제작을 전제로 기획되어, 드라마에서는 현재 시점의 서사를 전개하고 웹툰에서는 프리퀄 형태로 고등학교 이야기를 병행하여 연재하고 있다. 이는 기존의 ‘선(先) 웹툰 후(後) 영상’ 방식에서 벗어나 콘텐츠 간 상호보완적 확장을 전제로 한 동시 기획 구조를 보여준 사례이다. 카카오페이지와 메리크리스마스가 공동으로 추진한 <승리호> IP 유니버스 프로젝트는 영화와 웹툰을 동일한 세계관 아래 동시 제작·공개하고 이후 다양한 포맷으로 확장하는 전략을 취한 사례로 콘텐츠 확장이 사후 단계에서 이루어지는 것이 아니라 제작 과정에 내재화되며, 웹툰 IP가 단일 매체 중심 콘텐츠가 아니라 다중 플랫폼에서 동시에 작동하는 확장 가능한 구조로 재정의되고 있음을 보여준다.
둘째, 플랫폼-데이터 기반 적응형 확장 전략이다. 이는 플랫폼의 알고리즘과 이용자 데이터를 기반으로 콘텐츠 형식과 노출 방식을 동적으로 조정함으로써 소비 효율을 극대화하는 전략으로, 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 확장은 플랫폼의 기술적 환경과 이용자 데이터에 기반하여 콘텐츠 형식과 소비 방식이 유동적으로 조정되는 방향으로 전개된다. 이는 콘텐츠가 고정된 형태로 제공되는 것이 아니라, 플랫폼의 인터페이스와 알고리즘 구조에 맞게 지속적으로 재구성되는 전략적 특성을 의미한다.
카카오엔터테인먼트는 ‘헬릭스 푸시(Helix Push)’, ‘헬릭스 큐레이션(Helix Curation)’에 이어 ‘헬릭스 숏츠(Helix Shorts)’ 등 AI 기반 서비스를 통해 콘텐츠 추천, 노출, 형식 변환을 통합적으로 운영하고 있으며, 이를 통해 이용자의 콘텐츠 탐색 방식 자체를 변화시키려는 전략적 시도로 볼 수 있다. 특히 ‘헬릭스 숏츠’는 웹툰을 약 30초 내외의 영상으로 자동 변환하여 이용자가 작품을 선택하기 이전에 핵심 내용을 직관적으로 파악할 수 있도록 하며, 개인화 추천 시스템과 결합되어 콘텐츠 소비 경로를 재구성한다. 이러한 구조는 기존의 검색 중심 콘텐츠 소비 방식에서 벗어나, 알고리즘 기반 자동 추천 구조로 전환되고 있음을 보여준다.
셋째, AI 기반 생산 구조의 재매개 전략이다. 이는 콘텐츠 제작 공정을 자동화·통합함으로써 생산 효율을 극대화하고, 확장 가능성을 제작 단계에서부터 내재화하는 전략으로 이해될 수 있다. 생성형 AI는 웹툰 IP 확장에서 콘텐츠 생산 구조 자체를 재편하는 핵심 요인으로 작동한다. 기존의 웹툰 제작은 기획, 콘티, 선화, 채색, 편집 등 개별 공정이 순차적으로 이루어지는 노동집약적 구조를 특징으로 하였으나, AI 기술의 도입은 이러한 생산 구조를 자동화·병렬화된 시스템으로 전환시키고 있다.
웹툰 제작 AI 솔루션 ‘투닝(Tooning)’은 감정 분석과 이미지 생성 기술을 결합하여 웹툰 제작 전 과정을 지원하며, 이를 통해 제작 시간을 기존 대비 획기적으로 단축하고 콘텐츠 제작 효율을 높이고 있다. 또한 이러한 시스템은 에디터, 생성 AI, 플랫폼 기능이 결합한 구조를 통해 제작 공정을 통합적으로 관리할 수 있는 환경을 제공하며, 기존에 분리되어 있던 작업 단위들이 하나의 시스템 안에서 통합적으로 운영되는 구조로 전환되고 있음을 의미한다.
산업 전반에서도 이러한 변화는 확산되고 있다. ｢2025 웹툰 산업 실태조사｣에 따르면 웹툰 기업의 약 56.7%가 생성형 AI를 활용한 경험이 있으며, 특히 사전 기획 및 스토리 구상 단계에서의 활용 비중이 60.2%로 가장 높게 나타났다. 또한 플랫폼에서는 해당 단계의 활용 비중이 68.3%, CP 사에서도 59.6%로 나타나, 생성형 AI가 콘텐츠 제작 초기 단계에서 집중적으로 활용되고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 생성형 AI가 단순히 작화나 후반 작업을 보조하는 기술을 넘어, 콘텐츠 기획과 서사 설계 단계부터 개입하는 핵심 도구로 기능하고 있음을 보여준다. 일부 사례에서는 콘텐츠 제작과 데이터 관리, IP 보호를 하나의 시스템으로 통합하려는 시도가 나타나고 있으며, 이는 제작 인프라와 데이터 관리 체계가 결합된 생산 시스템으로 확장되고 있음을 의미한다. 결과적으로 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 생산 구조는 개별 공정 중심의 제작 방식에서 벗어나, 다양한 제작 단계가 통합적으로 작동하는 시스템 기반 구조로 전환되고 있다.
넷째, UGC(User Generated Content) 기반 참여형 확장 전략이다. 이는 이용자를 콘텐츠 생산 과정에 적극적으로 참여시키고, 재생산 활동을 통해 IP 확장을 촉진하는 전략이다. 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장은 더 이상 제작자 중심의 일방향 구조에 머무르지 않고, 이용자의 참여를 통해 확장되는 구조로 변화하고 있다. 특히 AI 기술의 발전과 콘텐츠 제작 도구의 대중화는 일반 이용자도 손쉽게 콘텐츠를 생산할 수 있는 환경을 조성하였으며, 팬픽, 팬아트, 숏폼 영상 등 이용자 제작 콘텐츠가 단순한 2차 창작을 넘어 IP 확장의 핵심 요소로 기능하고 있다. 이는 웹툰 IP 확장의 새로운 동력으로 작용한다.
실제로 기존 콘텐츠를 재해석한 UGC 기반 2차 창작은 신규 이용자 유입과 팬덤 결속 강화, 나아가 IP 수명 연장에 기여하는 전략적 수단으로 평가되고 있으며, 이러한 흐름은 웹툰 플랫폼에서도 나타난다. 네이버웹툰은 숏폼 애니메이션 서비스 ‘컷츠(Cuts)’를 통해 이용자가 웹툰 IP를 기반으로 2차 창작 콘텐츠를 제작하고 공유할 수 있는 환경을 제공하고 있으며, 이는 기존의 창작자 중심 생산 구조를 이용자 참여형 구조로 확장하는 사례라 할 수 있다. 특히 웹툰 기반 2차 창작 콘텐츠는 플랫폼 내에서 높은 소비 비중을 보이며 원작 콘텐츠로의 유입을 촉진하는 효과를 나타내는 것으로 분석된다. UGC 기반 콘텐츠는 단순한 팬 활동을 넘어 콘텐츠 소비와 생산이 결합된 구조를 형성하며, IP 확장의 중요한 축으로 작용하고 있다. 생성형 AI 환경에서는 이용자가 캐릭터와 서사를 기반으로 다양한 변형 콘텐츠를 생산할 수 있게 되면서, 콘텐츠 소비가 재생산으로 확장되는 구조가 더욱 강화되고 있다.
결과적으로 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장은 제작자 중심의 선형적 확장에서 벗어나, 플랫폼과 이용자가 함께 참여하는 분산적 확장 구조로 재편되고 있다. 이는 웹툰 IP가 폐쇄적인 콘텐츠 자산이 아니라, 이용자 참여를 통해 지속적으로 재구성되고 확장되는 개방형 콘텐츠 구조로 전환되고 있음을 시사한다.
종합하면 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장은 비선형적·동시적 확장 구조, 플랫폼-데이터 기반 적응 전략, 생산 구조의 재편, UGC 기반 참여형 확장이라는 네 가지 방향을 중심으로 재편되고 있으며, 이는 웹툰 IP가 단일 콘텐츠 중심 구조를 넘어 다양한 주체와 기술이 결합한 확장 가능한 콘텐츠 시스템으로 전환되고 있음을 보여준다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 확장을 단순한 매체 전환이나 트랜스미디어 확장의 관점에서 벗어나, 재매개를 기반으로 한 확장 구조로 변화하고 있음을 분석하였다. 기존 연구가 매체 간 확장 관계에 초점을 두었다면, 본 연구는 생성형 AI 기술이 서사, 형식, 플랫폼, 생산 구조에 미치는 영향을 사례 중심으로 분석하는 차별성을 가지고 있다.
연구 결과, 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장은 단순한 매체 간 전환이나 2차 콘텐츠 생산을 넘어, AI의 생성·변형 연산이 개입하는 방식으로 콘텐츠의 생산과 재구성, 소비가 상호 연동되는 구조로 재편되고 있음을 확인할 수 있었다. 기존의 웹툰 IP 확장이 원작 중심의 선형적 구조를 기반으로 이루어졌다면, 생성형 AI 환경에서는 하나의 IP가 다양한 형식과 플랫폼에서 동시적으로 확장되는 비선형 구조로 전환되고 있으며, 이는 콘텐츠 확장의 범위와 속도를 동시에 확장하는 특징을 보인다.
특히 생성형 AI는 콘텐츠를 단순히 변환하는 수준을 넘어, 서사를 요약하고 변형하며 재배열하는 방식으로 이야기 구조와 표현 형식의 재구성에 중요한 역할을 수행한다. 이 과정에서 웹툰 IP가 고정된 원작을 중심으로 확장되는 것이 아니라, 데이터 기반으로 분해되고 재조합할 수 있는 구조로 전환되고 있음을 시사한다. 플랫폼 환경 역시 이러한 변화와 밀접하게 결합되어 나타난다. AI 기반 추천 알고리즘과 개인화 시스템은 이용자 데이터를 분석하여 콘텐츠 노출과 형식 변환을 조정하며, 웹툰 IP가 플랫폼 환경에 적응하는 방식으로 확장되도록 한다. 이러한 변화는 콘텐츠의 생산 방식과도 연결된다. 생성형 AI는 제작 공정을 자동화·통합함으로써 생산 구조를 재편하고 있으며, 이에 따라 콘텐츠 제작은 기존의 순차적 작업 방식에서 자동화·병렬화된 생산 구조로 변화하고 있다. 생성형 AI 환경에서는 콘텐츠 제작 도구의 접근성이 확대되면서 이용자 역시 중요한 생산 주체로 참여하게 된다. 이에 따라 웹툰 IP 확장은 UGC 기반 참여 구조로 확장되며, 이용자의 재생산 활동 역시 AI 기술을 매개로 강화된다. 이는 웹툰 IP가 제작자 중심의 폐쇄적 콘텐츠에서 벗어나, 다양한 주체가 참여하는 개방형 콘텐츠 구조로 변화하고 있음을 보여준다.
종합하면, 생성형 AI 환경에서 웹툰 IP의 미디어 확장은 ‘비선형·동시적 확장’, ‘플랫폼-데이터 기반 적응’, ‘생산 구조의 재편’, ‘UGC 기반 참여형 확장’이라는 전략적 요소를 중심으로 재편되고 있으며, 생성형 AI는 이러한 과정에서 콘텐츠의 생성과 변형 전반에 중요한 매개로 작용하고 있다. 이는 웹툰 IP가 더 이상 개별 콘텐츠 단위의 활용을 넘어, 다양한 미디어 환경 속에서 지속적으로 재구성되고 확장되는 구조적 콘텐츠 시스템으로 전환되고 있음을 의미한다.
본 연구의 의의는 웹툰 IP 확장을 단순한 매체 전환이나 산업적 활용의 관점에서 벗어나, 생성형 AI가 개입하는 재매개 구조의 관점에서 재해석하였다는 데 있다. 이를 통해 웹툰 IP 연구의 이론적 논의를 확장하고, 산업 현장에서 적용할 수 있는 전략적 시사점을 제시하였다는 점에서 의미가 있다. 다만 본 연구가 사례 분석을 중심으로 논의를 전개하였다는 점에서 한계를 가지며, 향후 연구에서는 다양한 웹툰 IP 사례에 대한 정량적 분석과 이용자 반응에 대한 실증적 연구가 병행될 필요가 있다. 또한 생성형 AI 기술의 발전과 규제 환경 변화에 따라 웹툰 IP 확장 구조 역시 지속적으로 변화할 가능성이 있으므로, 이에 대한 후속 연구가 요구된다.
Acknowledgments
본 연구는 ㈜미스폴리곤의 자문을 받아 진행되었다.
본 과제(결과물)는 2026년도 교육부 및 경상북도의 재원으로 경북RISE센터의 지원을 받아 수행된 지역혁신중심 대학지원체계(RISE)의 결과입니다.(2026-RISE-15-103)
This research was supported by the Regional Innovation System & Education(RISE) program through the Gyeongbuk RISE CENTER, funded by the Ministry of Education(MOE) and the Gyeongsangbuk- do, Republic of Korea.(2026-RISE-15-103)
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- 2023년 9월 ~ 현재 : 경일대학교 만화애니메이션학부 조교수
- ORCID : https://orcid.org/0009-0004-0065-1660
- 주관심분야 : 콘텐츠, 웹툰, 웹툰IP