류호현 / 고려대학교 / 중국을 중심으로 한 동아시아 서브컬처 IP 목소리 자원의 산업 구조 분석과 온톨로지 모델링 / 2026 신진연구자지원사업(인문사회) / 49,736 / 24개월 / 2026 신진연구자지원사업(인문사회)
연구목표
본 연구의 주요 목적은 다음과 같다.
- 중국 및 동아시아 콘텐츠 산업내 ‘목소리 자원’의 문화적·산업적 위상을 구조적으로 규명
- 디지털 인문학 기반 온톨로지 모델을 구축, 질적 해석과 데이터 분석을 결합한 새로운 연구 방법을 제시
성우 및 음성 자원을 중심으로 한 ‘목소리 요소’는 콘텐츠의 정체성과 몰입도, 팬덤 형성, 현지화 성과를 좌우하는 핵심 요인으로 기능하며, 점차 독립적인 문화자산이자 산업 자원으로 전환되고 있다.
동아시아 서브컬처 IP 산업은 최근 10여 년간 게임, 웹소설, 웹툰, 애니메이션, 버추얼 캐릭터 콘텐츠 등을 중심으로 급속한 성장을 이루며 글로벌 문화시장의 핵심 동력으로 자리매김하였다. 특히 중국을 중심으로 형성된 대형 플랫폼 및 IP 기업들은 세계관·캐릭터·서사를 기반으로 한 트랜스미디어 전략을 통해 문화산업의 구조를 재편하고 있으며, 이 과정에서 캐릭터의 시각적 이미지뿐 아니라 청각적 경험의 중요성 또한 크게 부상하고 있다.
그러나 기존의 문학·문화연구 및 콘텐츠 산업 연구는 주로 텍스트, 서사, 이미지 중심의 분석에 집중해 왔으며, 음성 자원이 형성하는 산업적·문화적 네트워크 구조에 대한 체계적 연구는 충분히 축적되지 못하였다. 특히 성우, 음성 제작 시스템, 플랫폼, 언어권별 더빙 구조가 형성하는 복합적 관계망에 대한 구조화 연구는 매우 제한적인 수준에 머물러 있다. AI 음성합성 기술의 확산과 함께 인간 성우와 인공지능 음성이 공존하는 환경이 형성되고 있음에도, 이를 실제 산업 구조와 결합하여 분석한 실증 연구 역시 부족한 실정이다.
본 연구는 이러한 문제의식을 바탕으로, 중국을 중심 사례로 삼아 동아시아 서브컬처 IP 산업에서 목소리 자원이 생산·유통·현지화·소비되는 구조를 종합적으로 분석하고, 이를 온톨로지 기반 데이터 모델로 구축하는 것을 핵심 목표로 한다.
[1차년도]에는 중국 대표 IP를 중심으로 성우·음성 자원의 산업 구조를 정성적으로 분석하고, 관련 데이터를 체계적으로 수집·정제하여 기초 연구 인프라를 구축한다.
[2차년도]에는 한·중·일 비교 분석을 통해 동아시아 차원의 표준 모델을 완성함으로써, 서브컬처 IP 연구의 방법론적 확장을 도모한다.
본 연구의 구체적 목표는 다음과 같다
1) 중국 및 동아시아 콘텐츠 산업에서 목소리 자원이 차지하는 문화적·산업적 위상을 관계망 구조 속에서 규명한다.
2) 디지털 인문학 기반 온톨로지 모델을 구축하여 질적 해석과 데이터 분석을 결합한 새로운 연구 방법을 제시한다.
3) 성우 산업, 플랫폼 구조, AI 음성 기술이 결합된 복합 생태계를 구조적으로 해석함으로써, 기존 캐릭터·서사 중심 연구의 한계를 극복한다.
이를 통해 본 연구는 서브컬처 IP 연구를 개별 작품 분석 차원을 넘어, IP–캐릭터–음성 자원–플랫폼–언어권을 연결하는 관계망 기반 문화산업 분석으로 확장하고자 한다. 특히 Neo4j 기반 그래프 데이터베이스를 활용한 온톨로지 구축 방식은 서사와 산업 구조를 동시에 분석할 수 있는 새로운 연구 인프라를 제공함으로써, 인문학 연구의 재현성, 검증 가능성, 확장성을 제고하는 데 기여할 것이다.
아울러 본 연구는 중문학·중국문화학 및 비교문화연구의 전통적 해석 방법을 유지하면서도 디지털 분석 도구를 적극적으로 결합함으로써, 중국문화 연구의 디지털 전환을 촉진하고 데이터 기반 비교연구의 새로운 모델을 제시하고자 한다. 궁극적으로 본 연구는 동아시아 서브컬처 IP 산업에서 형성되는 목소리 자원을 독립적 문화자산이자 구조화 가능한 분석 단위로 재개념화함으로써, 학문적·산업적·정책적 활용이 가능한 통합 연구 기반을 구축하는 것을 최종 목표로 한다.
기대효과
3.1 학문적 기여: 서브컬처 IP 연구의 분석 패러다임 확장
본 연구는 IP–캐릭터–서사–목소리 자원–언어권을 연결하는 구조적 분석을 수행하고, 이를 데이터베이스화하여 온톨로지 모델로 구축함으로써 서브컬처 IP 연구에 새로운 방법론적 표준을 제시한다. 특히 중국과 동아시아 문화콘텐츠 연구 영역에서 상대적으로 주목받지 못했던 목소리 자원을 핵심 분석 대상으로 설정함으로써, 기존의 텍스트·이미지 중심 연구 패러다임을 구조적으로 확장한다는 점에서 중요한 학문적 의의를 지닌다.
Neo4j 기반 그래프 분석을 활용한 본 연구의 접근 방식은 개별 사례 분석과 산업 구조 분석을 통합하는 연구 모델로 기능하며, 향후 중국문학·중국문화 연구 및 디지털 인문학 분야에서 활용 가능한 분석 틀로 확장될 수 있다. 또한 인간 성우와 AI 음성이 공존하는 콘텐츠 환경을 분석 대상으로 포함함으로써, 디지털 전환 이후 문화 생산 구조와 창작 주체의 변화에 대한 이론적 논의를 심화시킨다. 이를 통해 본 연구는 문화산업 연구, 팬덤 연구, 플랫폼 연구를 연결하는 융합형 연구 성과로 자리매김할 것이다.
3.2 연구 인프라 구축 효과: 데이터 기반 연구 환경 조성
본 연구의 핵심 성과 중 하나는 동아시아 서브컬처 IP 목소리 자원을 체계적으로 정리한 온톨로지 데이터베이스 구축이다. 이는 단일 연구 성과에 그치지 않고, 후속 연구자들이 활용할 수 있는 지속 가능한 연구 인프라로 기능한다. 구축된 데이터베이스는 캐릭터 설정, 서사 단위, 언어권별 음성 자원, 성우 네트워크, 플랫폼 유통 구조 등을 통합적으로 포함하여, 비교 연구 및 확장 연구에 활용될 수 있다.
3.3 교육 및 인력 양성 효과: 디지털 인문학 기반 연구 역량 강화
본 연구는 연구 성과를 대학 교과·비교과 교육 과정과 연계하여, 디지털 인문학 기반 문화산업 연구 인재 양성에 기여한다. 프로젝트 기반 학습(PjBL) 방식을 적용하여, 학생들이 데이터 구축, 온톨로지 설계, 관계망 분석 과정에 직접 참여하는 실천형 교육 모델을 구축한다.
연구 과정에서 축적되는 데이터베이스와 분석 도구는 수업 실습 자료 및 비교과 연구 프로젝트로 활용되며, 학생들은 데이터 수집·정제·분석·시각화·보고서 작성에 이르는 전 과정을 경험하게 된다. 특히 DB 및 온톨로지 구축 과정을 포트폴리오화함으로써, 학생들의 연구 성과와 실무 역량을 가시적으로 축적할 수 있도록 지원한다. 이는 대학원 진학, 연구 프로젝트 참여, 문화콘텐츠 및 디지털 인문학 분야 취업 과정에서 중요한 경쟁력으로 작용할 것이다.
3.4 산업·사회적 기여: 콘텐츠 생태계의 구조적 이해 제고
본 연구는 동아시아 콘텐츠 산업에서 목소리 자원이 형성하는 가치사슬 구조를 실증적으로 분석함으로써, 산업 현장의 전략 수립과 구조 개선에 기초 자료를 제공한다. 언어권별 더빙 구조, 성우 네트워크 집중 현상, AI 음성 도입에 따른 변화 양상에 대한 분석 결과는 콘텐츠 기업과 제작사의 현지화 전략 수립에 실질적인 참고 자료로 활용될 수 있다.
3.5 정책적 활용 가능성: 문화 수출 전략 및 산업 정책 연계
본 연구의 분석 결과는 정부 및 공공기관의 문화콘텐츠 정책 수립과 문화 수출 전략 설계에 활용 가능한 실증 자료로 제공된다. 동아시아 지역의 현지화 구조, 언어권별 유통 특성, 음성 자원의 국제 경쟁력 분석 결과는 문화산업 정책의 객관적 근거로 기능할 수 있다.
아울러 AI 음성 기술과 인간 성우의 공존 구조에 대한 분석은 향후 저작권 제도, 노동 정책, 기술 규제 정책 논의에도 참고 자료로 활용될 수 있다. 이를 통해 본 연구는 학술 연구를 정책 실천 영역으로 연결하는 중개적 역할을 수행하며, 문화산업의 지속가능한 발전을 위한 제도적 기반 마련에 기여할 것이다.
연구요약
본 연구의 궁극적 목적은 동아시아 서브컬처 IP 산업에서 목소리 자원이 형성하는 문화적·산업적 네트워크 구조를 실증적으로 규명하고, 이를 온톨로지 기반 연구 인프라로 구축하는 데 있다. 이를 위해 본 연구는 정성적 산업 분석, 데이터 기반 구조화, 관계망 분석, 비교 연구를 단계적으로 결합하는 2단계 연구 전략을 채택한다. 각 연차별 연구는 상호 연계 구조 속에서 진행되며, 분석 결과와 데이터 구조가 순환적으로 고도화되는 체계를 형성한다.
- 연구 전개 전략 개괄
본 연구는 산업 구조 분석과 데이터 모델링을 병행하는 혼합 연구 설계를 기반으로 수행된다. 먼저 중국을 중심으로 형성된 서브컬처 IP 산업의 음성 자원 활용 구조를 정성적으로 분석하고, 이를 데이터 단위로 전환하여 온톨로지 모델로 구축한다. 이후 구축된 데이터 구조를 한·중·일 비교 연구로 확장하여 동아시아 차원의 표준 모델을 완성한다.
연구 전개 과정의 핵심 전략은 다음과 같다.
● 산업 구조 분석 → 데이터 구조화 → 네트워크 분석 → 비교·이론화의 단계적 결합
● Neo4j 기반 그래프 DB를 활용한 관계 중심 분석 체계 구축
● 정성 연구와 정량 연구의 통합적 운용
이를 통해 본 연구는 인문학적 해석력과 데이터 기반 검증 가능성을 동시에 확보하는 연구 모델을 구현한다.
- 1차년도 연구 수행 계획: 중국 중심 구조 분석 및 온톨로지 v1.0 구축
1) 1차년도 연구는 중국을 중심으로 한 동아시아 서브컬처 IP 산업에서 목소리 자원이 형성하는 구조를 규명하는 데 초점을 둔다. 특히 성우, 음성 제작 시스템, 더빙 구조, 플랫폼 유통 체계, 팬덤 비즈니스가 상호 연결되는 방식에 주목하여, 음성 자원이 산업 가치사슬 내에서 수행하는 기능을 분석한다.
산업 보고서, 기업 자료, 플랫폼 정책 문서, 인터뷰 자료, 팬덤 아카이브 등을 종합 분석하여 중국 목소리 산업의 구조적 특성을 파악한다. 이를 통해 글로벌 현지화 과정에서 발생하는 구조적 병목 지점과 자원 집중 양상을 규명한다. 이러한 정성 분석 결과는 이후 데이터 모델링의 이론적 근거로 활용된다.
2) 동시에 Hoyoverse의 주요 IP 3-4종을 중심으로 IP–캐릭터–서사–음성–언어권 데이터를 체계적으로 구축한다. 기존에 확보된 샘플 데이터는 파일럿 자료로 활용되어 데이터 구조의 표준화 가능성을 검증한다. 모든 데이터는 내부 식별자 체계와 메타데이터 규칙에 따라 정규화된다.
정제된 데이터는 Neo4j 환경에 적재되어 그래프 기반 온톨로지 구조로 전환된다. 1차년도에는 최소핵심 구조 구축에 집중하여, 실질적 분석이 가능한 온톨로지 v1.0을 완성한다. 이 성과는 이후 비교 연구의 기준점으로 활용된다. - 2차년도 연구 수행 계획: 동아시아 비교 분석 및 표준 모델 완성
1) 2차년도 연구는 1차년도에 구축된 분석 틀과 데이터 구조를 한·중·일 비교 연구로 확장하여, 동아시아 차원의 음성 자원 네트워크를 규명하는 데 목적이 있다. 한국과 일본의 대표 서브컬처 IP를 비교군으로 추가하여 데이터베이스를 확장하고, 다국가 네트워크 분석이 가능하도록 구조를 재정렬한다.
2) 확장된 그래프 DB를 기반으로 중심성 분석, 경로 분석, 군집 분석 등 다양한 네트워크 분석 기법을 적용하여, 특정 IP, 캐릭터, 성우, 언어권이 수행하는 구조적 역할을 규명한다. 이를 통해 자원 집중 현상, 매개 구조, 종속 관계를 실증적으로 분석한다.
특히 현지화 과정에서 발생하는 연결 단절 지점과 허브 노드를 분석함으로써, 언어권별 더빙 시스템의 재편 구조를 추적한다. 또한 네트워크 구조와 팬덤 규모, 수익 지표, 글로벌 유통 성과 간의 관계를 분석하여, 음성 자원의 산업적 효과를 검증한다.
3) 최종적으로 분석 결과는 문화산업 이론, 플랫폼 정치경제 연구, 팬덤 연구와 결합되어 이론화되며, 이를 바탕으로 온톨로지 v2.0 표준 모델을 완성한다.
키워드
중국문화, 서브컬처, 디지털콘텐츠, 문화콘텐츠, 문화산업, IP, 트랜스미디어, 설정, 목소리, 성우, 음성, 더빙, 캐릭터, 온톨로지, Neo4j,
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