Multimodal Image-Text Analysis of Album Art and Lyric Emotion Structures Using Pre-trained Models : focusing on the concept album

최근 수년간 디지털 스트리밍 시대로 발전으로 음반 산업은 아날로그 CD 중심 물리적 매체 시대에서 스트리밍 기반 디지털 환경으로 전환되면서 실물 음반 영향력은 급격히 축소되었다. 그럼에도 앨범 아트는 여전히 시각적 매개체로서 중요한 역할을 담당하고 있으며, 다양한 음악 플랫폼은 디지털 앨범을 소개하는 핵심 인터페이스로 앨범 아트를 적극 활용하는 추세로 예술적⋅홍보적 장치로 진화하고 있음을 보여준다. 이에 본 연구는 앨범 아트의 정체성을 가사 텍스트에 GoEmotion 사전 학습 모델을 적용하여 감정 데이터로 재조명하였다. 그 후, 시각⋅감정 텍스트 매체의 연결성을 기반으로 유사도에 대한 가설을 설정하여 사전 학습 모델을 통해 유사성을 추출하고 통계 분석을 진행하였다. 그 결과, 특정 트랙의 감정과 앨범 아트의 유사도가 높음을 확인하였고, 이는 아트가 감정적 내러티브를 반영하는 방향으로 설계될 수 있음을 시사한다. 본 연구는 정성 중심으로 분석된 앨범 아트 연구에 정량적인 근거를 보완함으로써 향후 감정 기반 아트 수립의 기초 연구로 의의가 있다.