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[IT뉴스]당신은 리센느를 좋아할 가능성이 높습니다

온카뱅크관리자

2026-09-13 06:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">[선데이모닝인사이트] AI 알고리즘</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="fWDQ2UZv1r">
          <blockquote class="pretip_frm" contents-hash="db055386bc053c8625274f955bf676392a1d957ac2d6391f2824eca7a1d3ca40" dmcf-pid="4zGcLQ9UXw" dmcf-ptype="pre">
           [편집자주] 트럼프 2기 출범, AI의 발달, 기후변화 등 글로벌 사회의 불확실성이 커졌습니다. 선데이모닝인사이트는 매주 일요일 오전, 깊이 있는 시각과 예리한 분석으로 불확실성 커진 세상을 헤쳐나갈 지혜를 전달합니다.
          </blockquote>
          <div contents-hash="1975c0699f979a4595e0148d821c4421d6d65be7d16ce0f77c764b3b1266bd64" dmcf-pid="8qHkox2uXD" dmcf-ptype="general">
           <br>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4f6d15d23671b2e425ad7b43ad39ead4ad9df7bb6c60a49ff78aa1433e946a47" dmcf-pid="6BXEgMV7HE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="그룹 리센느(RESCENE) 리브, 미나미, 제나, 원이, 메이가 해외 일정 차 12일 오전 인천국제공항을 통해 출국하고 있다. 2026.08.12 /사진=임성균 tjdrbs23@" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/moneytoday/20260913060221519tiaa.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="Ki81WOcn5I" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/moneytoday/20260913060221519tiaa.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            그룹 리센느(RESCENE) 리브, 미나미, 제나, 원이, 메이가 해외 일정 차 12일 오전 인천국제공항을 통해 출국하고 있다. 2026.08.12 /사진=임성균 tjdrbs23@
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="68d9c39f66c6c55d271f78f1dc8b8e4c707afa2320715a7bd572d07e39d9d6be" dmcf-pid="PbZDaRfzXk" dmcf-ptype="general">
           유튜브 홈 화면을 내리다가 우연히 리센느 영상을 발견한 당신. 당신은 리센느를 좋아할 가능성이 높다. 적어도 당신이 발견한 그 영상은 마음에 들 확률이 상당하다. 리센느가 이른바 '중소돌(중소기획사에서 기획한 아이돌)의 기적'을 쓴 걸그룹이라는 사실을 모른다고 해도 그렇다. 심지어는 아이돌에 관심이 없거나 평소에 유튜브로 노래나 춤이 나오는 영상을 보지 않더라도 당신은 그 영상을 좋아할 가능성이 있다. 
          </div>
          <p contents-hash="cd6d33619ac97d98dbe3078bb9a368654acc668fe6210b7c8e03adeb47bf3aa0" dmcf-pid="QK5wNe4q1c" dmcf-ptype="general">걸그룹 리센느의 리더 원이의 유튜브 채널 '안녕하세요원이입니다잘부탁드립니다'(이하 안원잘부)에 지난달 28일 올라온 37분짜리 영상 '원이 근황'이 공개 4일 만에 조회수 1000만을 넘어섰다. 11일 오전 9시30분 기준 해당 영상의 조회수는 1211만회를 기록하고 있다. </p>
          <p contents-hash="9dc75f1f100f0a4c5024af02979854604fea56ff00c11bad1abd02253dc05f61" dmcf-pid="x91rjd8BZA" dmcf-ptype="general">최근 몇 달 사이에 대중적 인지도를 빠르게 높인 걸그룹의 웹예능 영상이 올린 지 4일 만에 조회수 1000만을 넘긴 것은 이례적인 일이다. 특히 해당 영상 시청자의 상당수가 국내 거주자라는 점을 고려하면 쉽지 않은 일이다. 8월 하순 유튜브가 조회수 산정 방식을 변경했다는 것을 고려해도 그렇다. 리센느를 이미 좋아하는 사람들의 관심만으로 이 현상을 설명하기는 어렵다. 어떻게 이런 일이 가능했을까.</p>
          <div contents-hash="c0960b557d7bd511f2613f346144630fc4c23572e732a2652618feab98c6d372" dmcf-pid="ysLbpHlw1j" dmcf-ptype="general">
           <div></div>
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<strong>AI의 발달이 불러온 추천 알고리즘 고도화</strong>
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           <div></div>
           <div></div>'4일 만에', '국내 거주자만을 대상으로' 조회수 1000만회 달성이 가능했던 것은 인공지능(AI)의 발달로 유튜브의 추천 알고리즘이 고도화됐기 때문이다. 
          </div>
          <p contents-hash="b50cfab83a429bf724bdc6dd0126278f2047b465eed1683232865dcdfd485677" dmcf-pid="WOoKUXSr1N" dmcf-ptype="general">유튜브는 올라온 새 영상은 크게 구독자 기반 노출, 검색을 통한 유입, 추천 알고리즘을 통한 노출, 외부 링크, SNS(소셜미디어) 공유 등을 통해 확산된다. </p>
          <p contents-hash="5be9555c27e3f3b2ff97c5d3c137239e32040dfd57a70f72808b9e441623e894" dmcf-pid="YIg9uZvmta" dmcf-ptype="general">우선 4일 만에 1000만이라는 숫자는 안원잘부 채널의 구독자(11일 기준 205만명)만으로 달성하기 어려운 숫자다. 단순 계산으로 구독자 1명이 5번 봐야 가능한 수치라서다. 검색을 통한 유입이나 외부 링크, SNS 공유 또한 한계가 분명하다. 리센느를 이미 알고 있는 사람이 적극적으로 해당 영상을 공유해야 하기 때문이다. 결국 해당 영상의 대규모 확산에는 추천 알고리즘을 통한 노출이 큰 역할을 했을 것으로 보인다.</p>
          <p contents-hash="14f88502e581eb801bb416fa995151669bc84bcb74b9989feb3e1aa6fe79377a" dmcf-pid="GCa275TsHg" dmcf-ptype="general">추천 알고리즘을 통한 영상 확산 자체는 새로운 것이 아니다. 유튜브는 초창기인 2008년부터 개인화된 추천 시스템을 구축했다. 2016년부터는 딥러닝을 적용한 추천시스템을 활용하며 추천 알고리즘의 성능을 크게 끌어올렸다. </p>
          <p contents-hash="daa9573973a99767b1f84285e1a3aecdcb830ce6d116d4c152483ba8c6df2fc5" dmcf-pid="HhNVz1yOGo" dmcf-ptype="general">유튜브는 이용자에게 영상을 추천할 때 시청·검색 기록, 구독·좋아요, 비슷한 이용자들의 시청 패턴을 고려한다. 영상을 추천받은 이용자의 반응 또한 추천의 근거가 된다. 반응이 좋으면 더 넓은 집단으로 추천 범위를 넓히고 반응이 약하면 노출을 줄이는 식이다. </p>
          <p contents-hash="7f1b26c60319c58aeaf754f9f01a38c42691c4bbd325090735085ac864b33008" dmcf-pid="XljfqtWI1L" dmcf-ptype="general">리센느 원이의 '원이 근황' 영상이 특별한 것은 그 확산 속도에 있다. 과거 추천 시스템은 새 영상에 대한 시청 데이터가 충분히 쌓이지 않으면 작동하기 어려웠다. 재생기록이 없는 영상을 분석하는 기술이 없었던 것은 아니지만 실제 추천에는 시청 데이터가 필요했다.</p>
          <p contents-hash="72e6f778d85fc62c34bc57a13b8c13aa350bee7b73716ffa69e0fcfc4dfcc36c" dmcf-pid="ZSA4BFYCXn" dmcf-ptype="general">그런데 AI의 발달은 재생기록이 없는 영상을 추천하는 이른바 '콜드스타트' 문제 해결에 혁신을 가져왔다. 구글이 2024년 공개한 영상 파운데이션 모델 비디오프리즘(VideoPrism)은 3600만개의 영상-텍스트 쌍과 5억8200만개의 영상 클립으로 사전 학습됐다. 이를 개선된 추천 알고리즘 모델에 결합시키면 시청 기록이 없어도 해당 영상을 누가 좋아할지 알아낼 수 있다. 영상이 올라오자마자 그 영상을 좋아할 것으로 예상되는 사람들에게 빠르게 뿌릴 수 있다는 얘기다. </p>
          <p contents-hash="011f43d23e955dbc9e3a6c11637f43622191ec3e60eeca6fc841e00da39a4f5b" dmcf-pid="5Eeu1TsA1i" dmcf-ptype="general">게다가 AI의 발달로 향상된 추천 알고리즘이 적용되는 속도도 빨라졌다. 교사 AI가 학습한 판단을 학생 AI에 전달하는 '지식 증류' 방식으로 실시간 추천 서비스에 필요한 속도를 확보했다는 게 구글의 설명이다. 간단하게 말해서 추천 알고리즘에 사용된 AI가 똑똑해지는 동시에 빨라졌다는 것이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="551b0502772d0610e770d492936800dcfbdd6b02bf616bd7f997102962a9d033" dmcf-pid="1Dd7tyOcGJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="그룹 르센느 멤버 미나미가 지난 3월 '갸루' 분장을 하고 &quot;거제 야호&quot;라고 외친 장면이 온라인에서 화제가 됐다. /사진=유튜브 채널 '안녕하세요원이입니다잘부탁드립니다'" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/moneytoday/20260913060222769piuf.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="92mR4ztWGO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/moneytoday/20260913060222769piuf.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            그룹 르센느 멤버 미나미가 지난 3월 '갸루' 분장을 하고 "거제 야호"라고 외친 장면이 온라인에서 화제가 됐다. /사진=유튜브 채널 '안녕하세요원이입니다잘부탁드립니다'
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="160d26fda02020ccc889c3b4681e75f711c83ad30ceec3fef84a5c32faa2115a" dmcf-pid="twJzFWIkHd" dmcf-ptype="general">
           <div></div>
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<strong>아이돌 영상이지만, 아이돌 팬을 찾지는 않는다</strong>
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           <div></div>또 주목할 점은 추천 알고리즘을 통한 영상 확산의 폭이 넓어졌다는 점이다. 
          </div>
          <p contents-hash="0f9d986842d4c62772b32c24504d83586fd2bedc237e82fc38763fe7b88fdf8d" dmcf-pid="Friq3YCEGe" dmcf-ptype="general">안원잘부 채널의 원이 근황 영상 조회수가 9일 기준 조회수 1200만회에 육박한 것은 유튜브 추천 알고리즘이 아이돌이 등장하는 영상이라고 해서 아이돌 팬에게만 이를 추천하는 것은 아니라는 점을 시사한다. 아이돌 팬에게만 영상을 추천해서는 이처럼 높은 조회수를 단기간에 기록하기 어렵기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="02b310f275ec754f976b62a5209fc32078e1aeb46b9b145b4b8a3a118b809490" dmcf-pid="3mnB0GhDYR" dmcf-ptype="general">물론 유튜브 초창기에도 K팝 팬에게만 한국 가수 영상을 추천하는 것은 아니었다. 그러나 AI가 발달하면서 전혀 다른 카테고리에 속하는 사람이 좋아할지도 모르는 의외의 영상을 추천하는 능력이 더욱 정교해진 것으로 보인다. 시청 기록 분석을 통해서는 놓칠 수 있었던 잠재적 신호를 찾아낼 수 있는 방향으로 AI가 발달했기 때문이다. 실제로 구글은 "매일 800억개가 넘는 신호를 학습한다"고 밝히고 있다. </p>
          <p contents-hash="170a3bf0e213458ba5a4722baa1fb76dfeb34695cca3c0f3c9350ababd3559f7" dmcf-pid="0sLbpHlwHM" dmcf-ptype="general">예컨대 리센느 원이가 출연한 '나의 연수 아저씨' 영상의 경우 꼭 K팝이나 아이돌 팬이 아닌 사람에게도 추천될 수 있다. 원이가 아닌 개그맨 이선민·유영우 팬, 운전면허를 딴 지 얼마 되지 않은 사람, 가족 등에 운전 연수를 해본 경험이 있는 사람, 웹예능을 좋아하는 사람 등에게 모두 소구할 수 있는 영상이기 때문이다. </p>
          <p contents-hash="c5d2787e8b03da536fdffbd16cba42cfcc3b59cd1a838268e062f37c545c0c20" dmcf-pid="pOoKUXSr5x" dmcf-ptype="general">이에 따라 리센느 콘텐츠가 전통적인 아이돌 소비층을 넘어 확산되고 있다는 정황도 있다. 안원잘부 시즌1의 콘텐츠를 활용해 만든 카카오톡 이모티콘은 출시 직후 10대부터 50대 이상까지 전 연령대에서 인기 순위 1위를 기록했다. 이는 리센느가 아이돌을 주로 소비하는 10대~20대뿐 아니라 전 연령층에서 상당한 인기를 얻고 있다는 뜻이다. 추천 알고리즘이 기존 팬덤 밖 잠재적 시청자에게 콘텐츠를 실어 나르는 역할을 한 것으로 보인다. </p>
          <p contents-hash="8d7417c2b100517078335fff4c8d68ca87d849cbedd25ece4c3597649ba440fc" dmcf-pid="UIg9uZvmXQ" dmcf-ptype="general">그런데 리센느가 이처럼 폭넓은 대중성을 갖고 있었다면 왜 미나미의 '거제 야호' 밈이 등장하기 전까지 지금처럼 폭발하지 못했을까. 리센느에게 부족했던 것은 콘텐츠가 가진 매력 자체보다 대중이 들어올 입구였을 가능성이 있다. '거제 야호' 밈은 아이돌 팬이 아니어도 즉각 이해하고 소비할 수 있는 짧고 강력한 콘텐츠다. 이를 계기로 전형적인 아이돌 팬덤 밖 이용자의 반응 데이터가 쌓이자 리센느의 다른 콘텐츠까지 더 빠르게 잠재 시청자와 연결될 수 있는 기반이 만들어진 것이라 볼 수 있다. </p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="69a2d80ea5b17679c646d5d68fa1b40a90c32e816e12853d8253c53136862321" dmcf-pid="uCa275Ts1P" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="(고양=뉴스1) 권현진 기자 = 리센느 원이가 27일 오후 경기도 고양시 일산서구 킨텍스에서 열린 ‘2026 케이 월드 드림 어워즈(2026 KWDA)’ 시상식에 참석해 포즈를 취하고 있다. 2026.8.27/뉴스1  Copyright (C) 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포,  AI학습 이용 금지. /사진=(고양=뉴스1) 권현진 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/moneytoday/20260913060224075eyim.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="Vk6tYIkLHm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/13/moneytoday/20260913060224075eyim.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            (고양=뉴스1) 권현진 기자 = 리센느 원이가 27일 오후 경기도 고양시 일산서구 킨텍스에서 열린 ‘2026 케이 월드 드림 어워즈(2026 KWDA)’ 시상식에 참석해 포즈를 취하고 있다. 2026.8.27/뉴스1 Copyright (C) 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지. /사진=(고양=뉴스1) 권현진 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="896ae30f84bc5831e3f36790a5aef1ea6b9a1ea853fe4b7c91d1d5fb6f0de487" dmcf-pid="7hNVz1yOH6" dmcf-ptype="general">
           <div></div>
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<strong>AI 고도화, '필터 버블' 아닌 '세렌디피티'로 가나</strong>
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           </div>
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           <div></div>리센느의 성공 스토리는 AI 고도화가 추천 알고리즘에 따른 필터 버블 현상을 완화할 수 있다는 가능성을 보여준다. 얼핏 보기에 아이돌에 관심이 없어 보이는 사람도 리센느의 콘텐츠에 노출되는 모습이 나타났기 때문이다. 필터 버블이란 알고리즘이 이용자의 기존 취향과 관심사에 맞는 정보만 반복적으로 추천하면서 다른 관점이나 새로운 콘텐츠를 접할 기회가 줄어드는 현상을 말한다. 
          </div>
          <p contents-hash="7d79ab7434cdb38e12e84ee3bfa792453daa98006a38cca0855e84482335cff3" dmcf-pid="zljfqtWI58" dmcf-ptype="general">추천 AI가 덜 똑똑할 때 유튜브 추천 알고리즘은 아이돌 팬에게 아이돌만 보여주는 식으로 작동하는 게 안전한 선택이다. 그러나 AI가 충분히 똑똑하다면 아이돌 팬이 아닌 사람에게도 아이돌을 보여주는 방식이 중장기적으로 바람직한 전략이다. 항상 같은 프로그램만 나오는 TV가 있다면 시청자는 TV를 끄고 소파 앞을 떠날 가능성이 높기 때문이다. 실제로 추천 알고리즘 연구에서도 세렌디피티(뜻밖이지만 만족스러운 발견)가 장기적 이용자 경험에 긍정적일 수 있다고 보고되고 있다. </p>
          <p contents-hash="d9678d386da61e8642548f912d0580abb34a60498080388456157e2a1bc9c592" dmcf-pid="qSA4BFYCG4" dmcf-ptype="general">미국 템플대와 중국 후난대 연구진은 지난해 발표한 논문 '객관적 데이터 기반 요인 분석을 통한 추천 세렌디피티 규명'(Uncovering Recommendation Serendipity with Objective Data-driven Factor Investigation)에서 "세렌디피티 추천은 이용자의 관심을 충족시키면서도 필터 버블을 깨뜨리는 것을 목표로 한다"고 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="70c3e89f5faaed26b2c3f60e992f3ad1f4bac2527eb9e234f953380ab72cd267" dmcf-pid="Bvc8b3Gh5f" dmcf-ptype="general">안재용 기자 poong@mt.co.kr<br><a href="https://www.mt.co.kr/?utm_source=daum&amp;utm_medium=article_text_ad&amp;utm_campaign=mystocksolution" target="_blank">[내 주식이 궁금할땐 머니투데이]</a></p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 머니투데이 &amp; mt.co.kr. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p>

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