디지털 전환과 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content) 기술의 발전은 전통문화 향유 방식을 재구성하고 있으나, 고전시가 전승은 여전히 텍스트 중심 해석에 머물러 있다. 본 연구는 스튜어트 홀(Stuart Hall)의 인코딩–디코딩 이론을 재 해석하여 고전시가의 미학적 가치를 현대 미디어 환경에서 재현하기 위한 멀티모달 커뮤니케이션 디자인 전략을 탐색하였다. 사례로 신기질의 과 황진이의 을 선정하여, 텍스트·심상·운율을 시청각 기호로 변환하는 다층적 인코딩 체계를 설계하고, ‘텍스트 분석–스토리보드–시청각 생성–동적 구현–상호작용’의 5단계 프로세스를 적용한 인터랙티브 플랫폼 프로토타입을 구현하였다. A/B 테스트와 전문가 평가 결과, 제안 모델은 범용 AI 대비 콘텐츠 충실도와 예술적 재현성에서 향상된 성과를 보였으며, CLIP Score 분석에서도 의미 정합성이 높게 나타났다. 본 연구는 AIGC를 고전시가의 시청각적 재현과 인간–AI 협업을 매개하는 지능형 설계 체계로 확장할 수 있는 가능성을 제시한다.연구의 핵심 사례로 중국 송대 신기질(辛棄疾)의 과 한국 조선시대 황진이(黃眞伊)의 시조 을 선정하여, AIGC 기술을 활용한 시청각화 경로와 실천적 효과를 탐구하였다. 연구 과정은 다음과 같다. 첫째, 이론적 차원에서 고전시가의 텍스트, 시적 이미지(심상), 운율을 시각 및 청각 기호로 변환하는 다층적 인코딩 체계를 구축하고, 이를 통해 고전시가가 멀티모달 공간에서 재현되는 기호학적 논리를 정립하였다. 둘째, 실천적 차원에서 ‘텍스트 분석–스토리보드 설계–시청각 생성–동적 구현–사용자 상호작용’의 5단계 프로세스를 기반으로 하는 인터랙티브 웹 플랫폼 프로토타입을 디자인 및 구현하였다. 셋째, 제안된 시스템의 효용성을 검증하기 위해 A/B 테스트와 전문가 평가를 수행하였다. 평가 결과, 본 연구의 맞춤형 플랫폼이 기존 범용 AI 모델 대비 콘텐츠 충실도와 예술적 재현성 측면에서 유의미하게 높은 성과를 보였으며, CLIP Score 기반의 정량적 분석에서도 원작과의 의미론적 일치도가 향상되었음을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 AIGC가 단순한 생성 도구를 넘어, 고전시가의 심미적 정보를 시각화하고 동적으로 재해석하는 지능형 매개체로 기능할 수 있음을 시사한다. 이는 고전시가 콘텐츠 디자인의 패러다임을 해석 중심에서 생성과 체험 중심으로 전환하는 한편, 인간–AI 협업(Human-AI Collaboration)을 통한 전통문화의 디지털 창조적 계승을 위한 실질적인 방법론을 제공한다는 점에서 의의가 있다.