본 연구는 생성형 AI 기반 브랜드 광고포스터의 시각 스타일을 분석하기 위한 GA-VSAF(Generative AI Visual Style Analysis Framework)를 개발하고, 사례 분석을 통해 그 활용 가능성을 탐색적으로 검토하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 시각 구성(Visual Composition), 시각 표현(Visual Expression), AI 시각 특성(AI Visual Characteristics)의 세 가지 분석 차원을 도출하고 GA-VSAF를 개발하였다. 이후 2023년 이후 Behance에 공개된 사례를 수집·검토하여 최종 20개를 선정하고 동일한 기준으로 분석하였다. 또한 분석 기준의 평가자 간 일치도를 검토하기 위해 3인의 평가자가 동일한 사례를 독립적으로 코딩하고 Fleiss’ κ를 산출하였다. 분석 결과, 시각 구성에서는 중심 강조형 구도와 최소·보조형 타이포그래피가 상대적으로 높게 나타났으며, 시각 표현에서는 Hyperrealism과 Impact가 두드러졌다. AI 시각 특성에서는 Sensory Amplification과 Reality Reconstruction이 상대적으로 높은 비중을 보였다. 이를 통해 GA-VSAF가 생성형 AI 기반 브랜드 광고포스터에서 관찰되는 시각적 특성을 다차원적으로 살펴보기 위한 탐색적 분석 틀로 활용될 가능성을 보여주었다. 본 연구는 생성형 AI 기반 브랜드 광고포스터의 시각 스타일을 체계적으로 분석하기 위한 기초자료를 제공한다.