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AI 에이전트 10) 멀티모달 기술과 동영상 생성 AI
동영상은 연속된 프레임(frames)들이 시간 축을 따라 유기적으로 연결
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Feb 12. 2025
인공지능(AI)이 텍스트를 생성하고, 이미지를 만들어내는 시대를 넘어 이제는 동영상을 직접 제작하는 시대가 열리고 있습니다. 과거에는 영상 콘텐츠를 제작하려면 기획, 촬영, 편집 등 여러 단계를 거쳐야 했고, 고가의 장비와 전문 기술이 필수적이었습니다. 그러나 동영상 생성 AI의 발전으로 누구나 손쉽게 고품질의 영상을 제작할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 특히, 멀티모달 AI(Multimodal AI) 기술이 발전하면서 텍스트, 이미지, 음성, 영상 데이터를 동시에 분석하고 결합해, 더욱 자연스럽고 몰입감 있는 동영상을 만들어낼 수 있게 되었습니다.
챗GPT 프롬프트를 활용한 경영전략 구체화 <AI를 활용한 경영전략 수립>은 1)경영전략의 개념을 정의한 후, 2)프롬프트를 구체화하고, 3)답변내용을 시각화합니다. 연관도서로 AI 인공지능, 기술, 트렌드를 어떻게 활용한 것인지에 대한 <비즈니스모델 사용설명서>를 참고하세요.
chapter 1. 동영상을 생성해 주는 시대
텍스트나 이미지보다 복잡한 기술적 난이도
동영상을 생성하는 것은 텍스트로 답변을 하거나 한 장의 이미지를 만드는 것보다 훨씬 더 복잡한 기술을 필요로 합니다. 동영상은 시간축(Temporal Dimension)을 가지기 때문에 여러 장의 프레임(이미지 등)을 자연스럽게 만들기 위해서는 각 프레임을 예측하고 자연스럽게 이어줘야 하는데, 이를 위해서는 고도의 계산과 추론이 필요합니다.
동영상을 생성하는 과정은 그림을 애니메이션으로 변환하는 과정과 유사합니다. 예를 들어, 캐릭터가 걷는 애니메이션을 만든다고 가정해 보겠습니다. 첫 번째 프레임에서는 캐릭터가 한쪽 다리를 들고 있는 그림을, 중간 프레임에서는 캐릭터가 다리를 내딛는 과정의 그림을, 마지막 프레임에서는 캐릭터가 완전히 다음 걸음을 내딛는 그림을 그릴 것입니다. 그런데 3장의 프레임만으로는 움직임이 자연스럽지 않을 것입니다. 그래서 각 프레임 사이의 작은 움직임을 부드럽게 연결하는 중간 프레임을 추가해야 합니다. 이렇게 작업에 참여하는 사람들은 중간 그림을 그리고 세밀한 조정을 거쳐 캐릭터의 움직임이 어색하지 않도록 만들어 갑니다.
동영상은 단순히 연속된 이미지가 아니라, 텍스트(자막 및 내레이션), 음성(대사 및 배경음), 이미지(시각적 요소), 동작(모션 및 애니메이션) 등 다양한 데이터가 결합된 복합적인 콘텐츠입니다. 따라서 동영상 생성 AI가 자연스럽고 현실감 있는 결과물을 만들어내기 위해서는 단순한 이미지 생성 능력을 넘어, 텍스트, 오디오, 영상이 유기적으로 조화를 이루도록 해야 합니다.
멀티모달 기술이 동영상 생성에서 중요한 이유
이처럼 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 유형의 데이터를 동시에 처리하고 분석하여 더 정교한 결과물을 만들어내는 기술이 ‘멀티모달 AI(Multimodal AI)’입니다. 동영상 생성은 멀티모달(Multimodal)과 깊은 관련이 있습니다. 모달(modal)이란 정보를 표현하거나 전달하는 방식을 의미합니다. 예를 들어, 텍스트는 문자를 통해 정보를 전달하는 모달이고, 음성은 소리로, 이미지는 시각적 요소로 정보를 전달하는 모달입니다. 멀티모달(Multimodal)은 이러한 여러 모달을 동시에 처리하고, 각각의 특성을 융합해 보다 풍부하고 자연스러운 결과물을 만들어내는 기술을 가리킵니다.
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 서로 다른 유형의 데이터를 통합적으로 이해하고 생성하기 때문에, 영상 속 대사와 캐릭터의 입 모양이 일치하거나, 배경 음악이 장면의 분위기와 자연스럽게 어우러지는 등의 정교한 표현이 가능해집니다.
동영상 생성 분야에서 멀티모달 AI가 중요한 이유도 바로 이 점에 있습니다. 여러 형태의 데이터를 따로따로 처리하는 AI 모델로는, 대사의 타이밍과 캐릭터의 움직임을 완벽하게 맞추거나, 장면 전환에 적절한 음향효과를 자동으로 배치하는 등의 정교한 작업을 하기 어렵습니다. 그러나 멀티모달 기술을 적용하면, 텍스트 대본과 음성, 이미지, 영상을 한 번에 분석하고 생성할 수 있어, 더 자연스럽고 몰입감 있는 동영상을 만들어낼 수 있습니다.
멀티모달 기술의 구분
멀티모달 AI는 ①텍스트 to 영상, ②이미지 to 영상, ③오디오 to 영상으로 세분화해 볼 수 있습니다. 물론 기술적 구분일 뿐 동영상 생성 시장은 모두를 포함하는 형태로 발전하고 있기 때문에 동영상 생성 기술의 이해를 돕기 위한 측면의 설명입니다.
먼저, 텍스트 to 영상(Text-to-Video)은 사용자가 입력한 문장을 바탕으로 AI가 자동으로 장면과 움직임을 생성하는 기술입니다. 예를 들어, Runway Gen-2(runwayml.com)나 오픈AI Sora 같은 서비스는 '해안가에서 노을을 감상하는 장면'처럼 텍스트로 간단히 지시해도, 필요한 배경과 개체들의 움직임을 연속된 프레임으로 구현해 줍니다. 이를 통해 광고 기획안 시연이나 프로토타입 영상 제작을 빠르게 진행할 수 있으며, 영상 편집 기술이 부족한 개인이나 소규모 기업도 손쉽게 영상 콘텐츠를 제작할 수 있게 되었습니다.
이미지 to 영상(Image-to-Video)은 정적인 이미지를 동적으로 변환하는 기술로, 브랜드 캠페인 영상, 교육 콘텐츠, 홍보 및 프로모션 영상 제작 등에 활용되고 있습니다. 이 기술을 통해 사용자는 이미지를 기반으로 자연스럽게 움직이는 영상을 제작할 수 있는데요. D-ID(www.d-id.com)가 대표적인 서비스입니다. D-ID에서는 사용자가 인물 사진을 업로드하면 AI가 입술 움직임, 표정 변화 등을 추가하여 실제 사람이 말하는 듯한 영상을 자동으로 생성해 줍니다.
오디오 to 영상(Audio-to-Video)은 음악이나 음성을 입력하면 AI가 이를 분석해, 해당 리듬·분위기에 맞춰 연속된 프레임을 생성하는 방식입니다. 예를 들어, Sound2Scene(sound2scene.github.io)은 재생 중인 음악의 박자나 멜로디를 해석해, 그에 어울리는 시각적 요소와 움직임을 추가해 줍니다. 이를 이용하면 오디오북이나 팟캐스트를 영상 콘텐츠로 확장하거나, 이벤트·공연 현장에서 음악과 연동된 미디어 아트를 구현하는 등 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다.
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chapter 2. 동영상 생성 기술과 비즈니스의 변화
생성형 영상 기술은 단순한 자동화 도구를 넘어, 콘텐츠 제작 방식 자체를 변화시키고 있습니다. 기업(B2B) 측면에서는 광고, 뉴스, 교육, e커머스 등 다양한 분야에서 빠른 콘텐츠 제작을 가능하게 하며, 개인(B2C) 측면에서는 유튜브, 틱톡, 블로그 등에서 영상 제작의 진입장벽을 낮춰서 크리에이터 이코노미를 형성할 것입니다.
B2B 관점에서 동영상 생성 AI 활용 방안
B2B 관점에서 영상 기술은 마케팅 & 광고, e커머스 & 제품 홍보, 교육 및 이러닝(e-Learning), 뉴스 및 미디어 콘텐츠 자동화 측면에서 활용될 수 있습니다.
마케팅 & 광고의 경우 기존에 기업이 광고 영상을 제작하려면 기획부터 촬영, 편집까지 최소 몇 주에서 몇 달이 걸렸습니다. 그러나 AI를 활용하게 되면 텍스트 기반으로 영상 시안을 생성하여, 짧은 시간 내에 여러 가지 버전의 광고를 제작할 수 있습니다. 기업은 시간과 비용을 절감하면서 다양한 형태의 영상을 제작할 수 있습니다. 이러한 AI 영상 생성 서비스를 제공하는 기업(또는 AI 에이전트)은 구독형 SaaS(Software as a Service) 모델을 통해 수익을 창출할 수 있습니다. 기업 고객은 월간 또는 연간 구독 형태로 AI 영상 제작 서비스를 이용하며, 필요에 따라 추가 기능(고급 템플릿, 음성 합성, 맞춤형 편집 등)을 유료로 제공하는 프리미엄 모델도 적용할 수 있습니다.
e커머스 & 제품 홍보의 경우 제품 설명 영상을 자동으로 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 브이캣(Vcat)과 같은 서비스는 이미 온라인 쇼핑몰에서 사용되고 있으며, 판매자가 제품 설명을 텍스트로 입력하거나 관련 URL을 제공하면 AI가 이를 분석해 제품 이미지 및 키포인트를 반영한 홍보 영상을 자동으로 제작해 줍니다. 현재는 기업이 개별 AI 영상 생성 서비스에 접속해 사용하는 방식이지만, 앞으로는 e커머스 플랫폼(카페24 등)이나 브랜드 자사몰과 연계하여, AI 기반 영상 제작 기능을 옵션으로 제공하는 방향으로 발전할 것입니다. 기업이 자체적으로 운영하는 쇼핑몰이나 마케팅 시스템에 AI를 연동하여, 제품 등록과 동시에 자동으로 최적화된 홍보 영상이 생성될 수 있게 되는 것입니다. 기업은 별도의 영상 제작 인력을 투입할 필요 없이, 제품 업데이트에 맞춰 실시간으로 광고 영상을 생성할 수 있어, 운영 효율성과 마케팅 효과를 높일 수 있습니다.
교육 및 이러닝(e-Learning) 업계에서는 AI 기술을 활용한 강의 콘텐츠를 빠르게 제작할 수 있습니다. 지금까지는 강사가 직접 강의 영상을 촬영하고 편집하는 과정이 필요했으나, AI 기반 텍스트 to 영상 기술이 발전하면 AI가 자동으로 강의 영상, 시각 자료, 음성 등을 포함한 콘텐츠를 생성해주고 있습니다.
AI 기반 텍스트 to 영상 기술은 강의 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어, 강의 내용을 여러 언어로 번역하고 이를 반영한 영상 콘텐츠 생성할 수도 있습니다. 이것은 강사가 언어의 장벽을 뛰어넘어 더 많은 수강생(또는 User)을 만날 수 있다는 의미입니다. 이를 통해 기존에는 접근하기 어려웠던 해외 학습자들도 보다 쉽게 원하는 강의를 수강할 수 있으며, 강의의 질과 접근성을 동시에 높이는 변화가 이루어질 것입니다.
콘텐츠 관련 기업은 뉴스 및 콘텐츠 자동화를 통해 보다 효율적으로 미디어 콘텐츠를 제작하고 배포할 수 있습니다. 기존의 뉴스 및 미디어 콘텐츠 제작 방식은 기자, 편집자, 영상 제작자가 협업하여 기획, 취재, 편집, 배포까지 여러 단계를 거치는 방식이었습니다. 그러나 AI 기반 영상 기술을 활용하면 콘텐츠를 자동으로 영상으로 변환할 수 있어, 보다 빠르고 효율적으로 정보를 전달할 수 있습니다.
또한, 인공지능이 생성한 콘텐츠를 기반으로 다양한 방식의 퍼블리싱이 가능해지면 개인화된 서비스도 용이해집니다. 예를 들어, 스포츠 경기 요약, 주식 시장 보고서, 날씨 정보와 같이 정형화된 뉴스 콘텐츠는 AI가 신속하게 정리하여 기사와 영상으로 변환할 수 있습니다. 이후 AI가 사용자의 관심사를 분석하여 맞춤형 뉴스 및 콘텐츠를 제공함으로써, 보다 개인화된 미디어 경험을 구현할 수 있게 되는 것입니다.
B2C 관점에서 동영상 생성 AI 활용 방안
동영상 생성 AI는 일반 사용자, 크리에이터, 개인 사업자가 쉽고 빠르게 고품질의 영상 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원합니다. 기존에도 크리에이터 이코노미(Creator Economy)는 꾸준히 성장해 왔지만, AI 기술이 접목되면서 콘텐츠 제작 방식에 획기적인 변화가 일어나고 있습니다.
과거에는 영상 콘텐츠를 제작하려면 촬영, 편집, 후반 작업까지 많은 시간과 비용이 들었지만, 이제 AI를 활용하면 누구나 단시간 내에 높은 퀄리티의 영상을 만들 수 있습니다. 이로 인해 인플루언서, 개인 크리에이터, 중소 규모의 사업자들이 더욱 쉽게 콘텐츠 시장에 진입할 수 있게 되었습니다.
특히 인플루언서들은 AI 기술을 활용해 브이로그, 정보성 콘텐츠, 제품 리뷰 영상을 보다 빠르고 효율적으로 제작할 수 있습니다. 콘텐츠 발행 주기가 짧아지고, 질적인 측면에서도 기존 미디어에 뒤처지지 않는 수준을 갖출 수 있습니다. 기업 입장에서도 AI를 활용하면 인플루언서와의 협업을 통해 적은 비용으로 더 높은 마케팅 효과를 기대할 수 있습니다. 기존에는 영상 제작 전문가나 외주 업체에 의존해야 했지만, 이제는 AI 기반 자동 편집과 콘텐츠 생성이 가능해지면서, 크리에이터와의 직접 협업이 더욱 활성화될 것입니다.
또한, 개인 크리에이터들은 AI를 통해 지속적으로 콘텐츠를 생산하며 구독자와의 소통을 강화할 수 있습니다. AI 기반 영상 생성은 단순 반복 작업을 줄이고, 기획과 창의적인 요소에 더 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이는 콘텐츠의 전문성과 다양성을 유지하면서도, 제작 비용과 시간을 절감할 수 있는 강력한 도구가 될 것입니다.
이러한 변화는 영상 콘텐츠의 대중화를 가속화하고, 크리에이터 이코노미를 더욱 성장시키는 계기가 될 것입니다. 앞으로 플랫폼들은 크리에이터를 위한 AI 도구를 적극적으로 도입할 가능성이 높으며, 누구나 AI를 활용해 영상 크리에이터가 될 수 있는 시대가 도래할 것입니다. 개인 브랜드 가치와 영향력이 더욱 중요해지면서, 새로운 기회와 시장이 열릴 것으로 기대됩니다.
AI 기반 콘텐츠 제작의 윤리적·법적 과제
동영상 생성 AI가 발전하면서 콘텐츠 제작이 쉬워졌지만, 동시에 해결해야 할 윤리적·법적 문제도 함께 등장하고 있습니다. 저작권 보호, 딥페이크(Deepfake) 악용, 개인정보 침해, 법적 규제 부족 등이 대표적인 이슈로, AI 기술이 보다 신뢰받고 안전하게 활용되기 위해서는 이에 대한 명확한 기준이 필요합니다.
우선 AI 생성 콘텐츠의 저작권 문제가 있습니다. AI는 기존의 영상, 음악, 이미지 등을 학습해 새로운 콘텐츠를 만들어내는데, 이 과정에서 원본 창작자의 권리가 침해될 가능성이 있습니다. AI가 학습한 데이터를 기반으로 유사한 스타일의 콘텐츠를 생성할 경우, 그것이 새로운 창작물인지, 기존 저작물의 변형인지 구분하기 어려워지며, 이에 대한 법적 기준도 아직 명확하지 않습니다. AI가 만든 영상의 저작권을 누구에게 부여할 것인지도 논란이 되는 부분입니다. 현재 각국에서는 AI 저작물의 법적 소유권과 보호 방안을 논의하고 있으며, 향후 명확한 법적 규제가 필요할 것입니다.
또한, 딥페이크(Deepfake) 기술의 악용도 심각한 문제입니다. AI가 사람의 얼굴과 목소리를 정교하게 합성할 수 있게 되면서, 가짜 뉴스, 사기, 정치적 조작 등 다양한 형태의 범죄에 악용될 가능성이 커지고 있습니다. 예를 들어, 유명인의 얼굴과 목소리를 이용한 조작된 영상이 퍼지면 사회적 혼란을 일으킬 수 있습니다. 이에 따라 유럽연합(EU)과 미국을 비롯한 여러 국가들은 AI 생성 콘텐츠에 대한 출처 표기 의무를 강화하고 있으며, 한국에서도 관련 법 개정이 논의되고 있습니다.
이와 함께 개인정보 보호 및 초상권 침해 문제도 대두되고 있습니다. AI 기반 영상 생성 기술이 한 장의 사진만으로 실제 사람이 말하는 것처럼 영상을 만들 수 있게 되면서, 동의 없이 개인의 얼굴이나 목소리가 사용될 위험이 커졌습니다. 연예인, 정치인뿐만 아니라 일반인도 피해자가 될 수 있으며, 이는 초상권 침해에 해당합니다. AI 기술이 발전할수록 이에 대한 법적 보호 장치도 더욱 강화되어야 합니다.
이러한 문제들을 해결하기 위해서는 AI 콘텐츠의 출처 표기 의무화, 개인정보 보호 규정 강화, AI 저작권 관련 법률 마련이 필요합니다. AI 기술이 창작의 범위를 확장하고 혁신을 가져오는 것은 분명하지만, 무분별한 사용을 막기 위한 법적·윤리적 기준이 마련되지 않는다면 기술의 발전이 사회적 혼란을 초래할 수도 있습니다. AI를 활용하는 기업과 개인은 기술의 윤리적 사용에 대한 책임감을 가져야 하며, 법과 기술이 함께 발전하는 방향으로 나아가야 합니다.
chatGPT 프롬프트를 활용한 경영전략 구체화를 다룬 <AI를 활용한 경영전략 수립>은 1)경영전략의 개념을 정의한 후, 2)프롬프트를 구체화하고, 3)답변내용을 시각화합니다. 비즈니스모델 관점에서 AI 인공지능, 기술, 트렌드를 어떻게 활용한 것인지에 대한 <비즈니스모델 사용설명서>를 참고하세요.
