제6화. 데이터가 서사가 되는 순간: 암묵지의 명시지화

앞선 5화에서 우리는 '13주 프로세스'라는 메제웍스의 속도전을 이야기했습니다. 그런데 13주 중 무려 9주를 '기획'과 '데이터'에 쏟아붓는다고 했습니다. 대체 그 9주 동안 무슨 일이 벌어지는 걸까요?

많은 사람들이 "요즘 AI 좋잖아? 그냥 넣으면 나오지 않아?"라고 묻습니다. 하지만 AI는 마법 상자가 아닙니다. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나옵니다.

메제웍스는 이 9주 동안 'IP의 영혼을 데이터로 치환하는 작업'을 수행합니다.

오늘은 세계관 라이브러링(Librarying)'의 구조를 설명합니다.

주의 : 예시에 사용된 S그룹 (Sevenus)과 G그룹(Ghost9)은 이 글을 위해 예시 분석된 사례로서 메제웍스가 콘텐츠를 제작했거나 계약 등의 관계에 있는 그룹은 아닙니다. 멤버를 살펴보고 음악을 들어보세요. :)

1. 지식경영의 고전적 과제: 암묵지를 어떻게 기록할 것인가

1990년대 초, 일본의 경영학자 노나카 이쿠지로는 기업 조직이 어떻게 지식을 창출하고 공유하는지 연구했습니다. 그는 지식을 두 가지로 구분했습니다.

명시지(Explicit Knowledge): 문서, 매뉴얼, 데이터베이스로 쉽게 기록되고 전달될 수 있는 지식.

암묵지(Tacit Knowledge): 경험, 직관, 감각으로 체득된 지식. "말로 설명하기 어렵지만 아는 것.

노나카는 이렇게 말했습니다.

"조직의 진짜 힘은 암묵지를 명시지로 전환하는 능력에 있다."

하지만 이것은 쉬운 일이 아니었습니다. 베테랑 요리사의 '적당히'를 어떻게 레시피로 쓸 수 있을까요? 천재 작가의 '필이 왔다'는 순간을 어떻게 시스템화할 수 있을까요?

IP 비즈니스도 같은 문제에 직면합니다.

"이 캐릭터는 이럴 때 이렇게 반응해." 팬들은 본능적으로 압니다. 하지만 그것을 누군가에게 설명하려 하면 막막합니다. 아티스트의 특유한 말투, 멤버들 사이의 미묘한 케미, 팬덤만 아는 밈(Meme). 이 모든 것이 IP의 암묵지입니다.

3화에서 우리는 "IP에 대한 존경심"을 이야기했습니다. 그 존경심은 단순한 태도가 아닙니다. IP의 본질을 정확히 이해하고, 그것을 왜곡 없이 디지털 자산으로 전환하는 기술입니다.

메제웍스의 9주 라이브러링은 바로 이 암묵지를 명시지로 전환하는 작업입니다.

2. 데이터 파이프라인: 흩어진 파편에서 구조화된 지식으로

메제웍스의 데이터 작업은 단순한 '정리'가 아닙니다. 이것은 정교하게 설계된 '지식 파이프라인'입니다.

Stage 1. 감지와 수집

모든 것은 관찰에서 시작됩니다.

메제웍스는 자체 개발한 모니터링 툴로 팬덤의 길목을 24시간 지킵니다. 트위터, 팬 커뮤니티, 유튜브 댓글, 공식 팬 플랫폼. 특정 키워드의 언급량이 급증하면 '이슈'로 감지합니다.

메제웍스는 IP 특성에 따라 데이터 수집 채널을 선별합니다. 팬덤 문화와 IP 이미지에 적합한 플랫폼을 우선 모니터링합니다.

2인조 보이그룹 S의 프로젝트를 예로 들어보겠습니다.

메제웍스는 곡 'Summer Ride'의 가사, 멤버 인터뷰, 팬덤 반응을 수집했습니다.

[원천 데이터]

곡 가사: "작열하는 태양과 파도", "회색 일상을 일탈하여 수평선에"

멤버 호칭: "동갑" (일반적인 '96즈' 같은 세대 호칭이 아닌 고유 단어)

팬 문화: "여보세요, 밥먹었니" (안부를 묻는 인사)

콘텐츠: 동대문 자급자족 브이로그, 군필 멤버의 A텐트 캠핑 이야기

겉보기엔 흩어진 정보입니다. 하지만 메제웍스는 여기서 패턴을 발견합니다.

핵심은 '무엇을' 모을 것인가입니다.

메제웍스는 프로젝트 착수와 동시에 '수집 항목 리스트'를 만듭니다.

[인물 항목]

- 이름 / 별명 / 본명

- 말버릇 / 자주 쓰는 단어

- 좋아하는 것 / 싫어하는 것

- 생활 습관 / 특이사항

[관계성 항목]

- 멤버 간 케미

- 팬이 인지하는 조합별 특징

[세계관 항목]

- 곡별 주요 테마

- 반복되는 상징과 오브젝트

- 계절감, 색감, 공간감

무언가 항목이 써있지만 사실 실제 그렇지는 않습니다. [신체]라는 단어와 가까히 연결되는 단어나 [멤버]간의 연결을 [케미]에 공통적으로 연결하고 인물, 사건, 사물, 장소를 기본으로 집단, 행사, 시설, 지역으로 파생시키며 건조하고 차분하게 링크해나가는 것입니다.

이것은 '심리학 코딩 프레임'과 유사합니다. 질적 연구에서 연구자는 인터뷰 데이터를 분석하기 전, 미리 '무엇을 볼 것인가'를 정의합니다. 메제웍스도 같은 방식입니다.

하지만 여기서 끝이 아닙니다. 이 IP는 살아있기 때문입니다. 살아있는 IP를 다루는 방법은 더 특별합니다. 새로운 앨범이 나오고, 새로운 인터뷰가 공개되고, 팬들이 새로운 밈을 만듭니다. 어제까지 '청량 아이돌'로 불리던 그룹이 오늘부터 '다크 콘셉'으로 컴백한다면?

메제웍스의 모니터링 시스템은 이 변화를 즉시 감지하고, 중앙 관리 문서인 '유입경로 리스트(Source List)'를 업데이트합니다.

Stage 2. 포착과 채굴

감지된 이슈는 즉시 '데이터 채굴 대상'이 됩니다.

메제웍스의 봇은 업데이트된 리스트를 기반으로 관련 데이터를 긁어모읍니다. 트위터에서 해당 키워드를 포함한 게시물을 수집하고, 유튜브 영상의 자막을 추출하고, 팬 플랫폼의 반응을 복사합니다.

하지만 이 날것의 데이터는 아직 쓸 수 없습니다. 중복된 정보, 오타, 루머, 악의적인 댓글이 섞여 있습니다. 이것들을 걸러내고, 실제로 가치 있는 데이터를 정제합니다.

Stage 3. 검증과 정제

메제웍스는 수집된 정보를 편의적 '자료 등급'에 따라 분류합니다. 실제로 이렇게 뚜렷하게 나눠지진 않지만, 링크의 비중에 따라 소스에 중요도를 나눕니다. 가령 앨범 노래가사 같은 경우는 경전 수준으로 가장 높은 등급의 키워드가 됩니다. 4계층에 가까운 3계층이기 때문에 1,2계층보다 더 중요한 키워드입니다.

1차 자료: 공식 발표, 공식 인터뷰, 공식 SNS, 공식 가사

2차 자료: 언론 보도, 방송 출연

3차 자료: 팬 직접 목격담, 팬 이벤트 후기

4차 자료: 팬덤 2차 창작, 추측성 글

5화에서 설명했듯, 메제웍스는 링크가 더 많은, 즉 최소 2개 이상의 소스에서 검증된 정보를 자연스럽게 우선 사용하며 학술 연구의 '삼각검증' 방법론과 유사한 효과를 냅니다.

한 명의 팬이 "이 멤버가 이걸 좋아한대요"라고 쓴 글은 4차 자료입니다. 하지만 공식 영상에서 본인이 직접 말했다면 1차 자료입니다. 그리고 팬 커뮤니티 3곳에서 같은 내용이 화제가 되었다면, 이것은 검증된 정보가 됩니다.

메제웍스의 스토리텔러들은 수집된 날것의 데이터를 하나하나 읽습니다. 그리고 맥락과 감성을 더해 다듬습니다.

이것이 3화에서 강조한 '존경심'이 실제 작업에서 구현되는 순간입니다.

이제 보이그룹 S의 데이터가 어떻게 정제되는지 보겠습니다.

수집된 15개의 키워드를 메제웍스는 3개의 개념/컨셉으로 압축했습니다.

[1차 클러스터링: 키워드 → 개념]

여름, 일탈, 수평선, 질주, 동행

→ 개념: 소실점 (Vanishing Point)

→ 의미: 수평선을 향해 달려가는 갈망

동갑, 7시, 빛나는 날개, 재도약, 미성

→ 개념: 부메랑

→ 의미: 7자 모양의 두 날개, 다시 돌아오는 재도약

안부, 쿼카 여우, 자급자족, 오래오래, 하모니

→ 개념: A텐트 (A-Tent)

→ 의미: 둘이 함께 만드는 작은 안식처

이것은 단순한 분류가 아닙니다. 메제웍스의 세계관 디렉터는 15개의 키워드를 보며 물었습니다.

"이 그룹의 본질은 무엇인가?"

Stage 4. 구조화와 연결

정제된 데이터는 이제 '지식 단위'로 구조화됩니다.

메제웍스는 가장 원시적이면서도 가장 강력한 형식을 선택했습니다.

텍스트 파일(.txt)입니다.

왜 하필 텍스트 파일일까요?

첫째, 가볍습니다. 무거운 워드 프로세서 파일 하나 용량이면, 텍스트 파일 수천, 수만 개를 처리할 수 있습니다.

둘째, 호환성이 완벽합니다. 어떤 운영체제에서도, 어떤 프로그램에서도, 심지어 30년 전 컴퓨터에서도 텍스트 파일은 열립니다.

셋째, AI가 가장 좋아합니다. LLM(거대 언어 모델) 시대가 오면서 판이 바뀌었습니다. AI에게 JSON이나 XML 같은 구조화된 파일은 '과대 포장된 과자'와 같습니다. 알맹이(정보)를 먹기 위해 뜯어야 할 껍질(특수기호 {}, <>)이 너무 많습니다. 이것은 곧 '토큰의 낭비'이자 비용의 증가를 의미합니다.

메제웍스는 CSV(Comma-Separated Values)와 TSV(Tab-Separated Values)를 '마스터 데이터'로 삼습니다.

[멤버A_기본정보.csv]

이름,별명,특징,상징동물

멤버A,쿼카,밝음,쿼카

[소실점_개념.txt]

# 소실점 (Vanishing Point)

- 수평선을 향한 질주

- 회색 일상의 일탈

- 여름의 작열하는 태양과 파도

- 관련 곡: Summer Ride

- 연결 키워드: [[여름]], [[수평선]], [[질주]]

그리고 이 작은 조각들은 마크다운(Markdown) 문법을 통해 서로 거미줄처럼 연결됩니다.

[[소실점]] ─ [[여름]] ─ [[Summer Ride]]

└ [[수평선]] ─ [[바다]]

└ [[질주]] ─ [[일탈]]

[[]] 괄호 하나면 개념 파일에서 곡 파일로, 곡 파일에서 키워드 파일로 즉시 이동할 수 있습니다. 이것은 인간 작가가 읽기에도 편하고, 기계가 읽기에도 완벽한 구조입니다.

2화에서 우리는 "분량이 퀄리티"라고 했습니다. 아티스트의 말투를 10개만 학습한 AI와 1만 개를 학습한 AI는 차원이 다른 결과물을 내놓습니다.

텍스트 파일 시스템은 바로 이 '방대한 양'을 가능하게 만드는 기반입니다.

보이그룹 S의 3개 개념은 다시 하나의 최종 상징으로 수렴됩니다.

"흰 돛(The White Sail)"

A텐트 (정적 캔버스) → 돛 (동적 캔버스)

부메랑 (날개) → 돛 (바람을 받는 면)

소실점 (목표) → 돛 (수단)

자급자족의 텐트 천이 이제 바람을 타고 소실점을 향해 펼쳐집니다. 부메랑의 두 날개처럼 공기역학적으로 설계된 돛이 망망대해 위에서 수평선을 가리킵니다.

"단단히 땅을 지키던 텐트의 캔버스를 걷어 올려, 이제 우리는 바람을 타고 소실점을 향해 돛을 펼친다."

이 한 문장은 15개의 키워드, 50개의 가사, 20개의 인터뷰가 압축된 결과입니다.

이것이 바로 암묵지의 명시지화입니다.

팬들이 막연히 느끼던 "이 그룹은 뭔가 자유롭고 청량해"라는 직관이, 이제 "소실점을 향해 항해하는 흰 돛"이라는 명확한 상징으로 전환되었습니다.

또 다른 사례를 보겠습니다.

9인조 보이그룹 G는 '지구공동설'이라는 독특한 세계관을 가지고 있습니다. 지구 내부에 미지의 공간이 있다는 설정입니다.

메제웍스는 이 그룹의 데이터를 분석하면서 다음과 같은 핵심 요소를 추출했습니다.

[핵심 오브젝트]

문 : 새로운 세계로의 진입

벽 : 보호와 수호

X-Ray: 본질을 꿰뚫어 보는 능력

[캐릭터 IP]

Gleez): 유령 친구, 소울메이트, 동반자

이 오브젝트들과 캐릭터는 단순한 설정이 아닙니다. 메제웍스는 이것을 '팬덤 액티비티의 핵심 요소'로 구조화했습니다.

Gleez_캐릭터시트.txt

# Gleez

- 유형: 유령 친구

- 관계: 멤버들의 소울메이트

- 외형: 2D 애니메이션 스타일

- 역할: 지구 내부 탐험의 동반자

- 팬덤 액티비티:

* Gleez 키우기 (다마고치 방식)

* Gleez 수집 (카드 시스템)

* Gleez과 함께하는 미션

이렇게 구조화된 데이터는 7화에서 설명할 '위키 시스템'의 기초가 되고, 8화에서 설명할 '절차적 생성'의 원료가 됩니다.

3. 역할의 분화: 누가 무엇을 책임지는가

메제웍스의 라이브러링 작업에는 네 개의 역할이 존재합니다.

역할 1. 프로젝트 매니저 (PM)

책임: 전체 일정 관리, 클라이언트 커뮤니케이션, 산출물 검수

PM은 5화에서 설명한 7단계 워크플로우가 제시간에 진행되도록 관리합니다. 1-2주 차 데이터 수집이 지연되면, 3-5주 차 세계관 구축도 지연됩니다. PM은 이 병목을 미리 감지하고 자원을 재배치합니다.

동시에, PM은 클라이언트(IP 보유사, 기획사)와의 창구입니다. 9주 차 최종 검수 단계에서 클라이언트가 "이 설정은 공식 설정과 다릅니다"라고 피드백하면, PM은 즉시 해당 데이터를 수정 대상으로 지정합니다.

역할 2. 데이터 엔지니어

책임: 크롤링, 모니터링 시스템 구축, 데이터 파이프라인 관리

데이터 엔지니어는 '보이지 않는 곳'에서 일합니다.

Stage 1의 모니터링 툴을 개발하고, 봇이 소셜 미디어와 팬 플랫폼을 자동으로 크롤링하도록 스크립트를 작성합니다. 수집된 데이터를 CSV로 정리하고, 중복 제거 알고리즘을 돌립니다.

이들은 또한 '데이터 파이프라인의 자동화'를 책임집니다.

예를 들어, 신규 인터뷰가 유튜브에 올라오면, 시스템이 자동으로 자막을 추출하고, 키워드를 태깅하고, 관련 카테고리 파일에 임시 저장합니다. 스토리텔러는 이미 정리된 데이터를 받아 검증만 하면 됩니다.

역할 3. 세계관 디렉터 (Narrative Director)

책임: IP의 톤앤매너 정의, 핵심 키워드 도출, 서사 설계

세계관 디렉터는 메제웍스 라이브러링의 '두뇌'입니다.

5화에서 설명한 3-4단계(월드 바이블 제작, 일상 설계)를 총괄합니다. 수집된 데이터 더미를 보고, "이 IP의 핵심 감성은 무엇인가?"를 정의합니다.

보이그룹 S의 "흰 돛"을 도출한 사람이 바로 세계관 디렉터입니다.

세계관 디렉터는 곡 가사, 멤버 인터뷰, 팬덤 반응을 종합하여 '핵심 키워드'를 도출했습니다.

여름, 일탈, 수평선, 질주, 동행, 동갑, 7시, 빛나는 날개,

재도약, 미성, 안부, 쿼카 여우, 자급자족, 오래오래, 하모니...

이 키워드들이 소실점, 부메랑, A텐트를 거쳐 최종적으로 "흰 돛"이라는 상징으로 수렴되었습니다.

이 과정은 단순한 정리가 아닙니다. 이것은 창조적 분석입니다.

역할 4. 콘텐츠 크리에이터

책임: 실제 텍스트 작성, 캐릭터 대사 생성, 이벤트 시나리오 제작

콘텐츠 크리에이터는 메제웍스 라이브러링의 '손'입니다.

세계관 디렉터가 정의한 톤앤매너에 따라, 실제로 캐릭터의 대사를 씁니다. 하지만 이들은 백지에서 시작하지 않습니다.

앞서 구축된 라이브러리를 엽니다. 옵시디언의 '그래프 뷰'를 켭니다. 화면에는 수천 개의 키워드 파일들이 별자리처럼 연결되어 있습니다.

[소실점] ─ [여름] ─ [수평선]

└ [바다] ─ [파도]

└ [질주] ─ [일탈]

크리에이터는 이 연결망을 보며 대사를 씁니다.

"오늘 수평선까지 함께 달릴래? 파도 소리 들으면서."

이 대사는 [[수평선]]과 [[파도]]를 자연스럽게 연결하며, 팬들이 아는 '이 그룹의 특징'을 정확히 반영합니다.

2화에서 설명한 '절차적 생성'도 여기서 작동합니다. 크리에이터가 일일이 대사를 쓰는 것이 아니라, 라이브러리의 키워드 조합을 바탕으로 시스템이 대사 후보를 생성하고, 크리에이터는 그중 가장 적절한 것을 '큐레이션'합니다.

4. 두 개의 심장: 도쿠위키와 옵시디언

이 네 역할이 협업하기 위해서는 '공유된 작업 공간'이 필요합니다.

메제웍스는 두 가지 도구를 이원화하여 사용합니다.

도쿠위키(DokuWiki): 모두의 도서관

도쿠위키는 온라인 중앙 서버에 위치하며, 모든 프로젝트 관계자가 접속하여 최신 설정을 확인하는 '단일 진실 공급원'입니다.

PM도, 데이터 엔지니어도, 세계관 디렉터도, 크리에이터도, 심지어 클라이언트도 이곳에서 같은 정보를 봅니다.

"이 그룹의 상징 캐릭터는 무엇인가?"

누구든 도쿠위키에 접속해 [[Gleez]]를 검색하면, 즉시 답을 얻습니다.

Gleez

- 유형: 유령 친구

- 관계: 멤버들의 소울메이트

- 외형: 2D 애니메이션, 흰색과 파란색 계열

- 성격: 장난스럽지만 따뜻함

- 역할: 지구 내부 탐험의 동반자

이것은 조직 내 '지식의 민주화'입니다. 정보가 특정 개인의 머릿속에만 있지 않고, 시스템에 기록되어 누구나 접근할 수 있습니다.

옵시디언 : 작가의 작업실

하지만 실제 창작은 개인의 작업 공간에서 이루어집니다.

스토리텔러와 크리에이터들은 각자의 PC에 설치된 옵시디언에서 작업합니다. 이 도구는 키워드 파일들 사이의 연결 관계를 시각적인 '그래프 뷰'로 보여줍니다.

작가는 밤하늘의 별자리처럼 연결된 키워드 망을 보며 새로운 영감을 얻고, 직관적으로 서사를 확장합니다.

그리고 작업이 끝나면?

"작가가 로컬에서 글을 쓰면, 시스템이 자동으로 중앙 위키에 업데이트한다."

이 유기적인 동기화 시스템 덕분에, 메제웍스의 창작자들은 기술적인 배포 과정에 신경 쓸 필요 없이 오직 '이야기'에만 집중할 수 있습니다.

5. 순환하는 혈액: 살아있는 라이브러리

메제웍스의 라이브러리는 한 번 만들고 끝나는 것이 아닙니다.

IP는 살아있습니다. 새로운 앨범이 나오고, 새로운 인터뷰가 공개되고, 팬들의 반응이 쌓입니다.

메제웍스의 라이브러리도 매일 성장합니다.

Stage 1의 모니터링 시스템이 24시간 작동하며 새로운 이슈를 감지합니다.

Stage 2의 봇이 자동으로 관련 데이터를 수집합니다.

Stage 3의 스토리텔러가 검증하고 다듬습니다.

Stage 4의 시스템이 구조화하고 연결합니다.

그리고 이 완성된 라이브러리는 8화에서 설명할 '절차적 생성 시스템'의 원료가 됩니다. AI가 학습하기 좋은 형태의 데이터셋으로 변환되어 모델에 주입됩니다.

이 순환 구조 덕분에, 메제웍스의 IP는 박제된 정보가 아니라 매일매일 성장하고 변화하는 '살아있는 유기체'가 됩니다.

6. '공학'적인 아카이빙과 컨트롤.

누군가는 이것을 단순한 데이터 정리라고 부를지 모릅니다.

하지만 우리는 이것을 'IP의 뇌를 만드는 공학'이라고 부릅니다.

노나카 이쿠지로가 말한 '암묵지의 명시지화'는 이론에 그쳤습니다. 하지만 메제웍스는 그것을 실제 작동하는 시스템으로 구현했습니다.

팬들의 머릿속에만 있던 '이 그룹은 이런 느낌'이 이제 검색 가능한 데이터가 되었습니다.

아티스트의 특유한 분위기가 수천 개의 텍스트 파일로 쪼개져 연결되었습니다.

멤버들 사이의 미묘한 케미가 관계성 그래프로 시각화되었습니다.

이것이 있기에, 메제웍스의 AI는 "없는 이야기를 지어내는 환각"을 일으키지 않습니다. 철저하게 검증되고 연결된 데이터 안에서 가장 정확하고 팬덤 친화적인 대사를 찾아냅니다.

우리는 작가에게 백지를 주고 "재미있는 걸 써보세요"라고 하지 않습니다.

대신 수천 개의 연결된 키워드 블록, 즉 '살아있는 IP 라이브러리'를 줍니다.

보이그룹 S의 15개 키워드가 "흰 돛"이라는 하나의 상징으로 수렴되는 순간.

보이그룹 G의 ""이Gleez라는 캐릭터가 팬덤 액티비티의 핵심 요소로 구조화되는 순간.

그 순간, 암묵지는 명시지가 됩니다.

그 순간, 데이터는 서사가 됩니다.

이것이 바로 메제웍스가 말하는 '기술적 존경심'의 구체적인 구현입니다.

[이번 화 요약]

암묵지의 명시지화: 노나카 이쿠지로의 지식경영 이론을 IP 비즈니스에 적용. 팬들의 직관을 데이터로 전환.

4단계 파이프라인: 감지 → 채굴 → 검증 → 구조화의 순환 시스템. 삼각검증으로 신뢰성 확보.

키워드의 승화: 보이그룹 S의 15개 키워드 → 3개 개념(소실점/부메랑/A텐트) → 1개 상징(흰 돛)

텍스트 파일 시스템: CSV/TSV와 .txt로 방대한 양과 AI 효율성을 동시에 확보. 마크다운 링크로 연결.

4가지 역할: PM(관리), 데이터 엔지니어(파이프라인), 세계관 디렉터(철학), 크리에이터(실행)의 협업.

도쿠위키 × 옵시디언: 중앙 서버(공유)와 개인 클라이언트(창작)의 이원화로 효율 극대화.

살아있는 라이브러리: 한 번 만들고 끝이 아니라, 매일 업데이트되며 성장하는 IP의 뇌.

[다음 화 예고]

그렇다면 이렇게 모은 수만 개의 텍스트 파일은 어떻게 '검색 가능한 지식'이 될까요?

다음 화에서는 [제7화. 위키, 살아있는 세계관의 도서관]을 통해, 단순한 텍스트 덩어리가 어떻게 체계적인 '위키 시스템'으로 구조화되는지, 도쿠위키와 옵시디언이 실제로 어떻게 작동하는지, 그리고 그것이 어떻게 팀 전체의 '집단 지성'이 되는지 그 구체적인 구조를 파헤쳐 봅니다.