dohaii040603 님의 블로그

1. 소셜 챌린지, 이제는 AI가 ‘연출’한다 – 콘텐츠 생산 방식의 대전환 과거 소셜미디어 챌린지는 참여자들의 ‘순수한 창의성’에 기대어 확산되었다. 플랭크 챌린지, 아이스버킷 챌린지, 런던보이 챌린지처럼 단순한 동작, 콘셉트, 음원을 중심으로 수많은 유저들이 직접 영상을 촬영하고 공유했다. 하지만 2023년 이후 등장한 AI 기술은 이러한 **UGC(User Generated Content, 사용자 생성 콘텐츠)**의 제작 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 이제 사용자들은 단순한 카메라와 필터만으로 콘텐츠를 제작하는 것이 아니라, AI 영상 편집기, AI 아바타 생성기, AI 음성 변조기, AI 안무 분석기를 활용해 훨씬 더 고도화된 콘텐츠를 창출하고 있다. 예를 들어, 텍스트로 자신만의 챌린지 콘셉트..

1. AI와 음악 취향 – 감성을 예측하는 기술의 시대 예전엔 좋아하는 음악을 듣기 위해 CD를 사고, 플레이리스트를 직접 만들어야 했다. 하지만 지금은 어떤 노래를 들었는지만으로도 다음 곡이 ‘마치 내 취향을 읽은 것처럼’ 자동으로 재생된다. 이 모든 변화의 중심엔 AI 추천 알고리즘이 있다. 사용자의 청취 이력, 선호 장르, 플레이리스트 구성, 심지어 듣는 시간대까지 분석하여 취향을 예측하고 음악을 선별해주는 이 기술은 음악을 ‘발견’하는 방식 자체를 바꿔놓았다. AI 추천 시스템은 단순히 많이 들은 곡을 반복하는 방식이 아니다. 현대의 음악 플랫폼은 **콘텐츠 기반 필터링(content-based filtering)**과 협업 필터링(collaborative filtering), 그리고 최신 딥러닝..

1. 클릭 한 번으로 완성되는 사진 보정 – AI 리터칭의 시대 과거에는 사진을 보정하려면 전문가용 포토샵이나 라이트룸을 자유자재로 다룰 줄 알아야 했다. 레이어를 쌓고 마스크를 쓰고, 노출과 색감, 왜곡을 수동으로 조절하던 시대는 이제 과거가 되었다. 이제는 클릭 몇 번, 혹은 슬라이더만 조절해도 얼굴 윤곽을 자연스럽게 정리하고, 하늘을 교체하거나 피부 톤을 보정할 수 있는 AI 이미지 리터칭 기술이 대중화되고 있다. AI 기반 이미지 보정은 단순한 자동화 기능이 아니다. 이는 딥러닝 알고리즘이 수많은 사진 데이터를 학습해 ‘사람이 가장 보기 좋다고 느끼는 비율과 색감, 명암’을 스스로 분석하고 그 결과를 사진에 적용하는 방식이다. 예를 들어, AI는 피부에 생긴 잡티와 홍조를 인식하고 사람의 피부결을..

1. 콘텐츠는 이제 ‘생산’이 아니라 ‘생성’된다 – AI의 브랜드 창작 능력 마케팅 콘텐츠의 제작 방식이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 기획자, 카피라이터, 디자이너, 마케터가 머리를 맞대고 아이디어를 구상해 광고 문구를 짜고, SNS 콘텐츠를 설계하며, 브랜딩 메시지를 조율해야 했다. 하지만 이제는 그 과정의 상당 부분을 AI가 ‘생성’해주는 시대가 도래했다. 브랜드 메시지부터 광고 문구, 블로그 콘텐츠, 이미지 제작, 심지어 영상 편집까지 AI가 직접 마케팅 콘텐츠를 만들어내는 창작자 역할을 수행하고 있다. AI가 만든 콘텐츠는 단순한 자동화 수준을 넘어서고 있다. 예를 들어 ChatGPT, Jasper, Copy.ai와 같은 생성형 AI 툴은 브랜드 톤과 고객 페르소나를 입력하면 고객 맞춤형 카..

1. 사람 같은 목소리, 기계의 언어로 구현되다 – AI 음성 합성 기술의 진화 불과 몇 년 전만 해도 기계음처럼 딱딱하게 들리던 합성 음성이 이제는 사람의 말투, 억양, 감정까지 정교하게 따라할 수 있을 정도로 발전했다. 이 변화의 중심에는 바로 AI 기반 음성 합성(TTS: Text-to-Speech) 기술이 있다. 단순히 텍스트를 소리로 바꾸던 예전의 기계적 방식에서, 이제는 딥러닝을 기반으로 음성 데이터의 특성을 학습하고, 개인의 발성 습관, 감정 표현, 말의 속도까지 모방해 사람과 거의 구별이 불가능한 수준의 목소리를 생성해내고 있다. 초기 음성 합성 기술은 사전 녹음된 단어들을 조합하는 ‘규칙 기반 합성’ 방식이었으나, 현재는 딥러닝 모델인 Tacotron, WaveNet, FastSpeech..

1. AI의 붓이 그려낸 생명 – 캐릭터 생성의 자동화와 창의성의 조화과거 애니메이션의 캐릭터 디자인은 수많은 스케치와 아이디어 회의, 수정과 반복 작업을 거쳐야만 탄생할 수 있었다. 그러나 인공지능이 창작의 도구로 진입하면서, 캐릭터 생성의 패러다임은 빠르고 정교하며 창의적인 방향으로 전환되고 있다. 오늘날 많은 스튜디오들은 AI를 활용하여 1차 캐릭터 스케치, 얼굴 표정, 포즈, 의상 구성, 심지어 성격 설정까지 빠르게 생성하고 있다. 대표적으로 Stable Diffusion, DALL·E, Midjourney와 같은 이미지 생성 AI는 간단한 텍스트 프롬프트만으로도 놀라운 수준의 캐릭터 이미지를 실시간 생성해준다. 예를 들어, ‘은색 갑옷을 입은 10대 소녀, 미래적 느낌, 파란 눈, 중세 스타일’..

1. 디지털 휴먼이란 무엇인가 – 사람처럼 생각하고 연기하는 AI의 실체 ‘디지털 휴먼’(Digital Human)은 더 이상 미래 기술의 단어가 아니다. 2020년대 중반에 접어든 지금, 디지털 휴먼은 실제 인물처럼 웃고 말하고 연기하며 가상세계 속 배우로 무대를 누비고 있다. 하지만 여기서 우리는 반드시 짚고 넘어가야 한다. AI가 연기하는 배우란 과연 무엇인가? 인간의 감정과 표현을 기계가 대체할 수 있는가? 디지털 휴먼은 일반적인 CGI 캐릭터와 구분된다. CGI는 인간이 디자인한 가상의 이미지에 불과하지만, 디지털 휴먼은 AI 알고리즘, 모션 캡처 기술, 딥러닝 기반 음성 합성, 시뮬레이션 기반 표정 생성 엔진이 복합적으로 결합된 ‘가상 인격체’다. 이들은 배우처럼 대사를 외우는 것이 아니라, ..

1. 영상 편집의 혁명 – AI는 어떻게 브이로그를 바꾸고 있는가?과거 브이로그는 ‘찍는 것보다 편집이 더 힘들다’는 말이 통할 만큼, 촬영 이후의 후작업이 크리에이터들에게 큰 부담이었다. 특히 영상이 길고 장면이 많아질수록 장면 선택, 컷 분할, 자막 삽입, 배경음악 삽입, 트랜지션 효과 등 복잡한 편집 과정이 수 시간에서 수일에 걸쳐 이어졌다. 하지만 인공지능(AI)이 영상 편집에 도입되면서 브이로그 제작은 전혀 새로운 국면을 맞고 있다. AI 영상 편집 기술은 크게 장면 분류(Shot Classification), 음성 인식(Speech-to-Text), 시각적 강조(Visual Highlighting), 효과 삽입(Effect Rendering) 등으로 구성된다. 촬영본을 AI에 업로드하면, 알고..

1. 기술이 메이크업을 가르친다 – AI와 뷰티 콘텐츠의 만남 뷰티 유튜브는 지난 10년간 전 세계 수많은 뷰티 팬들에게 메이크업의 교과서가 되어왔다. 하지만 지금 우리는 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 인공지능(AI)과 영상 자동 생성 기술이 결합된 ‘AI 기반 뷰티 콘텐츠’가 등장하면서, 이제 뷰티 유튜브는 단순한 튜토리얼의 집합이 아니라 개인화된 메이크업 가이드를 실시간으로 제공하는 뷰티 비서의 형태로 진화하고 있다. 기술의 핵심은 사용자의 얼굴을 인식하고 분석한 후, 개인의 피부 톤, 얼굴형, 눈매, 립 라인 등 수치화 가능한 뷰티 요소들을 데이터화하는 것이다. 이후 AI는 축적된 수많은 메이크업 튜토리얼과 스타일 사례를 기반으로 사용자에게 가장 적합한 메이크업 시나리오를 구성하고, 이를 자연스러..

1. 움직임을 읽는 기계 – AI 보행 로봇의 기술 구조와 진화 고령화와 장애 인구의 증가로 인해 현대 사회는 ‘움직일 수 없는 삶’을 어떻게 기술로 해결할 것인가에 대한 질문을 받고 있다. 이러한 시대적 요구에 응답하듯, **AI 보행 로봇은 단순한 보조기구를 넘어서, 인간의 의도와 움직임을 실시간으로 분석하고 대응하는 ‘스마트 모빌리티 파트너’**로 진화하고 있다. AI 보행 로봇은 크게 세 가지 주요 기술로 구성된다. 첫째는 센서 기반 실시간 움직임 감지 시스템이다. 착용자의 걸음걸이, 체중 이동, 관절 각도, 지면 반응 등을 정밀하게 감지하고 이를 기반으로 현재 보행 상태를 분석한다. 둘째는 AI 딥러닝 알고리즘이다. 착용자의 일상적인 보행 패턴, 균형 변화, 낙상 위험 등을 학습하여 ‘다음 동작..