Apr 28, 2025 10 min read AI 인사이트

콘텐츠 제작자를 위한 영상 AI 트렌드 : 중요한 장면만 뽑는 3가지 기술

영상 편집과 제작에 AI를 더 효과적으로 활용하고 싶다면?

AI가 영상을 어떻게 이해하고 처리하는지 알아야 합니다.

이 글에서는 현재 주목받는 영상 AI 기술 트렌드와 함께, 각 기술이 어떤 콘텐츠 유형에 적합하게 활용될 수 있는지 소개합니다.

영상 AI 기술 트렌드 3가지

일반적으로 AI는 영상을 크게 세 가지 요소로 나누어 분석합니다.

☑️영상(이미지)

☑️음성(오디오)

☑️자막(텍스트)

영상은 이미지들의 연속에 음성이 더해진 콘텐츠이고, 음성은 자막을 통해 텍스트로 전환됩니다. 따라서 AI는 이 세 가지를 각각 혹은 동시에 분석하며, 콘텐츠의 핵심을 찾아냅니다.

1) 영상(이미지) 분석 : 장면의 핵심을 포착

영상은 시각적 정보의 연속입니다. 인물의 움직임, 배경 변화, 카메라 전환 등을 통해 다양한 메시지를 전달하지만, 장면이 길어질수록 사람이 일일이 중요한 구간을 찾기 번거로워집니다.

AI는 이런 시각 정보를 자동으로 분석하여, 장면 간 의미와 흐름을 파악하고 핵심을 빠르게 추출해 낼 수 있습니다. 이때 사용되는 대표적인 기술이 아래 두 가지입니다.

Video Captioning (영상 캡셔닝)

AI가 영상 속 인물, 행동, 배경 등 시각적 요소를 인식하고, 그 내용을 자연어 문장으로 설명하는 기술입니다.

예: “출연자가 무대 위에서 놀란 표정으로 리액션 중”, “두 배우가 카페에서 감정을 주고받으며 대화함”
효과: 장면 맥락을 자동으로 파악하여 편집자가 일일이 분석하지 않아도 하이라이트 후보를 뽑을 수 있습니다.
자주 쓰이는 곳: 예능, 드라마, 리얼리티 프로그램 등 상황 이해가 중요한 콘텐츠의 초벌 편집/요약에 적합

Clip-based Summarization (클립 기반 요약)

긴 영상에서 AI가 중요도와 흐름을 기준으로 주요 클립만 자동으로 추출하는 기술입니다.

예: 1시간짜리 유튜브 예능에서 웃음 반응이 높은 장면만 추출해 만든 2분 베스트 클립
효과: 핵심 장면만 추려낸 숏폼 콘텐츠 제작이 쉬워지고, 긴 영상의 반복 소비 가능성도 높아집니다.
자주 쓰이는 곳: 예능, 드라마 하이라이트, 숏폼 요약 콘텐츠, BJ 방송 편집 등 반복 소비를 노리는 영상 기획에 유용

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Summary
영상 분석은 장면의 시각적 흐름을 읽고, 의미 있는 순간을 빠르게 포착하는 데 뛰어난 기술입니다.
특히 긴 러닝타임의 콘텐츠에서 핵심 장면만 요약하고 싶을 때 매우 유용합니다.

한계
하지만 영상 정보만으로는 감정의 깊이나 맥락 전체를 완벽히 이해하기 어렵습니다.
표정이나 행동만으로는 장면의 분위기를 오해할 수도 있기 때문에, 때로는 오디오나 자막과 함께 보완적인 분석이 필요합니다.

2) 음성(오디오) 분석: 감정과 분위기를 포착

음성을 시각화해서 처리하는 Spectrogram과 Mel-Spectrogram 방식

영상 속 음성에는 텍스트로 표현되지 않는 정보가 숨어 있습니다.

말의 억양, 속도, 감정의 변화 등은 텍스트가 아닌 음성에서만 확인할 수 있는 정보죠.

이는 콘텐츠의 몰입도와 감정선을 결정짓는 핵심 요소입니다.

AI는 이러한 음성 특징을 분석해, 재미있는 리액션, 강조 발언, 감정적 포인트를 자동 탐지합니다.

Audio Descriptor (음성 억양/톤 분석)

AI가 말의 강세, 높낮이, 멈춤 등을 분석하여 강조 구간이나 분위기 전환 포인트를 파악하는 기술입니다.

예: 출연자가 “이건 진짜 레전드예요!”라며 톤이 확 올라가는 순간
효과: 감정이나 강조가 실린 말투를 인식하여, 편집자가 직접 분석하지 않아도 임팩트 있는 컷을 자동으로 추출할 수 있습니다.
자주 쓰이는 곳: 예능, 먹방, 리뷰 콘텐츠처럼 감정 표현이 중요한 영상

Emotion-based Highlighting (감정 기반 하이라이트 추출)

AI가 웃음, 감탄, 놀람 같은 감정 반응 소리를 인식하여 하이라이트를 자동으로 추출하는 기술입니다.

예: BJ 방송에서 갑자기 웃음이 터지고 채팅창이 폭발하는 구간
효과: 시청자가 ‘재밌다’고 느끼는 포인트를 자동 포착하여 시청률이 높은 클립을 빠르게 제작할 수 있습니다.
자주 쓰이는 곳: 인터넷 방송, 리액션 유튜브, 실시간 스트리밍 편집 등 감정 몰입형 콘텐츠

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Summary
음성 분석은 말투, 억양, 감정 변화를 캐치하여 몰입도 높은 구간을 자동으로 추출할 수 있습니다. 리액션 중심 예능, 먹방, BJ 방송 등 감정 표현이 핵심인 콘텐츠 제작에 특히 강력한 효과를 발휘합니다.

한계
다만, 소리만 듣고 장면을 판단할 경우, 시각적 정보와 일치하지 않는 상황이 발생할 수 있습니다.
예를 들어, 웃음 소리는 들리지만 영상에서는 단조로운 장면이거나, 중요한 설명 장면이 놓칠 수 있습니다.
따라서 음성의 특징이 잘 드러나는 쪽에서 보완적으로 사용하시는 것이 좋습니다.

3) 영상+음성+자막 통합 분석 : 맥락을 사람처럼 이해

콘텐츠는 보통 영상, 음성, 자막이 함께 작동하면서 메시지를 전달합니다. 이 세 가지 요소를 동시에 분석하는 기술이 ‘멀티모달 분석’입니다. AI가 마치 사람처럼 이야기의 맥락, 감정 흐름, 정보 강조 포인트를 통합적으로 이해할 수 있게 됩니다.

Multimodal Highlight Detection (멀티모달 기반 하이라이트 추출)

영상 장면, 목소리 억양, 자막 키워드 세 가지를 동시에 분석해, 의미 있는 편집 타이밍을 자동 추천하는 기술입니다.

예: 예능에서 출연자가 충격 고백 → 주변 인물 리액션 클로즈업 → 자막 강조 → AI가 이 구간을 하이라이트로 추출
효과: 사람이 느끼는 ‘재미/감동’을 AI가 비슷하게 감지해주는 기능으로, 편집 효율과 품질 모두 향상
자주 쓰이는 곳: 드라마 요약, 예능 베스트 모먼트, 유튜브 하이라이트 클립, 쇼츠 자동화 제작

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Summary
영상, 음성, 자막을 동시에 분석하는 멀티모달 방식은 스토리의 흐름과 감정선, 강조 포인트까지 통합적으로 이해할 수 있다는 점에서 가장 발전된 분석 방법입니다.
드라마, 스토리형 예능, 브랜드 영상 요약 등 복합적인 메시지를 전달해야 하는 콘텐츠에 특히 효과적입니다.

한계
하지만 모든 데이터를 종합해도 섬세한 의도나 뉘앙스까지 100% 해석하는 것은 아직 어렵습니다.
특히 유머나 복합적인 감정이 교차하는 장면은 사람이 마지막으로 다듬어야 최상의 결과물을 만들 수 있습니다.