✉️ 이달의 소식
🎊 UX스튜디오 서울, iF 디자인 어워드 2026 수상 🎊
사진 출처 : (주)상화
상화가 참여한 <UX스튜디오 서울> 프로젝트가 세계 3대 어워드 중 하나인 iF 디자인 어워드(iF Design Award) 2026에서 User Experience(UX) 부문을 수상했습니다! UX스튜디오 서울은 현대자동차그룹이 사용자 경험(UX)을 기반으로 미래 모빌리티 경험을 탐구하고 공유하기 위해 구축한 개방형 플랫폼인데요. 상화는 이번 프로젝트에서 디지털 콘텐츠 부문을 담당해 인터랙티브 콘텐츠와 체험형 UX 여정 설계에 참여하여, UX 테스트 존의 인터랙티브 시각화 콘텐츠, UX 아카이브 존의 기획 전시 콘텐츠 등 디지털 체험을 구현했습니다.
💯이달의 탐구생활
맥킨지 리포트, AI와 콘텐츠 산업의 미래 | K-콘텐츠는? ✨
생성 AI로 제작한 이미지입니다.
올해 1월, 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지(Mckinsey)는 AI가 영상 콘텐츠 산업 전반에 미치는 영향을 이해하고자 20명 이상의 업계 리더 인터뷰를 통해 리포트를 작성했어요. 해당 리포트에서 前 월트 디즈니 스튜디오 사장이자 現 B5 스튜디오 설립자 션 베일리는 업계에 미치는 AI의 영향에 대해 다음과 같이 얘기했어요.
아이디어 구상부터 배포까지 모든 워크플로우 단계에서 파괴적 혁신을 겪게 될 것으로 전망한다.
"I looked at every step of the workflow from ideation to distribution, and I really think every single piece of it will be significantly disrupted."
🌎 영상 콘텐츠 시장 및 산업 변화와 AI의 영향
▼ (좌)미국 콘텐츠 타입별 시청 시간 | (우)콘텐츠 제작 유형별 지출 비용 증감 ▼
출처 : Mckinsey & Company
최근 영상 콘텐츠 산업은 구조적으로 힘든 상황이에요. 맥킨지 리포트에 따르면, 미국의 TV 시청 시간이 2022~2024년 사이 매년 4%씩 줄어든 반면 스트리밍은 13%, 소셜 미디어는 14% 증가했어요. 이에 따라 미국 엔터테인먼트 기업들의 콘텐츠 제작비는 2022년 1,080억 달러에서 2024년 1,010억 달러로 매년 약 4% 줄어들고 있으며, 투자 비용이 상대적으로 적은 스포츠 중계권 및 라이선스 프로그램으로 눈을 돌리면서 오리지널 콘텐츠 제작비는 연 2% 감소세로 접어들었어요.
특히, 맥켄지는 AI의 영향으로 ①고품질 콘텐츠 제작이 대중화되고, ②소비자의 관심이 전문 제작 콘텐츠에서 유저 콘텐츠(UGC) 플랫폼 및 소규모 스튜디오로 빠르게 이동하며, ③더욱 몰입감 있고 개인화된 참여형 엔터테인먼트 등 완전히 새로운 형태의 콘텐츠 제작 및 유통 방식이 등장할 것으로 전망했어요.
이러한 공급과 수요의 변화 속에서 인터뷰에 응한 리더들은 AI가 많은 콘텐츠 제작 공정에 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있다고 말했어요.
🎯 콘텐츠 제작에서 어떻게 AI가 쓰이고 있냐면,
① 프리 프로덕션, AI 활용이 가장 활발한 단계
영상 콘텐츠 제작에서 가장 먼저 AI가 자리 잡은 단계로, 스토리보드 구성, 세트 3D 모델링, 촬영 시뮬레이션 같은 사전 작업이 AI로 대체되고 있어요. 한 인터뷰이는 이렇게 말했어요. "요즘 제작사들은 AI를 사용해 훨씬 구체적인 비주얼 방향과 프리 프로덕션 계획을 들고 피칭을 실시합니다." 이와 더불어 스토리 전개 A/B 테스트나 위치·소품·촬영 목록을 사전 파악하는 스크립트 분석 등의 사전 작업을 통해 제작팀은 현장에서 더욱 효율적으로 작업을 진행하고 촬영 속도를 높이고 있답니다.
② 포스트 프로덕션, AI 활용성이 높아지고 있는 단계
포스트 프로덕션 단계에서도 AI는 이미 콘텐츠 더빙 및 현지화, 영상 편집 및 비디오 라이브러리 필터링 속도 향상 등에 사용되고 있어요. 일례로 유럽 최대 규모의 콘텐츠 제작사 바니제이(Banijay)는 AI 콘텐츠 인덱싱 플랫폼 기업 모멘츠랩(Moments lab)과 파트너십을 체결하며, 자사가 보유한 콘텐츠를 대규모로 색인화할 뿐만 아니라, 신규 콘텐츠의 포맷팅 및 다채널 배포까지 지원할 것이라고 밝혔어요. 특히, 업계 리더들은 전문가 수준의 해상도와 일관성을 갖춘 AI 도구가 개발되면 후반 작업 일정이 크게 단축되고, AI가 후반 작업을 사전 제작 과정에 통합할 수 있을 것이며, 이는 콘텐츠 제작 방식에 있어 혁신적인 변화가 될 것으로 전망했어요.
③ 피지컬 프로덕션, 물리적 제작 도구로 발전 가능성
넷플릭스는 2025년 AI가 생성한 영상이 최종 방영본에 포함된 첫 오리지널 시리즈 'El Eternauta'를 발표하면서, AI를 사용하면 기존 시각 효과 도구를 사용할 때보다 10배 더 빨리 영상을 제작할 수 있고 비용도 절감된다고 강조했어요. 그러나 아직까지 콘텐츠 제작 단계에서는 AI 도구의 한계, 지적 재산권, 계약 및 노동 관련 창작 인재 보호, 그리고 소비자 선호도에 대한 우려 등 도입 장벽이 많다는 분석이에요. 그럼에도 불구하고 이러한 과제들이 해결된다면, 두 가지 장기적 변화가 예상돼요. 현장 촬영 방식의 변화와, 물리적 제작 속도의 증대인데요. 더 자세히 살펴볼까요?
🔍 콘텐츠 제작 방식의 파괴적 혁신
전통적인 촬영 방식으로는 막대한 비용이 들었던 장면을 가상 세계로 실시간으로 구현하고, 자동 촬영 시스템이 카메라를 대신 움직이며 촬영한다면 어떨까요? 아직 먼 얘기처럼 들리나요?
✨ 버추얼 프로덕션은 AI를 만나 더욱 실용화되고 있습니다.
ILM이 2019년 〈만달로리안〉에서 처음 선보인 StageCraft를 기억하시나요. 스튜디오를 거대한 고해상도 LED 월로 둘러싸고, 실시간 3D 렌더링으로 배경을 구현하는 방식이었어요. 당시엔 혁신적이었지만, 실용화에는 한계가 있었어요. 배경 환경을 만드는 데만 몇 주가 걸렸고, 촬영 도중 배경을 수정해야 할 때마다 엄청난 시간과 비용이 들었거든요. 그런데 2026년 밀라노 동계올림픽 홍보 영상 제작에서 이 방정식이 달라졌어요. ILM은 이탈리아 현지에서 수집한 수많은 사진/영상 데이터, LIDAR 스캔 데이터와 항공 촬영 영상 등을 AI로 처리해서 LED 월 배경을 빠르게 생성했어요. 그리고 AI 기술을 활용해 촬영 도중 감독이 원하는 방향으로 배경을 실시간으로 수정할 수 있었죠. 몇 주가 걸리던 작업이 극적으로 단축된 거예요. AI가 버추얼 프로덕션의 가장 큰 약점이었던 '시간과 유연성 문제'를 해결하기 시작한 거예요.
2026 밀라노 동계 올림픽 홍보 영상 촬영 장면, 출처: ILM & NBC Sports
🤖 피지컬 AI가 실제 촬영 현장으로 도입되고 있어요.
지난 4월, 세계 최대 방송장비 전시회 NAB Show 2026에서 로봇 카메라 기업 MRMC가 LiveTrack AI를 공개했어요. 로봇 카메라가 실시간 이미지 분석으로 피사체를 인식하면서도, 사전 설정된 카메라 무브의 질감을 그대로 유지하는 기술이에요. 오퍼레이터 1명이 여러 카메라를 동시에 관리하면서도 쇼트를 정확하게 반복 재현할 수 있죠. 해당 시스템은 스포츠 중계에 최적화되어 있고, 아직 복잡한 드라마, 영화, 광고 등의 촬영 현장을 대체하기에는 부족해요. 하지만 시사하는 점은 분명해요. 소프트웨어 AI가 기획·편집 영역에서 생산성을 높이는 동안, 피지컬 AI는 촬영 현장 자체를 바꾸는 다음 단계로 움직이고 있어요.
⁉️ 물론 아직 해결해야 할 것들이 있어요.
맥킨지 보고서는 피지컬 프로덕션 단계에서 AI 도입의 가장 큰 장벽으로 "소비자 신뢰와 창작 완성도" 문제를 꼽았어요. 실제로 각 기업이 홍보하는 것만큼의 생산성 향상을 기대하거나, 인간이 직접 기획, 촬영한 콘텐츠 만큼 고품질의 영상을 만들어내는 것은 이른 게 사실이에요. 그러나 '프리-피지컬-포스트 프로덕션' 세 단계가 AI로 완전히 통합될 때, 이 장벽은 빠르게 무너질 수 있어요. 현재의 생성 AI처럼, AI가 최종 영상을 만드는 게 아니라 인간의 창작 의도를 AI가 실행하는 구조이기 때문이에요. 생성형 AI의 고질적 문제인 환각, 품질 불안정, 소비자 신뢰 하락이 최종 화면에 도달하지 않아요. 시뮬레이션 단계에서 창작 의도를 다듬고, 버추얼 배경은 AI가 구현하지만 그 앞에서 실제 배우가 실제로 연기하고, 피지컬 AI가 정확하게 그 장면을 촬영하니까요.
▶️ K-콘텐츠의 지속가능성은 기술에 달려 있어요.
솔직하게 짚어볼게요. K-콘텐츠가 글로벌에서 뜨거운 건 사실이에요. 그런데 그 콘텐츠가 소비되는 플랫폼은 어디인가요? 제작에 쓰이는 AI 도구는 누가 만들었나요? 전문가들은 "국내 미디어 구독형 서비스 시장에서 글로벌 빅테크 점유율이 계속해서 증가하고 있으며, 콘텐츠 제작비가 지나치게 급증해 기존 국내 사업자가 더 이상 감당하기 어려운 수준에 이르렀다"고 분석해요. K-콘텐츠가 잘 나갈수록 플랫폼을 가진 쪽이 더 많은 수익을 가져가는 구조가 굳어지고 있는 거예요. AI 기술에서도 같은 일이 벌어지고 있어요. 구글·마이크로소프트 등 글로벌 빅테크가 막대한 자본을 투입해 AI 인프라 구축에 나서면서 국내 산업계의 'AI 기술 종속' 우려가 커지고 있어요. AI 소프트웨어 플랫폼과 초거대 모델은 미국과 중국 기술이 사실상 독점하고 있는 실정이에요. 콘텐츠를 만드는 데 쓰이는 도구를 우리가 만들지 않으면, 우리는 영원히 그 도구를 쓰는 쪽에 머물게 돼요. 스트리밍 플랫폼이 부상했을 때를 생각해보세요. K-드라마는 넷플릭스 위에서 빛났고, 수익은 넷플릭스가 가져갔어요. AI 제작 기술에서도 같은 패턴이 반복될 수 있어요. 한국 제작사들이 해외 AI 도구로 더 좋은 콘텐츠를 만들면, 그 수익과 데이터가 다시 해외 빅테크로 흘러들어가는 구조가 펼쳐질지 몰라요.
⏲️ 골든타임은 지금! 아직 늦지 않았습니다.
한국콘텐츠진흥원은 2026년을 콘텐츠·미디어 산업의 성패를 가를 골든타임으로 진단했어요. AI 활용이 이미 티핑 포인트를 지났고, 기술 도입 속도와 활용 역량의 격차가 곧바로 경쟁력 격차로 이어질 가능성이 크다는 분석이에요. 다행인 건, 피지컬 AI 기반 제작 자동화 영역은 아직 글로벌 표준이 정해지지 않았다는 거예요. 이 영역은 막대한 자본만으로는 해결이 안 돼요. 현장 워크플로 이해, 실제 제작 경험, 로컬 콘텐츠 특성에 맞는 최적화가 필요한 분야예요. K-콘텐츠가 세계에서 주목받는 지금, AI 제작 도구의 주도권도 우리 손에 쥐어야 합니다. 콘텐츠를 잘 만드는 것만큼, 어떤 도구로 만드는지가 다음 10년을 결정할 거예요.
🎯 상화는 이 고민을 꽤 오래전부터 해왔어요.
"콘텐츠 제작 과정은 많은 인력과 시간, 비용이 투입되죠. 저희는 오래전부터 이런 상황을 극복하고, 지속가능성을 만들 수 있을까 고민해왔어요." 그 고민의 해답으로 상화는 딥아이(DEEPEYE)를 개발했어요. AI와 로보틱스를 결합해 영상 제작 전 과정을 자동화하는 솔루션이죠. KOBA 2023에서 처음 프로토타입을 공개했을 때는 가능성을 보여주는 데 집중했어요. 그리고 지난 3년, 실제 여러 기업과의 PoC 과정과 현장 피드백을 바탕으로 조용히 R&D를 이어왔어요. 그리고 다가오는 5월 12일에 열리는 KOBA 2026에서 상화는 또 한번 딥아이(DEEPEYE)를 선보입니다. 2023년에 공개한 프로토타입 버전과 달리, 시스템을 모듈화해서 더 유연하고 실용적으로, 무엇보다 실제 현장에서 바로 쓸 수 있는 상용화 버전이에요. 그렇다면 딥아이가 어떻게 여기까지 왔고, 앞으로 어디로 가는지. 총괄 디렉터를 맡고 있는 이은규 부사장님께 직접 들어볼까요?
🔍 상화가 알고싶다
피지컬 AI 스튜디오 딥아이(DEEPEYE) 총괄 책임, 이은규 CTO 인터뷰
촬영 환경을 AI가 실시간으로 인식하고 디지털 트윈으로 로보틱스 촬영 시스템을 제어하는 딥아이(DEEPEYE) 스튜디오는, 단순히 카메라를 움직이는 것을 넘어 조명·배경·연출까지 하나의 자동화된 흐름으로 연결해요. 그리고 2026년 KOBA에서, 3년간의 R&D를 거친 딥아이가 더 실용적인 모습으로 돌아옵니다. 딥아이를 처음부터 이끌어온 이은규 부사장님께 직접 들어봤어요.
Q. KOBA 2023 이후 어떤 변화가 있었나요?
A. 유럽 최대 방송전시회 IBC(International Broadcasting Convention)에 2024년부터 2년 연속 출품하면서 현장 피드백을 많이 수집했어요. 그 과정에서 깨달은 게 있습니다. '스튜디오 오토메이션'이라는 개념이 시장에 자리 잡으려면 시간이 필요하다는 거예요. 그래서 방향을 전환했어요. 개념을 알리는 것보다, 현장에서 실제로 활용 가능한 형태로 시스템을 최적화하는 데 집중했습니다. 가장 큰 변화는 모듈화예요. 고객마다 요구사항이 달랐기 때문에, 로봇 촬영 자동화 시스템, 플라잉(와이어) 캠 시스템 등 구성 요소를 단품으로도 독립 운용이 가능하도록 분리했어요. 각 카메라 워크의 자동화로 현장의 다양한 요구사항에 맞춤 대응이 가능하죠. 이번 KOBA 2026에서 확인하실 수 있습니다.
Q. 딥아이만의 차별점이 있다면요?
A. MRMC 같은 기업들의 시스템은 산업용 로봇 제어 소프트웨어 기반이라 설계된 범위 내에서만 동작하고 그 외의 확장이 구조적으로 제한돼 있어요. 카메라의 움직임을 제어하고 피사체를 추적하는 것, 그게 그 시스템의 목적이죠. 딥아이는 다릅니다. 디지털 트윈으로 구현한 가상 환경에서 노코드 기반으로 빠르게 수정하거나 새로운 기능을 통합할 수 있어서, AI나 새로운 기술들을 훨씬 빠르게 결합할 수 있어요. 카메라 하나를 움직이는 건 저희에겐 가장 기초적인 기능입니다. 제작 환경 전체를 디지털 트윈화하고, 그걸 오토메이션화하고, AI가 통합되는 훨씬 확장된 체계를 지향하고 있어요.
Q. 커머스 시장에도 집중하고 계신다고 들었어요.
A. 여러 차례 PoC를 진행하면서 현장 니즈를 상당히 구체적으로 수집했어요. 커머스 콘텐츠에서 가장 중요한 요소가 무엇인지 아세요? 빠른 생산성입니다. 배경, 조명, 카메라, 연출까지 하나로 패키징된 형태로 콘텐츠를 신속하게 제작할 수 있어야 해요. 딥아이가 그 방향으로 최적화되고 있는 거고요. 여기에 더해 촬영 과정에서 생성되는 데이터를 체계적으로 축적하는 작업도 병행하고 있습니다. 어떤 세팅으로, 어떤 환경에서, 어떻게 촬영했는지에 대한 피지컬 데이터들이에요. 이 데이터가 누적되면 능동적인 스튜디오 셋업이 가능해지고, 피지컬 AI 기반으로 전환되는 핵심 경로입니다.
Q. 생성형 AI와의 연계도 준비 중이라고요.
A. 딥아이로 실제 제품을 촬영해서 소스 데이터를 확보하고, 그 데이터 기반으로 생성형 AI가 콘텐츠를 생성하는 파이프라인을 준비하고 있어요. 핵심은 신뢰도입니다. 생성 AI의 할루시네이션은 유튜브나 SNS 콘텐츠 등에서는 어느 정도 허용될 수 있지만, 커머스, 미디어 업계 등 실제 산업 현장에 결부되면 치명적인 문제가 됩니다. 그래서 실사 기반의 정확한 소스를 먼저 확보하고, 거기에 생성형 AI를 유기적으로 결합하는 방식을 취하고 있어요. 현재 지속적으로 R&D를 진행중이고, 딥아이에 생성 AI를 통합한 결과물은 조만간 공개할 수 있을 것 같습니다.
Q. KOBA 2026을 찾아오시는 분들께 한 말씀 부탁드려요.
A. 지난 KOBA 2023에서는 새로운 개념을 소개하는 자리였다면, 이번엔 완전히 달라요. 모듈화된 시스템 중심의 실질적인 데모스트레이션으로 구성했고, 현장에서 바로 기술 상담과 도입 논의가 가능하도록 준비했습니다. 코엑스 C홀 C710에서 전시할 예정입니다. 관심있는 분들은 부담없이 방문해주세요. 😊