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AI 에이전트를 기초부터 만들어가며 이해해보기
이전글 AI 에이전트에서의 토큰 절약 팁에서 당장 토큰을 절약할 수 있는 몇 가지 사례들을 알아보았다면, 이번에는 어째서 그런가에 관한 원리 이해의 포스팅입니다.이 포스팅에서는 하나의 자동화된 AI 에이전트를 단계별로 만들어 본다고 상상하면서 구조를 이해해 보겠습니다. 자동차의 구동 구...
hhlee
2026-09-14
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AI 에이전트에서의 토큰 절약 팁
회사에서 토큰을 지원해주는 경우는 모르겠지만, 저희 같은 헝그리 스타트업은 토큰의 가성비(혹은 결제액)가 항상 중요한 이슈로 다루어집니다. 고성능 모델이 찰떡같이 알아듣고 좋은 결과를 낸다는 데에는 이견이 없지만, 어떻게 하면 더 값싼 모델로 더 많은 일을 해낼 수 있을까 끊임없이 고민...
hhlee
2026-09-11
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에이전트님들을 위한 개발/운영 환경 설정하기
스튜에서는 에이전트 기반 코딩을 하기 위해 어떻게 환경을 구성하고 활용하고 있는지 공유합니다. AI 환경이 너무 급속도로 바뀌고 실제로 저희도 3개월~6개월 정도 지나면 사용패턴이 크게 바뀌기에, 이 글 자체의 유효성이 길지 않을 수 있습니다. 그래도 LLM 패러다임이 크게 바뀌지 않는...
hhlee
2026-09-09
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유튜브 7월 15일 YPP 정책 업데이트, 그리고 내가 느낀 세 가지 메시지
크리에이터들이 패닉에 빠졌다지난 주부터 커뮤니티 등을 중심으로 7월 15일이면 “AI 영상은 다 막힌다”, “이제 내 목소리를 직접 넣지 않으면 광고 수익이 끊긴다”와 같은 글을이 쏟아지고 있습니다.이번 정책 업데이트의 핵심은 대량 생산, 반복 사용되는 콘텐츠들에 대한 검출을 강화하기 ...
Junwoo
2025-07-10
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비디오스튜로 광고 영상 만들기 (비하인드)
비디오스튜 글로벌 채널에 게시하기 위한 영어 버전 광고 영상을 직접 만든 후기를 공유하고자 합니다.튜토리얼이라고 하기 보다는 작업 과정에서의 팁들을 공유하기 위한 글인만큼 비하인드 섹션에 게시합니다.완성된 광고 동영상사용한 솔루션들메인 영상 편집: 비디오스튜화면 녹화: ScreenFlo...
Junwoo
2025-03-12
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AI와 창의성의 균형을 찾아서
자동화와 창의성 사이에서지난 1년간 비디오스튜는 동영상 편집 솔루션이라면 꼭 갖춰야할 '필수 편집 기능'을 완성하는데 집중했습니다.이 과정 속에서 어려웠던 점은 기능을 개발하는 것 그 자체는 아니었습니다. 항상 도전을 받아왔던 질문은 "AI의 효율성과 편집자의 창의적 자유를 어떻게 조화...
Junwoo
2025-02-06
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사용자 경험을 고려한 디도스 방어 with AWS WAF
웹사이트를 운영하다보면 비정상적인 트래픽의 공격은 늘 있는 일입니다. 더군다나 글로벌 서비스를 지향하게 되면, 도메인 자체가 더더욱 많이 노출되기 때문에 그에 상응하여 공격의 대상이 될 확률도 높아집니다.안전한 웹사이트 운영을 위하여 비디오스튜는 AWS에서 제공하는 WAF를 사용하고 있...
hhlee
2024-11-12
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글로벌버전 웹사이트 개발 with GPT & Copilot
웹사이트를 개발하다보면 자국어만을 기준으로 할 수도 있지만, 특히나 글로벌로 판매가 가능한 SaaS 서비스라면 무언가 아쉬운 느낌이 듭니다. 그렇다고 거창하게 글로벌을 노리고 제작하기에는 생각보다 품이 많이 들어 부담스럽습니다. 저희팀은 아래와 같은 우리만의 방법으로 부담없이 모국어로 ...
hhlee
2024-10-29
자동화와 창의성 사이에서
지난 1년간 비디오스튜는 동영상 편집 솔루션이라면 꼭 갖춰야할 '필수 편집 기능'을 완성하는데 집중했습니다.
이 과정 속에서 어려웠던 점은 기능을 개발하는 것 그 자체는 아니었습니다. 항상 도전을 받아왔던 질문은 "AI의 효율성과 편집자의 창의적 자유를 어떻게 조화시킬 것인가"라는 점이었습니다.
어려운 질문이었지만 지금까지 원칙을 잘 지키면서 모든 기능들을 개발해왔던 것 같네요.
이미지/영상 매칭, 더 스마트해지다
비디오스튜 런칭 초기부터 사용자들로부터 많이 받았던 피드백이 있습니다. "내용에 전혀 어울리지 않는 영상이 들어갔어요.”
대부분 괜찮은 영상들이 매칭되기에 오랫동안 묵혀오던 문제인데, 만족스럽지 못한 경험을 드리는 5%의 상황을 충족시켜드리기 위해, AI 기술들의 도움을 적극적으로 구하며 개선을 해보았습니다.
이제 AI는 단순히 키워드 매칭을 넘어, 콘텐츠의 전체적인 흐름과 의도를 파악해서 맥락에 어울리는 미디어 재료를 추천합니다!
예를 들어, '커피'라는 키워드가 나오면 단순히 커피 사진을 찾는 것이 아니라, 영상의 분위기에 따라 다르게 접근합니다:
켄번(Ken Burns) 효과의 진화
사실 AI 이미지 생성 기능도 제공하고 있고 퀄리티도 훌륭하지만 생성되는 시간 자체를 무시하긴 어려웠습니다. 유저가 프로젝트 하나를 생성할 때는 AI보이스부터 수많은 재료들이 시간을 들여 생성되는데, 유저에게 더 많은 기다림을 강요하는 것은 쉽지 않은 결정이거든요.
비디오스튜에서 이용하고 있는 이미지 라이브러리는 동영상 라이브러리 대비 10배 이상 풍부하고, 좋은 이미지들이 많지만 정적인 이미지를 영상에서 효과적으로 활용하는 것은 늘 과제였습니다.
이 좋은 라이브러리를 영상 매칭에 적극적으로 활용하기 위해 우선 켄번 효과를 꽤 스마트하게 설계했지요.
AI가 이미지의 주요 포인트를 분석하고, 자연스러운 움직임을 만들어냅니다. 사용자가 작업하고 있는 프로젝트의 비율이 어떻게 되는지, 업로드된 이미지는 어떤 비율인지 혹은 주요 피사체는 어디에 있는지 등을 고려해 가장 적절한 움직임을 만들어내는 것이죠.
하지만 더 중요한 것은, 미리보기를 하다가 마음에 안드는 부분이 잇다면 사용자가 직접 원하는 효과를 적용할 수 있다는 점입니다. (
저희가 항상 강조하는 비디오스튜의 핵심 가치이죠.)다음 단계: 개인화된 창작 환경
토니 스타크의 자비스처럼 나만을 위한 숙련된 조수로서, AI가 여러분의 작업 패턴을 이해하고 반복적인 작업을 덜어주되, 중요한 창작적 결정은 여러분의 몫으로 남기는 것이 저희가 생각하는 다음 단계입니다.
기본적인 기능들은 모두 갖추었으니 이제 UX측면에서 절대적인 편리함을 드리고자 합니다.
현재 연구 개발 중인 편의성 증진을 위한 기능들
함께 만들어가는 여정
비디오스튜를 만들면서 늘 고민했던 질문이 있습니다. "어떻게 하면 AI를 통해 편집자의 생산성은 높이면서, 창의적인 자유는 제한하지 않을 수 있을까?"
이 질문에 대한 우리의 답은 명확합니다:
지금의 비디오스튜는 수많은 고객님들의 피드백과 제안으로 성장했습니다. 여러분이 보내주신 의견들은 단순한 피드백이 아닌, 우리의 방향을 결정하는 나침반이 되곤 하죠.
비디오스튜는 여러분의 영상 편집 워크플로우 상의 필수적인 솔루션이 되는 것이 꿈입니다. 오늘도 이 꿈을 향해 조금씩 부족한 부분들은 개선해나가고 있죠.
그렇기에 여러분의 피드백은 언제나 환영입니다!