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AI 예고편 편집 도구, 콘텐츠 제작 흐름을 뒤흔들다 AI 기반 예고편 편집 도구는 영상 콘텐츠 제작 방식을 어떻게 바꾸었을까?최근 몇 년 사이, 영화 산업에서는 예고편 제작 방식에 큰 변화가 있었습니다.AI 기반 자동 편집 도구가 도입되면서 제작 시간은 줄고, 효율성과 실험성은 높아졌습니다.이 글에서는 이러한 도구들이 전통적인 제작 흐름을 어떻게 변화시켰는지,그리고 실제로 어떤 방식으로 작동하는지를 살펴봅니다.자동 편집 도구의 핵심은 장면 분석과 감정 인식AI 편집 도구는 원본 영화 영상에서 수천 개의 클립을 분석합니다.등장인물의 감정, 대사 강도, 배경 음악의 분위기 등을 조합하여감정 흐름이 자연스럽고 몰입감 있는 예고편을 자동으로 생성합니다.특히 멜로, 스릴러, 코미디 같은 장르별로 AI가 적절한 시퀀스를 판단하고그에 맞게 편집 순서를 구성하는 기능이.. 2025. 7. 5.
위성 이미지 분석으로 재난 피해범위 예측, 대응의 속도를 높이다 재난 발생 시 위성 이미지 분석은 어떻게 피해 범위를 예측할까?자연재해나 대형 사고가 발생했을 때, 빠르고 정확한 피해 평가가 효과적인 대응 전략의 핵심입니다. 최근 위성 이미지 분석 기술이 발전하면서, 지상에서 접근하기 어려운 지역에서도 피해 범위를 정밀하게 예측할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 재난 대응에 활용되는 위성 이미지 분석이 어떻게 작동하는지, 그 효과는 무엇인지, 실제 활용 사례까지 살펴보겠습니다.위성 이미지 분석은 어떻게 이뤄질까요?위성 이미지는 광학, 레이더, 적외선 등 다양한 센서를 통해 수집됩니다.AI는 이 데이터를 자동으로 분석하여 붕괴된 건물, 산사태, 침수 지역 등을 식별합니다.전·후 이미지 비교를 통해 변화 지점을 파악하고,지도 기반 시각화를 통해 정량적인 피해 추정을 가.. 2025. 7. 5.
디지털 휴먼 아나운서로 뉴스 제작 자동화하기 AI 아나운서가 뉴스를 제작하는 시대가 도래했습니다뉴스 제작의 패러다임이 빠르게 변화하고 있습니다. 과거에는 기자, 촬영팀, 아나운서가 협력하여 방송 콘텐츠를 제작했지만, 오늘날에는 ‘디지털 휴먼’이라는 인공지능 기반 기술로 자동화되고 있습니다. 디지털 휴먼 아나운서는 사람과 유사한 외모와 목소리를 바탕으로 뉴스 읽기, 영상 진행, 다국어 전달까지 수행할 수 있어 미디어 산업의 새로운 전환점을 만들어내고 있습니다.디지털 휴먼 아나운서란 무엇인가요?디지털 휴먼 아나운서는 AI, 딥러닝, 3D 그래픽 기술을 활용해만들어진 가상의 인간입니다. 실제 아나운서처럼 자연스럽게 뉴스를 읽고,실시간으로 표정과 입 모양까지 구현할 수 있습니다.음성 합성과 얼굴 모션 캡처 기술이 결합되어 매우 사람 같은표현력을 보여줍니다.. 2025. 7. 4.
실제 고객 불만 해결 사례로 본 금융권 음성봇의 진짜 성능은? 금융 음성봇, 고객 응대에서 얼마나 효과적일까?최근 금융업계에서는 고객 응대 자동화를 위해 음성봇의 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만 진짜 중요한 점은 실제 고객 불만 상황에서 이 기술이 얼마나 효과적으로 작동하느냐입니다. 이 글에서는 금융권에서 음성봇이 실제 고객 불만을 어떻게 해결하고 있는지, 현장의 사례를 통해 장점과 한계를 함께 분석합니다. 자동화 도입 배경부터 해결 방식, 사용자 반응까지 실질적인 사례 중심으로 살펴봅니다.금융사들이 음성봇을 도입한 이유는 무엇일까?고객센터 운영 비용을 줄이고, 24시간 대응 능력을 향상시키기 위해서입니다.특히 반복되는 단순 민원에 대해서는 사람보다 빠르고 효율적이라는 평가를 받고 있습니다.음성 인식률과 자연어 처리 기술의 향상에 힘입어금융사들은 202.. 2025. 7. 4.
공정영상을 활용한 불량 탐지: 제조업 변형 감지 알고리즘의 혁신 제조업 불량 탐지를 위한 공정영상 기반 알고리즘, 어떻게 적용되고 있을까?품질 관리는 제조업에서 생산성과 직결되는 핵심 요소입니다.최근에는 공정영상을 활용해 실시간으로 변형 및 불량을 탐지하는 알고리즘이 도입되며불량률을 획기적으로 줄이고 있습니다.이 글에서는 공정영상 기반 변형 감지 알고리즘이 제조 현장에 어떻게 적용되고 있으며,실제 현장에서 어떤 효과를 내고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.기존 품질 검사의 한계를 뛰어넘다사람의 눈에 의존한 시각 검사는 반복과 피로로 인해 오류가 발생하기 쉬웠습니다.미세한 크랙이나 비정상적인 패턴 변형은 종종 간과되곤 했습니다.그러나 공정영상 기반 알고리즘은 고정밀 이미지 분석과 실시간 처리 기능을 통해이러한 인간의 한계를 보완하며 검사 효율을 크게 끌어올리고 있습니다.영.. 2025. 7. 4.
패션 리테일에서 ‘가상 피팅룸’ 구현의 모든 과정 A–Z 온라인에서 옷을 입다 — 가상 피팅룸은 어떻게 만들어질까?온라인 쇼핑의 가장 큰 제약은 옷을 입어볼 수 없다는 점입니다.가상 피팅룸 기술은 이 문제를 해결하며,반품률을 줄이고 고객 만족도를 높이며완전히 새로운 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다.이 글에서는 가상 피팅룸이 구현되는 전체 과정을기술, UX, 시스템 통합까지 단계별로 안내합니다.STEP 1. 3D 아바타 생성 기술 기반 설계가상 피팅룸 구축의 첫 단계는사용자의 신체 데이터를 기반으로 한 정확한 3D 아바타를 생성하는 것입니다.이 아바타는 키, 체형, 피부색, 자세 등을 반영하며,카메라 스캔 또는 사용자 직접 입력 방식으로 생성됩니다.STEP 2. 의류의 3D 디지털화 및 텍스처 매핑가상의 옷을 입기 위해서는제품 자체가 3D 모델로 전환되어야 합니다.. 2025. 7. 4.

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