영상 디자인과 AI 플랫폼

생성형 AI, 영상 디자인을 재구성하다
생성형 AI가 영상 디자인의 전 과정을 어떻게 바꾸고 있는지 탐구한다. 프리프로덕션·프로덕션·포스트프로덕션으로 이어지는 전통적 제작 파이프라인에 AI를 적용하는 방법부터, 프롬프트와 이미지를 인풋해 곧바로 결과물을 생성하는 신방식까지 비교·분석한다. 광고 기획, 스토리보드 작성, 비주얼 생성, 편집 등 각 단계에서 AI가 창작자의 창의성을 보조하고 생산성을 높이는 구체적 사례를 제시한다.
동시에 저작권·윤리·직무 변화 등 AI 도입이 불러올 사회적·교육적 과제를 짚으며, 창작 교육에서 기초 역량이 약화되는 우려와 이를 보완할 방향을 모색한다. AI를 단순한 도구가 아닌 창의적 파트너로 바라보며, 디지털 에이전시 실무 인터뷰, AI 플랫폼의 원리와 장단점, 글로벌 규제 동향까지 다뤄 현업 종사자와 학생 모두에게 필요한 지침을 제공한다.

전통 영상 제작 과정에 생성형 AI를 접목해 기획·제작·편집 전 단계의 혁신 가능성을 제시한다. 실무 사례, 플랫폼 원리, 윤리·교육 과제까지 다루며 AI와 창작자의 협업 미래를 그린다. 인공지능총서. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

문지웅
계원예술대학교 영상디자인학과 겸임교수다. 홍익대학교 영상커뮤니케이션대학원 영상디자인과 전공 “아나모픽 일루전을 활용한 디지털 옥외광고(DOOH)의 입체감 유형에 따른 시각적주의 연구”로 석사 학위를 받았다. 영상 스튜디오 언아더의 대표를 지냈으며 현재 영상 전문 에이전시 래빗워크의 크리에이티브 디렉터이자 본부장이다. 디지털 에이전시 디자인피버 영상조직 디렉터(2007∼2023), UX/UI 전문 에이전시 리즘인터랙티브 인터랙션팀 팀장(2011∼2012)으로 근무했다. 삼성전자 갤럭시 언팩행사 제품 소개 메인 콘텐츠의 영상 파트 디렉터로 참여했고(2016∼2021) 이 외 MX사업부, VD사업부, DA사업부, 디자인경영센터 등에서 진행하는 프로젝트를 디렉팅했다. LG전자, 하이브(HYBE), 렉서스, 슈퍼셀(Supercell), 현대자동차 등의 다수 프로젝트에 참여했다. 2018/2022 레드닷 어워드 필름 부문, 2020 아이에프 디자인 어워드 필름 및 커뮤니케이션 부문, 2022 아이에프 디자인 어워드 브랜딩 및 커뮤니케이션 부문 외 다수의 상을 수상했다.

AI를 통한 영상 디자인, 그 가능성에 대한 고찰

01 영상 디자인과 에이전시
02 영상 디자이너와 AI
03 영상 디자인의 정의
04 생성형 AI의 정의
05 AI와 영상 디자인의 변화
06 영상 제작 현장에서 AI 활용과 의미
07 생성형 AI 플랫폼의 영상 생성 원리
08 AI를 활용한 영상 제작 사례
09 영상 제작을 위한 AI 활용 방법
10 AI와 영상 제작의 미래

이러한 웹의 진화는 단순히 기술적 변화에 그치지 않고, 시각 커뮤니케이션의 중요성을 더욱 부각했다. 특히 영상 콘텐츠는 사용자의 관심을 끌고 메시지를 효과적으로 전달하는 핵심 수단이 되었다. 정적인 웹 디자인에 영상 요소와 모션이 결합하면서, 영상 디자이너는 UI 애니메이션, 스크롤 기반 인터랙션 영상, 배경 비디오 등의 제작에 참여하며 웹사이트의 몰입감을 높이는 데 중요한 역할을 하게 되었다. 더불어 웹 에이전시가 디지털 마케팅 영역의 확장과 함께 점차 디지털 에이전시(Digital Agency)로 진화하게 되면서 마케팅과 관련하여 소위 영상 콘텐츠가 필요한 거의 모든 업무에 영상 디자이너가 필요해지고, 많은 회사들이 내부에 영상 디자인 관련 조직을 운영하게 되었다.
－01_“영상 디자인과 에이전시” 중에서

국내에서는 1990년대부터 영상 디자인의 개념과 현황에 대한 연구가 활발히 이루어졌으며, ‘영상 디자인’이 표준화된 용어로 자리 잡았다. ‘모션 디자인’, ‘모션 그래픽스’라는 용어는 2000년대부터 사용되기 시작했다. 이전에는 애니메이션 기법, 필름 그래픽, 비디오 그래픽, 영상 디자인 등으로 인식되었다. 국내에서는 이러한 용어가 방송 그래픽처럼 좁은 의미로 기술적 표현이나 특정 효과를 지칭하는 데 활용되었으며, 이는 1960∼1980년대 서양에서 모션 그래픽스가 영화와 TV 그래픽으로 정의되던 방식과 유사하다.
－03_“영상 디자인의 정의” 중에서

AI를 활용한 스토리보드 제작의 시작은 기획자가 영상의 시나리오나 장면 설명을 텍스트로 정리하는 것에서 출발한다. 예를 들어 “젊은 여성이 새벽의 지하철 객실에 앉아 있다. 조명이 어둡고 외로운 분위기” 같은 문장을 입력값으로 사용하게 된다. 이처럼 장면의 배경, 등장인물, 감정, 조명 상황 등을 설명하는 텍스트는 곧 AI에게 전달할 시각적 지시문이 된다. 이 텍스트 프롬프트는 구체적일수록 좋다. 예컨대 “35mm 시네마틱 구도, 부드러운 파란 조명, 측면 뷰, 단발머리 여성, 텅 빈 지하철 내부”와 같은 식의 묘사는 이미지 생성의 정밀도를 높인다. 이 프롬프트는 미드저니(Midjourney), 달리(DALL·E), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 등과 같은 텍스트투이미지(Text-to-Image) AI 도구에 입력된다. 그러면 AI는 사용자의 설명을 바탕으로 몇 초 내에 그 장면을 시각적으로 구현한 이미지 여러 장을 출력한다. 기존에는 디자이너나 콘티 작가가 몇 시간, 때로는 며칠씩 투자해야 했던 콘티 이미지들이 이제는 실시간으로 생성되는 것이다.
－06_“영상 제작 현장에서 AI 활용과 의미” 중에서

배경 음악을 AI가 작곡하는 시대가 열렸다. 사운드로(Soundraw)나 뮤버트(Mubert)는 영상의 분위기, 장르, 길이 등을 설정하면 이에 맞는 음악을 실시간으로 만든다. 사용자는 반복 청취 없이도 완성도 높은 트랙을 얻을 수 있으며, 상업적 저작권 문제가 없어 콘텐츠 제작자에게는 큰 매력이다. 이는 유튜브, SNS, 광고 등 짧고 다양한 포맷의 영상 콘텐츠에 적합하다. 또한 부미(Boomy), 아이바(Aiva), 앰퍼 뮤직(Amper Music) 등 AI 작곡 플랫폼은 감성 기반 음악 제작에 특화되어 있다. “잔잔한 피아노곡”, “희망적인 오케스트라”, “긴장감 있는 일렉트로닉” 등의 키워드만 입력해도 AI가 구성된 음악을 제공한다. 이 음악은 편집이 용이하고, 장면의 감정을 강조하거나 분위기를 형성하는 데 효과적이다.
－09_“영상 제작을 위한 AI 활용 방법” 중에서