HOW I USE AI

AI 제작노트

AI가 대신 만든 성공담이 아니라, 제가 문제를 정의하고 선택한 과정과 실패·수정을 실제 결과물과 함께 기록합니다.

업데이트 2026.10.22Android Brain A 기반FREE-FIRST

01. ChatGPT 기획과 자료 조사

문제: 아이디어는 많지만 근거, 시청자 의도, 제작 가능성을 함께 판단하기 어려웠습니다.
내가 기획하고 결정한 부분: 가족 공감·스포츠·AI 제작 실험을 우선하고 추측을 사실처럼 쓰지 않기로 했습니다.
사용한 AI 도구: ChatGPT, 공개 웹 자료, YouTube Studio 데이터.
실제 작업 과정: 자료를 교차 확인하고 훅·전개·반전·CTA를 작성한 뒤 제작 가능성으로 줄였습니다.
결과: 제작 전 근거와 표현 위험을 확인하는 체크리스트가 생겼습니다.
실패와 수정: 조회수만 보고 고르면 구독 전환이 낮았습니다. 조회수와 1,000회당 구독자를 분리했습니다.
배운 점: AI 초안보다 사람이 정한 질문과 검증 기준이 결과를 좌우했습니다.

02. Google Flow 영상 생성 실험

문제: 짧은 장면은 빨리 만들지만 인물 일관성, 입 모양, 화면 글자가 쉽게 무너졌습니다.
내가 기획하고 결정한 부분: 완벽한 립싱크를 가장하지 않고 실패 장면도 제작 실험의 증거로 남겼습니다.
사용한 AI 도구: Google Flow, 이미지 생성, 자막·편집 도구.
실제 작업 과정: 장면별 프롬프트로 생성본을 비교해 쓸 장면만 골랐고 불안정한 생성 음성은 내레이션과 자막으로 바꿨습니다.
결과: 실제 제작 실험 본편 보기 ↗
실패와 수정: 얼굴·머리 불일치, 무음, 깨진 글자는 재생성·순서 변경·자막 대체로 수정했습니다.
배운 점: 생성 한 번보다 선별과 후반 작업이 더 중요했습니다.

03. AI 이미지와 2.5D 영상

문제: 정지 이미지만 이어 붙이면 첫인상은 강해도 금방 이탈했습니다.
내가 기획하고 결정한 부분: 인물 감정과 시선을 먼저 잡고 정보가 바뀔 때만 카메라를 움직였습니다.
사용한 AI 도구: AI 이미지 생성, 레이어 분리, 패럴랙스·줌 편집.
실제 작업 과정: 9:16과 16:9 안전영역을 따로 설계하고 전경·인물·배경을 분리했습니다.
결과: 가족 공감·창작극의 감정을 보조하는 시각 제작 순서로 정리했습니다.
실패와 수정: 과한 움직임과 손·글자 오류는 몰입을 깨뜨려 움직임을 줄이고 오류 컷을 뺐습니다.
배운 점: 움직임의 양보다 컷의 목적이 선명해야 했습니다.

04. Edge TTS와 자막·음성

문제: 무음, 문장 중간 끊김, 작은 자막이 완성도를 떨어뜨렸습니다.
내가 기획하고 결정한 부분: 목소리를 고정하고 짧은 문장·자연스러운 줄바꿈·모바일 안전영역을 우선했습니다.
사용한 AI 도구: Edge TTS, SRT 자막, 음량·타이밍 검사.
실제 작업 과정: 호흡 단위로 음성을 만들고 파형과 자막을 맞춘 뒤 실제 휴대전화 크기로 읽었습니다.
결과: 음성 생성부터 자막 합성까지 반복 가능한 순서를 만들었습니다.
실패와 수정: 보이스 변경과 긴 두 줄 자막의 이질감·잘림을 보이스 고정과 문장 재분할로 고쳤습니다.
배운 점: 자막은 대본 복사가 아니라 화면용 재작성입니다.

05. FFmpeg 편집과 검증

문제: 렌더링 성공만으로 해상도·프레임·오디오·자막 오류를 찾을 수 없었습니다.
내가 기획하고 결정한 부분: 1080p 이상, 30fps, 오디오 디코딩, 첫·중간·끝 프레임을 최소 기준으로 삼았습니다.
사용한 AI 도구: FFmpeg·FFprobe, Android Brain A 검사 작업.
실제 작업 과정: 소스를 규격화하고 합성한 뒤 메타데이터, 무음 구간, 자막 잘림, 대표 프레임을 확인했습니다.
결과: 기술 오류를 게시 전에 차단하는 QA 단계가 생겼습니다.
실패와 수정: 코덱·경로 문제 때 통과한 단계는 보존하고 실패한 단계만 다시 실행했습니다.
배운 점: 기술적 통과가 재미나 조회수를 보장하지는 않습니다.

06. YouTube 제목·썸네일·검색 최적화

문제: 조회수가 높은 영상과 구독 전환이 높은 영상이 같지 않았고 Shorts에서 본편 길이 끊기기도 했습니다.
내가 기획하고 결정한 부분: 검색 의도, CTR, 유지율, 1,000회당 구독자를 분리하고 성과가 좋은 영상은 함부로 바꾸지 않았습니다.
사용한 AI 도구: YouTube Studio, Android YouTube API, 문구 초안·검수.
실제 작업 과정: 제목·설명·자막·재생목록·관련 영상을 확인하고 저장 뒤 공개 화면을 다시 검사했습니다.
결과: 숨은 열쇠 ↗ · WKBL ↗ · Google Flow ↗
실패와 수정: 설명 임시 문구와 빈 관련 영상은 정확한 본편 URL과 대상으로 바로잡았습니다.
배운 점: 키워드 반복보다 시청자가 다음에 볼 영상이 분명해야 했습니다.

07. 웹툰·웹소설 제작 활용

문제: 긴 서사에서 인물 성격과 사건 인과를 유지하기 어려웠습니다.
내가 기획하고 결정한 부분: 핵심 설정·인물 목표·회차 결말은 직접 정하고 AI는 대안과 점검에 사용했습니다.
사용한 AI 도구: 대본·콘티 보조, 이미지 초안, 문장 교정.
실제 작업 과정: 회차별 목표와 갈등을 먼저 쓰고 초안을 비교한 뒤 말투와 설정 오류를 수동 수정했습니다.
결과: 웹툰 보기 → · 웹소설 보기 →
실패와 수정: 그럴듯하지만 앞 설정과 충돌하는 문장은 폐기하고 설정표로 확인했습니다.
배운 점: 연속성은 생성 능력보다 편집 책임의 문제였습니다.

08. Android Brain A와 AFTERWORK MCP 자동화

문제: 영상·자막·검증·사이트 작업에서 같은 실패를 되풀이하기 쉬웠습니다.
내가 기획하고 결정한 부분: 무료 경로, 자동 백업, PASS 보호, 실패 단계만 재개하는 원칙을 세웠습니다.
사용한 AI 도구: Android Brain A, AFTERWORK MCP, Termux.
실제 작업 과정: Android에서 파일·API·FFmpeg·사이트 작업을 허용된 단위로 실행하고 로그와 검증값을 남겼습니다.
결과: YouTube 연결 수정과 사이트 소스·배포본 동기화 작업을 Android 한 곳에서 재현하게 했습니다.
실패와 수정: 토큰 만료와 느린 로컬 경로는 토큰 갱신, 제한 시간, 체크포인트로 대응했습니다.
배운 점: 자동화의 가치는 빠른 실행보다 안전하게 멈추고 이어가는 데 있었습니다.

09. 여행 앱과 웹사이트 개발

문제: 여행 정보가 흩어져 모바일에서 일정·예산·동선을 함께 보기 어려웠습니다.
내가 기획하고 결정한 부분: 도시별 구조와 모바일 우선 화면을 설계하고 개인정보·예약정보는 공개 페이지에서 뺐습니다.
사용한 AI 도구: ChatGPT 기획 보조, HTML·CSS, Android 검증 자동화.
실제 작업 과정: 정보 구조를 정하고 페이지를 만든 뒤 링크·화면 폭·가독성을 점검했습니다.
결과: AFTERWORK 여행 가이드 보기 →
실패와 수정: 메뉴와 정보 밀도가 높아져 도시별 페이지로 나누고 핵심 행동을 위에 배치했습니다.
배운 점: 더 많은 정보보다 이동 중 바로 찾을 수 있는 구조가 중요했습니다.

다음 기록

새 실험은 결과가 확인된 뒤 추가합니다. 수치 변화는 같은 경과 기간으로 비교하고 실패 원인과 재개 지점도 남깁니다.

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