자막 노동은 자동화,
규정과 마감은 사람이

// the brief

반복은 기계에, 판단은 사람에게

영상 제작자·미디어사·방송국의 후반 작업은 대부분 같은 순서를 되풀이합니다. 음성을 받아 적고, 빈 구간을 잘라 내고, 방송·플랫폼 규정에 맞춰 자막을 다듬고, 다국어로 옮기고, 편집 프로그램이 읽을 파일로 내보냅니다. 단계마다 쓰는 도구가 달라서 그 사이를 사람이 손으로 이어 붙여야 했습니다.

QUICKCUT은 이 다섯 단계를 한 흐름으로 묶었습니다. 전사부터 내보내기까지 끊기지 않고 이어지고, 비용이 드는 지점과 규정이 걸리는 지점에서는 사람이 승인합니다.

실무 팀이 실제 납품물에 쓰는 것을 전제로 설계해, 가입은 관리자 승인제로 운영합니다.

// approach

초안은 AI가, 마감은 사람이

전사는 음성 인식 API가, 번역과 자막 초안은 Claude·Gemini 같은 언어 모델이 만듭니다. 자막이 규정에 맞는지, 어디까지가 납품 품질인지 판단하고 최종 마감을 확정하는 것은 사람입니다.

용량이 큰 영상의 편집과 렌더는 자체 서버에서 처리하고, 클라우드는 접속·로그인·알림과 AI·GPU 호출에만 씁니다.

// key decisions

핵심 결정 셋

// 형제 앱 · QUICKAUDIO

소리는 QUICKAUDIO가, 마지막 판정은 귀로

QUICKAUDIO는 영상 오디오를 다듬는 도구로, QUICKCUT과 계정과 엔진을 함께 씁니다. 대사의 잡음과 잔향을 걷어 내는 음성 복원, 말과 배경음을 가르는 음원 분리, 분리한 말만 복원해 배경과 다시 합치는 체인을 맡습니다. QUICKCUT의 음향 보정과 배경음 분리도 이 엔진을 부릅니다. 같은 모델을 두 벌 올리면 GPU 메모리도 두 배로 들고 고칠 곳도 둘로 갈리기 때문입니다.

복원에는 상한(기본 30 dB)을 둬 말소리는 살리면서 잡음을 누르고, 원래 무음이던 구간은 렌더 뒤 다시 무음으로 되돌립니다. 복원 모델의 새 판은 내려받기·시험·비교 렌더까지만 자동으로 하고, 반영은 사람이 들어 본 뒤에 합니다.

수치가 좋아도 들어 보고 어색하면 되돌립니다.

납품 판정은 마스터링과 같은 기준 세 가지로 내고, 기준을 못 맞추면 완료로 표시하지 않습니다. 계정 사용자의 복원·분리는 클라우드 GPU에서 처리하며, 올리는 화면에 이 사실을 알립니다. 클라우드에는 소리 데이터만 보내고 파일 이름은 보내지 않습니다.

// result

영상 팀의 후반 작업을 한 흐름으로

QUICKCUT은 cut.kkclabs.com에서 관리자 승인제로 운영 중입니다. 흩어져 있던 전사·무음 제거·규정 자막·번역·내보내기가 한 흐름으로 이어지고, 결과는 Final Cut Pro에서 바로 여는 편집 파일(FCPXML)로 내보냅니다. 서버가 다시 켜져도 멈춘 단계부터 이어 가고, AI 서비스 한 곳이 막히면 다음 공급자로 넘겨 다시 시도합니다.