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생활 속 AI 활용
AI 영상은 물리를 몰라서 AI에게 물리 계산을 맡겼습니다 (회사원이 퇴근 후 만드는 과학 쇼츠)
생성형 AI 영상 속 번개와 떨어지는 휴대폰은 그럴듯했지만 물리가 틀렸습니다. 그래서 장면을 그리게 하는 대신 계산 코드를 짜게 하고 다른 AI가 같은 문제를 따로 풀어 숫자를 맞춥니다. 유튜브와 인스타그램 릴스 조회는 합쳐 160만 회를 넘었습니다. 지금은 확인한 영상만 하루 1편 올립니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude Code(Anthropic): 자료 조사 정리, 물리 계산 코드, 3D 장면 코드, 업로드 전 검사 코드, 채널 분석 / Codex CLI(OpenAI): 같은 문제를 따로 계산해 대조, 자료 조사 초안 / Gemini(Google): 조사 보조, 완성 영상의 장면 배치 검토 / ElevenLabs: 한국어 내레이션 음성 / AI가 아닌 도구: Three.js(웹 3D), OpenStreetMap·Copernicus 공개 지도·위성 자료
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 평일 아침 8시부터 오후 5시까지 회사에 있습니다. 퇴근 뒤 시간으로 과학 쇼츠 채널 '원리의 단면'을 운영합니다. 생활 속 물건이 왜 그렇게 움직이는지, "만약 ~라면?" 같은 엉뚱한 질문이 실제로는 어떻게 되는지를 1분 안팎의 영상으로 보여 줍니다. 촬영 장비도 없고 3D 프로그램도 다룰 줄 모릅니다.
처음에는 생성형 AI 영상에 기대를 걸었습니다. 직접 만들어 보니 과학 영상에는 쓰기 어려웠습니다. 번개는 실제로 지그재그로 한 마디씩 뻗어 내려오는데 AI 영상 속 번개는 물 흐르듯 미끄러져 내려왔습니다. '휴대폰을 실수로 떨어뜨리는 장면'을 네 번 만들었더니 네 번 모두 가만히 선 채 휴대폰을 아래로 던지는 모습이었습니다. 화면은 그럴듯한데 물리는 틀린 것이죠. 글을 쓰는 AI도 확인하지 않은 숫자를 자신 있게 쓸 수 있다는 점이 마음에 걸렸습니다.
과학 채널이 틀린 내용을 1분짜리로 퍼뜨리면 안 됩니다. 그래서 AI에게 준 첫 규칙은 "옳지 않은 정보는 영상으로 만들지 말고 사실로만 해 줘"였습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI에게 그림 대신 계산을 맡겼습니다. 「협곡처럼 한강도 로드스터로 건널 수 있을까?」 편을 예로 들겠습니다. 인스타그램 릴스에서 117만 회 조회된 앞선 영상(전기 스포츠카로 협곡 건너기)에 "협곡처럼 한강도 건널 수 있나요?"라는 시청자 댓글이 달렸는데 그 질문이 그대로 다음 편이 됐습니다.
1) 측정: Claude Code가 OpenStreetMap 공개 지도에서 서울 구간 한강 수면을 읽어 행주대교부터 강동대교까지 200m마다 강을 가로지르는 154개 단면의 물 폭을 쟀습니다. 가장 좁은 곳은 약 614m(영동대교와 청담대교 사이), 가장 넓은 곳은 약 1,206m(63빌딩 앞)였습니다. 서울시 공식 설명의 '폭 900~1,200m'와 다른 이유(둑 사이 폭과 물 폭의 차이)도 함께 적었습니다.
2) 계산: 최고 속도는 제조사 공개 영상에 나온 값(시속 370km)을 썼습니다. 발표되지 않은 값(차 무게 2톤, 공기저항 면적)은 '가정'으로 따로 표시했습니다. Claude가 공기 저항을 넣은 비행 계산 코드를 짰습니다.
3) 검산: 같은 문제를 Codex(OpenAI)에게 따로 풀게 했습니다. 가장 멀리 가는 거리는 Claude 958m(경사로 각도 43.5°), Codex 981.6m(43.8°)로 약 2.5% 달랐습니다. 원인은 경사로 끝 높이를 잡는 방식이었습니다. 경사로에 오를 때 몸에 실리는 힘과 분사 거리는 두 계산이 같았습니다. 차이의 이유를 확인한 뒤에야 숫자를 대본에 넣었습니다.
4) 장면: 계산 결과를 그대로 3D 장면의 움직임으로 썼습니다. 지형은 유럽 Copernicus 표고·위성 자료와 OpenStreetMap 건물 약 10만 8천 동으로 실제 서울을 만들었습니다. 결론은 "63빌딩 앞은 강 한가운데에 떨어지고, 영동대교 근처처럼 좁은 곳은 시속 약 300km면 닿는다"입니다.
5) 업로드 전 검사: AI가 만든 검사 코드가 영상 길이, 음량, 자막 위치, 화면 깜빡임, 효과음 누락, 설명란 출처, '상상 실험' 표기를 확인합니다. 하나라도 걸리면 업로드용 서버가 파일을 내주지 않습니다.
6) 사람 확인: 완성본은 제가 보고 고칠 점을 말합니다. 이 편에서 저는 "물보라가 육지에서 나는 것 같다"고 짚었습니다. 확인해 보니 물보라 위치는 강 한가운데가 맞았습니다. 다만 물보라가 강물보다 먼저 그려져 앞부분이 가려지는 문제가 있었습니다. 그리는 순서와 카메라 높이를 고쳐 다시 만들었습니다. 다른 편에서는 Gemini에게 1초에 4장씩 뽑은 장면을 보여 주고 물체의 위치와 앞뒤 순서를 따로 검토하게 합니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
유튜브 쇼츠는 2026년 10월 11일에 첫 영상을 올렸습니다. 10월 24일 기준으로 공개 영상 72편, 누적 조회 83,982회, 구독자 29명입니다.
같은 영상을 10월 18일부터 인스타그램 릴스에도 올렸습니다. 10월 24일 기준 릴스 10편, 조회 1,520,744회(인사이트가 나오는 8편 합계), 팔로워 189명입니다. 협곡 편 하나가 1,171,025회 조회되고 2,512번 공유됐습니다. 같은 영상이 유튜브에서는 2,184회였습니다. 시청자 댓글에 답한 「착지 직전 역분사, 정말 될까?」도 162,415회를 기록했습니다. 댓글 질문을 계산해서 답하는 방식이 실제로 통한 셈입니다.
시청자가 넘기지 않고 보는 비율이 올랐습니다. 10월 15일에 공개 19편을 분석했을 때 유튜브 스튜디오의 '계속 시청함'(쇼츠를 넘기지 않고 본 비율)은 평균 32.1%였습니다. 계산 시뮬레이션과 3D 장면, 첫 장면부터 사건이 보이는 구성으로 바꾼 10월 17일 이후 편은 대부분 50~77%이고 가장 높은 편은 77.2%입니다. 여러 요소를 함께 바꿨기 때문에 계산 방식 하나의 효과라고 단정하지는 않습니다.
계산이 쌓여 다음 영상이 빨라졌습니다. 편마다 만든 계산 코드와 조사 자료 134건을 목록으로 묶어 두었습니다. 공기 저항 탄도나 원운동처럼 이미 푼 계산은 다음 편에서 그대로 꺼내 씁니다.
숨어 있던 실수도 찾았습니다. 한강 편의 소리를 다시 섞다가, 효과음 파일이 1초짜리 무음으로 바뀌는 바람에 이미 공개된 8편에 효과음이 빠져 있었다는 것을 알게 됐습니다. 원인을 고치고 '최종 영상에 효과음이 실제로 들어 있는지' 소리를 비교하는 검사를 추가했습니다.
한계도 분명합니다. 유튜브 조회는 편당 1천 회 남짓에서 멈추는 일이 많았습니다(공개 48시간이 지난 69편 가운데 59편이 1,500회 미만). 처음 열흘은 하루 최대 12편까지 올려 봤지만 그 벽은 풀리지 않았습니다. 그래서 10월 20일부터 "하루 1편, 내가 승인한 영상만"으로 바꿨습니다. 이 변화의 효과는 아직 판단하기 이릅니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
1. 그림 대신 계산: 물리 현상은 AI 영상 생성기에 맡기지 않습니다. AI에게 계산 코드를 짜게 하고 그 숫자로 3D 장면을 움직입니다. 화면 자막의 숫자가 계산값과 같은지 검수 기록에 남깁니다.
2. 두 AI로 검산: 회사가 다른 AI 두 개에게 같은 문제를 따로 풀게 하고 숫자를 비교합니다. 다르면 이유를 찾을 때까지 대본에 넣지 않습니다.
3. 규칙은 말보다 코드로: 저는 AI에게 "코드로 막을 수 있는 것들은 막아"라고 했습니다. 긴 지시문은 대화가 길어지면 빠지기 쉽지만 검사 코드는 매번 같은 기준으로 막고 이유를 알려 줍니다. 지금은 길이, 음량, 자막 위치, 깜빡임, 효과음 누락, AI 티가 나는 문장(같은 대구 반복 등), '상상 실험' 표기를 코드가 확인합니다.
4. 사람이 책임질 자리를 고정: 무엇을 만들지, 완성본이 맞는지, 올릴지는 제가 정합니다. 승인 기록은 영상 파일의 지문(파일 크기와 sha1 해시)에 묶여 있어 승인 뒤에 다시 렌더하면 승인이 풀립니다. 하루에 1편만 통과합니다. 유튜브는 10월 21일부터 어느 편을 올릴지 고르는 일을 AI에게 맡겼습니다. 그래도 위임한 제 말과 승인자가 기록에 남고 하루 1편 상한과 업로드 전 검사는 그대로입니다. 인스타그램 릴스는 지금도 제가 직접 본 영상만 올립니다.
5. 출처와 가정을 숨기지 않기: 숫자는 기관·논문·제조사 발표 같은 1차 자료를 먼저 씁니다. 위키백과·블로그·AI 요약은 실마리로만 씁니다. 확인되지 않는 값은 빼거나 '가정'이라고 밝힙니다. 영상 설명란에는 가정, 근거 링크, 지도·위성 자료 출처를 적고 "실제 지형·위성사진·지도 위의 3D 재현이며 실제 시도 장면이 아닙니다"라고 씁니다. 실제처럼 보이는 재현이 들어간 편(로드스터 연작 등)은 유튜브의 '변경되거나 합성된 콘텐츠' 표시와 인스타그램의 AI 표시를 켭니다. "만약에" 편은 내레이션과 설명란에 상상 실험이라고 밝힙니다. 검사 코드가 그 문구를 확인합니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 저도 코드를 직접 쓰지 않습니다. 다음 순서면 됩니다.
1. 규칙 한 장 만들기: "숫자는 1차 자료로, 확인이 안 되면 빼거나 '추정'이라고 쓴다" 같은 규칙을 파일로 두고 AI가 매번 읽게 합니다.
2. 답 대신 계산을 요청하기: 숫자가 나오는 질문이면 "계산 과정과 가정을 표로 보여 줘"라고 합니다.
3. 다른 AI로 따로 풀기: 다른 회사의 AI에게 같은 질문을 따로 하고 두 답을 비교합니다. 숫자가 다르면 어느 가정이 다른지 묻습니다. 채팅형 AI 두 개만 있어도 할 수 있습니다.
4. 반복 확인은 검사 스크립트로: 길이, 꼭 들어가야 할 문구, 출처 링크처럼 매번 보는 항목은 AI에게 검사 코드로 만들어 달라고 합니다.
5. 마지막 버튼은 사람이: 게시는 사람이 하거나, 최소한 누가 언제 무엇을 승인했는지 기록이 남게 합니다.
과학 영상이 아니어도 됩니다. 숫자가 들어가는 블로그 글, 아이 숙제 설명, 회사 보고서에도 '두 AI로 따로 계산해 맞춰 보기'는 그대로 쓸 수 있습니다.
대표 영상: https://www.youtube.com/shorts/S2Q31jslbJE
※ 첨부 화면의 지도·위성 자료: © OpenStreetMap contributors(ODbL), Contains modified Copernicus Sentinel data 2026, Copernicus DEM © DLR e.V., © Airbus Defence and Space GmbH. 영상 속 차는 로고를 지운 3D 모델입니다.
※ 이 글의 초안과 숫자 확인은 AI(Claude)가 채널 작업 기록을 바탕으로 했습니다. 내용 검토와 제출은 제가 했습니다.
저는 평일 아침 8시부터 오후 5시까지 회사에 있습니다. 퇴근 뒤 시간으로 과학 쇼츠 채널 '원리의 단면'을 운영합니다. 생활 속 물건이 왜 그렇게 움직이는지, "만약 ~라면?" 같은 엉뚱한 질문이 실제로는 어떻게 되는지를 1분 안팎의 영상으로 보여 줍니다. 촬영 장비도 없고 3D 프로그램도 다룰 줄 모릅니다.
처음에는 생성형 AI 영상에 기대를 걸었습니다. 직접 만들어 보니 과학 영상에는 쓰기 어려웠습니다. 번개는 실제로 지그재그로 한 마디씩 뻗어 내려오는데 AI 영상 속 번개는 물 흐르듯 미끄러져 내려왔습니다. '휴대폰을 실수로 떨어뜨리는 장면'을 네 번 만들었더니 네 번 모두 가만히 선 채 휴대폰을 아래로 던지는 모습이었습니다. 화면은 그럴듯한데 물리는 틀린 것이죠. 글을 쓰는 AI도 확인하지 않은 숫자를 자신 있게 쓸 수 있다는 점이 마음에 걸렸습니다.
과학 채널이 틀린 내용을 1분짜리로 퍼뜨리면 안 됩니다. 그래서 AI에게 준 첫 규칙은 "옳지 않은 정보는 영상으로 만들지 말고 사실로만 해 줘"였습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI에게 그림 대신 계산을 맡겼습니다. 「협곡처럼 한강도 로드스터로 건널 수 있을까?」 편을 예로 들겠습니다. 인스타그램 릴스에서 117만 회 조회된 앞선 영상(전기 스포츠카로 협곡 건너기)에 "협곡처럼 한강도 건널 수 있나요?"라는 시청자 댓글이 달렸는데 그 질문이 그대로 다음 편이 됐습니다.
1) 측정: Claude Code가 OpenStreetMap 공개 지도에서 서울 구간 한강 수면을 읽어 행주대교부터 강동대교까지 200m마다 강을 가로지르는 154개 단면의 물 폭을 쟀습니다. 가장 좁은 곳은 약 614m(영동대교와 청담대교 사이), 가장 넓은 곳은 약 1,206m(63빌딩 앞)였습니다. 서울시 공식 설명의 '폭 900~1,200m'와 다른 이유(둑 사이 폭과 물 폭의 차이)도 함께 적었습니다.
2) 계산: 최고 속도는 제조사 공개 영상에 나온 값(시속 370km)을 썼습니다. 발표되지 않은 값(차 무게 2톤, 공기저항 면적)은 '가정'으로 따로 표시했습니다. Claude가 공기 저항을 넣은 비행 계산 코드를 짰습니다.
3) 검산: 같은 문제를 Codex(OpenAI)에게 따로 풀게 했습니다. 가장 멀리 가는 거리는 Claude 958m(경사로 각도 43.5°), Codex 981.6m(43.8°)로 약 2.5% 달랐습니다. 원인은 경사로 끝 높이를 잡는 방식이었습니다. 경사로에 오를 때 몸에 실리는 힘과 분사 거리는 두 계산이 같았습니다. 차이의 이유를 확인한 뒤에야 숫자를 대본에 넣었습니다.
4) 장면: 계산 결과를 그대로 3D 장면의 움직임으로 썼습니다. 지형은 유럽 Copernicus 표고·위성 자료와 OpenStreetMap 건물 약 10만 8천 동으로 실제 서울을 만들었습니다. 결론은 "63빌딩 앞은 강 한가운데에 떨어지고, 영동대교 근처처럼 좁은 곳은 시속 약 300km면 닿는다"입니다.
5) 업로드 전 검사: AI가 만든 검사 코드가 영상 길이, 음량, 자막 위치, 화면 깜빡임, 효과음 누락, 설명란 출처, '상상 실험' 표기를 확인합니다. 하나라도 걸리면 업로드용 서버가 파일을 내주지 않습니다.
6) 사람 확인: 완성본은 제가 보고 고칠 점을 말합니다. 이 편에서 저는 "물보라가 육지에서 나는 것 같다"고 짚었습니다. 확인해 보니 물보라 위치는 강 한가운데가 맞았습니다. 다만 물보라가 강물보다 먼저 그려져 앞부분이 가려지는 문제가 있었습니다. 그리는 순서와 카메라 높이를 고쳐 다시 만들었습니다. 다른 편에서는 Gemini에게 1초에 4장씩 뽑은 장면을 보여 주고 물체의 위치와 앞뒤 순서를 따로 검토하게 합니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
유튜브 쇼츠는 2026년 10월 11일에 첫 영상을 올렸습니다. 10월 24일 기준으로 공개 영상 72편, 누적 조회 83,982회, 구독자 29명입니다.
같은 영상을 10월 18일부터 인스타그램 릴스에도 올렸습니다. 10월 24일 기준 릴스 10편, 조회 1,520,744회(인사이트가 나오는 8편 합계), 팔로워 189명입니다. 협곡 편 하나가 1,171,025회 조회되고 2,512번 공유됐습니다. 같은 영상이 유튜브에서는 2,184회였습니다. 시청자 댓글에 답한 「착지 직전 역분사, 정말 될까?」도 162,415회를 기록했습니다. 댓글 질문을 계산해서 답하는 방식이 실제로 통한 셈입니다.
시청자가 넘기지 않고 보는 비율이 올랐습니다. 10월 15일에 공개 19편을 분석했을 때 유튜브 스튜디오의 '계속 시청함'(쇼츠를 넘기지 않고 본 비율)은 평균 32.1%였습니다. 계산 시뮬레이션과 3D 장면, 첫 장면부터 사건이 보이는 구성으로 바꾼 10월 17일 이후 편은 대부분 50~77%이고 가장 높은 편은 77.2%입니다. 여러 요소를 함께 바꿨기 때문에 계산 방식 하나의 효과라고 단정하지는 않습니다.
계산이 쌓여 다음 영상이 빨라졌습니다. 편마다 만든 계산 코드와 조사 자료 134건을 목록으로 묶어 두었습니다. 공기 저항 탄도나 원운동처럼 이미 푼 계산은 다음 편에서 그대로 꺼내 씁니다.
숨어 있던 실수도 찾았습니다. 한강 편의 소리를 다시 섞다가, 효과음 파일이 1초짜리 무음으로 바뀌는 바람에 이미 공개된 8편에 효과음이 빠져 있었다는 것을 알게 됐습니다. 원인을 고치고 '최종 영상에 효과음이 실제로 들어 있는지' 소리를 비교하는 검사를 추가했습니다.
한계도 분명합니다. 유튜브 조회는 편당 1천 회 남짓에서 멈추는 일이 많았습니다(공개 48시간이 지난 69편 가운데 59편이 1,500회 미만). 처음 열흘은 하루 최대 12편까지 올려 봤지만 그 벽은 풀리지 않았습니다. 그래서 10월 20일부터 "하루 1편, 내가 승인한 영상만"으로 바꿨습니다. 이 변화의 효과는 아직 판단하기 이릅니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
1. 그림 대신 계산: 물리 현상은 AI 영상 생성기에 맡기지 않습니다. AI에게 계산 코드를 짜게 하고 그 숫자로 3D 장면을 움직입니다. 화면 자막의 숫자가 계산값과 같은지 검수 기록에 남깁니다.
2. 두 AI로 검산: 회사가 다른 AI 두 개에게 같은 문제를 따로 풀게 하고 숫자를 비교합니다. 다르면 이유를 찾을 때까지 대본에 넣지 않습니다.
3. 규칙은 말보다 코드로: 저는 AI에게 "코드로 막을 수 있는 것들은 막아"라고 했습니다. 긴 지시문은 대화가 길어지면 빠지기 쉽지만 검사 코드는 매번 같은 기준으로 막고 이유를 알려 줍니다. 지금은 길이, 음량, 자막 위치, 깜빡임, 효과음 누락, AI 티가 나는 문장(같은 대구 반복 등), '상상 실험' 표기를 코드가 확인합니다.
4. 사람이 책임질 자리를 고정: 무엇을 만들지, 완성본이 맞는지, 올릴지는 제가 정합니다. 승인 기록은 영상 파일의 지문(파일 크기와 sha1 해시)에 묶여 있어 승인 뒤에 다시 렌더하면 승인이 풀립니다. 하루에 1편만 통과합니다. 유튜브는 10월 21일부터 어느 편을 올릴지 고르는 일을 AI에게 맡겼습니다. 그래도 위임한 제 말과 승인자가 기록에 남고 하루 1편 상한과 업로드 전 검사는 그대로입니다. 인스타그램 릴스는 지금도 제가 직접 본 영상만 올립니다.
5. 출처와 가정을 숨기지 않기: 숫자는 기관·논문·제조사 발표 같은 1차 자료를 먼저 씁니다. 위키백과·블로그·AI 요약은 실마리로만 씁니다. 확인되지 않는 값은 빼거나 '가정'이라고 밝힙니다. 영상 설명란에는 가정, 근거 링크, 지도·위성 자료 출처를 적고 "실제 지형·위성사진·지도 위의 3D 재현이며 실제 시도 장면이 아닙니다"라고 씁니다. 실제처럼 보이는 재현이 들어간 편(로드스터 연작 등)은 유튜브의 '변경되거나 합성된 콘텐츠' 표시와 인스타그램의 AI 표시를 켭니다. "만약에" 편은 내레이션과 설명란에 상상 실험이라고 밝힙니다. 검사 코드가 그 문구를 확인합니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 저도 코드를 직접 쓰지 않습니다. 다음 순서면 됩니다.
1. 규칙 한 장 만들기: "숫자는 1차 자료로, 확인이 안 되면 빼거나 '추정'이라고 쓴다" 같은 규칙을 파일로 두고 AI가 매번 읽게 합니다.
2. 답 대신 계산을 요청하기: 숫자가 나오는 질문이면 "계산 과정과 가정을 표로 보여 줘"라고 합니다.
3. 다른 AI로 따로 풀기: 다른 회사의 AI에게 같은 질문을 따로 하고 두 답을 비교합니다. 숫자가 다르면 어느 가정이 다른지 묻습니다. 채팅형 AI 두 개만 있어도 할 수 있습니다.
4. 반복 확인은 검사 스크립트로: 길이, 꼭 들어가야 할 문구, 출처 링크처럼 매번 보는 항목은 AI에게 검사 코드로 만들어 달라고 합니다.
5. 마지막 버튼은 사람이: 게시는 사람이 하거나, 최소한 누가 언제 무엇을 승인했는지 기록이 남게 합니다.
과학 영상이 아니어도 됩니다. 숫자가 들어가는 블로그 글, 아이 숙제 설명, 회사 보고서에도 '두 AI로 따로 계산해 맞춰 보기'는 그대로 쓸 수 있습니다.
대표 영상: https://www.youtube.com/shorts/S2Q31jslbJE
※ 첨부 화면의 지도·위성 자료: © OpenStreetMap contributors(ODbL), Contains modified Copernicus Sentinel data 2026, Copernicus DEM © DLR e.V., © Airbus Defence and Space GmbH. 영상 속 차는 로고를 지운 3D 모델입니다.
※ 이 글의 초안과 숫자 확인은 AI(Claude)가 채널 작업 기록을 바탕으로 했습니다. 내용 검토와 제출은 제가 했습니다.
