① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 컴퓨터학과 2학년이고, 공익 캠페인 영상·모션그래픽 공모전에 개인으로 도전하고 있습니다. 공고문과 첨부 서식 읽기, 사실 확인, 기획, 디자인, 애니메이션, 소리, 신청서까지 혼자 하기에는 시간이 늘 부족했습니다. 그래서 2026년 10월 9일 Claude Code와 Remotion(코드로 영상을 만드는 도구)을 설치하고, 영상 제작 과정을 AI에게 맡겨 보기로 했습니다.
처음에는 AI가 같은 실수를 계속 반복했습니다. 화면이 텅 비어 보이는 영상, 다시 확인하지 않은 숫자, 고칠수록 끝나지 않는 검수였습니다. 초기 한 작품은 수정본이 5차, 다른 작품은 7차까지 갔습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
역할을 나눴습니다.
- 제가 하는 일: 어떤 공모전에 낼지 고르기, 방향 지시, 규칙 정하기, 최종본을 직접 보고 듣기, 제출.
- Claude Code가 하는 일: 공고문과 첨부 서식을 내려받아 읽고 규정을 정리, 화면에 넣을 숫자를 1차 출처에서 확인, 기획, Remotion 코드 작성, 렌더와 측정, 신청서 초안.
- 생성 도구: 배경 그림은 제 PC의 그래픽카드에서 FLUX.2 [klein] 4B 등 로컬 모델로 만들고, 깊이 추정(Depth Anything V2)으로 2.5D 움직임을 줍니다. 목소리는 ElevenLabs Voice Design으로 새로 설계하고, 효과음도 ElevenLabs로 만듭니다. 음악은 코드로 작곡합니다.

작업 순서는 이렇습니다.
- 1단계 공고 읽기: 첨부파일까지 읽고 규정·심사 기준·생성형 AI 허용 여부를 한 장(rules.md)으로 정리합니다. 생성형 AI를 금지한 공모전에는 내지 않습니다.
- 2단계 사실 확인: 화면에 나오는 숫자·연도·범위는 보도자료 같은 1차 출처에서 다시 확인해 출처표(facts_digest.md)로 남깁니다.
- 3단계 제작: 작품마다 다시 만들던 기반 코드(화면 틀, 글자 배치, 소리 믹스, 검사, 납품)를 '공통 키트'로 묶고, 작품마다 다른 부분만 새로 씁니다.
- 4단계 자동 측정: 화면 여백 비율, 글자 읽기 시간, 음량(−14 LUFS), 광과민성 깜빡임을 스크립트로 잽니다.
- 5단계 검수: AI 검수 1회 → 수정 1회 → 그 결과를 최종본으로 보고, 최종 판단은 제가 직접 보고 들으며 합니다.
- 6단계 서류: 신청서와 AI 활용 설명을 채우고, 서명·동의·제출은 제가 합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
작업 기록과 파일로 확인한 결과만 적습니다.
- 10월 10일부터 18일까지 9일 동안 영상 16편을 완성했습니다(공모전용 15편, 연습 1편, 이 사례 영상은 빼고 센 숫자).
- 검수 반복이 5~7차에서 '1회 검수, 1회 수정'으로 줄었습니다.
- 가장 최근의 1분 숏폼(55.6초)은 공고 확인부터 최종본과 신청서까지 약 70분, 한 번의 작업으로 끝났습니다.
- 공통 키트로 작품마다 다시 만들던 기반 작업(AI 사용량의 약 30%)을 없앴습니다.
- 모든 생성 기록이 남습니다. 로컬 이미지 생성 626건(프롬프트·시드·모델·라이선스·파일 해시), ElevenLabs 호출 1,053건이 로그에 있어서, 공모전이 AI 활용 설명을 요구하면 그대로 제출할 수 있습니다.
아직 수상 결과가 나오지 않아 수상은 성과에 넣지 않았고, 측정하지 않은 '절약 시간'도 적지 않았습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
핵심은 '실수 → 규칙 → 측정'입니다. AI가 실수하면 그 자리에서 고치고 끝내지 않고, '하지 말 것 + 이유'를 규칙 문서에 적어 다음 작업의 AI가 처음부터 읽게 합니다. 이 사례를 정리한 날 기준으로 이런 규칙 메모가 33개였습니다. 말로 된 규칙은 가능하면 측정 스크립트로 바꿉니다.
- 화면이 비어 보였다 → 한 작품의 빈 화면이 62%로 측정됨 → 여백 상한 40%, 목표 30%를 자동으로 잽니다.
- 말 더듬는 연출에 같은 음절 녹음을 복사해 붙였다 → 실제로 연기한 녹음만 씁니다.
- 라이브러리 목소리는 실존 인물을 복제한 것일 수 있다 → 공모전에는 새로 설계한 목소리만 쓰고, 유명인 이름의 목소리는 쓰지 않습니다. 이 규칙 때문에 이미 만든 영상 하나는 목소리를 새로 설계한 목소리로 다시 만들었습니다.
- 생성 그림이 가짜 글자를 만든다 → 글자는 모두 코드로 조판하고, 생성 그림을 실제 사진이라고 하지 않으며, 화면에 'AI 생성' 표시를 넣습니다.
- 모델마다 라이선스가 다르다 → 상업적 이용이 가능한 Apache-2.0 모델만 씁니다. 비상업 전용이거나 한국을 이용 지역에서 뺀 모델은 제외했습니다.
- 검수가 끝나지 않는다 → 검수 1회, 수정 1회, 마지막 판단은 사람이 합니다.
책임 있는 활용을 위해 후기·수치를 지어내지 않고, 개인정보가 든 서류는 제 PC에만 두며, API 키는 환경 변수에만 저장합니다. AI 사용량도 관리합니다. 주간 사용량이 70%를 넘으면 한 작품씩만, 92%를 넘으면 모든 작업을 멈춥니다. 이미지 생성은 제 그래픽카드를 게임과 나눠 쓰도록 메모리 상한을 걸었습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. Claude Code와 Remotion만 있으면 같은 구조를 만들 수 있고, 로컬 이미지 모델은 무료 오픈 라이선스입니다. 코딩을 하지 않는 분도 핵심은 그대로 쓸 수 있습니다. AI가 틀릴 때마다 '하지 말 것 + 이유'를 문서에 한 줄 적고, 다음 작업을 시작할 때 그 문서를 먼저 읽게 하면 됩니다. 보고서, 블로그, 과제처럼 반복되는 일이라면 어디에든 쓸 수 있습니다.
첨부한 1분 영상과 한 장 요약(PDF)도 이 방식으로 만들었습니다. 다른 공모전에 낸 작품은 심사 중이라 화면을 공개하지 않았습니다.