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스마트폰, 자동 편집, 생성형 AI 덕분에 영상을 만드는 기술적 장벽은 빠르게 낮아지고 있습니다. 누구나 일정 수준 이상의 결과물을 만들 수 있는 환경에서는 촬영 장비나 편집 기술보다 무엇을 보여주고 어떤 시선으로 이야기를 만들 것인지가 더 중요해질 수 있습니다. 제작이 쉬워진 시대에 영상의 차별점이 어디로 이동하는지 살펴봅니다.

버추얼 프로덕션은 실제 촬영과 디지털 배경을 실시간으로 결합하면서 영상 제작 방식 자체를 바꾸고 있습니다. 촬영 전에 장면을 미리 설계하고, 현장에서 배경과 조명을 조정하며, 후반작업 일부를 촬영 단계로 앞당길 수 있기 때문입니다. 촬영 현장이 어떻게 하나의 실시간 제작 공간으로 변하고 있는지 살펴봅니다.

숏폼 콘텐츠의 확산은 단순히 영상 길이를 짧게 만든 것이 아닙니다. 도입부를 더 빠르게 만들고, 장면 전환을 촘촘하게 구성하며, 세로 화면과 자막을 중심으로 정보를 전달하는 새로운 영상 문법을 만들었습니다. 짧은 영상이 촬영과 편집 방식 자체를 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봅니다.

생성형 AI는 영상 제작의 일부 작업을 빠르게 자동화하면서 기획부터 편집까지 전체 제작 흐름을 바꾸고 있습니다. 이미지 생성, 영상 생성, 음성 합성, 자막과 편집 보조가 연결되면서 적은 인원으로도 더 빠르게 결과물을 만들 수 있게 되었습니다. AI가 영상 제작의 속도와 역할 분담을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봅니다.

짧은 영상은 이제 하나의 콘텐츠 형식을 넘어 중요한 마케팅 채널이 되었습니다. 사람들은 긴 설명을 보기 전에 몇 초 안에 콘텐츠를 계속 볼지 넘길지 결정합니다. 이 변화는 브랜드에게 단순히 영상을 짧게 만들라는 의미가 아닙니다. 콘텐츠의 시작 방식, 정보를 보여주는 순서, 메시지를 전달하는 구조 자체가 달라져야 한다는 뜻에 가깝습니다. 첫 몇 초가 콘텐츠의 방향을 결정합니다 숏폼에서는 도입부가 특히 중요합니다. 긴 영상처럼 충분한 설명을 한 뒤 핵심으로 들어가기 어렵기 때문입니다. 처음부터 질문을 던지거나, 결과를 먼저 보여주거나, 사용자가 바로 이해할 수 있는 상황을 제시하는 방식이 자주 사용됩니다. 중요한 것은 자극적으로 시작하는 것만이 아닙니다. “이 콘텐츠를 왜 계속 봐야 하는가?”를 빠르게 이해시켜야 합니다. 숏폼에서 첫 장면은 단순한 시작이 아니라 콘텐츠 전체를 설명하는 입구가 됩니다. 한 콘텐츠에 너무 많은 메시지를 넣기 어렵습니다 짧

제품의 기능과 가격만으로 차별화하기 어려워지면서 브랜드 경쟁력은 점점 ‘무엇을 파는가’보다 ‘어떤 경험을 남기는가’로 이동하고 있습니다. 광고, 구매, 사용, 고객지원까지 이어지는 모든 접점이 브랜드를 만드는 이유와 경험 설계가 왜 중요한지 살펴봅니다.

마케팅은 점점 ‘모두에게 같은 메시지를 보여주는 방식’에서 벗어나고 있습니다. 고객의 관심사, 행동, 구매 이력에 따라 서로 다른 콘텐츠와 제안을 보여주는 개인화가 빠르게 확대되고 있기 때문입니다. AI와 데이터가 개인화 마케팅을 어디까지 바꾸고 있는지, 그리고 그 과정에서 무엇을 함께 고려해야 하는지 살펴봅니다.

예전에는 무언가를 사고 싶을 때 먼저 검색창을 열었습니다. 제품명을 입력하고, 후기를 비교하고, 여러 사이트를 직접 돌아다니며 정보를 찾았습니다. 하지만 최근에는 정보 탐색 방식이 달라지고 있습니다. SNS 피드에서 우연히 제품을 발견하고, 추천 알고리즘이 비슷한 콘텐츠를 계속 보여주며, 생성형 AI에게 조건을 설명하면 여러 선택지를 한 번에 정리해서 받을 수도 있습니다. 소비자가 직접 정보를 찾아가는 방식에서, 정보가 먼저 소비자에게 도착하는 방식으로 이동하고 있는 것입니다. 검색보다 ‘발견’이 먼저 일어납니다 기존 검색은 사용자가 무엇을 찾고 싶은지 어느 정도 알고 있다는 전제에서 시작합니다. 하지만 추천 기반 환경에서는 사용자가 필요를 명확하게 인식하기 전에도 콘텐츠와 제품을 만나게 됩니다. 영상 하나를 보다가 새로운 브랜드를 알게 되고, 관심 있는 콘텐츠를 계속 보다 보면 비슷한 제품이 반복해서 노출될 수 있습니다. 이때 중요한 것은 검색

AI에게 서비스의 목적과 필요한 기능을 설명하면 화면 시안을 만들고, 컴포넌트를 구성하고, 경우에 따라 실제 코드까지 생성하는 일이 점점 쉬워지고 있습니다. 과거에는 하나의 화면을 만들기 위해 직접 레이아웃을 잡고 UI 요소를 하나씩 구성해야 했다면, 이제는 AI가 초기 제작 과정을 상당 부분 빠르게 처리할 수 있습니다. 그렇다면 앞으로 UX·UI에서 중요한 경쟁력은 무엇이 될까요? 변화의 핵심은 ‘화면을 만드는 능력’에서 ‘어떤 화면을 왜 만들어야 하는지 판단하는 능력’으로 무게중심이 이동하고 있다는 것입니다. 화면 제작의 속도는 점점 비슷해질 수 있습니다 생성형 AI는 반복적인 디자인 작업을 빠르게 처리하는 데 강합니다. 기본적인 랜딩페이지를 구성하거나, 이미 만들어진 디자인 패턴을 활용해 화면을 만들고, 여러 버전의 UI를 짧은 시간 안에 비교하는 일이 훨씬 쉬워지고 있습니다. 이런 환경에서는 단순히 화면을 빠르게 만드는 능력만으로 차이를 만

서비스가 작을 때는 화면을 하나씩 직접 만드는 방식으로도 충분할 수 있습니다. 하지만 페이지와 기능이 늘어나기 시작하면 문제가 생깁니다. 같은 역할을 하는 버튼인데 화면마다 모양이 다르고, 비슷한 색상이 조금씩 다르게 사용되며, 간격과 폰트 기준도 제각각이 될 수 있습니다. 이런 문제를 줄이기 위해 사용하는 것이 디자인 시스템(Design System)입니다. 디자인 시스템은 ‘공통 규칙’을 만드는 것입니다 디자인 시스템은 단순한 UI 모음이 아닙니다. 색상, 타이포그래피, 간격, 버튼, 입력창, 아이콘 같은 요소를 일정한 기준으로 정의하고, 어떤 상황에서 어떻게 사용해야 하는지도 함께 정리합니다. 예를 들어 주요 행동에 사용하는 버튼의 색상과 크기, 오류 메시지가 표시되는 방식, 카드 안의 여백처럼 반복되는 요소를 하나의 규칙으로 관리할 수 있습니다. 이렇게 하면 새로운 화면을 만들 때마다 모든 것을 처음부터 다시 결정할 필요가 없습니다. 일관성

버튼은 분명 화면에 있는데 사용자가 찾지 못하는 경우가 있습니다. 디자이너의 눈에는 너무 분명한 요소도 처음 서비스를 사용하는 사람에게는 전혀 다르게 보일 수 있습니다. 이 차이는 단순히 사용자가 익숙하지 않아서 생기는 문제가 아닙니다. 인터페이스가 “이 요소를 누를 수 있다”, “여기에서 다음 행동을 할 수 있다”는 신호를 충분히 주고 있는지가 중요합니다. 어포던스는 ‘어떻게 사용할지’를 알려주는 단서입니다 UX에서 자주 등장하는 개념 가운데 하나가 어포던스(Affordance)입니다. 쉽게 말하면 어떤 요소를 보고 사용자가 그것을 어떻게 사용할 수 있는지 예상하게 만드는 특성을 의미합니다. 문 손잡이를 보면 잡아서 당길 것이라고 예상하고, 스위치를 보면 눌러야 한다고 생각하는 것처럼 디지털 화면에서도 비슷한 일이 일어납니다. 버튼은 주변 요소보다 도드라져 보이거나, 클릭할 수 있을 것 같은 형태를 가지고, 사용자가 이해할 수 있는 문구를 보여줘

좋은 디자인은 보기 좋은 화면에서 끝나지 않습니다. 사용자가 원하는 일을 빠르게 이해하고, 어렵지 않게 행동하고, 실수 없이 목표를 달성할 수 있어야 좋은 UX라고 할 수 있습니다. UI와 UX의 차이부터 사용성, 정보 구조, 피드백이 왜 중요한지 쉽게 살펴봅니다.

자동차가 인터넷과 클라우드에 연결되면서 단순한 이동수단을 넘어 하나의 디지털 플랫폼으로 변하고 있습니다. 커넥티드카는 차량 상태와 위치, 주행 정보 등을 실시간으로 주고받으며 새로운 서비스와 안전 기능을 가능하게 합니다. 차량 데이터가 자동차 산업에서 왜 중요해지고 있는지 살펴봅니다.

자율주행차는 사람처럼 눈으로만 주변을 보는 것이 아닙니다. 카메라, 레이더, 라이다 같은 여러 센서가 각기 다른 방식으로 도로와 차량, 보행자를 감지하고 이를 하나의 정보로 합쳐 주행을 판단합니다. 자율주행차가 주변 환경을 인식하는 방식을 쉽게 살펴봅니다.

전기차의 성능은 배터리 용량만으로 결정되지 않습니다. 전기를 얼마나 효율적으로 변환하고 제어하는지, 그리고 배터리와 모터에서 발생하는 열을 얼마나 안정적으로 관리하는지도 중요합니다. 전력반도체와 열관리 기술이 전기차의 주행거리, 충전 속도, 효율에 어떤 영향을 주는지 살펴봅니다.

자동차의 경쟁력이 엔진과 하드웨어만으로 결정되던 시대에서 소프트웨어가 차량의 기능과 경험을 좌우하는 시대로 이동하고 있습니다. SDV는 소프트웨어를 중심으로 차량 기능을 설계하고, 업데이트하며, 지속적으로 개선하는 개념입니다. 자동차가 점점 하나의 디지털 플랫폼처럼 변하고 있는 이유를 살펴봅니다.

반도체 성능 경쟁은 더 이상 하나의 칩을 작게 만드는 것만으로 설명하기 어렵습니다. 여러 개의 칩과 HBM을 가깝게 연결해 하나의 시스템처럼 작동하게 만드는 첨단 패키징 기술이 중요해지고 있기 때문입니다. 칩렛, 2.5D·3D 패키징이 AI 반도체의 성능과 효율을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봅니다.

같은 반도체 기업이라도 하는 일은 모두 다릅니다. 어떤 기업은 칩을 설계하고, 어떤 기업은 설계된 칩을 대신 생산하며, 또 어떤 기업은 메모리 반도체를 직접 설계하고 생산합니다. 팹리스, 파운드리, IDM, 메모리 기업까지 반도체 산업이 어떻게 나뉘어 움직이는지 쉽게 살펴봅니다.

AI가 처리해야 할 데이터가 커질수록 연산 속도만큼 중요한 것이 메모리의 속도입니다. HBM은 여러 개의 메모리를 수직으로 쌓아 더 많은 데이터를 빠르게 전달할 수 있도록 만든 고성능 메모리입니다. GPU와 함께 AI 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 떠오른 HBM의 구조와 역할을 쉽게 살펴봅니다.

생성형 AI가 빠르게 발전하면서 GPU, HBM, 데이터센터용 메모리 같은 반도체가 함께 주목받고 있습니다. AI 성능은 알고리즘만으로 결정되지 않기 때문입니다. AI가 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리할수록 이를 계산하고 저장하고 이동시키는 반도체의 역할도 커집니다. AI 시대에 반도체 산업이 다시 핵심 인프라로 떠오른 이유를 살펴봅니다.