기획자의 지휘에 따라 움직이는 AI
자동화가 아닌, 정체성을 잡는 뉴커넥션 AI
공공기관 영상에는 그 기관만 쓰는 직제명·사업명·정책용어가 쏟아집니다. 범용 자동자막은 이것을 거의 예외 없이 틀리고, 틀린 자막은 재작업이 되거나 그대로 나가 기관의 신뢰를 깎습니다. 편집실에서 정말 무서운 것은 화질이 아니라 말입니다 — 확정 전 정책의 단정적 언급, 대외 공개가 곤란한 수치, 화면에 잡힌 문서와 명패. 지금은 이것을 사람이 2시간짜리 촬영본을 전수로 돌려보며 잡습니다.
그런데 이 문제를 풀어 준다는 클라우드 편집 도구는 하나같이 원본을 외부 서버에 올리라고 합니다. 보안 심사가 있는 기관에서는 그 순간 검토가 멈춥니다. 그래서 우리는 세 번째 길을 만들고 있습니다 — 장비와 모델을 기관 안에 두고, 자료가 나갈 길을 애초에 만들지 않는 방식입니다.
일하는 원칙
도구를 만들 때 지키는 세 가지입니다.
표준 도구를 대체하지 않는다
편집·색보정의 표준 엔진을 다시 만들지 않습니다. 현장에서 검증된 도구를 더 정확하게 운전하는 쪽을 택합니다 — 결과물이 업계 표준과 어긋나지 않는 것이 먼저입니다.
딥러닝 학습
잘 만든 결과물의 동작 원리를 깊이 분석하지만, 가져오는 것은 명세와 원리뿐입니다. 분석과 배포 코드 사이에 단방향 클린룸 경계를 두어 IP 위생을 지킵니다.
추측이 아니라 측정
"안 될 것"이라는 가정으로 가능성을 닫지 않습니다. 직접 확인하고, 재어 보고, 검증을 통과한 뒤에 다음으로 넘어갑니다. 사례가 아니라 수치로 이야기합니다.
자료를 회사 안에 두고 만듭니다
고객사 촬영본이 불필요하게 밖으로 나가지 않도록 설계하는 것이 기본값입니다.
반출 경로를 만들지 않는 것이 설계의 출발점
보안은 약속이 아니라 구조로 지킵니다. 기관의 원본이 밖으로 나가는 경로를 애초에 두지 않고, 고객사별 자료 격리는 한 번 설정하고 끝내는 것이 아니라 상시 점검합니다.
다만 이것을 '완전 폐쇄'라고 부르지 않습니다. 정직하게 말하면 로컬을 기본으로 하고, 정말 어려운 작업만 범위를 정해 외부에 보조로 맡기는 구조입니다. 그 범위가 어디까지인지는 도입 상담에서 문서로 드립니다.
- ✓온디바이스 처리 — 추론·음성인식·임베딩·기억
- ✓기관 고유 용어를 그 기관 안에서 학습
- ✓고객사별 자료 격리 — 상시 점검
- ✓보안성 검토 대응 자료(망 구성도·데이터 흐름도) 제공
자체 도구
제작 현장의 실제 병목을 풀기 위해 만들어 사내에서 쓰는 도구들입니다. 상용 제품이 아니라 우리 작업을 위한 도구이며, 여기서 검증된 것만 기관용 시스템으로 넘어갑니다.
편집 자동화
대량 조립과 반복 작업을 사람의 손 대신 정확하게 수행합니다. 사람이 판단할 자리와 기계가 반복할 자리를 나눕니다.
촬영본 정리
멀티캠 동기화와 컷 추출로, 행사 현장에서 쏟아진 촬영본을 편집 가능한 상태까지 줄여 놓습니다.
품질 검증
색과 화면을 사람 눈 대신 수치로 점검합니다. 보정하고, 재고, 다시 다듬는 과정을 닫힌 고리로 만듭니다.
이 도구들을 떠받치는 기술은 특허출원 9건으로 남겨 두었습니다(아래 표). 각 도구의 구성과 동작은 공개 범위를 넓혀 가겠습니다 — 도입을 검토하시는 기관에는 상담 단계에서 필요한 범위를 문서로 드립니다.
지식재산
관련자산 특허출원중입니다.
| 특허출원 | 9건 (국내) |
|---|---|
| 출원일 | 2026년 8월 22일 |
| 출원인 | 주식회사 뉴커넥션 |
| 분야 | 미디어 편집 자동화 · 산출물 검증 · 학습 자산 관리 |
| 현재 상태 | 출원 (등록 전). 청구범위 제출을 유예한 임시명세서 출원입니다 |
아직 출원이며 등록이 아닙니다. 출원번호는 확정되는 대로 이 자리에 적겠습니다. 명세서는 출원일로부터 1년 6개월 뒤 공개됩니다.
이렇게 일합니다
연구는 책상이 아니라 제작 현장에서 검증됩니다.