AI 요약관련 정보

• 개발자는 기존 영상 편집 프로그램(필모라)의 무음 제거 기능이 너무 느리고 비효율적이라 직접 무음 제거 및 영상 분할 도구를 개발했습니다. 🐢
• 이 도구는 비디오에서 무음 구간을 감지하여 개별 영상 클립으로 분리하는 기능을 수행하며, 개발에 약 3일이 소요되었습니다. 🎬
• 핵심 과정은 오디오 분석(RMS 값 계산 및 시각화), 무음 구간 감지(임계값 기반), 짧은 소리 구간 필터링, 그리고 최종 영상 추출로 구성됩니다. ⚙️
• 영상 추출 시 FFMPEG를 활용하고 멀티프로세싱을 적용하여 CPU 코어를 최대한 활용함으로써 처리 속도를 획기적으로 개선했습니다. 🚀
• AI 코딩 도구(바이브 코딩/코파일럿)는 복잡한 전체 코드 생성보다는 유틸리티 함수를 만들고 이를 활용하도록 지시할 때 더 효과적임을 깨달았습니다. 🧠
• FFMPEG의 다양한 옵션과 코덱(H264, HEVC, CPU/하드웨어 가속)을 직접 학습하고 실험하여 최적의 성능과 압축률을 이해하게 되었습니다. 📚
• 새로운 도구 덕분에 2시간 분량의 영상도 10분 만에 무음 제거 처리가 가능해져 기존 편집 시간(1시간 이상)을 대폭 단축했습니다. ⏱️
• 분리된 영상 클립은 원본보다 용량이 훨씬 작아(예: 200MB -> 30MB) 저장 공간 절약에도 기여하며, 유료 편집 프로그램 구독료를 절약할 수 있게 되었습니다. 💰
• 흥미 있는 분야에 대한 직접적인 학습과 개발 경험을 통해 OBS 녹화 옵션 이해도를 높이는 등 부가적인 지식 습득 효과도 얻었습니다. 🎤
• 향후 개발 시에는 AI 코딩 도구에 전적으로 의존하기보다 퍼플렉시티 같은 검색 도구로 충분히 학습한 후 직접 코드를 작성하는 방식을 선호할 것으로 보입니다. 💡