자막 노동은 자동화,
규정과 마감은 사람이
영상 전사부터 무음 구간 제거, 규정 준수 자막, 다국어 번역, 편집 파일 내보내기까지, 전문 영상 팀의 반복 작업을 한 흐름으로 묶은 B2B 콘텐츠 도구.
QUICKCUT 로그인 · 관리자 승인제
// the brief
반복은 기계에, 판단은 사람에게
영상 제작자·미디어사·방송국의 후반 작업은 대부분 같은 순서를 반복한다. 음성을 받아 적고, 빈 구간을 잘라내고, 방송·플랫폼 규정에 맞춰 자막을 다듬고, 다국어로 옮기고, 편집 프로그램이 읽을 파일로 내보낸다. 문제는 이 단계마다 도구가 따로 놀고, 그 사이를 사람이 손으로 이어 붙인다는 점이었다.
QUICKCUT은 이 다섯 단계를 하나의 파이프라인으로 합쳤다. 전사 → 무음 제거 → 규정 준수 자막 → 번역 → 내보내기가 끊기지 않고 이어지되, 값이 걸리는 지점과 규정이 걸리는 지점에는 사람의 승인이 들어간다.
대상이 전문 사용자이기에 아무나 가입하는 서비스가 아니다. 관리자 승인 기반 회원제로, 실무 팀이 실제 납품물에 쓰는 것을 전제로 설계했다.
// approach
클라우드는 통로와 AI·GPU 호출만, 렌더는 로컬에서
구조는 파이썬 애플리케이션 하나다. 웹 프레임워크를 쓰지 않고 표준 라이브러리 http.server 위에 라우팅과 파이프라인을 직접 얹었다. 프런트엔드도 빌드 스텝 없는 바닐라 JS다. 의존성이 얇을수록 몇 년 뒤에도 그대로 돌아간다는 판단이었고, 실제로 런타임이 올라가도 깨지는 곳이 없다.
클라우드는 접속·로그인·알림·NAS 중계와 AI·GPU 호출에만 쓴다. Cloudflare Tunnel이 바깥 요청을 스튜디오 안으로 넘겨주고, 요청 처리·상태 관리·편집·렌더는 전부 스튜디오의 Mac mini가 감당한다.
AI 도구는 정직하게 활용한다. 전사는 외부 음성 인식 API에 맡기고, Claude·Gemini 같은 모델을 엮어 번역과 초안 생성을 빠르게 돌리되, 어떤 자막이 규정에 맞는지, 어디까지가 납품 품질인지 판단하고 최종 마감을 확정하는 건 사람이다. KKC Labs가 일하는 방식이자, 이 도구가 파는 신뢰의 근거다.
AI 도구를 엮어 빠르게 만들되, 규정 판단과 최종 마감은 사람이 쥔다.
// key decisions
핵심 결정 셋
되살아나는 대기열: 단계마다 적어 두고 이어받기
영상 여러 개를 걸어 두면 서버가 하나씩 전사 → 번역 → 렌더를 이어 간다. 단계가 끝날 때마다 대기열 파일에 적어 두므로, 배포나 장애로 서버가 다시 켜져도 끝낸 단계는 건너뛰고 멈춘 단계부터 다시 시작한다. 대기열은 전사·번역·렌더 경로를 서버 안에서 그대로 불러 권한·경로 제한 규칙을 두 벌로 적지 않고, 결과는 일반 프로젝트로 남아 사람이 열어 고친 뒤 다시 렌더할 수 있다.
돈과 규정은 사람 승인 뒤에
더빙은 시작 전에 비용을 알리고 확인을 받는다. 용어 통일 후보와 군말 삭제 목록은 바로 적용하지 않고 사람이 고른 것만 반영하며, 읽기 속도를 넘긴 채 남은 자막이나 대본과 어긋난 자막은 검토 표시로 띄워 사람이 판단한다.
멈추지 않는 AI: 우선순위 폴백 체인
번역을 맡는 모델 계층은 한 곳이 막혀도 죽지 않는다. 여러 AI 공급자와 키를 우선순위 목록으로 묶어, 쿼터가 소진되거나 오류가 나면 다음 공급자로 자동 승계된다. 특정 벤더 하나에 번역이 인질로 잡히지 않게 하는 불변식이다.
공개 주소에서는 로그인하지 않은 요청이 로그인·가입 경로 밖으로 나가지 못한다. 프로젝트는 사람마다 따로 저장되고, 계정으로 들어온 요청은 기록에 새긴 주인 계정까지 대조한다. 가입 자체가 관리자 승인제다.
// 엣지 아키텍처
무거운 일은 스튜디오의 Mac mini가 한다
가장 무거운 렌더는 스튜디오에 상주하는 Mac mini가 처리한다. 자막 번인과 컷 편집·인코딩은 앱이 부르는 ffmpeg(자막 필터가 든 full 빌드)가 맡는다. 앱은 launchd로 상주하며 사설망과 loopback에만 바인딩되고, 외부로는 Cloudflare Tunnel을 통해서만 노출된다.
// 형제 앱 · QUICKAUDIO
소리는 형제 앱이 맡고, 마지막 판정은 귀가 한다
QUICKAUDIO는 영상 오디오를 다듬는 도구로, QUICKCUT과 계정과 엔진을 함께 쓰는 형제 앱이다. 대사의 잡음과 잔향을 걷어내는 음성 복원, 말과 배경음을 가르는 음원 분리, 분리한 말만 복원해 배경과 다시 합치는 체인을 맡는다. QUICKCUT의 음향 보정과 배경음 분리도 같은 모델을 한 벌 더 올리지 않고 이 엔진을 부른다. 같은 기계에 모델을 두 벌 올리면 GPU 메모리를 두 배로 잡고, 고칠 곳도 둘로 갈리기 때문이다.
복원에는 상한을 걸었다(기본 30 dB). 말소리는 살리면서 잡음을 누르고, 원래 무음이던 구간은 렌더 뒤 다시 무음으로 되돌리는 무음 보존을 둔다. 복원 모델의 새 판은 내려받기와 시험, 비교 렌더까지만 자동으로 하고 반영은 사람이 들어 본 뒤에 한다.
수치가 좋아도 귀가 아니라고 하면 되돌린다.
납품 판정은 편집 프로젝트의 오디오를 다듬는 마스터링 경로와 같은 기준 셋으로 내고, 못 맞추면 고쳤다고 하지 않는다. 계정 사용자의 복원·분리는 클라우드 GPU로만 보낸다. 올리는 화면에 그 사실을 적어 두었고, 클라우드로 보내는 것은 소리 데이터뿐이며 파일 이름은 보내지 않는다.
// result
결과
QUICKCUT은 cut.kkclabs.com에서 관리자 승인 기반 B2B 도구로 운영 중이다. 흩어져 있던 전사·무음 제거·규정 자막·번역·내보내기가 한 흐름으로 이어지고, 재시작해도 멈춘 단계부터 이어받는 대기열과 다중 공급자 폴백, 로컬 엣지 연산이 실무에 쓸 만한 안정성을 받친다. 1인 디지털 스튜디오가 AI 도구로 속도를 내되 규정과 품질은 사람이 지킨다는 원칙을, 제품의 동작 방식에 담은 프로젝트다.
// 이런 걸 만들어 드립니다.