• (국내) 셀트리온, 신약 개발부터 제조까지 전사적 AI 전환
  셀트리온이 신약 개발, 제조, 사무 등 모든 업무에 AI를 도입하는 대규모 AI 전환(AX)을 선언했어요. 10년 이상 걸리는 신약 개발 기간을 AI로 단축하고, 제조 공장에는 자율이송로봇과 로봇팔을 도입해 스마트 팩토리를 구현한다고 해요. 심지어 사무 업무까지 챗봇을 활용해 단순 업무 시간을 최대 90%까지 줄이는 것을 목표로 하고 있어요. 일부 영역이 아닌 회사 전체의 워크플로우를 AI 중심으로 바꾸려는 과감한 시도라는 점에서 주목할 만해요.

• (국내) 지니언스, 양자컴퓨터 해킹 막는 보안 게이트웨이 출시
  사이버보안 기업 지니언스가 양자컴퓨터의 위협에 대응하는 '양자 보안 게이트웨이'를 연내 출시한다고 발표했어요. 이 제품은 현재의 암호 체계를 무력화할 수 있는 양자컴퓨팅 기술에 대비하기 위한 것입니다. 양자내성암호(PQC)와 키 관리 시스템(KMS)을 결합해 금융, 국방 등 핵심 시스템의 보안을 강화하는 것이 핵심이에요. 이는 제로트러스트 원칙을 차세대 보안 환경에 적용한 사례로, 레거시 시스템의 안정적인 전환을 도울 것으로 기대돼요.

앞선 '에이전틱 웹'이 소비자를 위한 자동화라면, 안티그래비티 2.0(Antigravity 2.0)은 소프트웨어를 '만드는 사람'을 위한 지휘(Orchestration) 플랫폼입니다. 개발자의 코딩을 보조하는 수준을 넘어 아예 독립된 데스크톱 앱으로 진화했습니다.

전문적인 지식이 없는 기획자나 1인 창업자라도 코딩, 디자인, 데이터 분석 등 각기 다른 특기를 가진 AI 에이전트들을 한 화면에 불러놓고 임무를 할당할 수 있습니다. 마치 여러 명의 전문가 팀을 거느린 것처럼 말이죠. 이는 기획자와 디자이너의 역할이 직접 픽셀을 깎고 화면을 그리는 메이커(Maker)에서, 해결해야 할 문제를 명확히 정의하고 다수의 AI를 조율해 결과물을 완성하는 디렉터(Director)로 확장되고 있음을 의미합니다.

• https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/sundar-pichai-io-2026-kr/#momentum
• https://gemini.google/kr/overview/video-generation/?hl=ko
• https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/gemini-3-5-kr/
• https://www.antigravity.google/product/antigravity-2
• https://gemini.google/overview/agent/spark/
• https://cloud.google.com/resources/tpu-interest?hl=ko

AI 영상 생성 툴을 다루다 보면, 화려하고 자극적인 비주얼은 쉽게 만들어지지만 의외로 '잔잔하고 먹먹한 감성'을 통제하기가 훨씬 어렵다는 것을 느끼곤 합니다. 조금만 방심해도 AI 특유의 과장된 연출이나 원치 않는 역동성이 들어가 버리니까요.

오늘 디플릭이 주목한 레퍼런스는 X(트위터)의 HeyAbhishek이 공유한 오리지널 단편 'The Lost Wind Chime' 제작 워크플로우입니다.

단순히 예쁜 이미지를 뽑아내는 것을 넘어, 캐릭터 시트와 스토리보드를 한 장의 기획 보드(Development Board)로 통합하고 이를 영상 툴의 레퍼런스로 활용하는 구조적인 접근이 돋보입니다. 실무에서 이 프롬프트를 어떻게 해체하고 우리 업무에 적용할 수 있을지, 장단점과 한계를 포함해 객관적인 시각으로 분석해 보겠습니다.

"AI에게 막연한 분위기를 요구하는 대신, 실제 애니메이션 스튜디오의 기획 문서를 그리도록 지시해 보세요.”

레이아웃 통제 : 프롬프트의 핵심은 SECTION A와 SECTION B로 화면을 분할한 점입니다. 단일 프롬프트 안에서 캐릭터의 다각도 뷰(정면, 측면 등)와 8컷의 스토리보드를 동시에 생성하도록 강제하여, 시각적 일관성을 극대화했습니다.

질감 및 조명 : watercolor-style lighting, soft summer colors, warm sunlight 등의 키워드를 통해 3D 렌더링이 아닌 2D 셀 애니메이션 특유의 평면적이면서도 부드러운 빛의 산란(Diffusion)을 유도합니다**.**

실무적 장단점 : 지브리 스타일을 원하면서도 저작권 이슈를 피하기 위해 Do not imitate Studio Ghibli characters directly라는 네거티브 프롬프트를 삽입한 것은 매우 실무적인 안전장치입니다.

하지만, 하나의 이미지에 너무 많은 정보(8컷 스토리보드 + 다중 캐릭터 뷰)를 담도록 지시하면 개별 컷의 디테일이나 해상도가 뭉개질 확률이 매우 높습니다. 실제 업무에서는 Midjourney나 Stable Diffusion의 고해상도 업스케일링 기능이나 inpainting을 통한 부분 보정이 필수적으로 동반되어야 합니다.

Create a single vertical anime animation development board for an original emotional summer short film titled “The Lost Wind Chime.” The output must be ONE combined image with two sections: an anime character design sheet and a cinematic storyboard page. IMPORTANT: Create fully original anime...

[프롬프트 전문보기]

이번 프롬프트는 여름날 시골 마루에서 벌어지는 소녀와 고양이의 잔잔한 에피소드를 다룹니다. 단순한 단어의 나열이 아니라, 기획자가 의도한 타임라인과 감정선을 AI가 흐트러짐 없이 이해하도록 꼼꼼하게 기획한 가이드에 가깝습니다.

기획 보드가 완성되었다면, 이제 시간에 흐름을 부여할 차례입니다. 앞서 만든 보드를 '시각적 기준점(Reference)'으로 삼아 영상 생성 툴에 주입하는 방식입니다.

[영상미의 포인트 3가지]

• 포인트 01. 서사 중심의 초단위 타임라인 설계 : 0초부터 15초까지의 영상을 2초 단위로 쪼개어(e.g., 0:00-0:02, 0:02-0:04) 샷 사이즈와 액션, 사운드를 개별 지시했습니다. AI가 임의로 장면을 전환하거나 피사체를 변형하는 환각(Hallucination) 현상을 최소화하는 강력한 통제 수단입니다.
• 포인트 02. 카메라 렌즈와 워킹의 구체화 : 16:9 cinematic anime framing, Gentle push-ins, Warm lens bloom을 명시했습니다. 특히 'Lens bloom(빛 번짐)' 효과는 여름날의 감성적인 분위기를 연출하는 데 탁월합니다. 카메라 워킹을 '천천히 줌인(push-ins)'으로 제한하여 피사체의 형태가 뭉개지는 것을 방지한 점이 영리합니다.
• 포인트 03. 청각적 몰입을 돕는 환경음 : BGM을 배제하고 SFX: distant cicadas(매미 소리), light chime ringing(풍경 소리) 등 공간감을 부여하는 앰비언트 사운드만 배치하여 시각적 몰입도를 높였습니다.

Seedance 2.0 Prompt:

"TITLE The Lost Wind Chime

REFERENCE Use the uploaded storyboard board and character sheet as the main visual reference.

Keep all character designs, environment details, wind chime design, kitten appearance, countryside lighting, and emotional story beats visually consistent....

[프롬프트 전문보기]

이 워크플로우의 가장 큰 의의는 '에셋의 재사용을 통한 시각적 일관성 확보'입니다. 단일 프롬프트로 기획서를 만들고, 이를 다시 비디오 생성 프롬프트의 레퍼런스로 묶어내는 방식은 실무 파이프라인에서 작업 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다.

하지만 기획자나 디자이너로서 주의해야 할 객관적인 한계점도 명확합니다. 첫째, 타임라인을 2초 단위로 쪼개는 방식은 감성적이고 정적인 씬(Scene)에는 유리하지만, 역동적인 액션이나 복잡한 인물 간의 상호작용을 구현하기에는 현재 비디오 AI 모델들의 물리엔진 이해도가 부족해 어색함이 배가될 수 있습니다.

둘째, 프롬프트 내에 Dreamy emotional tone, Beautiful painterly 등 추상적인 형용사가 다수 포함되어 있어, 제작자의 의도와 AI의 해석 사이에 간극이 발생할 여지가 큽니다. 결국 일관된 아웃풋을 위해서는 텍스트에만 의존하기보다, 첫 단계에서 생성된 '이미지 레퍼런스의 퀄리티'를 완벽에 가깝게 다듬는 과정이 선행되어야 합니다.

도구는 훌륭한 렌더러로 진화하고 있지만, 씬의 리듬을 쪼개고 한계를 계산하여 완성도를 높이는 것은 여전히 실무자의 냉철한 기획력입니다.

원문 출처

• https://x.com/HeyAbhishek/status/2058573665776943371