생성형 인공지능(이하 AI)이 방송 제작현장의 요구와 결합하면서 기획부터 후반작업까지 활용 범위를 넓히고 있다. 방송 제작에서 촬영하기 어려운 장면을 구현하고, 출연자의 캐릭터와 이야기를 표현하며, 프로그램의 화면과 음악을 연결하는 데 활용되고 있다. 본고는 AI를 활용한 작품인 <신인감독 김연경>, <상남자의 여행법>, <집 나가면 개호강>, <한입 베트남>, <돌싱글즈 시즌7> 등을 통해 제작 현장의 변화를 살펴본다. 지도와 사진, 촬영본이 새로운 장면의 재료가 되고, AI와 기존 촬영·그래픽·편집이 결합하면서 표현의 선택지가 넓어지고 있다. 다양한 장르와 후속 시즌에 걸친 사례는 방송의 목적에 맞춰 AI를 활용하는 제작 경험의 중요성을 보여준다.
영상과 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 빠르게 제작하려는 수요가 늘면서 생성형 AI 시장도 커지고 있다. 시장조사기관 Grand View Research는 세계 콘텐츠 제작용 생성형 AI 시장이 2024년 148억 달러에서 2030년 801억 달러로 성장할 것으로 전망했다. 방송을 비롯해 광고와 교육 등 여러 분야에서 콘텐츠 제작에 AI를 활용하려는 움직임이 확산되고 있는 것이다.1)
이러한 변화는 방송 제작현장에서도 나타나고 있다. 지도와 사진, 촬영본으로 새로운 영상을 만들고, 인물의 동작과 카메라 시점, 그래픽과 음성을 연출에 맞게 변환하는 방식이다. 촬영한 장면을 편집하는 제작 과정에 생성·변환·합성이라는 선택지가 더해지고 있다.
방송 제작에는 촬영 허가와 장소 협조, 일정과 예산 등 다양한 제약이 따른다. 필요한 장면을 확보하지 못했거나 편집 과정에서 새로운 화면이 필요해지는 경우도 있다. 여기에 프로그램마다 다른 분위기와 수정 요구를 반영해야 한다. AI의 활용은 이러한 제작 수요에 대응하는 과정에서 구체화되고 있다.
본고는 방송미디어통신위원회 'AI·디지털 기반 방송프로그램 제작지원 사업'을 통해 제작된 <신인감독 김연경>, <상남자의 여행법>, <집 나가면 개호강>, <한입 베트남>, <돌싱글즈>의 사례를 살펴본다. AI가 기획·시각화·영상생성·합성·편집을 연결하는 도구로 어떻게 활용되는지, 제작 현장의 요구와 연출 목적에 따라 어떤 역할을 맡는지 분석한다.
AI를 활용한 제작도 장면의 목적과 연출 방향을 정하는 데서 시작한다. 필요한 장면이 장소를 설명하는 전경인지, 출연자의 개성을 강조하는 소개 영상인지, 기록이 없는 과거를 보여주는 재구성 장면인지에 따라 준비할 자료와 표현 방식이 달라진다. 제작진과 AI 아티스트가 구도, 분위기, 움직임을 함께 검토하고 이를 콘셉트 이미지나 스토리보드로 구체화하는 과정이 중요하다.
다음 단계는 연출 의도를 구체화할 참고 자료를 준비하는 것이다. 인물을 표현할 때는 고유한 외형적 특징을 살리면서도 표정과 동작, 의상 등을 통해 어떤 성격과 분위기를 전달할지 검토한다. 장소를 구성할 때도 실제 공간의 구조와 함께 장면에 필요한 시점과 빛, 시간대를 고려한다. 이러한 판단을 바탕으로 사진과 촬영본, 지도 등의 자료를 선별하고, 생성과 합성 과정에서 참고할 이미지로 구체화한다.
본 제작 과정에서는 자료와 연출 목적에 따라 텍스트로 이미지를 만들거나, 이미지에 움직임을 더하거나, 기존 영상을 변환하는 방식을 조합한다. 제작 과정은 한 번의 생성으로 끝나지 않는다. 여러 결과 중 연출 의도에 맞는 화면을 선택하고 얼굴, 의상, 글자, 배경의 어색한 부분을 보정한다. 필요한 경우 참고 이미지나 생성 조건을 조정하고, 재생성과 부분 수정을 반복하며 장면을 발전시킨다. 이 과정에서는 AI로 구현할 부분과 합성·그래픽 작업으로 보완할 부분을 판단하는 제작 경험이 중요하게 작용한다.
생성된 장면은 합성과 모션그래픽, 색보정, 해상도 보완 등을 거쳐 기존 촬영본과 연결된다. 감독과 AI 아티스트, 편집 인력은 연출 의도에 맞춰 화면의 완성도와 장면 간 연결을 조율한다. 생성 결과를 검토하고 앞선 작업을 수정하는 과정이 반복되며, 각 단계의 긴밀한 협업을 통해 방송에 사용할 수 있는 결과물로 완성된다.
방송 제작에서 AI의 활용은 장면의 목적과 제작상의 요구에 따라 살펴볼 수 있다. 촬영 제약을 보완하고, 출연자의 개성을 표현하며, 기존 촬영본을 수정하거나 과거와 상상의 장면을 시각화하는 방식이다. 프로그램 디자인과 음악·홍보 콘텐츠로도 활용이 이어지며, 하나의 프로그램 안에서 여러 제작 방식이 함께 적용된다.
<신인감독 김연경> 시즌1에서는 실제 드론 촬영이 불가능한 지역의 항공 영상을 지도 3D 데이터를 바탕으로 제작했다. 건물과 도로의 형태를 참고하고, AI로 질감과 세부 표현을 복원한 뒤 카메라가 움직이는 영상으로 연결했다. 현장에서 드론을 띄우지 못하더라도 경기장이 어디에 있고 주변 공간과 어떻게 이어지는지를 보여줄 수 있게 된 것이다.
실내 경기장에서는 실제 촬영본을 기반으로 실제 카메라로는 촬영이 어려운 새로운 앵글과 움직임을 만들었다. 드론을 타고 경기장 안을 이동하는 듯한 1인칭 시점(First Person View, FPV) 형식의 화면이다. 촬영해 둔 영상에 담긴 코트와 관중석을 참고해, 현장에서 확보한 구도와 다른 시점을 구성했다. 경기장의 바깥과 안쪽을 보여주는 두 작업은 출발 자료가 다르지만, 시청자가 공간의 규모와 분위기를 느끼도록 한다는 목적에서 연결된다.
제작 중인 <신인감독 김연경> 시즌2에서는 서울 곳곳을 지나 경기장으로 향하는 드론샷 형식의 영상도 작업하고 있다. 실제 촬영이 불가능한 장소를 연결해 경기장에 도착하는 흐름을 만드는 연출이다. 장소의 전경을 보여주는 작업에서 나아가 여러 장면을 하나의 이동 경로로 구성하는 데 AI를 활용한다.
여행 프로그램에서도 공간을 보여주는 AI의 역할은 크다. 출연자의 표정과 대화 사이에 들어가는 공항 전경이나 랜드마크는 여행의 위치와 분위기를 설명한다. <상남자의 여행법> 시즌1에서는 공항과 구마모토성 등의 드론샷 형식 영상을 제작했다. 건물을 가까이 바라보거나 주변 시내까지 함께 드러내는 화면을 통해 여행지의 인상을 서로 다른 거리에서 전달했다.
<상남자의 여행법> 시즌2에서는 드론샷에 더해 지구 CG, 촬영 협조를 얻기 어려운 해외 장소의 구현, 기존 촬영본을 바탕으로 한 앵글 변경으로 작업이 이어졌다. 지구와 도시처럼 크기가 다른 공간을 연결하면 여행의 이동 경로를 넓은 시야에서 보여줄 수 있다. 같은 건물을 다른 방향에서 바라보는 화면은 편집에 필요한 선택지를 보태준다. 시즌1에서 장소의 전경을 확보했다면 시즌2에서는 장소 사이의 연결과 시점의 변화까지 다루는 셈이다.
<한입 베트남>에서는 일출과 일몰 시간대의 항공 시퀀스를 구성했다. 랜드마크 이미지에 시간대에 따른 빛과 카메라 움직임을 더해 오프닝과 장면 전환에 필요한 분위기를 표현했다. 도시 전경을 확보하는 작업과 프로그램의 정서를 설계하는 작업이 함께 이루어진 사례다.
<신인감독 김연경> 시즌1에서는 기존에 2D로 제작하던 스타팅 라인업 그래픽을 AI를 활용한 영상으로 구성했다. 선수 이미지와 이름, 포지션을 코트 공간 안에 배치해 팀의 진용을 보여주는 방식이다. 평면적으로 나열하던 정보에 공간과 움직임을 더하면서, 경기 시작 전, 라인업을 소개하는 화면 자체가 하나의 볼거리가 된다.
개별 선수의 소개 영상에서는 각자의 캐릭터를 드러내는 데 초점을 맞췄다. 소개 영상에 적합한 프로필 촬영본이 없는 경우에도 일반 사진을 바탕으로 연출에 필요한 인물 이미지를 새롭게 만들고, 의상과 불꽃, 번개 등의 시각효과를 결합해 선수마다 다른 분위기를 구성했다. 여기에 AI로 만든 움직임과 전환 애니메이션, 기존 방송 그래픽을 함께 활용해 소개 화면의 표현을 넓혔다. 기존 사진을 선택해 배치하는 데서 나아가, 인물 이미지의 제작부터 움직임과 효과의 연출까지 연결한 사례다.
생성형 AI는 새로운 영상을 만드는 것뿐 아니라 이미 촬영한 장면을 수정하는 데에도 활용되고 있다. 촬영본에 없던 소품을 추가하거나 인물의 의상과 동작을 바꾸고, 불필요한 요소를 제거하는 작업이다. 기존에는 정교한 CG 제작과 합성에 상당한 인력과 시간, 비용이 필요했던 작업의 일부를 AI 기반 생성·변환으로 대체하면서, 촬영 이후에도 연출 의도에 맞게 장면을 재구성할 수 있는 범위가 넓어지고 있다.
<돌싱글즈> 시즌7에서는 실제 거실 촬영본을 바탕으로 크리스마스 트리와 테이블 위 소품 등을 더해 출연자가 이야기하는 상황을 시각화했다. 촬영된 공간의 구조와 구도를 활용하면서 현장에 없던 요소를 결합해 새로운 분위기의 장면으로 구성한 것이다. 별도의 세트·소품 촬영이나 CG 제작이 필요할 수 있는 장면을 기존 촬영본과 AI 작업의 결합으로 구현한 사례다.
<신인감독 김연경>에서는 인물의 의상을 바꾸고 안경과 새로운 동작을 추가하거나, 촬영본에 돈이 쏟아지는 효과를 더하는 작업으로 이어졌다. 인물과 배경의 기본적인 맥락을 유지하면서 장면에 필요한 변화를 선택적으로 적용하는 방식이다. 이러한 활용은 기존 CG·특수효과(Visual Effects, VFX) 작업의 부담을 줄이는 가능성과 함께, 촬영이 끝난 이후에도 장면의 재미와 표현을 발전시킬 수 있다는 점에서 의미가 있다.
<신인감독 김연경> 시즌1의 마지막 회에서는 멤버들의 실제 단체 사진을 같은 앵글과 구도의 어린 시절 모습으로 재구성했다. 이를 위해 각 멤버의 어린 시절 사진을 확보하고, 해당 자료를 참고해 단체 사진 합성에 사용할 인물별 AI 시안을 제작했다. 이 시안을 바탕으로 실제 촬영본 속 선수들의 모습을 어린 시절 모습으로 구현해 하나의 엔딩 이미지를 완성했다.
실제 단체 사진은 전체 구도와 인물 배치의 기준이 되고, 선수들의 어린 시절 사진은 외형적 특징을 구현하는 참고 자료가 됐다. 이를 바탕으로 제작한 인물별 이미지를 동일한 구도 안에 결합해, 현재 함께하고 있는 선수들과 각자가 지나온 시간을 연결하는 엔딩 장면을 완성했다.
<집 나가면 개호강>에서는 인물과 반려견의 관계를 보여주는 데 AI를 활용했다. 자료 영상이 없는 첫 만남과 성장 과정, 과거를 떠올리는 장면은 현재의 촬영만으로 전달하기 어렵다. 반려견과 보호자의 이야기를 실사 스타일의 재구성 화면과 따뜻한 파스텔 삽화로 풀어내면서, 대화로 전해지는 기억에 시각적인 표현을 더했다.
표현의 방식도 장면의 성격에 따라 달라졌다. 반려견의 실제 모습을 바탕으로 캐릭터를 만들고, 보호자와 함께하는 장면을 삽화로 구성하며, 상상 속 상황에는 새로운 배경과 행동을 결합했다. 촬영하기 어려운 장례 등의 환경은 필요한 정보를 전달하는 이미지로 표현했다. AI는 과거의 이야기를 재구성하는 일과 프로그램의 정서에 맞는 캐릭터를 만드는 일에 함께 활용됐다.
여러 스타일을 오가더라도 같은 반려견이라는 느낌은 이어져야 한다. 얼굴과 털 무늬, 체형을 참고할 수 있는 이미지를 준비하고 이를 바탕으로 자세와 구도를 바꿨다. 일부 장면에는 작은 움직임을 더해 영상으로 연결했다. 실사와 삽화가 서로 다른 표현을 맡으면서도 출연 대상의 특징은 유지하는 방식이다.
생성형 AI의 활용은 영상 생성뿐 아니라 전문적인 디자인·애니메이션 작업이 요구되던 2D 모션그래픽 제작으로도 확대되고 있다. <한입 베트남>에서는 기존 촬영 소스의 음식과 출연자, 배경 요소를 재구성하고 AI로 움직임을 더해 콜라주형 오프닝을 제작했다. 여기에 화면 전환과 그래픽 효과를 결합해 현지 음식과 여행의 분위기를 표현했다. AI를 디자인과 후반 작업에 접목해 프로그램의 특성을 담은 모션그래픽으로 완성한 사례다.
실제 촬영본과 자연스럽게 이어지도록 색감과 빛의 분위기를 조율했다. 음식과 출연자, 여행지의 이미지를 일관된 시각적 스타일로 연결해 프로그램의 첫인상을 구성했다.
<돌싱글즈> 시즌7에서는 드론 샷과 2D 애니메이션, 출연자를 캐릭터화한 피규어 이미지 등 다양한 시각적 표현에 AI를 활용했다. 드론 샷은 새로운 만남이 이루어지는 장소의 분위기를 전달하고, 2D 애니메이션은 출연자의 성격과 매력을 친근하게 표현했다. 출연자의 외형적 특징을 반영한 피규어 이미지는 두 사람의 이야기에 따뜻하고 낭만적인 분위기를 더했다. 프로그램의 정서와 장면의 목적에 따라 실사와 애니메이션, 캐릭터 표현을 조합한 사례다.
방송의 분위기는 AI 버추얼 아티스트를 활용한 홍보와 음악 콘텐츠로도 이어진다. <돌싱글즈> 시즌7에서는 '수비'가 프로그램을 소개하는 홍보 영상이 방송됐으며, '이아'가 가창한 OST 'Clover'와 뮤직비디오가 제작됐다. 프로그램의 감정과 정서를 음악으로 전달하는 동시에, 버추얼 아티스트를 통해 시청자와 만나는 접점을 넓힌 사례다.
사례들에서 확인되는 변화는 필요한 장면을 확보하는 방법이 늘어난다는 점이다. 지도 자료로 촬영하기 어려운 장소를 보여주고, 기존 촬영본으로 다른 앵글을 구성하며, 일반 사진을 선수 소개에 맞는 이미지로 활용한다. 추가 촬영만으로 해결해야 했던 요구를 기존 자료와 후반 작업을 결합해 검토할 수 있게 된 것이다.
연출의 선택지도 넓어진다. 같은 반려견을 실사와 삽화로 표현하고, 선수 소개에 각기 다른 효과를 적용하며, 여행지의 시간대와 분위기를 조정할 수 있다. 이러한 변화는 한정된 일정과 예산에서 장면의 표현 범위를 넓히는 데 의미가 있다. 다만 실제 효율은 장면의 난도와 보정 범위에 따라 달라지므로 생성 속도와 최종 제작 기간을 함께 살펴볼 필요가 있다.
생성된 화면에는 얼굴과 손, 의상과 글자, 배경의 형태가 어긋나거나 움직임이 부자연스러운 부분이 나타날 수 있다. 한 장의 이미지가 적절해도 영상으로 이어졌을 때 같은 인물과 장소로 보이는지는 별도로 검토해야 한다. 유니폼의 이름과 등번호를 보정하고 촬영본과 색감을 맞추는 작업처럼, 세부 수정은 방송 품질을 확보하는 제작 과정에 포함된다. 영상 생성 모델의 평가 연구에서도 피사체와 배경의 일관성, 움직임의 자연스러움, 프레임 간 깜빡임 등이 주요 평가 항목으로 다뤄진다.2)
제작 자료의 이용 범위와 출연자의 이미지·음성 활용, 미공개 자료의 관리도 함께 고려할 사항이다. 생성된 결과물과 기존 저작물의 유사성 등 저작권 침해 가능성도 검토할 필요가 있다.3) 어떤 자료를 바탕으로 만들고 어디까지 변형해 사용할지 제작진이 공유해야 한다. 최종 결과물은 감독과 AI 아티스트, 합성·편집 인력이 연출 의도와 방송 맥락에 맞는지 판단하며 완성한다.
방송 제작에서 생성형 AI는 기획 단계의 시각화와 후반 작업을 중심으로 촬영 과정과 연결될 것으로 보인다. 촬영할 장면과 생성·합성으로 보완할 부분을 함께 계획하면 현장에서 확보한 자료를 더 다양하게 활용할 수 있다. 촬영과 AI 작업을 함께 설계하는 제작 역량이 중요해지는 이유다.
방송사와 제작사는 프로그램의 의도와 편집 맥락을 공유하고, 전문 AI 제작 인력은 구현 방법과 품질 기준을 함께 제안할 필요가 있다. 한 시즌의 경험을 다음 제작에 활용하듯 반복되는 요구와 수정 경험을 축적하는 방식이다.
중소 제작사에도 기존 여건에서 시도하기 어려웠던 장면을 검토할 기회가 넓어질 수 있다. 이를 위해서는 AI 활용 교육과 제작 도구에 대한 접근성을 함께 높이는 지원이 필요하다.4)
향후 경쟁력은 기획, 연출, 생성, 합성, 편집을 일관된 과정으로 연결하는 데서 형성될 것이다. 프로그램의 특성을 이해하고 여러 도구를 조합해 시청 가능한 콘텐츠로 완성하는 종합 제작 역량이 핵심이다.