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[IT뉴스][인터뷰] "제작 전 과정 AI 활용"…AI 플랫폼 구축한 CJ 4DPLEX

온카뱅크관리자

2026-05-24 09:57:30

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 [디지털데일리 정혜승기자] "한 플랫폼으로 제작뿐 아니라 사전 시각화와 후반 공정까지 인공지능(AI)이 효율적으로 관리하는 거죠. CJ그룹의 콘텐츠와 제작 전 과정에서 발생한 데이터를 축적한 파이프라인을 구축하는 게 목표입니다. 앞으로 콘텐츠의 핵심은 AI입니다. 그동안 작업의 속도와 질은 반비례적 관계였지만, 이제는 예전하고 다릅니다."
 지난 21일 서울 마포구 상암동 CJ 4DPLEX 사무실에서 &lt;디지털데일리&gt;와 만난 이재선 SX 스튜디오 팀장은 CJ 4DPLEX가 자체 개발한 AI 플랫폼 ‘GEN.AI’를 소개하며 “그룹이 수십 년간 축적해온 콘텐츠 자산을 제대로 활용하기 위한 플랫폼”이라고 설명했다.
 CJ CGV 자회사인 CJ 4DPLEX는 4DX·스크린X 등 특수관을 전 세계 약 1300개 상영관에서 운영하는 글로벌 특수 상영관 기업이다. 콘텐츠 상영 기술 기업인 이들이 AI 플랫폼 구축에 나선 배경에는 그룹 차원의 콘텐츠 자산 관리 효율화가 있었다.
 그동안 CJ 계열사들은 영화 제작 과정에서 활용되는 3D 모델, 소품 사진, 의상 자료 등 각종 제작 어셋(asset)을 체계적으로 관리·재활용하는 데 어려움을 겪어왔다. 자료가 여러 조직과 프로젝트에 분산돼 있어, 이미 보유한 어셋이 있음에도 외부에서 유료 구매하는 사례가 반복됐기 때문이다. GEN.AI에 구축된 어셋 라이브러리는 이 같은 자료를 한 곳에 통합해 검색부터 활용까지 가능하도록 지원한다.
 두 번째 이유는 IP 보안 관리다. CJ가 투자·제작하는 콘텐츠 IP는 높은 수준의 보안이 요구된다. 하지만 제작 과정에서 상용 AI 툴을 사용할 경우, 자사 핵심 IP가 어떤 경로로 활용되고 학습되는지 통제하기 어렵다는 문제가 있었다. 이에 CJ 4DPLEX는 IP 보안 요건을 충족하면서도 안전하게 제작할 수 있는 자체 AI 플랫폼을 직접 설계했다. 학습 데이터 역시 CJ가 보유한 콘텐츠 IP로 한정했다. 국내 최대 규모의 콘텐츠 IP를 축적해온 CJ의 자산이 GEN.AI의 기반이 된 셈이다.
 CJ 4DPLEX가 GEN.AI를 통해 기대하는 효과는 명확하다. 기획부터 촬영, 후반 작업에 이르는 제작 전 과정에 AI를 적용해 효율성을 극대화하는 것이다. 동시에 제작 과정에서 축적되는 데이터와 노하우를 다시 관리·학습하는 선순환 구조도 구축했다. 반복적이고 시간이 많이 드는 작업을 AI가 맡으면서 창작자는 보다 본질적인 창작 업무에 집중할 수 있게 됐다.
 대표적인 사례가 영상 속 인물이나 사물을 배경으로부터 분리하는 작업이다. 기존에는 시각특수효과(VFX) 아티스트가 프레임 단위로 손수 작업해야 했지만, GEN.AI는 이를 자동화·고도화해 작업 시간을 크게 단축했다. 이 팀장은 “실제 현장에서는 VFX 아티스트들 사이에서 ‘왜 이런 툴을 이제야 줬느냐’는 반응이 나올 정도였다”고 말했다.
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 다음은 이재선 SX Studio팀장과 박태장 CJ 4DPLEX DX Solution팀장과의 일문일답.
 Q. 제작 전 과정에서 AI 효율화가 가장 체감되는 단계가 있다면.
 A. (이재선 팀장) 데이터 수치상으로 보면 현재 가장 활발하게 활용되는 건 후반 공정이다. CG 작업에 AI를 도입해 퀄리티를 높이려는 움직임이 업계 전반에 많다. 다만 개인적으로는 프리프로덕션이 가장 가성비 있는 지점이라고 생각한다. 전체 영화의 설계를 하는 단계에서 어떻게 설계하느냐에 따라 비용과 시간을 크게 좌우할 수 있기 때문이다. 예전에는 VFX 파이프라인으로 컨셉 영상 하나 만들려면 두세 달은 걸리는 데다 수천만원이 들었다. 지금은 AI로 며칠 만에 파이널에 가까운 느낌까지 뽑아낼 수 있다.
 A. (박태장 팀장) 현 시점에서는 후반 공정이 맞다. 다만 시나리오 분석 기능으로도 일부 활용하고 있다. 대본을 넣으면 총 장면 수, 장면별 장소, CG 투입 예상량 같은 메타데이터를 AI가 뽑아준다. 같은 시나리오를 읽어도 사람마다 해석이 다 다르다. AI가 먼저 분석해주면 그 지향점을 기반으로 논의 시간을 줄일 수 있다.
 Q. 어셋 관리는 어떤 개념인가.
 A. (박태장) 영화 하나를 찍을 때 사용하는 나무, 갑옷, 칼같은 소품 하나하나가 다 어셋이다. 3D 모델부터 미술팀이 찍어놓은 소품 스틸 사진까지 제작에 필요한 모든 자료를 포함한다. 지금은 이런 자료들이 흩어져 있어서 있는데도 외부에서 유료로 사오는 경우도 있다. 어셋 라이브러리는 이것들을 한데 모아 AI 검색 엔진으로 빠르게 찾아 쓸 수 있게 한 시스템이다.
 A. (이재선) CJ가 수십 년간 투자하고 제작해 온 콘텐츠에서 발생한 어셋들이 방대하다. 이걸 체계적으로 관리하고 재활용하는 솔루션이 없었다. GEN.AI 플랫폼을 통해 통합하고 관리해서 더 활용하겠다는 게 핵심 취지다.
 Q. 사용자의 반응은 어떤가.
 A. (이재선) CJ 4DPLEX 내부에 제작을 진행하는 VFX 아티스트가 있다. AI를 실제로 적용한 건 그렇게 오래되지 않았는데 반응이 "왜 이제 줬냐"는 것이다. 효율이 어떤 건지 체감하고 나면 이전으로 돌아가기 어렵다. 경험해 본 사람과 아예 경험 못 해본 사람의 차이가 크다.
 Q. AI 한계도 여전히 있을 텐데.
 A. (이재선) 두 가지다. 하나는 퀄리티 문제다. 특히 사람 피부나 형태는 조금만 이상해도 바로 티가 난다. 우리가 매일 보는 것들이라 어딘지는 몰라도 이상하다는 걸 바로 느끼기 때문이다. 다른 하나는 수정의 용이함이다. 감독이 인물 위치를 바꾸거나 카메라 앵글을 조정하고 싶을 때 CG로는 시간이 걸려도 방법이 있다. AI는 아직 그런 수정에 한계가 있다. 그래서 AI와 VFX를 결합한 하이브리드 형태로 가고 있다.
 Q. 학습 데이터 저작권 문제는 없나.
 A. (박태장) CJ 자체 IP로만 학습을 한정하고 있다. CJ가 국내에서 IP를 가장 많이 보유하고 있어서 데이터는 방대하다. 초상권 등 권리 관계도 이미 정리돼 있는 IP들이다. 드라마, 영화, 사극, 현대물 등 콘텐츠 유형별로 분류해 각 유형에 특화된 모델을 따로 학습시킨다.
 A. (이재선) CJ 4DPLEX가 파운데이션 모델을 만드는 것은 아니다. 영상·영화 분야에 특화된 버티컬 모델을 개발하는 것이다. 글로벌 AI 플랫폼은 서양 데이터 비중이 높아서 한국적인 느낌을 표현하기에 부족한 부분이 있는데, 그 간극을 우리 콘텐츠로 채우겠다는 것이다. 다만 저작권 문제는 솔직히 업계 전체에서 가장 어려운 이슈다. 통제 가능한 영역 안에서 조율하고 있다.
 Q. 앞으로의 계획이 있다면.
 A. (박태장) 글로벌 영상 제작 업체가 어디서든 GEN.AI 하나로 업무하는 환경을 만드는 게 목표다. 시나리오 작성 보조부터 촬영 데이터 아카이빙, 후반 공정까지 전 과정 데이터가 하나의 파이프라인으로 흐르는 구조다. 엔드 투 엔드로 연결되면 앞에서 정해진 방향성이 자연스럽게 이어져 마지막 결과물의 완성도도 높아진다고 생각한다.
 A. (이재선) 이런 혁신적인 효율은 국내 컨텐츠의 제작 활성화에 있어서도 큰 이정표가 될 것이라고 생각한다. 속도와 퀄리티는 원래 반비례 관계였지만 이제 그 방정식이 달라지고 있다. 다음 단계는 이머시브 콘텐츠 확장이고, 그 다음은 AI로 IP를 직접 만드는 콘텐츠 크리에이션이 될 것 같다.
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