AI 기반 동영상 요약 및 하이라이트 추출 툴 'veo3.im' MVP 출시 및 기술 스택 분석

핵심 기술: AI 및 오픈소스 기술 스택을 활용하여 긴 형식의 동영상 콘텐츠를 자동으로 요약하고 주요 장면을 추출하는 웹 기반 도구 'veo3.im'의 MVP(최소 기능 제품)가 출시되었습니다. 개인적인 문제 해결에서 시작된 이 프로젝트는 사용자의 시간 절약을 목표로 합니다.

기술적 세부사항:
* 음성 인식: OpenAI의 Whisper를 사용하여 정확한 음성 텍스트 변환 수행.
* 의미론적 관련성 탐지: 키워드 밀도, 의미론적 유사성, 시각적 페이싱을 기반으로 자막 세그먼트 점수화하여 하이라이트 구간 식별.
* 프로그래밍 비디오 편집: FFmpeg와 사용자 정의 세그먼트 선택 로직을 활용한 비선형 편집 및 빠른 미디어 구성.
* 자연어 요약: LLM(GPT-4, Gemini 테스트)을 활용하여 텍스트 데이터 기반의 간결한 요약 생성.
* 프론트엔드: React 및 Tailwind CSS를 사용하여 반응형의 미니멀한 UI 구현.
* 백엔드: Node.js, PostgreSQL, Redis 기반 태스크 큐(BullMQ)를 활용한 비동기 처리 오케스트레이션.
* 미디어 호스팅 및 전송: Bunny.net을 활용한 저지연 비디오 스토리지, CDN 전송 및 HLS 재생 지원.

전체 처리 파이프라인은 비동기적으로 작동하며, 사용자는 비디오 링크를 붙여넣으면 몇 분 내에 짧은 하이라이트 영상과 요약문을 전달받습니다.

개발 임팩트: 사용자는 긴 동영상 콘텐츠의 핵심 정보를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있어 시간 절약 효과를 누릴 수 있습니다. 향후 UI 개선, 다국어 지원, 미세 조정된 요약 모델, 강화된 처리 파이프라인 등을 통해 서비스 확장 및 성능 개선이 기대됩니다.

커뮤니티 반응: (원문에는 커뮤니티 반응에 대한 직접적인 언급은 없으나, 개발자가 동료 개발자들의 피드백을 구하고 있는 상황입니다.)