플러스프로젝트 배경
1) 기존 문제점 ① 라이브 수업 종료 후 별도 데스크톱 NLE에 가져와 편집·인코딩해야 해 배포가 지연되고, 서버 인코딩 방식은 트랜스코딩 비용과 큐 지연이 상시 발생했습니다. ② 강사별 편집 역량 편차로 콘텐츠 품질이 들쭉날쭉했고, 자막 작업·퀴즈 카드 제작 등 반복 업무에 많은 시간이 소요되었습니다. ③ 학교·학원 환경의 보안 제약으로 설치형 프로그램 배포가 어렵고, 이기종 OS에서 동일 환경을 보
프로젝트 성과
서버 인코딩 비용 68% 절감
클라이언트 인코딩 전환으로 트랜스코딩 서버·저장 비용을 대폭 절감했습니다.
제작 리드타임 52% 단축
템플릿·STT 자동화로 강의 1편 평균 편집/출력 시간을 절반 수준으로 축소했습니다.
렌더 성공률 99.2%
장시간 소스 처리 기준 실패 자동 복구로 안정적인 결과물 생산을 달성했습니다.
핵심 기능
WASM 기반 템플릿 합성·자막 자동화 인코딩 파이프라인
FFMpeg.wasm과 Worker 병렬 처리로 브라우저에서 템플릿·자막을 실시간 합성하고 인코딩까지 원패스로 수행.
진행 단계
기획·PoC
2024.05.
WASM 인코딩 성능/메모리 모델 검증, 템플릿·타임라인 스키마 정의를 완료.
프로젝트 상세
1) 프로젝트 개요 ① 라이브 수업이 종료되면 강의가 자동 녹화·수집되고, 강사가 웹사이트에 접속해 별도 프로그램 설치 없이 즉시 편집/출력할 수 있는 AI 기반 웹 영상 편집 플랫폼을 구축했습니다. ② 서버 인코딩이 아닌 브라우저에서 WebAssembly + FFMpeg.wasm으로 인코딩/트랜스코딩을 수행하여 서버 부하와 비용을 혁신적으로 절감하고, 네트워크 상태에 관계없이 빠른 편집 피드백을 제공합니
