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AI로 숏폼 자동 제작, 해외 프로그램 3종 직접 비교해본 결과는 무엇이었는가 - Opus Clip, KLAP, QUSO.ai를 같은 롱폼 영상으로 테스트해보며 한국어 자막 정확도와 하이라이트 추출 완성도를 비교해본 분석 결과라는 것
  • 기사등록 2026-02-19 13:45:32
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[사이버타임즈(cybertimes)=김선봉 영상전문기자]



AI로 숏폼 자동 제작, 정말 시간 절약이 되는 것인가?


요즘 유튜브를 운영하다 보면 가장 큰 고민 중 하나가 롱폼 영상 이후의 작업이다. 영상을 하나 만드는 데도 시간이 많이 들어가는데, 그 영상을 다시 잘라서 숏폼으로 만들고 자막을 넣고, 플랫폼별 비율에 맞춰 재편집하는 과정이 상당히 번거롭다.


특히 편집자를 따로 두지 않고 1인이 직접 운영하는 경우라면 이 작업은 부담이 될 수밖에 없다.


그래서 등장한 것이 AI 기반 숏폼 자동 제작 프로그램이다. 롱폼 영상 링크 하나만 넣으면 AI가 자동으로 하이라이트를 추출해주고, 자막을 입혀서 쇼츠나 릴스에 맞는 형태로 만들어준다.


이번 글에서는 해외에서 많이 언급되는 세 가지 프로그램을 직접 테스트해보고 어떤 차이가 있었는지 정리해보는 내용이다.


첫번째는 Opus Clip이라는 사이트이다.


해외에서는 상당히 유명한 서비스라고 알려져 있는 곳으로 사용 방식은 간단한 구조이다. 유튜브 링크를 복사해서 붙여 넣으면 AI가 영상 내용을 분석한 뒤 하이라이트 구간을 여러 개로 잘라 숏폼 형태로 만들어준다.


이 프로그램의 특징은 플랫폼 맞춤 편집이다.


인스타그램, 페이스북, X 같은 SNS 비율에 맞춰 자동으로 재구성해준다. 또한 자막 디자인 프리셋이 여러 가지 있어서 선택이 가능하다. 특히 영상 속 인물을 중심으로 상하 분할 화면을 자동 구성해주는 기능은 꽤 인상적인 부분이다.


하지만 문제는 한국어 자막 정확도이다.


음성 인식은 되지만 자막 애니메이션 타이밍이 실제 발화와 맞지 않는 경우가 많았다. 하이라이트 강조 방식도 한국 정서와는 다소 어긋난 부분이 있었다. 영어 기반 콘텐츠라면 활용도가 높을 수 있지만, 한국어 중심 채널이라면 만족도가 떨어질 수밖에 없다는 판단이다.



두번째는 KLAP이라는 사이트이다.


사용 방식은 거의 동일하다. 링크를 붙여 넣으면 자동으로 분석하고 여러 개의 하이라이트 영상을 만들어준다. 차이점은 생성 개수와 인식 정확도라는 것이다. 동일한 영상 기준으로 16개의 숏폼을 생성해주었다.


특히 눈에 띄는 부분은 트렌디 점수 시스템이다. 각 영상마다 사람들이 얼마나 많이 볼 가능성이 있는지 점수로 표시해준다. 물론 해외 기반 AI이기 때문에 한국 정서에 완벽히 맞는다고 보기는 어렵지만, 참고 지표로는 활용 가능하다.


자막 인식 정확도는 Opus Clip보다 훨씬 안정적이었다.


발화와 자막 타이밍이 비교적 잘 맞았고, 에디트 기능을 통해 직접 수정도 가능했다. 폰트 수정이나 효과 변경도 가능했기 때문에 단순 자동 생성에 그치지 않고 2차 편집까지 고려한 구조이다. 다만 다운로드는 유료 결제가 필요하다는 점은 감안해야 한다.



세번째는 QUSO.ai라는 서비스이다.


이 역시 기본 구조는 동일하다. 링크를 넣고 실행하면 AI가 자동으로 하이라이트를 추출해준다. 세팅 옵션은 앞선 두 프로그램보다 단순한 편이었다. 설정이 복잡하지 않아 접근성은 높았다.


결과물은 7개의 숏폼이었다. 트렌드 점수 역시 제공되었고, 기본적인 자막 편집 기능도 포함되어 있었다. 다만 상하 분할 자동 구성은 제공되지 않았다는 점이 아쉬운 부분이었다. 인물 중심 확대 편집 위주로 구성된다는 것이다. 한국어 폰트 선택 폭도 제한적이었다.


종합적으로 보면 1순위는 KLAP이라는 판단이었다.


생성 개수, 인식 정확도, 편집 기능의 균형이 가장 안정적이었다. 해외 영어 콘텐츠라면 Opus Clip도 충분히 경쟁력이 있다. QUSO.ai는 단순하고 가볍게 테스트해보기에는 나쁘지 않은 선택이다.


결국 중요한 것은 자동 생성이 완전한 대체가 되지는 않는다는 점이다. AI가 하이라이트를 잘라주기는 하지만, 최종 판단은 사람이 해야 한다. 그럼에도 불구하고 숏폼 제작 시간을 줄여주는 도구로서는 충분히 활용 가치가 있다는 것이 이번 테스트의 결론이다.













































































































































































































































































































































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