안녕하세요, AI 영상 실험을 업으로 삼고 있는 마인드아트입니다.
예전엔 영화 만든다고 하면 “카메라는 얼마짜리예요?”, “투자자는 어떻게 구했어요?” 같은 질문부터 들었는데요. 요즘은 분위기가 완전히 달라졌습니다. 시나리오, 콘티, 촬영, 편집까지 사람 손으로 다 해야 했던 작업이 이제는 AI 여러 개를 잘 엮기만 해도 훨씬 빠르고 싸게 가능해졌거든요. 오늘은 제가 실제로 써보고 느낀 것들을 바탕으로, **‘AI 영화’**가 어떻게 만들어지고 어디까지 와 있는지 현실적으로 정리해보려 합니다.
특히 “나도 머릿속에만 있던 이야기를 한 번 영상으로 만들어보고 싶은데… 돈이랑 시간이 너무 부담된다” 하셨던 분들이라면, 이 글을 끝까지 보시면 ‘아, 이 정도면 나도 한 번 해볼 수 있겠다’ 싶은 구체적인 그림이 그려질 거예요. 상상을 재능이 아니라 워크플로우로 바꾸는 시대, 지금 우리에게 필요한 건 거창한 장비가 아니라 AI를 잘 부려먹는 방법입니다.
왜 지금 ‘AI 영화’가 뜨고 있을까?
1. 자본과 장비의 장벽이 무너졌다
조금만 거슬러 올라가 보면, 영화는 ‘돈이 많거나, 스태프가 많거나, 둘 다인 사람들’의 놀이터에 가까웠습니다. 카메라, 조명, 인건비, 후반 작업, 색보정, 사운드까지 들어가는 비용을 생각하면, 단편 하나만 만들어도 수천만 원이 훌쩍 넘는 게 당연했죠.
그런데 지금은 노트북 한 대와 몇 개의 구독 서비스만 있으면 누구나 **‘AI 영화’**에 손을 댈 수 있는 시대가 됐습니다. 시나리오는 대화형 AI가 뼈대를 잡아주고, 콘셉트 이미지는 이미지 생성 AI가 뽑아주고, 영상은 텍스트-투-비디오(T2V) 모델이 만들어 줍니다. 우리가 직접 하는 일은 “어떤 장면이 필요하지?”를 생각하고, 그걸 프롬프트 언어로 정확하게 설명하는 것에 가까워졌어요.
그래서 요즘엔 “나도 언젠가 영화 한 편 찍어볼까?”라는 막연한 상상이 아니라, 실제로 주말마다 AI 기반 단편 영상을 하나씩 만드는 사람들도 등장하고 있습니다. 잘 만든 3분짜리 영상 하나가 포트폴리오가 되고, 그 포트폴리오가 또 다른 기회를 끌어오는 구조가 만들어지는 중이에요.
2. 30억 vs 14만 원, 숫자가 보여주는 격차
한국 상업 영화의 평균 제작비가 30억 원 정도라고 할 때, 생성형 AI를 활용하면 14만 원 남짓한 구독료와 소소한 소프트웨어 비용으로도 꽤 그럴듯한 단편을 만들 수 있다는 사례들이 나오고 있습니다.
물론, 30억짜리 상업 영화와 AI로 만든 14만 원짜리 단편을 정면 비교하는 건 무리지만, 중요한 포인트는 이겁니다.
- “영화를 만든다 = 최소 억 단위의 돈이 필요하다”라는 공식을
- “이야기를 영상으로 실험해본다 = 한 달 구독비 정도면 가능하다”로
완전히 다시 쓸 수 있게 됐다는 점이죠.
이제 영화는 상영관에 걸리는 것만을 의미하지 않습니다. 유튜브, 틱톡, OTT, AI 영화제까지, 영상이 올라갈 수 있는 무대가 너무 많아졌기 때문에 작은 스케일의 실험도 충분히 의미가 있습니다.
3. ‘영상 소비 폭발’이 불러온 창작 수요
틱톡, 릴스, 쇼츠, 유튜브, OTT… 우리는 하루에도 수십 개의 영상을 넘겨보며 살고 있습니다. 텍스트나 이미지보다 영상이 훨씬 빠르게 사람을 설득하고 감정을 움직인다는 사실을 이미 체감하고 있죠.
이런 시대에는 단순히 “영화를 좋아하는 관객”으로만 머무는 것이 아니라, 나도 한 번 만들어보고 싶다는 욕구가 자연스럽게 생깁니다. 예전엔 그 욕구가 “그래도 현실은 현실이니까…”에서 멈췄다면, 지금은 “그냥 AI로 한 번 만들어볼까?” 하는 생각으로 이어지는 거죠.
이 변화의 한복판에 바로 AI 영화 제작이라는 흐름이 있습니다.
‘AI 영화’를 가능하게 만든 핵심 기술
겉으로 보기엔 마법처럼 느껴지지만, ‘AI 영화’ 뒤에는 몇 가지 핵심 기술이 탄탄하게 받쳐주고 있습니다. 이 구조를 이해하면, 각 툴을 “어디에, 왜 써야 하는지”가 눈에 확 들어와요.
1. 텍스트를 목소리로 바꾸는 TTS의 진화
AI 영화에서 가장 먼저 놀라운 건 AI 음성입니다. 예전의 TTS는 기계틱하고 딱딱했지만, 지금은 감정, 속도, 호흡까지 세밀하게 조절할 수 있는 수준으로 올라왔습니다.
작동 원리를 아주 쉽게 풀면 이렇습니다.
- 우리가 쓴 대사를 입력합니다.
- 음향 모델(Acoustic Model) 이 텍스트를 보고, “어디를 강조하고, 어떻게 끊고, 어떤 높낮이로 말해야 자연스러울까?”를 계산해 스펙트로그램이라는 음향 특징으로 바꿉니다.
- 보코더(Vocoder) 가 이 스펙트로그램을 받아 실제 사람 목소리처럼 들리는 파형으로 변환합니다.
요즘 많이 쓰이는 예시는 이런 서비스들입니다.
- 국내: 네이버 클로바더빙, 브루(Vrew) 내 AI 음성
- 해외: ElevenLabs, Murf.AI, OpenAI TTS 등
이런 도구 덕분에, 성우를 섭외하지 않고도 감정이 살아있는 내레이션과 대사를 구현할 수 있게 됐습니다.
2. 텍스트·이미지를 영상으로 바꾸는 T2V/I2V
두 번째 핵심은 텍스트-투-비디오(T2V), 이미지-투-비디오(I2V) 입니다.
- OpenAI의 Sora
- Runway의 Gen-3 / Gen-4
- 구글의 Veo 계열
- Kling, Pika, Vidu 등
이 모델들은 “밤에 비가 내리는 도쿄 골목, 네온사인이 반짝이고, 카메라가 천천히 뒤로 줌아웃 된다” 같은 문장 하나를 통째로 장면으로 바꿔줍니다.
또, 정지 이미지를 넣고 “머리카락만 바람에 흔들리게”, “카메라가 오른쪽으로 패닝되게” 같은 식으로 지시하면, I2V 기술이 그 이미지를 기반으로 움직임이 있는 쇼트로 바꿔주죠.
이 덕분에, 예전에는 촬영장에서 배우, 카메라, 조명을 모두 모아야 찍을 수 있었던 장면을 책상 앞 의자에 앉은 채로 구현할 수 있게 됐습니다.
3. 비전 AI와 에이전트: 보이지 않는 스태프들
여기에 컴퓨터 비전(Computer Vision) 과 AI 에이전트까지 더해지면, 눈에 보이지 않는 스태프들이 생긴다고 생각하시면 됩니다.
- 장면마다 누가 등장하는지 자동 태깅
- 특정 인물이 나오는 장면만 모아서 클립으로 추출
- 자동으로 가편집 타임라인 생성
- 숏/클립/하이라이트 자동 요약
이런 기능을 하는 도구들이 점점 더 늘고 있습니다. 덕분에 예전이라면 3~4일 걸리던 가편집 작업이 몇 시간 이내로 줄어드는 경험을 하게 되는 거죠.
초보자도 따라 할 수 있는 AI 영화 제작 워크플로우
처음부터 장편을 노리기보다는, 2~3분짜리 짧은 영상으로 ‘AI 영화’ 제작의 전체 흐름을 한 번만 끝까지 경험해보는 걸 추천드립니다. 아래는 제가 자주 쓰는 구조를 아주 현실적으로 쪼개 본 거예요.
1. 기획·시나리오: 빈 페이지 공포 없애기
1단계는 언제나 이야기입니다.
- ChatGPT 같은 대화형 AI에게
- “3분짜리 단편, 장르는 SF, 핵심 키워드는 ‘기억 삭제’랑 ‘가짜 행복’”
- “주인공은 20대 후반, 이름, 직업, 비밀 하나 정해줘”
이런 식으로 조건을 던집니다.
- AI가 뼈대를 잡아준 시놉시스를 받은 뒤,
- 말이 안 맞는 부분
- 내가 하고 싶은 메시지와 어긋나는 부분
을 직접 수정합니다.
- 그다음 ‘장면별 구성(씬 브레이크다운)’으로 쪼개서
- 1씬: 인물 소개
- 2씬: 갈등 노출
- 3씬: 선택의 순간
- 4씬: 여운 남기는 엔딩
정도로 구조를 정리합니다.
이 단계에서 중요한 건 AI를 작가 대신이 아니라, 작가 보조로 쓰는 마음가짐입니다. “AI가 다 써준 대로 찍어야지”가 아니라, “AI가 던져준 초안을 내가 내 이야기로 바꾼다”가 핵심이에요.
2. 콘셉트 이미지·비주얼 스타일 잡기
다음은 비주얼 콘셉트입니다. Midjourney, DALL·E, Luma, Whisk.ai 같은 도구를 쓰면 장면의 분위기와 세계관을 먼저 이미지로 구체화할 수 있어요.
예를 들어,
- “근미래 서울, 미세먼지로 뿌연 하늘, 네온사인이 섞인 골목, 사이버펑크 스타일”
- “낡은 아파트 옥상, 노을, 빨래가 펄럭이고 있다, 시네마틱, 35mm 필름 느낌”
이런 식으로 구체적인 프롬프트를 입력해 이미지를 여러 장 뽑습니다. 그중 마음에 드는 것들을 골라서 “이 영화의 비주얼 DNA” 로 삼는 거죠.
이 단계에서 자주 겪는 문제는 캐릭터 일관성입니다. 컷마다 얼굴이 조금씩 달라진다든지, 머리 길이가 바뀌는 상황이 생기거든요. 이럴 땐,
- 동일 인물의 레퍼런스 이미지를 고정적으로 쓰거나
- 캐릭터 참조 기능(예: Midjourney Character Reference)을 활용하고
- 필요하면 외부 Face Swap 도구로 보정
을 해 주면 훨씬 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 영상 생성: T2V/I2V로 쇼트 만들기
이제 본격적으로 **쇼트(shot)**를 만듭니다.
- 텍스트 기반(T2V)
- “밤에 비 오는 골목, 카메라가 천천히 뒤로 물러나며 주인공의 뒷모습을 따라간다”
- “옥상에서 도시를 내려다보는 주인공의 클로즈업, 약간 흔들리는 핸드헬드 느낌”
- 이미지 기반(I2V)
- 앞에서 뽑아둔 콘셉트 이미지를 넣고
- “카메라가 오른쪽으로 천천히 패닝”
- “바람에 간판이 살짝 흔들리게” 같은 모션 지시를 더합니다.
이 과정을 각 장면별로 반복해서, 3분 영상 기준으로 10~15개의 핵심 쇼트를 뽑는다고 생각하시면 편해요.
4. 음성·더빙·사운드 디자인
영상에 영혼을 불어넣는 건 결국 소리입니다.
- 내레이션/대사:
- 브루(Vrew)나 클로바더빙에 대본을 넣고 다양한 보이스를 테스트
- 감정, 속도, 억양을 조절해 가장 어울리는 톤을 고릅니다.
- BGM/효과음:
- Suno, Udio 같은 AI 음악 생성기로 분위기에 맞는 음악을 만들거나
- 무료 음원/효과음 라이브러리에서 가져와도 됩니다.
여기서 중요한 건 **“소리 먼저, 영상 나중”**이라는 생각을 한 번쯤 가져보는 거예요. 음악과 내레이션의 흐름이 자연스럽게 이어지면, 그에 맞춰 영상 길이를 자르고 붙이는 편이 훨씬 편합니다.
5. 편집·후반 작업: AI 보조로 속도 끌어올리기
마지막은 편집입니다. Vrew, CapCut, Filmora, Premiere Pro+AI 기능 등 어떤 도구를 쓰셔도 좋습니다. 특히 브루는:
- 자동 자막 생성
- 무음 구간 자동 제거
- 장면 전환 포인트 자동 감지
같은 기능을 제공해서, “시간은 없는데 컷 편집이 너무 많다”는 분들에게 큰 도움이 됩니다.
여기까지의 흐름을 정리하면 이런 느낌이에요.
| 단계 | 핵심 목표 | 자주 쓰는 AI 도구 예시 |
|---|---|---|
| 기획·시나리오 | 이야기 뼈대 만들기, 장면 구조 설계 | ChatGPT, Claude, Gemini |
| 콘셉트 이미지 | 비주얼 톤·세계관 확립 | Midjourney, DALL·E, Luma |
| 쇼트 생성 | 장면별 영상 생성(T2V/I2V) | Runway, Sora, Kling, Pika |
| 음성·사운드 | 내레이션·대사·BGM 제작 | 클로바더빙, Vrew TTS, ElevenLabs, Suno |
| 편집·후반 | 컷 편집, 자막, 색보정 | Vrew, CapCut, Premiere, DaVinci |
성공한 AI 영화 사례와 시장 전망
1. 0원 제작비, 5일 만에 국제영화제 수상까지
이미 몇몇 작품들은 **‘AI 영화’**라는 타이틀로 국제 무대에서 상을 받았습니다. 예를 들어, 한 감독은 순수 생성형 AI만 활용해서 제작비 0원, 5일 만에 단편을 완성했고, 이 작품이 해외 AI 영화제에서 대상을 받은 사례가 있습니다.
또 다른 감독은 시나리오 수정, 이미지 생성, 영상화 과정을 AI에 게 맡기고 본인은 전체 톤과 메시지에 집중하는 방식으로 약 일주일 만에 수상작을 완성하기도 했죠.
이런 AI 영화 사례가 보여주는 메시지는 분명합니다.
“돈과 장비의 크기보다,
아이디어와 실험정신의 밀도가 더 중요해지고 있다.”
2. 방송사·플랫폼의 움직임
국내 주요 방송사들도 이미 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다.
- 아카이브 영상을 자동으로 분석해 클립을 뽑아주는 시스템
- 시사/교양 프로그램의 초벌 편집을 AI가 먼저 해 주는 구조
- 예능에서 AI 캐릭터, AI 진행자를 실험하는 포맷
이를 통해 제작 시간은 줄이고, 실험적인 시도는 늘리는 방향으로 가고 있습니다. OTT, 유튜브, 숏폼 플랫폼에서도 AI로 만든 영상이 점점 늘어나는 추세라, 앞으로는 “이게 사람 손으로 촬영한 건지, 생성형 AI로 만든 건지”를 생각하며 보는 일이 자연스러워질 가능성이 높습니다.
3. 시장 규모: 숫자로 보는 AI 비디오의 성장
AI 기반 비디오 생성 시장은 이미 수억 달러 규모에서 출발해, 2030년 전후로 수십억 달러대 시장으로 성장할 것으로 전망되고 있습니다.
이 말은 곧,
- 단순히 “취미로 영상 만드는 사람들”만을 위한 기술이 아니라
- 광고, 뮤직비디오, 인포그래픽, 교육 콘텐츠, 드라마 파일럿까지
전문 영상 시장 전체의 생산성 인프라가 된다는 뜻이기도 합니다.
결국 AI 영화 제작을 이해하고 경험해 본 사람과 그렇지 않은 사람 사이에는 앞으로 점점 더 큰 격차가 벌어질 가능성이 높습니다.
AI 영화 시대, 인간 창작자의 역할과 윤리
1. 저작권: ‘통제가능성’과 ‘예측가능성’이 핵심
AI로 만들어진 결과물은 “이게 과연 저작권 보호를 받을 수 있나?”라는 질문과 맞닿습니다. 국내 가이드라인에서 중요한 키워드는 두 가지입니다.
- 통제가능성 – 사람이 결과물이 어떻게 나올지 어느 정도 조절하고 있었는가
- 예측가능성 – 그 조절의 범위 안에서 결과가 충분히 예상 가능한 것이었는가
단순히 “멋진 SF 도시 풍경 만들어줘”라고 한 줄 던져서 우연히 나온 이미지는, 창작자의 구체적인 개입이 적기 때문에 저작권을 인정받기 어렵습니다.
반대로,
- 프롬프트를 여러 차례 수정하며
- 의도에 맞지 않는 결과를 골라내고
- 일부를 인페인팅/편집으로 다시 손보고
- 최종적으로는 여러 컷을 배열해 하나의 구조를 만든 경우
이때는 인간의 창작적 기여가 있다고 판단될 여지가 훨씬 커집니다. 결국 AI 시대의 창작자는 “키보드를 두드리는 감독”이자, 프롬프트와 편집을 통해 작품을 통제·예측 가능한 방향으로 끌고 가는 사람이 되는 거죠.
2. 딥페이크와 악용, 우리가 반드시 선을 그어야 할 지점
AI가 영상을 잘 만들게 되면서 가장 큰 우려 중 하나는 딥페이크입니다.
- 실제 인물의 얼굴을 다른 영상에 합성
- 동의 없이 음성을 클로닝해 가짜 발언을 만들기
- 성 관련 착취물이나 허위 정보 제작
이런 영역은 법적으로도, 윤리적으로도 강한 규제가 필요합니다.
AI 영화 작업을 하다 보면, “이 기술이면 누구 얼굴이든 다 만들 수 있겠는데?”라는 생각이 들 수밖에 없는데요. 이럴수록 창작자 스스로가 **“내가 하고 있는 작업이 타인의 권리와 존엄을 침해하지 않는가?”**를 계속 묻는 태도가 필요합니다. 기술보다 중요한 건 결국 사용하는 사람의 기준이니까요.
3. 감독은 사라지지 않는다, 역할이 바뀔 뿐
많은 분들이 “이러다 감독, 작가 다 없어지는 거 아니냐”고 걱정하시는데, 제 생각은 반대입니다.
- AI가 대체하는 건 반복적이고 기술적인 작업의 상당 부분입니다.
- 반대로,
- 어떤 이야기를 할지 정하는 것
- 어떤 감정을 남길지 고민하는 것
- 사회와 관객을 어떻게 바라볼지 선택하는 것
이런 일들은 여전히 인간의 몫입니다.
앞으로의 감독은 카메라 앞에서 “이렇게 찍읍시다”를 외치는 사람이라기보다,
- “이 장면의 감정은 이랬으면 좋겠다”
- “관객이 여기서 이런 생각을 했으면 좋겠다”
라는 의도와 메시지를 설계하고,
그 설계를 실현하기 위해 여러 AI 도구를 적재적소에 배치하는 총괄 기획자이자 오케스트라 지휘자에 가까운 역할을 하게 될 가능성이 큽니다.
마무리: 지금 시작하는 사람에게 드리는 현실적인 조언
1. 첫 작품은 3분짜리, 욕심은 최대한 줄이기
처음부터 ‘장편’이나 ‘완성형 작품’을 목표로 잡으면 거의 100% 중간에 포기하게 됩니다. 대신 이렇게 해보세요.
- 러닝타임 2~3분짜리로 제한하기
- 등장인물은 최대 2명, 배경은 2~3곳으로 줄이기
- 대사는 최소화하고, 내레이션/이미지 중심으로 구성하기
이렇게 만든 1편이 어색하고 허술해 보여도 괜찮습니다. 중요한 건 **“한 번 끝까지 만들어봤다”**는 경험입니다. 이게 쌓이면, 2편, 3편부터는 퀄리티가 눈에 띄게 좋아져요.
2. 장비보다 프롬프트, 돈보다 안목
AI 영화 제작에서 진짜 실력 차이가 나는 부분은 프롬프트와 안목입니다.
- 같은 도구를 써도,
- 누군가는 설명이 모호해서 이상한 영상만 계속 뽑아내고
- 누군가는 구도, 색감, 감정 상태까지 구체적으로 설명해서
매번 퀄리티 높은 결과를 뽑아냅니다.
프롬프트를 잘 쓰려면:
- 많은 영화·드라마·뮤직비디오를 보면서
- “이 장면은 어떤 카메라 움직임이지?”
- “색감이 어떤 톤이지?”
- “조명이 앞에서 들어오나, 옆에서 들어오나?”
를 계속 의식적으로 관찰하는 습관이 필요합니다.
결국 좋은 감독 = 좋은 관객이기도 하거든요.
지금 이 시점에서 ‘AI 영화’를 직접 만들어본 경험은, 앞으로 영상·콘텐츠 업계가 어떻게 바뀌든 간에 오래 남는 자산이 될 겁니다. 카메라 없는 할리우드 시대, 지금이 바로 “내 머릿속에만 있던 장면을 현실로 꺼내볼” 가장 좋은 타이밍입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. 완전 초보인데, AI 영화 만들려면 어떤 툴부터 써야 할까요?
A. 처음이라면 툴을 욕심내서 많이 쓰기보다, “대본 – 이미지 – 영상 – 편집” 이렇게 네 단계만 경험해 보는 걸 추천드립니다. 예를 들어 ChatGPT로 시놉시스 작성 → Midjourney로 콘셉트 이미지 생성 → Runway로 간단한 영상 생성 → Vrew로 자막·편집까지 한 번만 돌려보세요. 한 사이클을 돌려보면 그다음엔 “어디를 더 파야 할지”가 보입니다.
Q2. AI로 만든 영상도 영화제에 출품할 수 있나요?
A. 요즘은 아예 AI 영화 부문을 따로 운영하는 영화제들이 늘어나고 있습니다. 다만 규정상 “어디까지를 AI 생성으로 인정하고, 어디부터는 인간의 기여로 보느냐”가 영화제마다 조금씩 다르니, 출품 전에 반드시 규정을 확인하셔야 합니다. 중요한 건 “어떤 부분을 내가 직접 통제하고 기획했는지”를 설명할 수 있는 정도의 개입입니다.
Q3. AI가 만들어준 결과물은 저작권이 없는 건가요?
A. 단순히 한두 번 프롬프트를 던져서 우연히 얻은 결과물은 저작권 보호를 받기 어렵다고 보는 흐름이 강합니다. 하지만 프롬프트를 반복적으로 수정하고, 결과물을 선별·편집·배열하며, 다른 요소와 결합해 하나의 완성된 구조를 만든다면 인간의 창작적 기여가 인정될 여지는 커집니다. 실제 분쟁이나 상업적인 활용을 고민한다면, 초반부터 저작권과 라이선스 정책을 꼭 확인해 두세요.
Q4. 배우를 실제로 안 쓰고 AI만으로 사람을 만들어도 되나요?
A. 기술적으로는 가능합니다. 다만 실존 인물과 혼동될 정도의 얼굴·목소리를 쓰는 경우, 초상권·퍼블리시티권·명예훼손 등 여러 문제가 한꺼번에 얽힐 수 있습니다. 윤리적으로도 “이 사람이 동의했는가?”를 반드시 고려해야 하고요. 그래서 상업 프로젝트라면 가급적 완전히 가상의 캐릭터를 만들거나, 충분한 계약과 동의를 받은 상태에서 활용하는 것이 안전합니다.
Q5. 컴퓨터 사양이 낮은데도 AI 영화 제작이 가능할까요?
A. 가능합니다. 요즘 주요 생성형 AI 서비스들은 대부분 클라우드에서 연산을 처리하기 때문에, 로컬 PC 사양이 조금 낮아도 웹 브라우저만 잘 돌아가면 충분히 작업할 수 있습니다. 다만 4K·장편 영상처럼 용량이 큰 작업을 자주 한다면 저장 공간과 인터넷 업로드 속도는 어느 정도 신경 쓰셔야 합니다.
Q6. 영상 쪽으로 진로를 생각하고 있는데, 굳이 AI 영화까지 공부해야 할까요?
A. “필수”는 아니지만, 앞으로를 생각하면 굉장히 강력한 옵션이 됩니다. 촬영·조명·편집 같은 전통적인 스킬에 AI 활용 능력이 더해지면, 혼자서도 훨씬 넓은 스펙트럼의 작업을 해낼 수 있기 때문이죠. 특히 독립영화, 광고, 유튜브, 브랜디드 콘텐츠 쪽으로 가고 싶다면, 지금부터 AI 도구를 조금씩 익혀 두는 것이 분명 경쟁력이 될 겁니다.
이외에도 AI로 돈버는 법에 관한 글도 있으니 많이 받아가세요~
