자동 AI 동영상 태그 생성 소프트웨어 — AI 태그로 영상 검색
ClipCatalog은 자동 동영상 태깅 도구로, 클립을 분석하여 장면, 사물, 동작을 감지합니다 — 수동 라벨링이나 클라우드 업로드 없이. 기억나는 내용을 입력하면 일치하는 클립이 즉시 표시됩니다. 여러 태그를 조합할 때는 '모두 일치' 또는 '하나라도 일치'(AND/OR) 모드로 전환할 수 있습니다.
ClipCatalog는 각 클립을 분석하고 화면에 보이는 내용에 따라 AI 태그를 추가합니다. 파일에 직접 라벨을 달지 않아도 영상을 찾을 수 있습니다. AI 태그와 내 태그는 태그 필터에서 함께 표시됩니다.
단계별 안내가 필요하신가요? 화면에 보이는 것으로 B-roll을 찾는 방법을 확인하세요 →
이름 규칙이나 폴더 구조를 새로 만들 필요가 없습니다. AI 태그는 처리 과정에서 자동으로 생성됩니다. 정리하지 말고 검색하세요.
"산"이나 "인터뷰"를 기억한다면 그냥 입력하세요. ClipCatalog이 결과를 빠르게 좁혀주므로 클립을 일일이 살펴보는 시간을 줄일 수 있습니다.
비디오 파일은 용량이 크고 개인적인 정보가 담겨 있습니다. ClipCatalog은 모든 작업을 컴퓨터 내에서 처리하므로, 촬영한 영상이 검색 가능해지기 위해 클라우드 서비스에 업로드되는 일은 절대 없습니다.
AI 태그 생성 방식
ClipCatalog의 온디바이스 AI 모델(RAM++)은 클립의 프레임을 분석하여 사물, 장면, 활동에 AI 태그를 추가합니다. 예를 들어 해변, 자동차, 인터뷰, 눈, 개, 도시 스카이라인 등이 있습니다. 클립을 영리하게 훑어보는 기능이라고 생각하면 됩니다. "이 클립은 무슨 내용인가?", "이 클립에 X가 있는가?"를 파악하는 데 유용합니다.
내부 드라이브, 외장 SSD 또는 프로젝트 덤프 등 어떤 비디오 폴더든 추가하세요. 재구성할 필요 없습니다.
ClipCatalog는 클립을 색인화하고 GPU(자동 CPU 대체 기능 포함)을 사용하여 콘텐츠를 감지합니다. 데이터는 사용자의 기기를 벗어나지 않습니다.
기억나는 내용을 입력하면 일치하는 클립이 나타납니다. AI 태그를 다른 필터와 결합하여 수천 개의 클립을 몇 개로 추려낼 수 있습니다.
효과적인 검색 유형
"수천 개의 탐지 가능한 라벨"을 주장하기보다는, 실제 창작자들이 실제로 수행하는 검색 사례와 그 결과들을 소개합니다:
검색을 결합할 수도 있습니다. 예를 들어 "해변"을 검색한 후 Shorts 또는 Reels용 세로 동영상으로만 범위를 좁히거나, 특정 날짜 범위나 폴더로 필터링할 수 있습니다. 모든 검색 필터 살펴보기 →
실제 업무 프로세스
해변 위로 지는 석양은 기억나지만 파일명은 기억나지 않을 때가 있습니다. AI 태그 ‘해변’과 ‘석양’을 조합하고 일치 조건을 ‘모두’로 바꾸면 두 태그가 모두 있는 클립만 남습니다. 수십 개의 클립을 넘겨 가며 찾는 대신 빠르게 범위를 좁힐 수 있습니다.
소규모 팀은 종종 B-롤을 재사용합니다. 화면에 표시된 내용(폴더 이름뿐만 아니라)으로 검색할 수 있게 되면, 아카이브는 한 번 열고는 꺼내기도 꺼려지는 자료가 아닌 재사용 가능한 자료가 됩니다.
휴대폰, 카메라, 하드 드라이브에 쌓인 수년간의 영상들. 장면이나 인물별로 검색하여 생일 순간, 휴가 하이라이트, 그리고 폴더를 하나씩 열지 않아도 기억나는 그 클립을 찾아보세요.
이전: A-cam, B-roll, Export_v7_FINAL. 이후: 기억나는 내용을 입력하면 찾을 수 있는 검색 가능한 라이브러리.
ClipCatalog은 시각적 흥미도, 움직임, 음성, 얼굴 등 다양한 요소를 기반으로 각 클립에 하이라이트 점수를 부여합니다. 하이라이트 순으로 정렬하면 가장 강렬하고 역동적인 클립이 먼저 표시됩니다. 모든 것을 시청하지 않고도 대규모 라이브러리에서 눈에 띄는 순간을 찾을 때 유용합니다.
AI 태그에 기대할 수 있는 것
어떤 것은 쉽게 발견되지만, 어떤 것은 미묘하거나 프레임 안에서 아주 작게 나타나거나, 순간적으로만 보일 뿐이다. 핵심은 클립을 빠르게 '적절한 영역'으로 좁히는 데 있다. 그런 다음 가장 좋은 테이크를 선택하면 된다.
관련 없는 결과를 스팸처럼 쏟아내는 자동 라벨링에 실망하셨다면, ClipCatalog는 검색에 유용한 AI 태그에 집중합니다. 목표는 불필요한 정보를 줄이고, 실제로 입력할 만한 단어에 대한 결과를 더 많이 제공하는 것입니다.
Windows에서 ClipCatalog는 AI 태그 생성 속도를 높이기 위해 GPU(DirectML)를 사용합니다. GPU 가속을 사용할 수 없거나 도움이 되지 않으면 자동으로 CPU로 전환합니다. 가능할 때는 빠르게, 그렇지 않을 때도 안정적으로 처리합니다. GPU 가속 알아보기 →
드라이브를 재구성하지 않아도 혜택을 누릴 수 있습니다. 기존 폴더 체계는 그대로 유지하면서 라이브러리를 검색 가능하고 편집하기 쉬운 형태로 전환할 수 있습니다. 외장 드라이브에서도 작동합니다 →
AI 태그 생성 vs. 수동 태깅
대규모 동영상 라이브러리를 검색 가능하게 만드는 두 가지 방법. 각각 쓰임새가 있습니다 — 카탈로그 규모의 작업에서 어떻게 비교되는지 살펴봅니다.
모든 클립을 일일이 시청하고, 설명을 작성하고, 스프레드시트를 관리하며, 모두가 따라야 하는 폴더 명명 규칙을 만들어야 합니다. 결과는 정확합니다 — 다만 클립별 수작업은 수백 개를 넘어서면 확장되지 않으며, 두 사람이 동시에 스프레드시트를 편집하는 순간 라벨이 어긋나기 시작합니다.
ClipCatalog을 폴더로 가리키면, 기기 내 모델이 처리 중에 장면, 사물, 동작 태그를 부여합니다. 별도의 명명 규칙도, 클립별 작업도 필요 없으며, 모델이 개선되면 같은 라이브러리를 다시 시청할 필요 없이 재태깅할 수 있습니다.
AI 태그 생성은 수동 라벨링에 걸리는 시간의 일부만으로 일반적인 라이브러리를 처리하며, 원하는 클립 근처로 빠르게 안내할 만큼 충분히 정확합니다. 수동 라벨링은 분위기, 이야기의 흐름, 브랜드 고유 용어 등 미묘하거나 주관적인 카테고리에서 더 정밀합니다. 두 방식은 서로 보완합니다. AI 태그가 큰 작업을 맡고, 정말 중요한 경우에는 그 위에 내 태그를 더하면 됩니다.
로컬 AI 태그 생성 비교
대부분의 "최고의 영상 태깅 소프트웨어" 목록은 분당 또는 좌석당 과금되는 클라우드 서비스입니다. 개인이나 스튜디오 라이브러리를 기준으로 오프라인·일회성 라이선스 데스크톱 앱이 어떻게 비교되는지 살펴보세요.
| 로컬 AI 태그 생성 비교 | ClipCatalog | 클라우드 영상 AI | 사진/영상 DAM |
|---|---|---|---|
| AI 실행 위치 | 내 PC에서(GPU 또는 CPU) | 서버로 업로드 | 대개 클라우드 또는 없음 |
| 내 영상 | 컴퓨터를 벗어나지 않음 | 처리를 위해 업로드 | 제품마다 다름 |
| 가격 | $99 일회성 | 분당 또는 월별 | 좌석당 구독 |
| 무엇을 탐지하는가 | 장면, 사물, 동작 — 그리고 음성과 반복 등장 얼굴 | API에 따라 다름 | 대부분 수동 키워드 |
| 라이브러리 범위 | 보유한 모든 드라이브, 폴더, NAS | 업로드한 것만 | 단일 카탈로그 |
| 플랫폼 | Windows 데스크톱 | 브라우저 / API | 데스크톱 |
클라우드와 DAM의 기능은 공급업체마다 다릅니다. 여기서는 특정 제품이 아니라 범주로 비교합니다.
자주 묻는 질문
아니요. 라이브러리를 처리하는 동안 AI 태그가 자동으로 생성됩니다. 평소 검색할 때처럼 자연스럽게 단어를 입력하기만 하면 됩니다.
아니요. 모든 처리는 사용자의 컴퓨터에서만 이루어집니다. 촬영한 영상은 절대 클라우드 서비스에 업로드되지 않습니다.
앱을 처음 실행할 때 AI 모델을 다운로드하고 나면, AI 태그 생성과 검색은 인터넷 연결 없이 로컬에서 이루어집니다. 라이선스 확인에는 때때로 인터넷 연결이 필요합니다.
색인 생성 시 프로세싱은 상당한 CPU/GPU 리소스를 사용할 수 있으므로, 해당 기간 동안 컴퓨터가 느려질 수 있습니다. 이는 일회성 단계입니다 — 라이브러리가 색인되면 검색은 즉시 수행됩니다. 성능이 우수한 GPU은 처리 속도를 높여주며, 필요 시 처리 스레드를 일시 중지하거나 제한할 수 있습니다.
가까운 동의어를 시도해 보세요 — 사람들은 각자 다르게 기억합니다. 더 넓은 장면을 나타내는 단어를 써볼 수도 있습니다. 진정한 검색은 반복적인 과정이지, 단 한 번의 완벽한 쿼리가 아닙니다.
예. AI 태그에 날짜 범위, 폴더, 대본 단어, 얼굴 필터, 기술 메타데이터를 더하여 방대한 라이브러리의 결과를 빠르게 좁힐 수 있습니다.
기존 메타데이터는 해상도, 코덱, 날짜 같은 기술 정보를 다룹니다. AI 태그는 샷에 실제로 무엇이 있는지를 더해 주므로, 숫자뿐 아니라 의미로도 검색할 수 있습니다.
ClipCatalog은 Windows 10/11에서 실행됩니다. 성능이 우수한 GPU는 DirectML를 통해 처리 속도를 높이지만, 앱은 자동으로 CPU으로 전환됩니다. 시작하는 데 특별한 하드웨어가 필요하지 않습니다.
AI 동영상 태그 생성은 머신러닝을 사용하여 동영상 클립을 시각적 내용에 따라 자동으로 분류하는 것입니다. ClipCatalog에서는 모델이 "해변", "인터뷰", "자동차" 같은 AI 태그를 추가하므로 파일을 수동으로 정리하지 않아도 검색할 수 있습니다.
AI 태그는 ClipCatalog가 동영상에서 자동으로 만드는 태그입니다. 폴더를 추가하면 앱이 각 클립을 분석하여 화면에 보이는 장면, 사물, 동작에 AI 태그를 추가합니다. 태그 필터에서 사용하거나 대본 및 얼굴 필터와 결합하고, 모두 일치와 하나 이상 일치 모드를 전환할 수 있습니다.
네 — ClipCatalog은 Windows 10/11용 자동 동영상 태깅 도구입니다. 어떤 폴더든 가리키면 로컬 GPU(CPU 폴백 포함)에서 장면, 사물, 동작별로 클립에 태그를 답니다. 클라우드 업로드는 전혀 없으며, 처음 500개 동영상까지 무료로 체험할 수 있습니다.
AI 동영상 태그 생성은 수동 라벨링에 걸리는 시간의 일부만으로 일반적인 라이브러리를 처리하며, 원하는 클립 근처로 빠르게 안내할 만큼 충분히 정확합니다. 수동 라벨링은 미묘하거나 주관적인 카테고리에서 더 정밀합니다. 두 방식은 서로 보완합니다. AI 태그가 큰 작업을 맡고, 정말 중요한 부분에는 내 태그를 더할 수 있습니다.
아니요. ClipCatalog는 "병", "자동차", "노트북" 같은 일상적인 사물과 시각적 개념에 AI 태그를 추가하여 검색할 수 있게 하지만, 특정 브랜드·로고·제품 모델·바코드는 식별하지 않습니다. 제품 데이터베이스는 없으며, AI 태그는 화면에 어떤 종류의 사물이 있는지를 설명할 뿐 정확히 어떤 제품인지는 알려주지 않습니다.
있습니다. ClipCatalog는 Windows 데스크톱 앱의 일회성 구매($99)이며, 월별이나 분당 클라우드 구독이 아닙니다. 무료 체험으로 처음 500개 영상에 태그를 달 수 있고, 신용카드도 계정도 필요 없습니다.
네. ClipCatalog는 한 번의 로컬 처리로 여러 검색 신호를 만듭니다. 화면에 보이는 것에 대한 AI 태그, 말한 내용을 검색할 수 있는 전사, 반복 등장 얼굴 그룹화, 영상 유형 필터(대화, 보이스오버, 장면)입니다. 한 번의 검색에서 조합할 수 있으며 모두 PC에서 처리되고 아무것도 업로드되지 않습니다.
함께라면 더욱 강력해집니다
AI 태그만으로도 강력하지만, 진정한 장점은 ClipCatalog의 다른 검색 기준과 결합하여 수천 개의 클립에서 정확히 필요한 것만 추려낼 수 있다는 점입니다.
관련 비교
이 워크플로를 다른 도구와 비교하고 있다면, 먼저 이 나란한 비교 페이지부터 확인하세요.
추천 대상
- 유튜버 & 블로거 수십 일간의 촬영 기간 동안 B-롤 영상을 찾아 헤매다.
- 영화 제작자 및 편집자가 TB 규모의 프로젝트 아카이브와 협력 중입니다.
- 가족 및 여행 기록 보관가들이 수년간의 개인 영상을 정리하고 있습니다.
- 고객 프로젝트 간에 영상을 재사용하는 소규모 팀들.
- 단일 클립이 아니라 라이브러리 전체에서 화면 내용 기반으로 B-roll을 끌어오는 편집자에게.
ClipCatalog 무료 체험 — 최대 500 개의 동영상
계정 등록이 필요 없습니다. 촬영한 영상은 컴퓨터에 그대로 보관됩니다.