화면에 보이는 것으로 B-roll을 찾으세요.
찾으려는 컷이 아카이브 어딘가에 있다는 건 알지만, 꺼내려면 몇 시간씩 푸티지를 스크러빙하며 알아채길 기다리는 수밖에 없습니다. ClipCatalog는 폴더를 처음 인덱싱할 때 PC에서 모든 클립에 자동으로 태그를 붙이고, 이후에는 태그 두세 개를 조합해 — 노을 + 바다, 군중 + 콘서트 — 지금까지 촬영한 모든 현장에서 일치하는 모든 클립을 꺼낼 수 있습니다. 몇 시간이 아니라 몇 초로 끝납니다.
클립당 요금 없음. 클라우드 업로드 없음. 99달러 일회성 라이선스 하나로, 보유한 모든 클립을 "실제로 화면에 보이는 것"으로 탐색할 수 있게 됩니다.
한 영상씩이 아니라 라이브러리 전체
OpusClip 같은 도구는 한 번에 한 영상에서 클립을 잘라냅니다. ClipCatalog는 반대 방향입니다 — 백 카탈로그 전체를 인덱싱해, 지금까지 촬영한 모든 분량에서 태그 조합에 맞는 컷을 꺼낼 수 있게 합니다.
자유 텍스트 추측이 아니라 태그 어휘
태그 검색은 실제로 파고들 수 있는 이산적이고 탐색 가능한 어휘를 사용하므로, 질의를 던지기 전부터 라이브러리에 무엇이 있는지 알 수 있습니다. 어휘에 없는 드문 장면은 자연어 검색의 "완화"·"균형"·"엄격" 엄격도로 전환하면 됩니다. 검색 모드는 두 가지, 로컬 인덱스는 하나.
한 번 결제, 클립당 요금 없음, 클라우드 없음
클라우드 DAM이나 AI 클립 서비스는 자산당·사용자당·분당·월 단위로 과금합니다. ClipCatalog는 99달러 일회성 라이선스 — 폴더 재인덱싱은 추가 비용 없이 언제든 가능하며, 푸티지가 제3자에게 가는 일은 절대 없습니다. 태그 인덱스는 사용자의 것이고, 디스크에 저장되며, 암호화되어 있습니다.
"이런 거 분명히 찍었는데" 문제
태그 검색은 B-roll 작업의 출발점을 완전히 뒤집습니다. 드라이브 12개분의 건초더미에서 시작해 스크러빙 중에 맞는 컷이 눈에 띄길 기대하는 대신, AI가 이미 필터에 일치한다고 표시해 둔 클립의 짧은 목록에서 출발합니다. 이전에는 한 시간이 걸리던 4초짜리 커피잔 인서트 컷이, 이제는 "모두 일치" 클릭 한 번이면 찾을 수 있습니다 — 각 클립이 인덱싱되는 순간 이미 태그가 붙기 때문입니다.
태그 검색이 없을 때
- 원본 푸티지가 담긴 드라이브 12개, 일관된 명명 규칙도, 시각적으로 검색할 방법도 없음
- 수동 로깅은 몇 주가 걸리고, 다음 촬영분이 들어오는 순간 곧바로 낡아버립니다
- 클라우드 DAM은 자산당·사용자당·월 단위로 과금하고, 게다가 푸티지를 자기네 서버에 두길 원합니다
- 필요한 컷은 이미 클라이언트에게 돌려보낸 SSD에 들어 있습니다
ClipCatalog가 있으면
- "탐지된 콘텐츠" 필터를 열면 AI가 사용자의 푸티지에서 만든 태그 어휘가 보이고, 곧바로 후보 목록에서 시작할 수 있습니다
- 필요한 태그를 쌓고 "모두 일치"를 누르면, 후보 컷이 들어간 결과 스트립이 몇 초 만에 뜹니다 — 스크러빙도, 짐작도 필요 없음
- 원하는 클립을 결과 스트립에서 Premiere, DaVinci Resolve, Vegas Pro로 바로 드래그 — 파일은 PC를 떠나지 않습니다
- 앞으로의 촬영분은 백그라운드에서 자동 태깅되고, 드라이브는 분리돼 있어도 계속 검색 가능하며, 월 청구서는 영원히 오지 않습니다
시각적 콘텐츠로 B롤을 검색하는 방식
시각적 B롤 검색이 스크러빙을 진짜로 대체하려면 세 가지가 필요합니다 — 검색할 만한 태그, 라이브러리 전체에 대한 커버리지, 그리고 파일명에 의존하지 않는 질의 경로. ClipCatalog는 세 가지를 모두 로컬에서 처리합니다.
탐지된 콘텐츠 →푸티지 폴더를 지정
내장 드라이브, 외장 SSD, 아카이브 NAS 등 폴더를 한두 개 또는 여러 개 추가합니다. ClipCatalog가 비디오 파일을 스캔해 로컬 AI 태깅 큐에 넣습니다. 폴더 구조는 그대로 둡니다.
로컬 AI가 모든 클립을 태깅
비전 모델이 GPU(없으면 CPU)에서 동작해, 클립마다 장면·사물·동작으로 구조화된 태그 집합을 생성합니다. 아무것도 업로드되지 않습니다. 태그 어휘가 어떻게 만들어지고 어떤 모델 크기를 골라야 하는지는 AI 동영상 태깅 기능 페이지에서 자세히 다룹니다.
태그로 B롤을 꺼내기
"탐지된 콘텐츠" 필터를 열어 해변 같은 태그를 하나 고르거나, 해변+노을을 "모두 일치"로 묶어 더 좁힙니다. 태그 어휘에 없는 장면은 자연어 검색으로 전환해 자유 형식의 설명을 입력하세요 — 엄격도는 "완화", "균형", "엄격" 중에서 선택합니다.
쉬워지는 검색 예시
태그는 이산적이고 열거 가능하므로 라이브러리에 실제로 무엇이 있는지 짐작이 아니라 탐색할 수 있습니다. 탐지된 콘텐츠 필터는 단일 태그와 다중 태그 모두를 지원하며, 모두 일치(AND) 또는 아무거나 일치(OR)로 결합합니다. 어휘 안의 어떤 태그로도 표현되지 않는 장면은 자유 형식 설명을 받는 자연어 필터로 다룹니다.
누가 시각적 콘텐츠로 B롤을 검색하나요?
꾸준히 늘어나는 푸티지 백 카탈로그에 계속 다시 꺼내 쓰는 사람이라면 누구나. 실제 사례 몇 가지:
여러 프로젝트의 아카이브를 가진 편집자
기업·다큐멘터리·브랜드 작업 3년치가 교체용 드라이브에 흩어져 있습니다. 어떤 클라이언트가 어떤 촬영비를 댔는지 기억하지 않아도, 모든 사무실 내부 컷, 제품 클로즈업, 거리 설정 컷을 끄집어낼 수 있습니다.
재사용 가능한 B롤이 필요한 유튜버
지금까지 올린 모든 요리 영상·운동 세션·도심 산책은 다음 영상의 컷어웨이 소재이기도 합니다. 한 번 태깅하면 영원히 재사용 — 클립당 구독 없음.
원본 푸티지를 카탈로그화하는 영화 제작자
원본만 400시간짜리 다큐멘터리 장편. 테이프 단위 수동 로깅 없이도, 주인공의 고향 컷, 작업장 내부, 전환용 풍경을 모두 찾아낼 수 있습니다.
시각적 예시를 끌어 쓰는 강의 제작자
수백 개의 녹화 강의에 화면 공유와 현장 푸티지까지. 화이트보드, 길거리, 장비 같은 개념을 시각적으로 보여주는 클립을 찾아 다음 모듈로 넣으세요.
촬영분을 재활용하는 브랜드 콘텐츠 팀
한 번의 제품 촬영이 1년치 소셜 컷다운으로 늘어납니다. 신제품 보틀의 모든 컷, 라이프스타일 B롤, 히어로 클로즈업을 — 전체 테이크를 다시 보지 않고 — 찾아낼 수 있습니다.
개인 아카이브를 유지하는 스톡 촬영가
포트폴리오용으로 천천히 꺼내 쓰는 자가 촬영 푸티지 더미. 실루엣, 텅 빈 거리, 항공 컷을 모두 꺼내, 마무리할 가치가 있는 걸 골라낼 수 있습니다.
B롤 시각 검색에 기대해야 할 점
ClipCatalog의 태깅 파이프라인은 실용성과 정직함을 원칙으로 설계되어 있습니다. 시작하기 전에 알아둘 점:
속도는 하드웨어에 따라 다릅니다
성능 좋은 GPU가 있으면 초기 인덱싱이 빠르고, CPU만으로도 느리지만 동작합니다. 어느 쪽이든 클립당 1회성 비용이며, 라이브러리가 인덱싱되면 태그 검색은 첫 결과를 몇 초 안에 돌려줍니다.
현재는 Windows만 지원
ClipCatalog는 현재 Windows 10/11에서 사용할 수 있습니다. GPU가 있으면 좋지만 필수는 아니며, 앱이 하드웨어에 맞춰 더 빠른 옵션을 알아서 선택합니다.
B롤 아카이브에 로컬 퍼스트가 중요한 이유
공개 전 푸티지는 크리에이터가 다루는 자료 중에서도 가장 민감한 부류입니다. 엠바고가 걸린 클라이언트 납품물, 미공개 제품 컷, 릴리스가 없는 인물 푸티지. 태깅을 위해 모든 클립을 업로드하는 클라우드 DAM은 사실상 "그들의 접근 통제와 청구 부서의 지속적 호의를 영원히 신뢰해 달라"고 요구하는 것과 같습니다.
ClipCatalog는 클립을 PC에서 직접 태깅합니다. 영상은 드라이브에 그대로 머물고, 태그는 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장됩니다. 직접 공유하기 전에는 아무것도 외부로 나가지 않습니다.
로컬 퍼스트 비디오 도구를 나란히 비교해 본다면, AI 태깅·시맨틱 검색·라이브러리 전체 검색 측면에서 ClipCatalog가 어디에 위치하는지 보여주는 프라이버시 퍼스트 비디오 관리 라운드업을 참고하세요.
시각 콘텐츠로 B-roll 검색 — 자주 묻는 질문
이 앱이 제 푸티지를 어디로든 업로드하나요?
아니요. 태깅은 동봉된 로컬 비전 모델로 PC 안에서만 수행됩니다. 모델이 디스크에 있으면 인덱싱과 검색 모두 네트워크가 필요 없습니다.
OpusClip이나 비슷한 클립 추출 도구와 무엇이 다른가요?
OpusClip 같은 도구는 긴 영상 하나를 짧은 클립들로 만듭니다. ClipCatalog는 반대 방향으로, 라이브러리 전체를 인덱싱해 지금까지 촬영한 모든 분량에서 조건에 맞는 B롤을 끌어옵니다.
태그 검색과 자연어 검색의 차이는 무엇인가요?
태그 검색은 이산적이고 열거 가능한 어휘를 씁니다 — AI가 탐지한 태그 중에서 골라 "모두 일치" / "아무거나 일치"로 묶어 정확한 매치를 얻습니다. 자연어 검색은 자유 형식의 문장을 받아 의미적 유사도로 클립을 정렬하며, 엄격도는 "완화", "균형", "엄격" 세 단계입니다. 둘 다 로컬에서 동작하므로, 찾는 장면 모양에 맞춰 골라 쓰면 됩니다.
태그 검색으로 만든 후보 목록을 더 좁힐 수 있나요?
예. 태그 위에 얼굴 필터, 전사 필터, 푸티지 유형 필터(대화/내레이션/풍경), 날짜 범위, 카메라, 해상도 등을 겹쳐 적용할 수 있습니다. 필터를 추가할수록 결과는 좁아집니다.
무료 체험판에서도 AI 태깅을 쓸 수 있나요?
예 — 영상 500개와 누적 10시간까지, 태그 검색·얼굴 감지 및 그룹화·자연어 검색을 포함한 모든 기능에 풀 액세스가 가능합니다. 계정 가입이나 신용카드도 필요 없습니다.
Mac이나 Linux에서도 동작하나요?
ClipCatalog는 현재 Windows(10·11)에서만 동작합니다. Mac이나 Linux 지원은 가까운 로드맵에 없습니다.
태그 검색을 나머지 모든 것과 결합
태그 검색은 다른 필터와 함께 쌓을 때 가장 강력합니다. 레이어를 더할수록 결과 목록은 줄어들고, 비슷할 뿐인 후보 수백 개를 골라낼 필요가 없어집니다.
탐지된 콘텐츠
탐지된 콘텐츠 필터를 자세히 — 태그가 어떻게 만들어지는지, 어휘를 어떻게 탐색하는지, "모두 일치"/"아무거나 일치" 로직, 그리고 자연어 검색과의 차이.
동영상 검색
비디오 검색의 전체 표면 — 시각, 오디오, 인물, 메타데이터, 기술 필터를 하나의 질의에서.
영상에서 사람 찾기
태그 검색에 얼굴 검색을 더하기 — 태그 조합과 시각적으로 일치하면서 특정 인물이 등장하는 클립만 추리기.
외장 드라이브
태그 검색은 외장 드라이브 전반에서 동작합니다. 드라이브가 분리돼 있어도 태그는 계속 검색 가능합니다.
관련 비교
이 워크플로를 다른 도구와 비교하고 있다면, 먼저 이 나란한 비교 페이지부터 확인하세요.
관련된 문제 중심 가이드
테라바이트급 영상 라이브러리 검색
B-roll 아카이브가 수 TB대로 들어서는 순간, 태그 검색만으로는 부족해집니다. 얼굴·자막·메타데이터 필터와 결합하고, 그 조합을 프리셋으로 저장하세요.
드라이브와 NAS에 흩어진 영상 정리
B-roll 검색은 카탈로그가 모든 드라이브를 실제로 포함해야 비로소 동작합니다 — 내장 SSD, 외장 드라이브, NAS를 하나의 검색 가능한 라이브러리로 묶기 위한 동반 가이드입니다.
음성 단어로 영상 검색
라이브러리에서 단어·이름·구문이 발화된 모든 순간을 찾으세요 — Whisper 전사는 로컬에서 동작하며 분당 요금이 없습니다.
비디오 라이브러리에서 특정 인물 찾기
폴더, 드라이브, 수년치 푸티지를 가로지르는 얼굴 검색 — 시각적 태그 검색의 짝이 되는 문제.
영화 제작자·편집자를 위한 푸티지 라이브러리
수개월·수 테라바이트에 걸친 프로젝트를 위한 편집자의 일관 워크플로 — 인제스트, 검색, 검수, 타임라인 드래그.
유튜브 푸티지 매니저
이미 공개한 요리·운동·도심 산책 클립을 다음 영상의 컷어웨이 소재로 재활용하세요.
ClipCatalog 무료 체험 — 최대 500 개의 동영상
계정 등록이 필요 없습니다. 촬영한 영상은 컴퓨터에 그대로 보관됩니다.