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Commit 461fa52

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chore: Notion 동기화 2026-07-20 13:00
1 parent 6e5bf5c commit 461fa52

15 files changed

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‎blog/2026-07-09-06-프로젝트-소개-및-qwen36-방송-도메인-적용기.md‎

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description: "프로젝트 소개. 방송 서비스를 어떻게 들여올지"
7-
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7+
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88
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9-
date: 2026-07-16
9+
date: 2026-07-20
1010
---
1111

1212
### 들어가며

‎blog/2026-07-10-07-faster-whisper-한국어-음성인식-최적화-경험-공유.md‎

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55
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66
description: "이 글은 음성을 글자 변환 (Speech to Text) 하는 과정을 구체적으로 명시한 글이다"
7+
tags: [Fast-Whisper]
78
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8-
date: 2026-07-16
9+
date: 2026-07-20
910
---
1011

1112
### 들어가며

‎blog/2026-07-10-07-음성분석-처리-과정-및-결과.md‎

Lines changed: 2 additions & 1 deletion
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@@ -3,8 +3,9 @@ title: "07_음성분석 처리 과정 및 결과"
33
date: 2026-07-10
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6+
tags: [VAD, LID, ASR]
67
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7-
date: 2026-07-16
8+
date: 2026-07-20
89
---
910

1011
### 들어가며

‎blog/2026-07-13-07-langgraph-기반-방송-워크플로우-설계.md‎

Lines changed: 63 additions & 3 deletions
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1010

1111
---
1212

13-
- 코드가 아닌 기획안. 그니까 입력시키는 게 뭔지 사진 등을 첨부
14-
- 파일, 코드 넣지 말고, 사진들로 구성하기
13+
2026년 국책과제 우리가 만들려는 솔루션에 대한 소개를 한다
1514

1615
<!--truncate-->
1716

17+
크게 4가지 구축할 계획이다
18+
19+
1. 모아보기
20+
2. 리믹스 / 숏폼
21+
3. 광고 최적화
22+
4. Batch 자동화
23+
24+
25+
이번 글은 코드 구현이 아닌 기획 단의 글이며,
26+
27+
개발은 8월 중에 진행할 예정이다.
28+
29+
30+
---
31+
32+
### 모아보기
33+
34+
:::note
35+
💡 분석 장면·감정·하이라이트 기반으로 콘텐츠를 자동 구성
36+
37+
원하는 기준에 따라 모아보기 영상을 생성하는 기능
38+
:::
39+
1840
![image](/img/blog/07-langgraph-기반-방송-워크플로우-설계/img-00.png)
1941

20-
ppt page ( 22 \~ 23) 사진 넣기
2142

43+
• 정주행가이드
44+
• 인물별하이라이트
45+
• 감성몽타주/ 회차요약
2246

47+
---
48+
49+
### 리믹스 / 숏폼
50+
51+
:::note
52+
💡 플랫폼별 포맷에 맞춰 명장면 클립, 숏폼 영상, 리믹스 콘텐츠 자동 생성 / 배포 기능
53+
:::
2354

55+
![image](/img/blog/07-langgraph-기반-방송-워크플로우-설계/img-01.png)
2456

57+
- 예고편·티저자동생성
58+
• 명장면클립/ 명대사카드
59+
• 멀티플랫폼규격자동변환(9:16 등)
2560

2661
---
2762

63+
### 광고 최적화
64+
65+
:::note
66+
💡 장면·감정·하이라이트분석결과를기반으로광고적합구간을추천하고,
67+
68+
최적의 광고삽입타이밍과위치를제공하는기능
69+
:::
2870

71+
![image](/img/blog/07-langgraph-기반-방송-워크플로우-설계/img-02.png)
72+
73+
- 장면맥락·감정기반광고매칭
74+
• 최적배치타이밍추론
75+
• CPM 향상· AVOD 수익극대화
2976

3077
---
3178

79+
### Batch 자동화
80+
81+
:::note
82+
💡 콘텐츠생성, 편집, 변환, 배포까지전체파이프라인을단계별로설정하고자동
83+
실행할수있는Batch 처리기능
84+
:::
85+
86+
![image](/img/blog/07-langgraph-기반-방송-워크플로우-설계/img-03.png)
87+
88+
89+
- 풀파이프라인자동실행
90+
• N건병렬처리· 스케줄링
91+
• 작업상태·품질실시간모니터링
3292

3393
---
3494

‎blog/2026-07-13-07-rag-파이프라인-구축.md‎

Lines changed: 39 additions & 5 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -3,6 +3,8 @@ title: "07_RAG 파이프라인 구축"
33
date: 2026-07-13
44
slug: 6
55
authors: [sbin]
6+
description: "영상을 벡터로 접어 넣고(색인) 자연어 질의로 클립을 꺼내는(검색) RAG — 타임코드가 대칭축인 파이프라인 구축기"
7+
tags: [rag, milvus]
68
last_update:
79
date: 2026-07-20
810
---
@@ -21,6 +23,16 @@ last_update:
2123

2224
![image](/img/blog/07-rag-파이프라인-구축/img-00.png)
2325

26+
27+
문서 RAG 라면 3단계에서 문단을 인용하면 끝이다.
28+
29+
우리 쪽은 방송 영상이라, 답이 **문단이 아니라 클립 구간(v_id + start\~end)** 이다.
30+
31+
그래서 Parsing·Chunking·Retrieval 을 **에이전트 단위로 나눠** 붙였다.
32+
33+
> **RAG 파이프라인 = agent-scenario(색인) + agent-search(검색·생성)**
34+
35+
2436
---
2537

2638
### Scenemaker Agent 구축
@@ -29,7 +41,7 @@ last_update:
2941
💡 전체 Scenemaker Multi Agent 는 아래와 같이 구성하였다.
3042
:::
3143

32-
**1. 파싱 (Parsing)** — 영상을 분석 데이터로
44+
**1. 파싱 (Parsing)** — 영상을 분석 데이터로 사용
3345

3446
- **자막**  — agent-stt
3547
- STT → 대사
@@ -65,14 +77,16 @@ last_update:
6577

6678
---
6779

68-
아직 코드는 짜지 않은 상태이며, Flow 까지만 구축했다.
69-
70-
agent-scenario, agent-search 는 어떤 Flow 인지 알아보자.
80+
>
81+
>
82+
> agent-scenario / agent-search 가 어떤 Flow 인지만 먼저 보고,
83+
>
84+
> 세부 구현·튜닝은 이어지는 글에서 다룬다.
7185
7286
### Agent-Scenario
7387

7488
:::note
75-
💡 영상 분석 결과를 저장시키는 그래프
89+
💡 영상 분석 결과를 줄거리·인물·벡터로 저장하는 색인 쪽 Flow
7690
:::
7791

7892
![image](/img/blog/07-rag-파이프라인-구축/img-01.png)
@@ -89,6 +103,13 @@ agent-scenario, agent-search 는 어떤 Flow 인지 알아보자.
89103
| 5 | **save** | 노트 저장 | DB 기록 | ❌ |
90104
| 6 | **index** | 검색되게 색인 | 임베딩 → Milvus 1개 컬렉션 | ❌ |
91105

106+
한 줄로 보면, **6초 원자 → 의미 단위로 접기 → 벡터로 넣기** 다.
107+
108+
긴 영상을 한 번에 요약하지 않고 map-reduce 로 접는 이유, 그리고 매 단계에 타임코드를 남기는 이유가 같다 — 최종 목적이 **클립 제작** 이라서다.
109+
110+
`cast` 의 “추측 → 확정 → 전파” 도 같은 맥락이다. 장면 하나만으로는 누군지 모르니, 영상 전체에서 한 번 확정한 뒤 각 씬에 다시 채운다.
111+
112+
---
92113

93114
### Agent-Search
94115

@@ -109,6 +130,18 @@ agent-scenario, agent-search 는 어떤 Flow 인지 알아보자.
109130
| 5 | **select** | 진짜 맞아? 어디\~어디 자르지? | 클립 구간[start\~end] 확정 아니면 버림 (재질의 1회) | ✅ beat당 1\~2회 |
110131
| 6 | **assemble** | 합치고,길이 맞추기 | 겹침 병합 → 목표 길이만큼 추림 → 정렬 → 최종 목록 | ❌ |
111132

133+
문서 RAG 와 가장 다른 지점은 **retrieve 다음** 이다.
134+
135+
6초 히트는 클립이 아니라서, `expand` 로 앞뒤를 붙인 뒤 `select` 가 자를 구간을 정한다.
136+
137+
못 맞히면 억지로 채우지 않고 버린다(재질의는 beat당 1회).
138+
139+
LLM 은 scope / plan / select 에만 쓰고, retrieve·expand·assemble 은 코드다.
140+
141+
노드를 어떻게 조립했는지(입출력 등)는 추후 글에서 이어간다.
142+
143+
---
144+
112145

113146
### 마무리
114147

@@ -122,3 +155,4 @@ agent-scenario, agent-search 는 어떤 Flow 인지 알아보자.
122155

123156
*본 글은 과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원 「2026년 오픈소스 AI·SW 개발·활용 지원사업」의 지원으로 수행된 연구 결과입니다.*
124157

158+

‎blog/2026-07-14-08-모아보기-서비스-구현기-1건.md‎

Lines changed: 12 additions & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -10,10 +10,21 @@ last_update:
1010

1111
---
1212

13-
- 화면에서 테스트 한거, ui 사진 잔뜩넣기
13+
- 모아보기 관련 코드 작성
1414

1515
<!--truncate-->
1616

17+
### 모아보기
18+
19+
:::note
20+
💡 분석한 장면·감정·하이라이트 기반으로 콘텐츠를 자동 구성
21+
22+
원하는 기준에 따라 모아보기 영상을 생성하는 기능
23+
:::
24+
25+
![image](/img/blog/08-모아보기-서비스-구현기-1건/img-00.png)
26+
27+
1728
### 마무리
1829

1930
---

‎blog/2026-07-14-08-숏폼-자동-생성-파이프라인-기술-해설-1.md‎

Lines changed: 4 additions & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -10,10 +10,13 @@ last_update:
1010

1111
---
1212

13-
- agent/agent-search 코드 분석 작성. 8월 초 기준 작성 (코드는 매 주 업데이트 됨을 명시)
13+
- 숏폼 생성 파이프라인 기술 해설 1
1414

1515
<!--truncate-->
1616

17+
![image](/img/blog/08-숏폼-자동-생성-파이프라인-기술-해설-1/img-00.png)
18+
19+
1720
### 마무리
1821

1922
---

‎blog/2026-07-14-08-숏폼-자동-생성-파이프라인-기술-해설-2.md‎

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -10,7 +10,7 @@ last_update:
1010

1111
---
1212

13-
- agent/agent-search 코드 작성. 08 말 기준으로 작성 (코드는 매 주 업데이트 됨을 명시)
13+
- 숏폼 생성 파이프라인 기술 해설 2
1414

1515
<!--truncate-->
1616

‎static/img/blog/07-langgraph-기반-방송-워크플로우-설계/img-00.png‎

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