옮김(Omgim)은 어떤 서비스인가요?

옮김은 1.5시간 이상의 장시간 영상을 한국어 텍스트로 변환하는 AI 음성 전사 서비스입니다. 강의 녹화·회의·인터뷰·팟캐스트 영상을 드래그 한 번으로 업로드하면 TXT·SRT·VTT·JSON 포맷의 결과 파일을 받습니다.

어떤 파일 포맷을 지원하나요?

영상은 MP4·MOV·WEBM·MKV·AVI, 오디오는 MP3·M4A·WAV·AAC·FLAC·OGG를 지원합니다. 내부에서 ffmpeg로 16kHz mono 오디오를 추출한 뒤 전사하므로 원본 영상 코덱 제약은 사실상 없습니다. 파일 크기는 최대 5GB입니다.

전사 속도가 얼마나 빠른가요?

1시간 영상 기준 약 1분, 8시간 분량 영상도 약 5~7분에 전사됩니다. Deepgram Nova-3 엔진의 실시간 대비 40~60배속 처리 덕분입니다. 실제 검증 사례로 대학 강의 10시간 11분 분량을 총 7분에 전사한 기록이 있습니다.

한국어 인식 품질은 어떤가요?

Deepgram Nova-3 한국어 모델을 사용하며, 고유명사(회사명·전문 용어·교수명)와 구어체까지 안정적으로 인식합니다. 실측 샘플에서 "현대자동차", "금속노조", "아틀러스" 같은 고유명사를 정확히 기록했습니다.

가격은 어떻게 되나요?

Phase 1 Preview 단계에서는 무상 제공됩니다. 정식 출시 시 분 단위 크레딧 과금(1분 약 5원 내외) 또는 월 구독제로 전환될 예정입니다.

데이터 보안은 어떻게 보장하나요?

업로드된 영상은 암호화 저장되며, 전사 완료 후 지정 기간 이후 자동 삭제됩니다. 전사 엔진은 SOC2 Type II 및 HIPAA 준수 인프라를 사용합니다. 민감 녹음의 경우 로컬 CLI 버전을 제공하여 파일이 사용자 Mac을 벗어나지 않게 할 수 있습니다.

Otter, Descript, Rev 같은 기존 서비스와 무엇이 다른가요?

옮김은 한국어 품질과 장시간 파일 처리 UX에 집중합니다. 기존 해외 SaaS는 한국어 정확도가 떨어지거나 파일 크기·길이 제한이 엄격한 반면, 옮김은 최대 5GB·수 시간 분량을 단일 업로드로 처리하며 한국 고유명사 인식에 강점이 있습니다.

회의 녹화를 텍스트로 정리하는 실용 가이드

회의 녹화가 30분만 넘어가도 나중에 "거기서 뭐 결정했더라?" 를 되짚기 위해 영상을 다시 감는 것은 비효율입니다. 텍스트로 한 번만 옮겨두면 검색·인용·공유가 10배 쉬워집니다. 이 글에서는 회의 녹화를 텍스트로 정리하는 현실적 절차를 단계별로 소개합니다.

1단계: 녹화 소스 확보

Zoom: 로컬 녹화(.mp4) 또는 클라우드 녹화. 클라우드는 "내 기록" 에서 mp4 다운로드 가능.
Google Meet: Workspace 관리자 승인 시 Drive 에 자동 저장. 파일 형식은 mp4.
오프라인: 스마트폰 녹음(m4a) 또는 리코더(wav). 옮김은 양쪽 다 그대로 업로드 가능합니다.

Tip: 참석자 모두가 발언하는 자리라면 회의 시작에 "녹화·전사에 동의해 주세요" 한 마디를 남기고 녹화를 시작하세요. 사후 동의 요청보다 매끄럽습니다.

2단계: 전사 도구 선택

한국어 회의 녹화는 영어권 도구(Otter.ai 등) 보다는 한국어 고정확도 엔진 을 쓰는 게 정답입니다. Deepgram Nova-3 · Google Speech-to-Text · Naver Clova 등이 후보이며, 최근엔 Deepgram 의 한국어 품질이 많이 올라왔습니다. 실측 기준 대화형 한국어에서 고유명사·전문 용어 인식 정확도가 95% 이상 나옵니다.

옮김은 Deepgram Nova-3 엔진을 기본으로 사용합니다. 1시간 회의 영상을 업로드하면 약 1분 안에 TXT/SRT/VTT 파일로 결과를 받을 수 있어요.

3단계: 텍스트 후처리

AI 전사 결과는 그대로 쓰기보다 약간의 후처리를 거치면 품질이 크게 올라갑니다.

고유명사 보정: 회사명·제품명·인명 1회 전체 찾아 바꾸기. 한 번 맞추면 본문 전체가 정돈됩니다.
문단 단위 개행: 발화자 교체 시점이나 주제 전환에서 빈 줄 하나 추가. 가독성이 훨씬 좋아집니다.
불필요 어절 제거: "어", "음", "그" 같은 filler 가 과하게 남으면 일괄 삭제 (정규식 \s(어|음|그)\s).

4단계: 요약 · 액션 아이템 추출

전사된 TXT 를 LLM(ChatGPT · Claude · Gemini) 에 넣고 아래 프롬프트를 쓰면 회의록 수준의 결과가 나옵니다.

다음은 회의 전사 원문입니다. 세 가지를 뽑아주세요.
1. 3줄 요약 (배경 · 결정 · 다음 단계)
2. 액션 아이템 (담당자 · 마감일 · 내용)
3. 후속 질문·불확실성 포인트

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[전사 내용 붙여넣기]

5단계: 저장 · 공유 포맷

용도	추천 포맷	왜
Notion · Confluence 정리	TXT	타임스탬프 없이 본문 중심. 요약 블록 추가 쉬움
영상 위에 자막 입히기	SRT	Premiere Pro · DaVinci · 유튜브 업로드 모두 지원
웹 플레이어 싱크	VTT	HTML5 video track 요소 표준
후속 가공·검색용 DB	JSON (단어 단위 타임스탬프 포함)	재가공·스크립트 자동화에 유리

자주 묻는 질문

Q. 녹화 원본이 개인 정보가 담겨있어요. 업로드해도 되나요?

옮김은 원본 영상을 전사 완료 직후 자동 삭제합니다. 결과 TXT/SRT/VTT 만 Blob 에 남고, 그것도 일정 기간 후 자동 삭제 스케줄 적용 예정입니다. 다만 외부 서비스 저장이 걸리는 고민감 회의는 로컬 CLI 버전(Python) 사용을 권장합니다.

Q. 여러 명 회의에서 누가 말했는지 구분되나요?

현재 옮김 Phase 1 은 화자 분리를 켜지 않았습니다 (Phase 2 차별화 기능으로 검토 중). 당장 필요하면 Deepgram 의 diarize 옵션을 CLI 에서 수동으로 켜 쓰거나, AssemblyAI Best 모델을 사용해주세요.

요약

녹화 파일 확보 (Zoom/Meet/오프라인)
한국어 품질 좋은 엔진 선택 — 옮김 = Deepgram Nova-3
고유명사·문단·filler 간단 후처리
LLM 으로 요약·액션 아이템 추출
용도에 맞는 포맷(TXT/SRT/VTT/JSON) 으로 저장

30분 단위 회의 하나를 이 흐름으로 정리하는 데 총 10–15분이면 충분합니다. 옮김 홈에서 바로 시작할 수 있어요.