객체 '삭제'를 넘어 '상호작용 재현'으로 — 차세대 브랜드 통합광고의 기술적 임계점


넷플릭스(Netflix)가 참여한 연구팀이 공개한 AI 영상편집 기술 'VOID(Video Object and Interaction Deletion·보이드)'가 글로벌 버추얼 PPL(간접광고) 시장의 구조적 전환을 예고했다. 영상 속 객체뿐 아니라 그림자·반사·물리적 파급효과 등 객체가 장면에 남긴 '상호작용의 흔적’ 까지 통째로 편집·재생성할 수 있는 첫 기술이 공개됐기 때문이다.

이런 변화는 ① 스트리밍 광고 시장이 SVOD의 수익 한계를 돌파하는 핵심 수익원으로 부상하면서 몰입도 높은 브랜드 통합광고 수요가 폭증했고, ② VLM(비전-언어모델) 기반 영상 생성 AI가 '사후 편집'을 넘어 '장면 재구성' 단계에 진입했으며, ③ 기존 미리어드(Mirrad)류 버추얼 PPL이 로고·간판 교체 수준에 머물며 시장 확장의 한계에 직면했기 때문이다. VOID는 이 세 요인이 맞물리는 지점에서 등장한 기술적 돌파구다.

① VOID란 무엇인가 — '삭제'라는 이름의 생성 기술

2026년 4월 초 AI 연구자들이 공개한 VOID는 외형상 '영상 속 객체를 제거하는 도구'다. 하지만 실제 기능은 그 이름이 주는 인상보다 훨씬 급진적이다. 예컨대 볼링공이 핀을 쓰러뜨리는 장면에서 VOID는 공만 지우는 데 그치지 않고, 공이 만들어낸 그림자, 쓰러진 핀, 공의 움직임이 장면 전체에 남긴 물리적 결과까지 동시에 되돌린다. 장면을 공이 등장하기 '이전' 상태로 재구성하는 것이다.

현재 이 도구는 상용화된 넷플릭스 제품은 아니다. 아직 연구 단계이며, 짧은 클립에서만 동작하고, 장편 영상의 매끄러운 편집은 지원하지 않는다. 광고용으로 설계되지도 않았다. 그러나 기술적 원리는 중요하다. VOID는 기존 영상에 이미지를 '덧입히는' 방식이 아니라, 장면 내 객체 간 관계를 이해한 뒤 그 관계를 조정해 장면 자체를 재생성한다. VLM과 영상 확산모델(video diffusion model)의 결합이 만들어낸 '고차 추론' 능력이 그 바탕이다.

연구팀이 논문에서 밝힌 핵심도 이 지점이다. VOID는 단순히 학습 데이터에서 본 시각적 단서를 회상하는 수준이 아니라, 장면의 문맥과 세계 지식을 적용해 편집을 수행한다. 그리고 기반이 되는 생성 모델이 고도화될수록 VOID의 성능 역시 함께 상승할 구조다.

“객체 삭제를 역설계하면 '객체 삽입'이 된다. 그때 VOID는 인류가 본 적 없는 수준의 버추얼 PPL 엔진이 된다.”

② 'VOID 역설계'가 의미하는 것 — 브랜드 통합광고의 임계점

핵심은 이 기술의 '역방향 적용'이다. 객체와 그 상호작용을 장면에서 제거할 수 있다면, 같은 원리로 새로운 객체를 장면에 삽입하면서 기존 객체들과의 상호작용까지 함께 생성할 수 있다는 뜻이다. 이것이 버추얼 PPL 시장에 던지는 충격은 크다.

현재 미국 버추얼 PPL(기상 PPL) 시장을 주도하는 Mirriad(미리어드)와 같은 업체들은 10년 전 드라마 장면의 배경 빌보드를 현재 개봉 중인 영화 포스터로 교체하거나, 캐릭터 티셔츠 로고를 바꾸는 수준의 기술을 제공해왔다. 이는 얼굴의 여드름을 포토샵으로 지우는 것과 유사한, 정적인 '오버레이' 편집이다.

미리어드 PPL 적용 전후(화면 좌측 아래 쇼핑백이 등장해 있다)

VOID가 여는 세계는 질적으로 다르다. 최근 디지데이는 관련 기사를 보도하면서 3가지 시나리오를 가장했다.

첫째, 등장인물이 든 비지정 상표 탄산음료 캔을 Red Bull(레드불)의 특유 수직 실루엣 캔으로 교체하면서, 캐릭터 손의 파지 형태와 손가락이 만드는 그림자까지 브랜드 캔 형상에 맞춰 재계산한다.

둘째, 장면 속 비지정 상표 세단을 Rivian(리비안) R2로 치환하면서, 차체에 비치는 주변 풍경의 반사광과 차량이 도로에 드리우는 그림자까지 정확히 재생성한다.

셋째, 도심 장면에 Blade Runner(블레이드 러너)풍 홀로그램 빌보드를 새로 삽입하면서, 그 빌보드가 뿜어내는 빛이 근처 인물들의 얼굴·의상에 드리우는 반사광까지 함께 연산한다.

③ 기술 비교 — Mirriad(미리어드) vs VOID

구분

기존 버추얼 PPL (예: Mirriad 미리어드)

VOID 기반 차세대 PPL

기술 원리

장면 위에 이미지·로고를 덧입히는 오버레이 방식

VLM·영상 확산모델 기반 객체·상호작용 이해·재생성

대표 적용

배경 빌보드 광고 교체, 캐릭터 티셔츠 로고 변경

음료 캔 자체를 특정 브랜드로 치환, 차량 전체를 교체

물리적 상호작용

제한적 — 그림자·반사·손 모양은 그대로

지원 — 그림자·반사·손 파지 형태까지 재계산

몰입도

시청자가 후보정임을 감지할 여지 존재

원본과 거의 구분 불가능한 수준 지향

확장성

전문 편집 인력·사전 처리 공정 필요

비전문가도 접근 가능한 자동화 편집

④ 어두운 면 — 허위정보·딥페이크 리스크와의 동반 성장

VOID 연구진은 이 기술의 가치에 대해 영상 VFX(시각효과) 업계에 기여하고, 고급 영상 편집을 비전문가에게 개방하는 효과를 들었다. 긍정적 표현이지만, 뒤집어 보면 이 기술이 일반 이용자에게 배포되는 순간 의도적 조작·왜곡의 진입장벽도 함께 무너진다는 의미다.

업계의 고민은 이 지점에서 깊어진다. 그동안 AI 영상물과 실사 영상을 구분하기 어렵다는 문제가 이미 여러 차례 제기됐음에도, VOID처럼 '장면의 활동 자체'를 편집하는 기술이 확산될 경우 영상 진위 판별은 한층 더 어려워질 전망이다.

브랜드 통합광고의 진화와 허위정보·딥페이크의 고도화는 동일한 기술적 궤적을 공유하는, 사실상 ‘쌍둥이 리스크’로 평가된다. 기술적 완성도가 높아질수록 정교한 브랜드 경험과 악의적 조작의 경계가 무너지는 역설적 상황에 직면한 것이다.

이에 따라 플랫폼·방송사·광고주 등 생태계 전반에서는 ‘진정성 인증(provenance)’ 체계의 선제적 도입이 시장 안착을 위한 핵심 과제로 급부상하고 있다.

C2PA(콘텐츠 출처 인증 연합) 표준을 비롯하여 AI 생성 표시 워터마킹, 편집 이력을 투명하게 관리하기 위한 블록체인 기반의 기술적 안전장치들은 향후 콘텐츠 신뢰성 확보를 위한 필수 인프라로 자리 잡을 전망이다.

미디어 업계 전문가들은 영상 편집 기술의 임계점 돌파와 맞물려, 이러한 인증 솔루션에 대한 기술적 수요가 단기간 내 폭발적으로 증가할 것으로 내다보고 있다.

⑤ 시장 파급 — 스트리밍 광고·FAST 수익모델에 주는 영향

VOID류 기술이 상용화 단계로 내려올 경우, 가장 먼저 반응할 시장은 CTV(커넥티드 TV) 광고와 FAST(무료 광고 기반 스트리밍 TV) 채널이다. 기존 30초 광고 브레이크에 의존해온 CTV 수익 구조에 '콘텐츠 내 브랜드 통합광고(in-content brand integration)'라는 새 축이 추가되기 때문이다. 이는 광고 회피(ad skip)로부터 자유롭고, 콘텐츠 시청 경험을 훼손하지 않으며, 재방·해외 배급 시에도 브랜드 단위로 재판매가 가능한 고부가가치 재고다.

넷플릭스를 필두로 한 스트리밍 플랫폼들이 광고 요금제 비중을 공격적으로 확대함에 따라, 오리지널 드라마·영화·예능 등 광범위한 자사 카탈로그에 대한 ‘사후(retroactive) 브랜드 삽입’이 현실화되고 있다. 이는 구작 라이브러리의 광고 수익화라는 완전히 새로운 수익 축을 형성하며, 기존 콘텐츠가 보유한 ‘라이브러리 가치(library value)’에 대한 근본적인 재평가를 견인할 것으로 분석된다.

광고주 측면에서의 핵심은 고도화된 타겟팅 기술과의 결합이다. 동일한 장면일지라도 시청자 프로필 및 소비 데이터에 기반해 배경 속 객체를 실시간으로 교체하는 ‘다이내믹 버추얼 PPL(Dynamic Virtual Product Placement)’ 시나리오가 가동되는 것이다. 이는 CTV

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고삼석 상임의장 · Chairman Samseog Ko

고삼석(Ko Samseog)은 K-EnterTech Forum 상임의장입니다. 동국대학교 첨단융합대학 석좌교수이자 국가인공지능전략위원회 분과위원으로, 30년 이상의 방송통신 정책 및 산업 경험을 바탕으로 K-콘텐츠와 글로벌 엔터테인먼트 기술의 융합을 선도하고 있습니다. 前 방송통신위원회 상임위원을 역임했으며, ZDNet Korea에 정기 칼럼을 연재 중입니다.
Samseog Ko is the founding Chairman (상임의장) of K-EnterTech Forum. He is a Distinguished Professor at Dongguk University and a member of Korea's National AI Strategy Committee. Former Commissioner of the Korea Communications Commission (KCC).

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