라이브 이벤트 영상 오퍼레이터가 현장의 과제를 코드로 해결하기 위해 만든 OSS 및 툴군

안녕하세요. 도쿄를 거점으로 SEVENTHWELL이라는 이름으로, 이벤트 영상/송출의 테크니컬 업무(시스템 설계, 스위처 오퍼레이션)와 소프트웨어 개발을 진행하고 있는 카지야마(@kajisho5)입니다.

평소에는 기업 포럼이나 의학회, 라이브 이벤트 등의 현장에서 영상 스위처나 미디어 서버를 조작하지만, 본방 현장에서는 항상 **'1초의 지연도 실수도 용납되지 않는다', '시판 소프트웨어로는 띠에 짧고 누에에 길다(적절하지 않다)'**라는 과제에 직면합니다.

'현장에 필요한 툴이 없다면, 오퍼레이터 자신이 코드를 작성하여 만들면 된다'는 발상에서 지금까지 개발하고 공개해 온 레포지토리와 툴의 설계 사상을 정리했습니다.

1. AI 에이전트 × 미디어 처리의 안전한 자동화

ffmpeg-skill

— AI 코딩 에이전트용 FFmpeg 툴 & MCP 서버

영상이나 음성의 배치 처리를 AI 에이전트(Claude Code 등)에게 맡길 때, 원시적인 셸 커맨드를 그대로 생성 및 실행하게 하는 것은 구문 오류나 보안 면에서 위험합니다.

ffmpeg-skill은 AI 에이전트가 안전하고 확실하게 미디어 처리를 수행할 수 있도록 설계된 로컬 툴 및 MCP (Model Context Protocol) 서버입니다.

• 높은 포터빌리티와 안정성을 위한 제로 의존성(Zero-dependency) 설계 - 분석, 트리밍, 크롭, 자막 처리, 음성 정규화, 쓰기 등 정형 워크플로우를 구조화
• GitHub Actions를 통한 CI/CD 파이프라인 및 자동 테스트

그 외에도 모션 그래픽 제작을 지원하는 motion-graphics-skill이나, 학회/의료계 이벤트의 지견을 살린 japanese-medical-writing.skill 등 전문 영역의 워크플로우를 AI에 결합하는 Skill 개발도 진행하고 있습니다.

2. 방송/이벤트 현장용 제어 및 인터랙티브 시스템

본방 중 오퍼레이터의 '시선 이동'이나 '직관적인 조작감'을 최우선으로 설계한 툴군입니다.

• sw-ars (PULSE)
  이벤트나 학회용 실시간 오디언스 리스폰스 시스템. 회장 스마트폰에서 지연 없이 투표를 집계하여 스테이지 위의 대형 스크린에 즉시 그래픽으로 반영합니다.
• OSEE_Control_Software / crosspoint / conductor / voicebooth
  하드웨어 스위처의 제어, 복잡한 신호 라우팅, 진행 관리를 지원하는 소프트웨어군입니다.

3. 통합 미디어 오서링 (Oncemore)

송출이 주류가 된 현재에도, 이벤트나 교육/의료 현장에서는 '아카이브로 DVD나 Blu-ray도 납품해 달라', '동시에 웹에서도 바로 프리뷰하고 싶다'는 니즈가 깊게 남아 있습니다.

oncemore는 레거시가 되기 쉬운 물리 미디어(DVD / Blu-ray)의 규격 준수 오서링과, 모던한 웹 플레이어 출력을 단일 데이터 모델/파이프라인에서 일괄 빌드하는 것을 목표로 개발 중인 통합 오서링 스위트입니다.

4. 방송 품질 음성 DSP (sw-audio)

송출이나 녹화의 품질을 크게 좌우하는 '음성 처리'를, 전문 지식이 없어도 방송국 수준으로 끌어올리기 위한 C++ 오디오 처리 엔진 및 OBS Studio 플러그인 설계를 진행하고 있습니다.

• 트랙 간 상태 공유(Shared-state DSP)를 통해 보이스/BGM/SE의 대역 정리나 인텔리전트한 다킹(Ducking)을 자동화합니다.
• 복잡한 플러그인 체인을 구성할 필요 없이, 일관된 라우드니스와 깨끗한 음상을 구현하는 아키텍처입니다.

맺음말

어두운 오퍼레이터 책상에서 하드웨어를 만지는 현장의 지식과 Python / TypeScript / React / C++ 등의 소프트웨어 엔지니어링을 결합하여, 앞으로도 '현장에서 정말 쓸 수 있는 툴'을 개발해 나갈 것입니다.

앞으로 Zenn에서는 각 툴의 구체적인 아키텍처나 FFmpeg/음성 DSP/하드웨어 제어 구현 노하우에 대해 개별 기사를 작성할 예정입니다.

영상/송출 기술이나 미디어 처리, AI 툴 개발에 관심 있는 분들은 Zenn이나 GitHub, LinkedIn에서 꼭 연결되었으면 좋겠습니다!

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