이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 Remotion을 처음 써보면서 코드 기반 영상 렌더링의 장점을 직접 경험했습니다. 기존 툴로는 동적 데이터를 영상에 넣으려면 수동 편집이 필요했는데, Remotion은 React 컴포넌트로 영상 장면을 구성해서 데이터가 바뀌면 영상이 자동으로 업데이트되는 구조가 됐습니다. 차트나 텍스트 같은 동적 요소를 props로 주입할 수 있어서, 데이터가 다른 영상 100개를 같은 컴포넌트로 생성하는 자동화가 가능했습니다. 버전 관리가 코드로 이뤄지기 때문에 영상 수정 이력이 git에 남는 것도 팀 협업에서 유용했습니다. 디자인 일관성 측면에서도 같은 컴포넌트를 재사용하니 영상마다 글자 크기나 색상이 달라지는 문제가 사라졌습니다.
Remotion의 진짜 장점은 영상을 코드로 다룰 수 있게 되면서 반복 작업이 자동화되는 자리에서 드러났습니다.
Remotion을 쓰면서 코드 기반 영상 도구가 유리한 경우와 아닌 경우가 구분된다는 것을 경험했습니다. 데이터 기반 자동화 영상에서는 효과가 컸는데, 복잡한 애니메이션 타이밍을 정밀하게 조정해야 할 때는 코드로 수치를 맞추는 것이 전문 편집 도구보다 오래 걸리는 경우가 있었습니다. 렌더링 시간도 신경 쓰였는데, 고해상도 영상을 로컬에서 렌더링하면 프리뷰가 느리게 돌아갔습니다. 클라우드 렌더링 옵션을 알게 됐는데 설정 비용이 추가로 들어갔습니다. React를 모르는 팀원이 있을 때 영상 파일을 공유하는 것보다 코드 저장소로 협업하는 방식이 진입 장벽이 됐습니다. Remotion이 적합한 것은 같은 구조의 영상을 데이터만 바꿔 대량 생성하거나, 코드로 관리하고 싶은 반복성 높은 콘텐츠라는 것을 경험하면서 정리됐습니다. 도구는 장점만 보고 선택하는 것이 아니라 팀 역량과 사용 맥락을 함께 봐야 한다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
Remotion을 프로젝트에 도입하면서 기대했던 것보다 더 큰 시간 절감이 생긴 것은 수정 사이클이 짧아진 부분이었습니다. 처음에는 자동 생성 자체가 목적이었는데, 피드백을 받고 수정할 때 코드 한 줄을 바꾸면 관련된 모든 영상이 동시에 업데이트됐습니다. 기존 방식이라면 영상 파일 하나하나를 다시 편집해야 했는데, 컴포넌트 수정이 전체에 반영되니 반복 수정 비용이 크게 줄었습니다. 데이터가 다른 영상 100개를 생성할 때 실제로 걸린 시간보다, 그 100개 중 레이아웃을 바꿔달라는 요청이 왔을 때 1개 수정이 전부에 반영됐던 것이 실질적인 효과였습니다. 영상에 들어가는 수치나 텍스트 오류를 발견했을 때도 데이터 소스만 고치면 됐습니다. 코드 기반 영상의 진짜 가치는 처음 생성보다 이후 유지보수와 수정 과정에서 드러난다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 넥스트증권 풀스택 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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