검수는 시간이 아니라
집중력의 문제였습니다
한 편에 30분짜리 강의를 스무 편 검수하면 열 시간입니다. 열 시간째의 눈은 첫 시간의 눈이 아닙니다. ssubie는 기계가 잘하는 부분을 먼저 훑고, 사람은 판단이 필요한 곳에만 시간을 쓰게 합니다.
놓치기 쉬운 NG까지,
검수는 AI에게 맡기세요
품질 채점·NG 탐지·슬라이드 대조부터 의견 공유, 자막·번역까지. 이러닝 검수 워크플로우에 최적화된 8가지 핵심 기능.
3단계로 끝나는
영상 검수 워크플로우
업로드 → AI 검수 → 의견·공유·자막. 단계마다 클릭해 무엇이 일어나는지 직접 확인하세요.
검수를 통과했다면,
자막은 덤입니다
검수를 마친 영상은 버튼 하나로 SRT가 됩니다. Whisper가 받아쓰는 동안 GPT가 의미 단위로 끊고, 6개 언어 번역까지 이어집니다.
현장에서 쓰는 형식 그대로
무엇을 자동화하나요
영상을 올리면 화면과 음성을 함께 분석해 품질 점수(0~100)를 매기고, 다시 찍어야 할 구간을 타임코드와 함께 목록으로 만듭니다. 확인하는 항목은 이렇습니다.
- NG 발화 — 재촬영 요청, PD 큐, 말실수를 인정하고 다시 말한 구간
- 무음·화면 오류 — 소리가 끊긴 구간, 검은 화면, 정지된 프레임
- 교안 대조 — 교안 PDF의 슬라이드가 영상에 실제로 나왔는지, 순서가 맞는지
- 발음 명료도·배경 소음·화면 가독성 — 강의로서 알아들을 수 있는 상태인지
검수를 통과한 영상은 그 자리에서 자막으로 이어집니다. Whisper가 받아쓰고, 교안에서 뽑은 용어로 전문 용어를 교정하고, 6개 언어로 번역합니다.
무엇을 사람에게 남기나요
AI가 지적한 것을 그대로 결과로 삼지 않습니다. NG 판정은 한 건씩 인정 / 아님을 사람이 찍어야 하고, 영상의 ‘검수 완료’도 사람이 직접 토글합니다. AI 분석이 끝난 것과 검수가 끝난 것은 다른 상태이며, 화면에서도 다르게 표시합니다.
같은 이유로 실패를 성공처럼 보여주지 않습니다.일부 분석이 실패하면 ‘문제 없음’이 아니라 실패한 항목과 사유를 화면에 띄웁니다. 자막 타임코드 정밀 보정을 쓰지 못한 경우도 결과에 표시합니다.
어떤 팀이 쓰나요
한 학기 분량의 강의를 차시별로 묶어 검수 현황과 용어 일관성을 함께 관리합니다.
외주 촬영본을 납품 전에 일괄 점검하고, 검수 의견을 링크로 공유해 회신받습니다.
생성된 SRT를 편집기에서 영상과 나란히 보며 타임코드와 표기를 다듬습니다.
쓰는 기술
음성 전사는 OpenAI Whisper, 자막 교정과 교안 생성은 Anthropic Claude, 영상 화면·음성 검수는 Google Gemini, 번역은 DeepL을 씁니다. 어느 모델의 응답이든 구조를 검증한 뒤에만 채택합니다 — 개수·타임코드·근거가 입력과 맞지 않으면 버리고 원본을 유지합니다. 자세한 처리 범위는 보안·데이터 처리를 참고하세요.
운영 정보
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