Earticle

초록

영어

The rapid advancement of generative AI is accelerating the automation of end‑to‑end video production, and AI agents are increasingly used to create and distribute news, advertising, and tutorial videos. This study investigates automation cases based on generative AI agents, with a primary focus on video automation, and analyzes their orchestration structures and human–AI collaboration governance. First, we conceptualize low‑code workflow tools such as n8n and Make as the orchestration layer of multi‑agent systems, and theoretically examine how Anthropic’s Model Context Protocol(MCP) and Google’s Agent‑to‑Agent(A2A) protocol standardize internal and external communication between agents. We then analyze text/news automation cases at BuzzFeed, CNET, and Naver, AI news anchor systems at MBN and Xinhua and others. From these cases we derive a common agentic workflow consisting of script generation, fact‑checking, video synthesis, editing, and distribution, together with Human‑in‑the‑Loop(HITL) checkpoints. On this basis, we propose an integrated reference architecture for agent‑based video automation that combines n8n/Make‑based orchestration, MCP/A2A‑based agent communication, and human verification modules for fact‑checking, ethical review, and editorial approval. Finally, we discuss key governance issues—including accuracy and responsibility, transparency and bias, labor restructuring, and regulation and standardization—and argue that technical design and social accountability must be addressed jointly at the architecture level.

한국어

최근 생성형 인공지능의 발전은 디지털 영상 제작 전 과정의 자동화를 가속화하고 있으며, 특히 인공지능 에이전트를 활용한 뉴스·광고영상의 생산과 유통이 확산되고 있다. 본 논문은 생성형 AI 에이전트 기반 영상 자동화 사례를 중심으로, 에이전트 오케스트레이션 구조와 인간-AI 협업 거버넌스를 종합적으로 분석한다. 우선 n8n과 Make, Opal과 같은 로우코 드 워크플로우 도구를 에이전트 기반 멀티에이전트 시스템의 오케스트레 이션 계층으로 위치시키고, Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜 MCP과 Google의 Agent-to-Agent A2A 프로토콜이 에이전트 내부·외부 통신을 어떻게 표준화하는지 이론적으로 정리하였다. 다음으로 버즈피드, CNET, 네이버의 텍스트·뉴스 자동화 사례와 MBN, 신화통신의 AI 아나운서 사례, 사례를 분석하여 스크립트 생성–팩트체크–영상 합성–편집–배포로 이어지 는 공통적인 에이전트 워크플로우와 HITL Human In The Loop 구조를 도 출하였다. 이를 바탕으로 n8n/Make 오케스트레이션, MCP/A2A 통신, 팩 트체크·윤리 검토·편집 승인 등 인간 검증 모듈을 포함한 에이전트 기반 영상 자동화 통합 아키텍처를 제안하였다. 마지막으로 정확성·책임성, 투명성·편향, 노동 구조, 규제·표준 등 인간 -AI 협업 거버넌스의 쟁점을 논의하고, 참조 아키텍처 수준에서 기술적 설계와 사회적 책임을 동시에 고려해야 함을 강조한다.

목차

[국문초록]
1. 서론
2. 이론적 배경
(1) 영상 제작 파이프라인과 AI 에이전트의 역할
(2) 워크플로우 자동화 도구와 영상 제작의 통합
(3) 에이전트 간 통신 프로토콜(MCP와 A2A)
3. 생성형 AI 에이전트 활용 사례 분석
(1) 콘텐츠 자동 생성 사례(버즈피드, CNET, 네이버)
(2) 영상 콘텐츠 자동화 및 AI 아나운서 사례(MBN,신화통신)
(3) 사례 분석의 종합: 공통 시사점과 구조적 문제점
4. 통합 아키텍처 설계 및 구현 방안
5. 논의: 인간-AI 협업의 쟁점과 거버넌스
6. 결론
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 전준현 [ Jeon, Joon Hyun | 한성대학교 창의융합대학 문학문화콘텐츠 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  영상문화 [Visual Culture]

• 간기

  연3회

• pISSN

  1598-1088

• 수록기간

  2000~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 660 DDC 770