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초록

영어

This study aims to compare and analyze the user experience (UX) characteristics of AI-based video editing and generation tools that showed high levels of user adoption and market diffusion between 2024 and 2025, and to derive implications for their application in the field of video design. Recent advances in generative artificial intelligence have enhanced the automation and accessibility of video content production, establishing a new production paradigm in both video design education and professional practice. Based on global usage prevalence, functional scope, accessibility, and research reproducibility as of 2025, five representative tools—Runway, CapCut, Synthesia, VEED.IO, and Sora2—were selected for analysis. Participants completed the same video production task using each tool and responded to both quantitative surveys and qualitative interviews focusing on key UX factors, including usability, intuitiveness, learnability, creative support, and task efficiency. The results revealed significant differences in UX characteristics among the tools, with variations depending on user proficiency and video design objectives. This study proposes UX-centered criteria for selecting AI video editing tools, contributing to more effective tool adoption in video design education and practice.

한국어

본 연구는 2024~2025년 사이 실제 사용자 활용 빈도와 시장 확산성이 높은 AI 기반 영상 편집･생성 도구를 대상으 로, 사용자 경험(UX) 관점에서의 특성을 비교･분석하고 영상디자인 분야에서의 활용 방안을 도출하는 것을 목적으로 한다. 생성형 인공지능 기술의 발전은 영상 콘텐츠 제작의 자동화와 접근성을 향상시키며, 영상디자인 교육과 실무 환경에 새로운 제작 패러다임을 형성하고 있다. 이에 본 연구는 2025년 기준 글로벌 사용자 활용도, 기능 범위, 접근성, 연구 재현 가능성을 고려하여 Runway, CapCut, Synthesia, VEED.IO, Sora2의 5개 도구를 분석 대상으로 선정하였다. 연구 참여자들은 동일 한 영상 제작 과제를 수행한 후, 사용 편의성, 직관성, 학습 용이성, 창의성 지원, 작업 효율성 등 UX 요소에 대해 정량적 설문 과 정성적 인터뷰에 응답하였다. 분석 결과, 도구 간 UX 특성에는 유의미한 차이가 나타났으며, 각 도구는 사용자 숙련도와 영상디자인 목적에 따라 상이한 활용 적합성을 보였다. 본 연구는 AI 영상 편집 도구를 UX 중심으로 비교･평가함으로써, 영 상디자인 교육과 실무 현장에서의 합리적인 도구 선택 기준을 제시한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
1.1 연구배경 및 목적
1.2 연구범위
1.3 분석 대상 선정의 합리적 근거
1.4 연구방법
2. 이론적 배경
2.1 생성형 인공지능(Generative AI)과 영상 제작
2.2 사용자 경험(UX)과 AI기반 영상/디자인 도구
2.3. UX 설계 및 평가 기준
3. 사용자 경험 평가 설계 및 분석 절차
3.1 UX 평가 절차 설계
3.2. UX 측정 도구 및 자료 분석 방법
4. 분석결과
5. 결론
5.1 연구 결과 요약
5.2 이론적･실천적 시사점
5.3 연구의 한계 및 향후 연구 방향
REFERENCES

키워드

저자

• 이희주 [ Hee-ju Lee | 세한대학교 AI콘텐츠 디자인학과 조교수 ] Corresponding Author

참고문헌

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• 간행물명

  산업융합연구(구 대한산업경영학회지) [Journal of Industrial Convergence]

• 간기

  월간

• pISSN

  2635-8875

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 323 DDC 338