책이 세상을 바꾼다

● 지은이: 조쉬(이주환)

● 페이지: 668

● 판형: 152 * 223

● 도수: 2도

● 정가: 35,000원

● 발행일: 2026년 6월 17일

● ISBN: 979-11-93229-49-1 93000

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설계되지 않은 도메인은 에이전트가 집행할 수 없다.

감(感)으로 프롬프트를 짜는 것과, 설계도로 도메인을 명세화하는 것은 전혀 다른 일이다. 1권(원리편)에서 '왜'를 이해했다면, 이 책에서 '어떻게'를 완성한다. 저자가 창시한 ESTC 프레임워크(Entity·State·Transition·Constraint)와 이를 위한 도구인 월드 모델 캔버스(World Model Canvas)로 어떤 비즈니스 도메인이든 에이전트가 읽고 판단하고 실행할 수 있는 구조로 설계할 수 있다는 것을 보여준다. 커머스·마케팅·HR 세 도메인 설계 사례와 워크샵이 챕터마다 포함되어, 책을 덮는 순간 여러분 도메인에 맞는 설계 초안을 직접 만들 수 있도록 구성했다.

•    ESTC 프레임워크와 월드 모델 캔버스를 활용해 엔터프라이즈 AI 도메인 설계를 체계화하고 싶은 CTO·아키텍트·시니어 개발자

•    전략적 AX 로드맵을 수립하고 현장에서 검증된 실행 플레이북이 필요한 AX 추진 팀장·DX 책임자

•    관측→번역→판정→실행→커밋의 런타임 구조와 실패 처리 아키텍처를 구현해야 하는 백엔드·AI 인프라 개발자

•    금융·의료·제조처럼 규제와 컴플라이언스 환경에서 AI를 안전하게 도입해야 하는 도메인 전문가

•    명확한 설계 언어로 고객사 AX 제안서를 작성하는 AI 컨설턴트·SI 컨설턴트

•    1권(원리편)을 읽고 '왜'를 이해했으며 이제 '어떻게'를 배우고 싶은 독자

▶ 하네스(Harness)에서 ESTC로 — 에이전틱 엔지니어링의 다음 단계

업계는 지금 하네스 엔지니어링에 집중하고 있다. 에이전트 바깥에 검증 루프와 체크포인트를 씌워 실수를 반복하지 않게 하는 접근이다. ESTC는 하네스보다 한 층 더 깊은 설계 언어다 — 에이전트가 이해하고 집행할 수 있는 도메인의 전체 구조를 명세화한다. 감(感)으로 프롬프트를 짜는 것과, 설계도로 도메인을 명세화하는 것은 전혀 다른 일이다. 프롬프트 기반의 운영 시스템은 추적도, 통제도, 책임 고정도 할 수 없으며, 에이전트가 늘어날수록 리스크는 기하급수로 폭발한다. 이 책은 그 구조를 직접 설계하는 도구와 방법론을 건네준다.

▶ 설계의 선언 — "설계되지 않은 도메인은 집행될 수 없다"

8장은 이 책을 관통하는 단 하나의 명제로 시작한다. 사람이 읽는 설계도와 에이전트가 집행하는 설계도는 전혀 다른 차원의 문제다. 실행 설계는 Entity·State·Transition·Constraint의 네 질문을 유기적으로 닫아야(Close) 한다.

▶ ESTC 각론 + 도메인별 설계 사례 + 워크샵 (Chapter 9~12)

Entity·State·Transition·Constraint 각각을 독립 챕터로 상세 해설. 매 챕터마다 커머스·마케팅·HR 세 도메인의 구체적 설계 사례, 7가지 실패 패턴, 그리고 4단계 워크샵(진단→템플릿→Before/After→체크리스트)이 포함된다. 책을 덮는 순간 자신의 도메인 설계 초안이 손에 들려 있다.

▶ 뉴럴과 심볼릭의 설계 책임 배치 (Chapter 8.5)

역할 분담이 아니라 '책임 배치'다. Entity에서 해석은 열되 식별은 고정, State에서 추정은 열되 확정은 고정, Transition에서 제안은 열되 형식은 고정, Constraint에서 해석은 열되 판정은 고정 — 이 네 가지 경계를 설계하는 것이 프로덕션급 월드 모델의 핵심이다.

▶ 세계 붕괴의 징후와 진단 (Chapter 13)

4가지 드리프트 유형, 상태 차이·전이 추적·감사 추적·궤적의 판독 도구, 드라이 런·리플레이·샌드박스·디버깅 콘솔의 시뮬레이션 체계, 환각·탈주·붕괴의 세 가지 실패 분류 체계.

▶ 월드 버저닝과 책임 배분표 (Chapter 14)

도메인 노화의 네 층위, ESTC 네 축별 개정 원칙, 카나리 롤아웃과 하위 호환성, SWM 스키마 진화와 NWM 재정렬의 비대칭 구조. 도메인 오너·정책 오너·월드 모델 엔지니어·거버넌스 위원회의 책임 배분표(Accountability Matrix).

▶ 에이전트를 가진 조직에서 실행 가능한 도메인을 가진 조직으로 (Chapter 15)

Agent OS의 본질은 앱 런처가 아니라 도메인 집행기다. 실행 가능한 조직의 다섯 가지 구조적 조건, 엔터프라이즈 AX 단계별 로드맵. '더 좋은 도메인이 더 좋은 조직을 만든다'는 결론으로 닫힌다.

* 설계편은 원리편의 이론적 기반 위에서 설계 방법론을 전개합니다.

Prologue. 왜 우리는 AI '세계'를 이야기하는가

Intro. 이 책을 읽는 법

[Part Intro]

Chapter 1. 두 세계의 충돌 — 확률적 사고와 결정적 현실

[Chapter Opening]

1.1 에이전트와 에이전틱 AI의 차이

1.2 연속적인 언어, 이산적인 비즈니스 - 언어는 엘리베이터를 타고, 실행은 계단을 탄다

[Chapter Summary] 두 세계의 충돌: 확률적 사고와 결정적 현실

[저자 핵심 메시지]

Chapter 2. 실행 좌표계의 부재 — LLM이 고정할 수 없는 상태·시간·공간·주체

[Chapter Opening]

2.1 상태 좌표의 부재 - 컨텍스트는 기억일 뿐, 상태가 아니다

2.2 시간 좌표의 부재 - “지금”이 없는 지능

2.3 공간·주체 좌표의 부재 - “어디”와 “누구”가 부유하는 실행

2.4 지능에서 실행으로: 좌표계의 탄생

[Chapter Summary] 지능은 좌표를 추측하고, 세계는 좌표를 봉인한다

[저자 핵심 메시지]

Chapter 3. 지능이 거(居)할 세계 — 심볼릭과 뉴럴, 두 전통의 계보

[Chapter Opening]

3.1 "월드 모델"이라는 단어의 출처 - 용어의 정직한 계보

3.2 심볼릭 전통 - 설계된 세계 표현(The Logic of Structure)

3.3 뉴럴 전통 - 학습된 세계 표현(The Logic of Learning)

[Chapter Summary] 지능은 꿈을 꾸고, 세계는 현실을 집행한다

[저자 핵심 메시지]

Chapter 4. 두 세계의 협업 — 뉴로심볼릭 런타임 설계

[Chapter Opening]

4.1 두 세계의 해부와 협업 원칙

4.2 세 월드 모델 비교: 해석과 집행의 분업 구조

4.3 협업 프로토콜 설계

4.4 실패를 설계한다

4.5 왜 지금인가, 그리고 무엇이 남는가

[Chapter Summary] 해석의 세계와 집행의 세계가 도킹하다

[저자 핵심 메시지]

Chapter 5. 피지컬 AI, 위험한 세계의 첫 번째 증명-실패를 감당할 수 없는 시스템의 공통 구조

[Chapter Opening]

5.1 실패의 비용이 달라지는 순간

5.2 피지컬 AI — 몸을 가진 지능은 세계 밖에서 살 수 없다

[Chapter Summary] 위험한 세계는 먼저 세계를 고정한다

[저자 핵심 메시지]

Chapter 6. 비물리(Non-Physical) AI-몸이 사라진 세계에서, 왜 월드 모델은 더 중요해졌는가

[Chapter Opening]

6.1 의료 AI : 실험이 허용되지 않는 세계-왜 의료는 처음부터 월드 모델을 요구했는가

6.2 산업 AI와 디지털 트윈 - 멈출 수 없는 시스템에서 실행을 어떻게 통제하는가

6.3 엔터프라이즈·디바이스 AI - 몸은 없지만, 실행의 무게는 더 무거운 세계

6.4 에이전틱 워크플로우 - 비물리 세계의 ‘몸’

[Chapter Summary] 침묵의 세계일수록 더 단단한 몸이 필요하다

[저자 핵심 메시지]

Chapter 7. 일반적 에이전트를 위한 세계의 조건-AGI는 왜 세계를 품어야 하는가

[Chapter Opening]

7.1 월드 모델은 AGI의 필수 조건인가

7.2 에이전트 일반성은 세계의 내부 표현을 요구한다

7.3 정책 속에 숨은 세계-세계 없는 일반성의 환상과 위험

7.4 일반성의 대가-능력이 커질수록 세계는 정교해져야 한다

7.5 이름은 달랐지만, 모두가 찾고 있던 에이전트 공유세계

7.6 발견(Discovery)에서 설계(Design)로

[Chapter Summary] 지도는 선택이 아니라 생존이다

[저자 핵심 메시지]

Appendix A. 기업 리더를 위한 에이전틱 전환 가이드 - 조직을 바꾸고 싶다면, 먼저 이 20가지를 물어라

Appendix B. 실무자를 위한 비즈니스 물리학 - 엔터프라이즈 뉴로심볼릭 월드 모델 프리뷰

Intro. 이 책을 읽는 법

I.1 원리편은 무엇을 위해 기록되었는가

I.2 설계편은 무엇을 위해 기록되었는가

I.3 이 책은 어떤 독자를 위한 책인가

I.4 끝으로

1, 2부가 증명한 것 — 지능은 실행의 충분조건이 아니다

런타임은 '설계된 세계' 위에서만 가동된다

당위가 아닌 방법론, 추상이 아닌 명세

온톨로지와 월드 DSL — 세계의 어휘와 문법

ESTC: 실행 가능한 세계를 위한 최소 좌표계

추정 상태와 확정 상태 — 실행의 환각을 막는 경계선

월드 모델 캔버스 — 지능의 전장을 설계하는 단 하나의 판

비즈니스의 보편적 실행 축과 에이전틱 전환

3부의 여정 — 이제 우리는 세계를 건설한다

Chapter 8. 세계가 집행하는 지능의 궤도 — ESTC와 월드 모델 캔버스

[Chapter Opening]

설계되지 않은 세계는 집행될 수 없다

기존의 설계도는 왜 에이전트 앞에서 침묵하는가

세계의 어휘, 형식, 골격: 실행 친화적 설계 언어

ESTC — 뉴럴과 심볼릭이 만나는 설계의 경계면

무질서한 세계: 공허를 부유하는 지능

혼돈을 질서로 바꾸는 청사진 — 월드 모델 캔버스

8.1 왜 설계도가 먼저인가 — 세계는 설계자가 부여한 '질서' 위에서만 작동한다

8.1.1 실행 계약은 허공에서 완결되지 않는다

① 후보는 '전이 공간'이라는 질서를 전제로 한다

② 가드는 상태와 제약이라는 '법전'을 전제로 한다

③ 결과는 확정 상태와 SSOT라는 '대지'를 전제로 한다

8.1.2 질서는 스스로 태어나지 않는다

① 런타임은 세계의 입법자가 아니다

② 설계의 균열: 지능의 결함인가, 세계의 부재인가

③ 창조의 도구: 설계자의 실행 언어

8.2 실행 친화적 설계 언어는 무엇을 갖춰야 하는가 — 기존 설계도 위에 어떤 층이 더 필요한가

8.2.1 사람이 읽는 설계도와 에이전트가 집행하는 설계도는 다르다

① 기존 설계도는 '인간의 이해'를 돕는 탁월한 지도다

② 그러나 '집행의 기준'은 설명과 다른 차원의 문제다

③ 설계의 패러다임 시프트

8.2.2 실행 설계는 무엇을 함께 닫아야 하는가

① '무엇이 존재하는가'를 닫아야 한다 (Entity)

② '지금 무엇이 사실인가'를 닫아야 한다 (State)

③ '무엇이 바뀔 수 있는가'를 닫아야 한다 (Transition)

④ '언제 허용되는가'를 닫아야 한다 (Constraint)

⑤ 네 질문의 유기적 결합: 실행의 사슬

8.2.3 설계는 런타임의 '물리적 지지 기반'이다

① '추론'을 '집행 후보'로 승격시키는 기준면

② '직관'을 '설명 가능한 판정'으로 바꾸는 기준면

③ '휘발되는 사건'을 '연속적인 세계'로 묶어주는 기준면

8.2.4 '실행 친화적 계층'이 필요하다

8.3 ESTC는 세계의 문법이다 — 어휘와 형식 위에 세워지는 실행의 최소 골격

8.3.1 세계를 설계한다는 것은 세 층위를 쌓아 올리는 일이다

8.3.2 온톨로지: 세계의 어휘를 설계한다

① 온톨로지는 무엇을 식별할 것인가를 결정한다

② 왜 '어휘'가 모든 설계의 시작인가

③ 커머스 사례: 존재와 관계가 선행되어야 하는 이유

8.3.3 월드 DSL: 세계를 실행 가능한 형식으로 고정한다

① 왜 DSL이라는 형식이 필요한가

② 월드 DSL은 무엇을 고정하는가

③ 커머스 사례: 자연어 정책을 '실행 명세'로 고착화하기

8.3.4 ESTC: 세계를 움직이게 하는 최소 골격

① ESTC는 체크리스트가 아니라 '결속된 구조'다

② 심볼릭과 뉴럴 월드 모델이 교차하는 공통의 축

③ ESTC는 세계를 완성하는 최소 문법이다

8.3.5 도메인 위에서 드러나는 ESTC의 네 요소

① 엔티티: 무엇이 세계의 주인공인가를 고정한다

② 상태: 지금 어디에 와 있는가를 좌표화한다

③ 전이: 무엇이 다음 행동이 될 수 있는가를 형식화한다

④ 제약: 무엇이 허용되고 무엇이 막히는가를 닫는다

8.3.6 왜 ESTC가 최소 골격인가

① 하나라도 빠지면 런타임 루프는 무너진다

② 최소라는 것은 '적다'는 뜻이 아니라 '더 줄일 수 없다'는 뜻이다

③ 이제 이 골격이 런타임과 어디서 맞물리는지를 보아야 한다

8.4 ESTC와 뉴로심볼릭 런타임의 접합 — 설계와 실행은 어디서 서로를 참조하는가

8.4.1 1단계: 의도 파악과 관측·번역은 무엇을 읽는가

① 관측은 반드시 특정한 존재에 귀속되어야 한다

② 번역은 엔티티와 상태의 언어로 정렬되어야 한다

③ 규격화되지 않은 관측은 집행의 동력이 아닌 '잡음'일 뿐이다

8.4.2 2단계: 전이 후보는 무엇을 참조하는가

① 후보는 설계된 전이 형식을 참조한다

② 전이의 이름, 조건, 효과가 하나의 '실행 단위'로 구조화되어야 한다

③ 전이(T)가 없으면 NWM의 후보는 '실행 단위'로 승격되지 못한다

8.4.3 3단계: 가드는 무엇을 근거로 판정하는가

① 가드는 상태(S)를 판정의 '좌표'로 삼는다

② 가드는 제약(C)을 판정의 '법전'으로 삼는다

③ 판정은 상태(S)와 제약(C)의 교차점에서 완결된다

8.4.4 4~5단계: 실행·커밋과 SSOT 스냅샷은 무엇을 확정하는가

① 커밋(Commit)은 상태를 사실로 확정한다

② SSOT는 그 확정된 사실의 '공식 기록면'이다

③ 5단계의 스냅샷 게시가 다음 루프의 '출발점'을 만든다

8.4.5 6~7단계: 그라운딩과 재보정은 무엇을 되돌려받는가

① 그라운딩은 추정 상태(Belief)를 SSOT의 사실로 교정한다

② 재보정은 확정된 사실을 토대로 다음 루프의 전략을 조정한다

8.4.6 ESTC는 NWM과 SWM 모두의 공통 참조면이다

① ESTC는 SWM의 '법전'이자 NWM의 '정렬면'이다

② ESTC의 빈칸은 런타임의 '치명적 결손'으로 드러난다

③ 설계와 실행은 분리된 단계가 아닌 '단일한 생태계'다

지은이 조쉬(이주환)

실리콘밸리 소재 AI 스타트업 Swit Technologies Inc.의 창업자이자 대표다. 에이전틱 AI를 위한 ESTC(Entity·State·Transition·Constraint) 프레임워크와 월드 모델 캔버스(World Model Canvas)를 창시했으며, 베스트셀러 『AI 에이전트 생태계』를 집필했다. 현재 행정안전부 인공지능 기술자문단 위촉위원으로 활동하고 있다. 서울대학교 영어영문학과를 졸업하고, BU Questrom School of Business의 KIC Start MassChallenge 및 Stanford University Design Thinking 과정을 수료했다.

주요 강연 및 자문 2025–2026

상세 이미지

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━  끝  ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

● 지은이: 조쉬(이주환)

● 페이지: 584

● 판형: 152 * 223

● 도수: 2도

● 정가: 30,000원

● 발행일: 2026년 6월 17일

● ISBN: 979-11-93229-48-4 93000

[교보문고] [예스24] [알라딘]

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PoC는 성공하는데 운영은 왜 계속 실패할까?

AI의 능력이 부족해서가 아니다. 에이전트가 발 딛고 움직일 '실행 세계' — 누가, 어디서, 어떤 상태에서, 무엇을 할 수 있는지를 정의하는 구조 — 가 없기 때문이다. 확률로 말하는 지능을 결정이 요구되는 현장에 그냥 밀어 넣으면 반드시 실패한다. 이 책은 그 구조적 원인을 해부하고, 에이전트가 신뢰 가능하게 작동하는 실행 환경을 설계하는 원리를 가르쳐준다. 뉴럴과 심볼릭 두 전통의 계보부터 하네스(Harness)를 넘어서는 에이전트 친화적 도메인 모델링까지, 기획자·경영자·개발자 모두가 읽어야 할 프로덕션 AX 원리서다.

•    LangGraph, MCP, A2A로 PoC를 만들었지만 프로덕션에서 계속 실패하는 개발자·아키텍트

•    AI 에이전트 도입을 기획하거나 사내 AX 전환을 주도해야 하는 PM, 기획자, AX 추진 팀장

•    PoC 성공 후 운영 단계에서 왜 시스템이 무너지는지 이해하고 싶은 CTO와 경영진

•    뉴로심볼릭, JEPA, DreamerV3 같은 최신 연구 흐름을 실무와 연결해 이해하고자 하는 AI 연구자·대학원생

•    프롬프트 엔지니어링을 넘어 에이전트 설계와 운영 역량으로 도약하려는 현업 실무자

▶ Klarna의 역설에서 시작하는 충격적인 오프닝

"AI는 유창하게 답했지만, 세계는 그곳에 없었다." 전 세계적 주목을 받았던 Klarna AI 사례를 해부하며 책을 시작한다. 데모와 프로덕션 사이의 보이지 않는 간극, 언어의 성공과 실행의 성공이 왜 전혀 다른 차원의 문제인지를 실제 사례로 보여준다. PoC에서 되던 일이 갑자기 멈추고, AI가 승인도 없이 결재를 올리고, 아무도 책임지지 않는 공백만 남는다 — 이것은 AI 능력의 문제가 아니라 에이전트가 발 딛고 움직일 도메인 실행 환경이 없기 때문이다. 이 원리를 이해하는 순간, 단순한 기술 도입의 관점에서 '에이전트 친화적 도메인 모델링'의 관점으로 전환이 일어난다.

▶ 확률적 AI가 왜 결정적 실행에 실패하는가 — 두 좌표계의 충돌

LLM은 확률적 사고 기계다. 반면 비즈니스 현실은 결정적 실행의 세계다. 에이전틱 AI가 작동하려면 4대 조건이 갖춰져야 한다: 상태 관리(State Management), 규칙 준수(Rule Compliance), 감사 추적(Audit Trail), 오류 복구(Error Recovery). 의료 AI 시스템 TREWS가 LLM보다 더 신뢰받는 이유가 바로 여기에 있다.

▶ LLM이 고정할 수 없는 4대 실행 좌표 — 상태·시간·공간·주체

'어제 주문한 거 취소해줘'라는 요청 하나가 왜 AI에게 어려운가. 1차원 컨텍스트로 3차원 비즈니스 공간을 탐색하려는 시도가 왜 실패하는지를 네 가지 좌표 부재로 해부한다.

▶ 심볼릭과 뉴럴, 두 지능 전통의 완전한 계보

상황 미적분, 구간 대수, POMDP, 계승 공리의 심볼릭 4대 기둥부터 LeCun의 JEPA, DreamerV3의 꿈속 학습, Embodied AI의 센서모터 루프까지 — 두 전통이 어디서 어긋나고 어디서 만나는지를 명확하게 보여준다.

▶ 뉴로심볼릭 런타임의 설계 — 6×6 맞물림 구조와 협업의 4대 원칙

뉴럴과 심볼릭이 어떻게 협업하는가를 6×6 맞물림 구조로 설계한다. Guard·Execution·Commit 세 가지 실패 시나리오를 구체적 핸들러와 함께 설계한다. 프로덕션 AI 시스템은 성공 경로보다 실패 경로를 먼저 설계해야 한다.

▶ 하네스(Harness)와 이 책의 접근은 어떻게 다른가

업계에서 가장 뜨거운 에이전틱 엔지니어링 개념인 하네스 — OpenAI, Anthropic, ThoughtWorks의 마틴 파울러 사이트까지 확산된 이 접근과 이 책의 차이점을 명확하게 설명한다. 하네스가 에이전트 바깥의 외피를 설계한다면, 이 책은 에이전트가 작동하는 도메인 자체를 재구성한다. "인터랙티브 환경, 하네스, 헌법, ESTC는 서로 다른 이름으로 같은 곳을 가리킨다"(Appendix 1의 8번).

▶ 7장 — 이름은 달랐지만, 모두가 찾고 있던 에이전트 공유세계

Voyager, Smallville, 하네스(Harness), Agent OS, 에이전트-퍼스트 월드, 세계 중심 다중 에이전트 시스템(World-Centered MAS) — 서로 다른 이름들이 2023년부터 2026년까지 각자의 방식으로 같은 답을 향해 수렴해 왔다. 더 좋은 LLM이 모든 것을 해결해주지는 않는다. AGI의 'G'가 일반화(Generalization)인지 일반성(Generality)인지에 따라 세계의 역할은 전혀 달라진다. '월드 모델 없이 작동한다'는 말은 세계가 없다는 뜻이 아니라, 세계가 은닉되어 통제되지 않는다는 뜻이다. 7장은 이 이름들의 계보를 추적하며, 발견(Discovery)에서 설계(Design)로의 전환을 선언한다.

Prologue. 왜 우리는 AI '세계'를 이야기하는가

지능은 샀지만, 세계는 구축하지 않았다

세계 없는 지능이 만들어내는 구조적 사고

확률적 사고 vs 결정적 실행

안대를 벗기고 '설계도'를 쥐여주는 일

월드 모델, 로봇만의 이야기가 아니다

두 계보, 세 월드 모델

비즈니스 세계의 물리 법칙

모델(LLM)에서 세계(World Model)로

더 똑똑한 뇌가 아니라, 더 정확한 세계

확률이 확정이 되는 순간

생태계를 넘어, 실행의 플레이북으로

설계: 지능을 통제된 세계 위에 올리는 법

Intro. 이 책을 읽는 법

원리편은 무엇을 위해 기록되었는가

설계편은 무엇을 위해 기록되었는가

이 책은 어떤 독자를 위한 책인가

끝으로

"AI는 유창하게 답했지만, 세계는 그곳에 없었다": Klarna의 역설

데모와 프로덕션 사이의 보이지 않는 간극

언어의 성공 ≠ 실행의 성공

Part 1이 답하는 하나의 질문

두 세계를 접속하라

Chapter 1. 두 세계의 충돌 — 확률적 사고와 결정적 현실

[Chapter Opening]

에이전트 시대의 개막, 그리고 프로덕션의 벽

지능의 역설: 똑똑해질수록 믿을 수 없는 이유

두 좌표계의 충돌: 확률 공간 vs 상태 공간

1장의 두 가지 분석 렌즈

1.1 에이전트와 에이전틱 AI의 차이

1.1.1 "도구를 쓰는 대화"에서 "상태를 바꾸는 실행"으로

1.1.2 에이전틱 AI의 4대 조건 — 지능을 시스템으로 업그레이드하는 원칙

① 상태 관리(State Management)

② 규칙 준수(Rule Compliance)

③ 감사 추적(Audit Trail)

④ 오류 복구(Error Recovery)

1.1.3 Agent: 작업 수행자 vs Agentic AI: 운영 체계

1.1.4 맥락별 경계(Context-Specific Boundaries)

① 개인 사용(Personal Context): 조회를 넘어 이행으로

② 비즈니스 운영(Business Context): '말의 완료'라는 함정

③ 산업·엔터프라이즈(Enterprise Context): 거버넌스로서의 AI

[현장적용] 4대 조건이 생명을 구한다 — LLM 이전 시스템에서 배우는 교훈

TREWS가 해결한 운영의 난제

TREWS가 4대 조건을 구현한 방법

역설적 교훈: LLM 에이전트는 왜 실패하고, TREWS는 왜 성공하는가?

결론: 에이전틱 AI = LLM + 4대 조건

1.1.5 '말의 성공'과 '일의 성공'은 다르다

① 말의 성공(Conversational Success): 자연스러운 환상

② 일의 성공(Operational Success): 검증 가능한 진실

③ 성공의 기준 재설정

1.2 연속적인 언어, 이산적인 비즈니스 — 언어는 엘리베이터를 타고, 실행은 계단을 탄다

1.2.1 자연어는 연속이고, 상태 전이는 이산이다

① "거의"가 통하지 않는 세계: 유사도와 문턱의 충돌

② 두 좌표계의 충돌: "비슷함"의 세계 vs "가능함"의 세계

③ 연속 공간에서 이산 공간으로의 변환

1.2.2 "한 번만 더"에는 목적어가 없다

① 대화의 문맥적 모호성: 확률적 해석의 함정

② 멱등성(Idempotency): 반복되는 요청을 견뎌내는 안전장치

③ 결제 재시도의 악몽: 타임아웃은 '실패'가 아니라 '미확정'이다

1.2.3 추론 최적화와 실행 최적화의 목표 충돌

① 지향점의 차이: 그럴듯한 응답 vs 무결한 실행

② 근본 원인: 서로 다른 손실 함수(Loss Function)

1.2.4 좌표계 변환은 "옵션"이 아니라 "필수"다

[Chapter Summary] 두 세계의 충돌: 확률적 사고와 결정적 현실

[저자 핵심 메시지]

* 원리편에서 '왜'를 이해했다면, 설계편에서 '어떻게'를 완성합니다.

[Part Intro]

Chapter 8. 세계가 집행하는 지능의 궤도 — ESTC와 월드 모델 캔버스

[Chapter Opening]

8.1 왜 설계도가 먼저인가

8.2 실행 친화적 설계 언어

8.3 ESTC는 세계의 문법이다

8.4 뉴로심볼릭 런타임의 접합

8.5 뉴럴과 심볼릭의 설계 책임 배치

8.6 월드 모델 캔버스

[Chapter Summary] / [저자 핵심 메시지]

Chapter 9. 세계의 존재들 — Entity: 실행 단위를 선언하다

9.1 왜 세계는 존재부터 닫혀야 하는가

9.2 엔티티란 무엇인가

9.3 엔티티를 실행 단위로 만드는 요소들

9.4 관측을 엔티티에 귀속시키기-해석(Resolution)과 앵커링(Anchoring)의 분업

9.5 세 도메인으로 보는 엔티티 설계

9.6 워크샵-당신의 엔티티를 고정하라

[Chapter Summary]

[저자 핵심 메시지]

Chapter 10. 세계의 좌표들 — State: 실행의 현재를 고정하다

[Chapter Opening]

10.1 왜 세계는 상태로 닫혀야 하는가

10.2 상태(State)란 무엇인가

10.3 상태를 실행 좌표로 만드는 요소들

10.4 관측을 상태에 귀속시키기

10.5 세 도메인으로 보는 상태 설계 10.6 워크샵-당신의 상태 공간을 고정하라

[Chapter Summary 상태는 설명이 아니라 실행의 좌표다

[저자 핵심 메시지]

Chapter 11. 세계의 변화들 — Transition: 실행의 인과를 새기다

[Chapter Opening]

11.1 왜 전이를 설계해야 하는가

11.2 전이란 무엇인가

11.3 트리거: 무엇이 전이를 촉발하는가

11.4 가드: 전이의 문턱을 설계하다

11.5 전이는 어떻게 안전하게 커밋되는가

11.6 세 도메인으로 보는 전이 설계

11.7 전이 설계의 실패 패턴 11.8 워크샵-당신의 세계에 변화의 문법을 새겨라

[Chapter Summary 전이는 허용된 인과의 설계다

[저자 핵심 메시지]

Chapter 12. 세계의 경계들 — Constraint: 전이가 넘을 수 없는 한계를 새기다

[Chapter Opening]

12.1 왜 세계는 제약을 가져야 하는가

12.2 제약이란 무엇인가-네 가지 위치

12.3 제약은 언제 검사되는가

12.4 제약의 설계 원칙

12.5 세 도메인으로 보는 제약 설계

12.6 워크샵-당신의 세계에 경계를 새겨라

[Chapter Summary] 제약은 세계의 불변 조건이다

[저자 핵심 메시지]

[Part Intro]

Chapter 13. 세계 붕괴의 징후와 진단 — 드리프트, 판독, 평가, 디버깅

[Chapter Opening]

13.1 왜 운영 중인 세계는 흐려지는가

13.2 판독 도구

13.3 시뮬레이션과 디버깅

13.4 무엇을 평가해야 하는가

[Chapter Summary] 세계를 읽는 눈이 세계를 지킨다

[저자 핵심 메시지]

Chapter 14. 세계의 개정 — 월드 버저닝: 세계는 어떻게 자라는가

[Chapter Opening]

14.1 왜 세계는 개정되어야 하는가

14.2 세계는 어디서부터 낡는가

14.3 다층적 세계 개정-질서를 복구하는 네 축의 원리

14.4 세계를 안전하게 바꾸는 실험 구조

14.5 세계 버전 관리: 엔트로피를 이기는 운영

14.6 책임 배분표(Accountability Matrix)-누가 세계를 바꾸는가

[Chapter Summary] 세계를 바꾸는 질서가 세계를 살린다

[저자 핵심 메시지]

Chapter 15. 세계를 가진 조직 — 모델에서 에이전트로, 에이전트에서 세계로

[Chapter Opening]

15.1 에이전트는 기능이 아니라 구조를 바꾼다

15.2 Agent OS, 세계를 집행하는 운영체제

15.3 세계 중심 조직 (World-Centered Enterprise)

15.4 책을 닫으며

[Chapter Summary] 더 좋은 세계가 더 좋은 조직을 만든다

[저자 핵심 메시지]

Appendix C. 실행 가능한 세계로 들어가기 — 월드 모델 오픈소스 실습 자료와 레퍼런스 구현체

Epilogue. 인간이 설계하는, AI '세계'

References. 참고문헌

지은이 조쉬(이주환)

실리콘밸리 소재 AI 스타트업 Swit Technologies Inc.의 창업자이자 대표다. 에이전틱 AI를 위한 ESTC(Entity·State·Transition·Constraint) 프레임워크와 월드 모델 캔버스(World Model Canvas)를 창시했으며, 베스트셀러 『AI 에이전트 생태계』를 집필했다. 현재 행정안전부 인공지능 기술자문단 위촉위원으로 활동하고 있다. 서울대학교 영어영문학과를 졸업하고, BU Questrom School of Business의 KIC Start MassChallenge 및 Stanford University Design Thinking 과정을 수료했다.

주요 강연 및 자문 2025–2026

상세 이미지

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━  끝  ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

● 지은이: 박민경

● 페이지: 400

● 판형: 152 * 225

● 도수: 2도

● 정가: 25,000원

● 발행일: 2026년 5월 26일

● ISBN: 979-11-93229-46-0 93000

[교보문고] [예스24] [알라딘]

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▶ 도서 내용

AI의 동작 원리를 이해하고 싶은 분들을 위한 책입니다. 《AI 이해력》은 단순한 기술 이론서도, 당장 써먹고 금세 낡아버릴 실무 요령집도 아닌, 그 중간에 있는 '기술의 알맹이'를 다룹니다.

언어를 토큰으로 나누는 이유부터 트랜스포머의 구조, 그리고 할루시네이션(환각 현상)이 발생하는 근본적인 원인까지 AI의 본질인 '확률적 생성'의 원리를 차근차근 짚어줍니다. 매일 AI를 쓰면서도 정작 왜 이렇게 동작하는지 답답했거나 기술과 인문의 경계에서 나만의 활용 기준을 세우고 싶었던 분들에게 명쾌한 나침반이 되어줄 것입니다.

결국 가장 깊은 이해가 가장 강력한 실용이 된다는 믿음 아래, 이 책을 덮고 나면 독자는 유행에 흔들리지 않고 AI에게 더 나은 질문을 던지며 주도적으로 공존하는 단단한 틀을 갖추게 될 것입니다.

▶ 대상 독자

•     AI를 매일 쓰지만 왜 이렇게 동작하는지 궁금한 모든 사람

•     유행하는 프롬프트 팁보다 한 단계 깊은 이해를 갖고 싶은 사람

•     AI 관련 직무에 종사하거나 진입을 준비 중인 사람 (기획자, 마케터, 개발자, PM 등)

•     할루시네이션, RAG, 에이전트 같은 AI 개념을 제대로 이해하고 싶은 사람

•     AI가 두렵거나 과신되지 않도록, 객관적인 시각을 갖고 싶은 사람

▶ 목차

1장  언어모델을 이해하기 위한 첫 시선

  1.1  언어모델의 말을 지탱하는 보이지 않는 규칙들

      1.1.1  언어모델의 기본 개념

      1.1.2  문장은 어떻게 확률이 되나

  1.2  말의 자연스러움을 키우는 숨은 확장들

      1.2.1  능숙함을 키운 첫 번째 확장, 파라미터

      1.2.2  더 많은 경험이 만들어내는 차이

2장  언어모델을 이해하는 가장 작은 단위

  2.1  언어를 조각내는 기술, 토큰

      2.1.1  단어가 아닌 조각

      2.1.2  토큰 단위가 답을 바꾼다

  2.2  토큰화: 모델이 문장을 받는 첫 관문

      2.2.1  토크나이저의 칼날은 어디로 향할까

      2.2.2  범용 토크나이저의 시대와 남은 틈새

3장  트랜스포머, 생각의 연결을 배우다

  3.1  어텐션, 단어들이 관계를 맺는 방식

      3.1.1  어텐션: 문맥을 다시 계산하는 장치

      3.1.2  셀프 어텐션: 문장이 스스로를 다시 읽는 방식

      3.1.3  멀티헤드 어텐션: 여러 채널로 듣기

  3.2  블록구조, 생각이 쌓이는 방식

      3.2.1  문장을 쌓는 탑, 트랜스포머의 큰 구조

      3.2.2  트랜스포머의 첫 번째 탑, 인코더

      3.2.3  트랜스포머의 두 번째 탑, 디코더

      3.2.4  깊을수록 멀리 본다, 레이어의 역할

      3.2.5  연결의 건축술, 트랜스포머의 원리를 한눈에

4장  근사의 지능, 언어모델의 학습

  4.1  규칙이 아닌 숫자, 학습의 출발점

      4.1.1  선형에서 비선형으로, 학습이란 무엇인가

      4.1.2  학습의 재료: 데이터와 조정의 기본 단위

      4.1.3  학습의 루프: 예측하고, 틀리고, 고친다

  4.2  학습의 단계: 언어 감각이 익어가는 세 과정

      4.2.1  사전학습: 세상의 언어를 익히다

      4.2.2  파인튜닝: 말투와 분야의 손맛을 더하다

      4.2.3  RLHF: 사람의 취향을 배우다

      4.2.4  추론: 학습된 지식을 꺼내 쓰다

  4.3  학습은 연금술이다: 완벽을 향하지 않는 지능

5장  지능의 그림자

  5.1  생각의 벽, 언어모델의 인지적 한계

      5.1.1  보지 못하는 지능

      5.1.2  할루시네이션: 언어가 만든 착각의 기술

      5.1.3  거울 효과와 무의식 학습

      5.1.4  감정의 시뮬레이션

      5.1.5  해석 불가능성: 수학으로 쓰인 언어의 벽

  5.2  기술의 벽, 언어모델이 아직 넘지 못한 것들

      5.2.1  고정된 기억, 오염되는 문맥

      5.2.2  사후 튜닝의 함정: 조정된 말, 고정된 생각

      5.2.3  느리게 생각하지 못하는 두뇌

      5.2.4  연산의 벽: GPU와 자원의 한계

      5.2.5  RAG: 외부 기억의 문을 열다

      5.2.6  에이전트: 실행하는 언어의 난제

6장  언어모델의 올바른 활용

  6.1  언어모델을 이해하며 쓰는 법

      6.1.1  지능이라는 착시를 벗기기

      6.1.2  프롬프트는 세계를 만드는 일

      6.1.3  문맥을 정돈하는 습관

      6.1.4  한계를 다른 각도에서 보기

      6.1.5  모델마다 드러나는 성격을 발견하는 재미

  6.2  부록: 도구를 다루는 고급 사용자를 위한 안내

      6.2.1  존재하는 생태계 안에서 활용하기

      6.2.2  코딩 에이전트를 다루는 태도

7장  AI를 마주하는 새로운 태도

  7.1  도구와 두려움 사이에서

      7.1.1  도구처럼 쓰되, 그 이상을 바라보기

      7.1.2  변화하는 흐름 속에서 미래를 보기

      7.1.3  상상은 예측이 아닌 리허설

      7.1.4  기술을 둘러싼 환경을 다시 짜기

      7.1.5  두 번째 뇌를 쓰듯, 생각의 흔적을 남기기

      7.1.6  소유보다, 어떤 사람이 되어가는지를 돌아보기

      7.1.7  기술이 쉬워질수록 목적을 분명히 하기

      7.1.8  다르게 보기: AI 시대의 새로운 시선

▶ 주요 내용

“방법을 아는 사람은 질문만 던지지만, 원리를 아는 사람은 답변을 설계합니다.”

『AI 이해력』은, 매일 쏟아지는 새로운 AI 기술에 지친 여러분에게 ‘변하지 않는 가치’를 제시합니다

기술의 유통기한은 길어야 6개월, 원리의 유통기한은 평생입니다. 원리를 배우는 것은 매번 업 데이트되는 매뉴얼을 외우는 수고를 덜어주는 가장 효율적인 투자입니다

왜 언어를 토큰이라는 단위로 잘게 나누는지 알아야 할까요?

• AI가 왜 헛소리를 하는지 이해할 수 있습니다.

• 질문의 가성비(토큰)를 극대화해서 시간과 비용을 획기적으로 아끼는 법을 배울 수 있습니다.

• AI가 잘 알아듣는 ‘찰떡같은 표현’과 못 알아듣는 ‘개떡같은 표현’을 구분하는 안목(AI 감수성)이 생깁니다.

• AI를 ‘인격체’로 보며 두려워하거나 과신하지 않고, ‘고도로 정밀한 데이터 처리 시스템’으로 바라보는 객관적인 통찰력을 얻습니다.

트랜스포머라는 구조를 왜 알아야 할까요?

• 질문이 길어질 때 핵심 키워드를 어디에 배치해야 AI가 찰떡같이 알아듣는지 알게 되는 ‘전략적 소통’이 가능해집니다

• AI가 긴 대화를 나누다 보면 왜 앞 내용을 까먹는지, 왜 복잡한 논리 구조에서 스텝이 꼬이는지 그 ‘체력적 한계’를 명확히 알게 됩니다.

• 트랜스포머는 문장을 통째로 읽어 들입니다(병렬 처리). 거대 언어 모델(LLM)이 어떻게 방대한 데이터를 순식간에 학습했는지 그 지능의 폭발 원인을 이해하게 됩니다

할루시네이션 — AI가 자신 있게 틀리는 이유

AI는 사실을 검색하지 않습니다. 학습한 수많은 문장 패턴에서 가장 그럴듯한 다음 단어를 이어붙일 뿐입니다. 이 원리를 알면 언제 AI를 믿어야 하고, 언제 반드시 검증해야 하는지 스스로 판단할 수 있습니다.

프롬프트는 세계를 만드는 일

AI에게 내가 준 문맥이 곧 AI의 세계입니다. 사람에게는 표정·목소리·상황 등 텍스트 외의 정보가 있지만, AI에게는 텍스트가 전부입니다. 원리를 알면 프롬프트를 단순히 잘 쓰는 것을 넘어, 설계할 수 있게 됩니다.

RLHF와 학습 — AI가 영리해진 비결

사전학습 → 파인튜닝 → RLHF라는 단계를 거치며 AI는 방대한 데이터 속 패턴을 흡수하고 사람의 선호 방향으로 조정됩니다. "예측하고 → 틀리고 → 고친다"는 루프를 수십억 번 반복한 결과가 지금의 AI입니다.

이 책을 다 읽고 난 뒤, 각자 AI를 이해한 틀 위에서 더 나은 질문을 만들고, 더 나은 판단을 하고, 더 나 은 방식으로 이 기술과 함께 살아갈 수 있기를 바랍니다.

▶ 저자 소개

지은이  박민경

현재 서울대학교 인공지능 연구원으로 재직하며 LLM과 Language AI를 연구하고 있다. 건국대학교 소프트웨어공학과를 졸업하고 고려대 학교 인공지능학과에서 석사학위를 받았다. 경기도 지역협력연구센터 (GRRC), 라이크어로컬, 리플에이아이 등에서 AI 연구원으로 일하며 다 양한 실무 프로젝트를 경험했다. 특히 LLM 기반 시스템과 AI 오케스트 레이션, 실제 서비스에 적용 가능한 AI 파이프라인 구현에 관심이 많다. 복잡한 AI 기술이 실제 문제를 해결하는 과정에 흥미를 느끼며, 이론과 실무를 연결하는 일을 꾸준히 해오고 있다. 저서로는 『Node.js로 서버 만들기』, 『개발자 상식』이 있다. 이번 책 『AI 이해력』에서는 LLM의 기본 원리와 언어 AI를 둘러싼 핵심 개념을 일반 독자도 이해할 수 있도록 풀어내고자 했다.

서울대학교 인공지능 연구원 재직 중

• 건국대학교 소프트웨어학과 학사

• 고려대학교 인공지능학과 석사

• 『Node.js로 서버 만들기』, 『개발자 상식』 저자

• (전) 경기도 지역협력연구센터(GRRC) AI연구원

• (전) 라이크어로컬 AI연구원(퇴사)

• (전) 리플에이아이 AI연구원(퇴사)

• SKT 독자파운데이션 모델 인턴 참여

▶ 추천사

원리와 한계를 읽어내고 스스로 설계하는 능력, AI 시대의 생존 필살기

AI의 활용이 빠르게 대중화되면서 많은 개발자와 사용자들은 여전히 결과 중심의 활용에 머무르고 있습니다. 이 책은 AI 전공 지식이 없는 독자들도 이해할 수 있도록 쉽고 직관적인 언어로 언어모델의 핵심 원리를 풀어냅니다. 원리를 이해하고 있다면 어떤 작업이 왜 작동하는지, 그리고 어디에서 한계가 발생하는지도 자연스럽게 파악할 수 있습니다.

— 김건희 교수, 서울대학교 컴퓨터공학부/첨단융합학부

트렌드에 휩쓸리지 않고 기술을 주도하는 단단한 기준, AI 본질의 힘

얄팍한 요령 대신, 이 책은 언어모델이 작동하는 본질적인 원리를 찬찬히 짚어냅니다. 쏟아지는 기술의 홍수에 휩쓸리지 않고, 자신만의 단단한 관점으로 기술을 다루고자 하는 모든 이들에게 권합니다.

— 이병준 교수, 고려대학교 인공지능학과

▶ 상세 이미지

_끝

● 지은이: 김희령

● 페이지: 384

● 판형: 188 * 257

● 도수: 4도

● 정가: 27,000원

● 발행일: 2026년 5월 21일

● ISBN: 979-11-93229-47-7 93000

[교보문고] [예스24] [알라딘]

▶ 도서 내용

그림 실력이 없어도, 비싼 장비가 없어도, 수천만 원의 예산이 없어도 됩니다. 아이디어와 노트북, 그리고 이 책의 워크플로우만 있으면 혼자서, 사흘 만에, 10분 분량의 애니메이션을 완성할 수 있습니다.

많은 이들이 "AI로 영상을 뽑아봤지만 내가 원하는 장면은 안 나온다"고 말합니다. 문제는 도구가 아니라 '흐름'과 '연결 방식'입니다. 이 책은 단순히 AI 버튼을 누르는 법을 가르치지 않습니다. 아이디어를 3막 구조의 대본으로 짓고, 브레이크다운 시트로 시각적 설계도를 그리며, 흩어진 AI 도구들을 하나의 파이프라인으로 엮는 '설계의 기술'을 전수합니다.

시놉시스 개발(LLM), 비주얼 설계(이미지 AI), 생동감 있는 움직임(비디오 AI), 감정을 증폭시키는 AI 사운드까지 제작의 전 과정을 단계별로 마스터합니다. 또한 AI 영상의 최대 고충이었던 '매번 바뀌는 캐릭터' 문제를 해결하는 실전 기술을 공개하며, 단순 이론이 아닌 대한민국 제1회 AI 국제 영화제(K-AIFF) 수상 감독의 제작 파이프라인을 그대로 따라하며 배울 수 있습니다.

▶ 대상 독자

영상을 만들고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막한 분

복잡한 3D 툴(Maya, Blender) 학습에 수년을 쏟지 않아도 됩니다. 기획부터 사운드까지 AI 도구를 연결하는 워크플로우 한 권으로 영상 제작을 시작할 수 있습니다.

AI를 써봤지만 뭔가 이상하고 어렵다고 느끼는 분

단순히 AI 버튼을 눌러보는 단계를 넘어, 각기 다른 강점을 가진 AI 도구들을 오케스트라처럼 지휘해 하나의 완성된 이야기를 뽑아내는 연출법을 배웁니다.

그림을 못 그리지만 애니메이션 감독을 꿈꾸는 분

상상력만 있으면 됩니다. 2D 만화풍, 3D 픽사 스타일, 지브리 풍, 사이버펑크까지 — 텍스트 프롬프트 하나로 원하는 스타일의 캐릭터와 배경을 생성합니다.

자신만의 독특한 이야기를 세상에 들려주고 싶은 창작자

유튜브 크리에이터, 작가, 기획자, 마케터 — 내 이야기를 움직이는 영상으로 완성하고 싶은 모든 창작자를 위한 실전 가이드입니다.

AI 영상 제작의 실제 비용과 시간이 궁금한 분

10분 분량의 서사 애니메이션에 실제로 얼마의 시간과 비용이 드는지, 저자의 실제 제작 데이터를 낱낱이 공개합니다.

▶ 목차

Prologue 그림 한 장도 못 그리는 내가 애니메이션 감독이 되기까지

Chapter 01 AI 애니메이션으로 여러분도 AI 창작자가 될 수 있다

Section 01  지금, AI 애니메이션의 문이 열리다

Section 02  '도구를 넘어 흐름을 디자인'하는 AI 연출자의 달라진 사고방식

Section 03  AI 애니메이션 제작의 3단계 핵심 흐름

Section 04  AI 애니메이션의 새로운 가능성은 누구를 위한 것인가

Section 05  AI 애니메이션 시작하기

Section 06  영감을 주는 AI 애니메이션 사례들

Section 07  창작에도 윤리가 있다

Section 08  도구 사용자를 넘어 AI 연출자로 거듭나자

Chapter 02 걸작의 시작: 아이디어 발상과 기획

Section 01  상상력에 시동 걸기: "만약에?"라는 질문으로 이야기 씨앗 찾기

Section 02  30초~1분 분량의 애니메이션으로 가볍게 시작해서 성공하기

Section 03  아이디어를 현실로 만드는 나만의 작업실: 무료 기획 도구 및 AI 활용법

Section 04  영감의 스펙트럼 넓히기: 일상과 현실에서 아이디어 캐치하기

Section 05  내 이야기에 딱 맞는 애니메이션 스타일 정하기: AI 프롬프트 가이드

Chapter 03 뼈대에 살을 붙이다: AI와 함께 시놉시스부터 대본까지 빠르게 완성하기

Section 01  스토리의 방향, 시놉시스! AI로 더 쉽고 강렬하게 작성한다

Section 02  애니메이션 대본을 AI로 쓸 수 있을까?

Section 03  AI와 함께 첫 대본 쓰기: 1~3분 초단편 애니메이션

Section 04  AI와 함께 만드는 0분 이상 애니메이션은 '씬 리스트'부터 시작하자

Section 05  AI를 기반으로 한 대본 개선 및 연출 강화 비법

Chapter 04 AI 시대, 스토리보드를 넘어서는 브레이크다운 활용법

Section 01  대본 브레이크다운: '장면'이 아닌, '컷' 단위로 생각하자

Section 02  애니메이션이 살아난다! 샷 크기 및 카메라 워크 기초 정리

Section 03  작업은 나눠서, 설계는 한 번에: 장면을 컷으로 나누고, AI에게 정확하게 지시하는 법

Chapter 05 AI로 캐릭터와 배경을 한방에 완성하기

Section 01  누구라도 프로처럼 보이게 해 주는 AI 캐릭터 디자인

Section 02  AI로 구현하는 공간의 매력, 배경 디자인하기

Section 03  캐릭터와 배경을 한 장면에 자연스럽게 합치기

Chapter 06 AI로 정적인 이미지에 움직임의 생명을 불어넣다

Section 01  영상용 이미지는 무엇이 다른가?

Section 02  3요소를 기반으로 한 움직임 중심의 프롬프트 만들기

Section 03  이미지에 움직임을 입히는 AI 영상화 도구들

Section 04  움직임에 감정을 입히는 시각 연출의 4요소

Section 05  AI에게 프롬프트로 '움직임의 연출'을 제대로 시키기

Section 06  장면을 연결할 때 스타일 유지하기

Chapter 07 소리까지 완벽하게, 음성 및 후반 작업하기

Section 01  애니메이션에서 소리를 구성하는 3요소

Section 02  AI TTS를 활용해서 캐릭터 목소리 만들기

Section 03  장면에 생명을 불어넣는 작은 소리, 효과음 만들기

Section 04  분위기와 감정 연출의 핵심인 배경음악 만들기

Section 05  소리의 3요소를 조화롭게 합주하기

Chapter 08 실전 프로젝트 1: 한 문장으로 완성하는 초간단 애니메이션

Section 01  인비디오 기능을 한 눈에 보기

Section 02  챗지피티로 콘셉트를 잡고 대본도 만들기

Section 03  쉽게 따라할 수 있는 인비디오 조작법

Section 04  대본을 넣고, 버튼을 몇 개만 누르면 끝나는 영상 제작

Section 05  편집해서 완성도 높이기

Chapter 09 실전 프로젝트 2: 감정 표현이 살아 있는 서사 중심의 애니메이션 만들기

Section 01  감정을 형상화한 이야기를 기획하고 주제 정하기

Section 02  대본을 한 눈에 보도록 씬 리스트를 먼저 만들기

Section 03  완벽한 조력자인 챗지피티와 대본 작성하기

Section 04  일관성과 몰입감을 높이기 위한 캐릭터와 배경 설정하기

Section 05  시각화 첫 단계인 브레이크다운 시트 작성하기

Section 06  AI로 만든 이미지를 통해 본격적으로 시각화하기

Section 07  AI로 만든 이미지 컷을 영상으로 만들기

Section 08  실험과 반복을 통해 컷 편집하기

Section 09  소리를 넣어 이야기에 숨소리 불어넣기

Section 10  10분 분량의 애니메이션에 들어간 시간과 비용 분석하기

Section 11  이 프로젝트를 통해 꼭 기억해야 할 것들

찾아보기

▶ 주요 내용

복잡한 3D 툴(Maya, Blender) 학습에 수년을 쏟지 않아도 됩니다. 아이디어와 노트북, 그리고 이 책의 워크플로우만 있으면 충분합니다.

[이 책에서 배울 핵심 내용 네 가지]

첫째, 그림 실력 없어도 상상력만 있으면 오케이!

복잡한 3D 툴 없이, AI 프롬프트만으로 픽사·지브리·아니메 스타일의 캐릭터와 배경을 생성합니다. 이 책의 워크플로우만 따라가면 충분합니다.

둘째, 다양한 도구를 연결해 쓸 수 있는 힘을 길러줍니다

단순히 툴 사용법을 익히는 단계를 넘어, 각기 다른 강점을 가진 AI 도구들을 오케스트라처럼 지휘하여 하나의 완성된 이야기를 뽑아내는 연출법을 공개합니다.

셋째, 캐릭터의 일관성을 정복합니다

AI 영상의 최대 고충이었던 '매번 바뀌는 캐릭터' 문제를 해결합니다. 여러 장면에서 동일한 주인공을 유지하며 장편 서사를 끌고 가는 실전 기술을 다룹니다.

넷째, 대한민국 제1회 AI 영화제 수상자의 노하우

단순 이론이 아닌, 실제 영화제 대상을 거머쥔 감독의 제작 파이프라인을 그대로 따라하며 '되는 방법'만 배웁니다.

[이런 분들께 이 책을 권합니다!]

그림 못 그리는 예비 애니메이션 감독:

그림 실력 없이 텍스트 프롬프트만으로 나만의 캐릭터와 세계관을 완성하고 싶은 분

유튜브 크리에이터 · 영상 콘텐츠 제작자:

실사 영상의 한계를 넘어 AI 애니메이션으로 채널을 확장하고 싶은 분

스토리텔러 · 작가 · 기획자:

내 이야기를 움직이는 영상으로 세상에 들려주고 싶은 분

AI 도구를 써봤지만 실망한 분:

단편적인 AI 도구 활용을 넘어, 전체 제작 파이프라인을 체계적으로 익히고 싶은 분

[이 책에서 만들 최종 프로젝트: 불안 그림자 빌런(제목), 10분(시간)]

https://youtu.be/kMydfSVALjg

▶ 저자 소개

지은이 김희령

영상제작과 겸임교수이자 AI 애니메이션 크리에이터. 유튜브 채널 '비지오랩(VISIOLAB)'을 운영하며 AI 영상 도구의 최신 트렌드를 분석하고, AI로 쉽게 애니메이션을 제작하는 방법을 나누고 있다.

2024년 대한민국 제1회 AI 국제 영화제(K-AIFF) 수상, 2025년 대한민국 AI 콘텐츠 어워즈 수상. 그의 작품은 대한민국 최초의 AI 영화제에서 수상하며 실력을 인정받았다. 대학과 현장에서 영상 제작 및 기획을 지도하며, 생성형 AI의 등장으로 애니메이션 제작의 새로운 가능성을 발견했다. 이제는 누구나 고퀄리티 3D 영상을 통해 자신의 상상을 현실로 만들 수 있도록 돕는 든든한 가이드로, AI와 창작의 경계를 확장하고 있다.

유튜브: https://www.youtube.com/@visiolab23

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