01핵심 개요
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 제작자 | 비트 (오목교 전자상가) |
| 목적 | 회의 결정사항·발언·할 일 자동 정리, 외부 유출 방지 |
| 핵심 원칙 | 온디바이스(로컬) 처리 — 녹음 파일 클라우드 미업로드 |
| 개발 도구 | 마누스(Manus) AI — '마이 컴퓨터' 에이전트 기능 |
| 음성인식 모델 | MS 바이브보이스 ASR (화자 분리·타임스탬프·핫워드 내장) |
| 하드웨어 | 애플 실리콘 맥(통합 메모리) + 무선 전방향 마이크 |
| 총 제작 시간 | 약 10시간 |
02왜 기존 클라우드 회의록을 안 쓰나
기능은 우수하나 사용에 부적합 — 사용하려면 녹음 파일을 인터넷에 업로드해야 함. 회의에는 미공개 제품·광고주·금액·일정 등 외부 유출 금지 정보가 다수 포함. 클라우드 서버 업로드 시 보안 위협 과다, 다수 파트너사가 엄격 금지. 실제 일부 회의록 AI 업체 보안 사고 발생 — ID·비밀번호 유출 시 치명적. 결론 — "내 컴퓨터 안에서 전부 처리."
03온디바이스 AI 선택 근거
온디바이스·로컬 AI — 모델을 온라인 서버가 아닌 사용자 기기에 설치해 구동. 회의 파일이 외부 서버로 안 올라가 프라이버시·해킹 리스크 완화. 무료 오픈소스 모델 급증·성능 향상이 배경.
핵심 모델 — MS 바이브보이스 ASR. 단순 받아쓰기 넘어 회의 필수 기능 통합 — 최대 60분 오디오 처리, 화자 분리, 타임스탬프, 핫워드(회사명·제품명·내부 용어 사전 등록으로 인식률↑). 하드웨어 — 애플 실리콘 맥은 CPU·GPU가 하나의 큰 통합 메모리 공유 → 메모리 충분한 맥이면 로컬 AI 구동 여지.
04앱 구조 — 두 개의 AI
두 AI를 하나의 앱 안에서 구동. 개발 도구로 마누스 AI 선택 이유 — 웹페이지가 아닌 '내 맥에서 실제 구동되는 앱'이 목표. 로컬 모델 로딩·실제 녹음 전사 확인이 필요해, 컴퓨터를 직접 조작하는 '마이 컴퓨터' 에이전트가 적합.
05제작 과정 (마누스 AI 워크플로우)
특이점 — 마누스가 사용자 업무 스타일을 기억("묻지 않고 스스로 작업 처리" 등 개인화 지식 저장).
06실사용 시나리오
전방향 마이크 준비 → 앱 실행·회의 제목·핫워드(참가자 이름·용어) 입력 → 녹음 시작. 회의 종료 시 자동 전사 → 요약 버튼으로 회의록 생성 → 회의 챗봇으로 "다음 지시 사안? 언제 말하기로 했지?" 즉시 질의. 연동 — 녹음은 로컬 처리, 외부 공유 정보만 사용자 확인 후 슬랙 공유·마누스 연동으로 구글 캘린더 일정 자동 등록.
07한계와 시사점
한계 — 고사양 요구. 요약 모델 구동 시 램 약 19GB 필요, 팬·램 점유율 상승. 제작 전 노트북 사양 확인 필수.
시사점 — "AI가 코드를 대신 짜준다"를 넘어 '개발팀 하나를 꾸린 수준'. 컴퓨터 환경 인식·작업 폴더 생성·UI 정리·보안 확인·개인 업무 스타일 학습까지 자동. 소규모·1인 작업자에게 생산성 급증 기대. 결론 — 코딩을 모를수록 안전한 AI 에이전트로 시작하면 시스템 손상 위험을 줄이며 아이디어를 앱으로 구현 가능.
08용어 사전
| 용어 | 한줄 설명 | 비유/예시 |
|---|---|---|
| 온디바이스 AI | 서버가 아닌 사용자 기기에서 직접 구동하는 AI | 인터넷 없이 내 노트북 안에서만 도는 비서 |
| ASR | 음성을 문자로 바꾸는 자동 음성 인식 기술 | 말을 받아 적어주는 속기사 |
| 화자 분리 | 녹음에서 누가 말했는지 구분하는 기능 | 회의록에 발언자 이름표 붙이기 |
| 핫워드 | 미리 등록해 인식률을 높이는 특수 단어 | 시험 전 외워둔 핵심 용어집 |
| 통합 메모리 | 애플 실리콘에서 CPU·GPU가 함께 쓰는 메모리 | 한 냉장고를 온 가족이 공유하는 구조 |
| 마누스 AI | 컴퓨터를 스스로 조작해 앱을 만드는 AI 에이전트 | 손발 달린 AI 개발자 |