강의도 숏폼 시대, 1분이면 OK! > 대학 강의를 인스타그램/틱톡처럼 소비하는 차세대 숏폼 에듀테크 플랫폼

E-Clips는 기존 대학 온라인 강의(LMS)의 긴 러닝타임과 수동적인 학습 환경이 가진 한계를 극복하기 위해 탄생했습니다. Z세대에게 친숙한 숏폼(Short-form) 형식을 교육에 도입하여, 90분의 긴 강의를 1분 내외의 핵심 요약 영상으로 자동 변환하여 제공합니다.

학생들은 무한 스크롤 UI를 통해 다양한 전공 지식을 쉽고 빠르게 탐색할 수 있으며, AI 기반의 학습 보조(Q&A 챗봇, 퀴즈 생성) 기능을 통해 능동적인 학습 경험을 할 수 있습니다. 교수진에게는 AI 자동 영상 제작 파이프라인을 제공하여 콘텐츠 제작의 부담을 획기적으로 줄여줍니다.

• 숏폼 기반 강의 탐색: 틱톡/릴스 스타일의 무한 스크롤 UI로 강의 핵심 내용을 빠르게 학습
• 소셜 러닝 피드: 강의 후기 공유, 좋아요, 댓글 및 커뮤니티 기능을 통한 상호작용
• AI 학습 조교 (Chatbot): RAG 기술을 활용하여 강의 계획서 및 내용을 학습한 챗봇이 24시간 질의응답 제공
• AI 퀴즈 & 성적 예측: 강의 시청 후 자동 생성된 퀴즈 풀이 및 학습 데이터를 기반으로 한 성적 예측
• 교수 상담 예약: Google Calendar 연동을 통한 실시간 상담 예약 시스템

• AI 숏폼 자동 생성: 강의 원본 영상 업로드 시, 핵심 구간 추출 및 자막/영상 자동 생성
• 강의 대시보드: 학생들의 학습 현황, 퀴즈 성적, 영상 조회수 등 통계 데이터 시각화
• 콘텐츠 관리: 생성된 쇼츠 영상 편집, 공지사항 및 과제 관리

• Client: React Native 앱과 React 웹이 API Gateway를 통해 요청을 보냅니다.
• Backend: Spring Boot 서버가 비즈니스 로직을 처리하고, Python AI 서버와 비동기 통신하여 무거운 AI 작업을 수행합니다.
• Data Layer: MySQL은 정형 데이터를, MongoDB는 비정형 로그를, Redis는 캐싱을 담당합니다.
• External APIs: OpenAI, Naver Clova, Google Calendar API 등을 활용합니다.

E-Clips의 핵심인 강의 숏폼 자동화 과정은 다음과 같습니다.

1. Input: 교수가 긴 강의 영상(Full Video) 업로드
2. Audio Extraction: FFmpeg를 사용하여 오디오 추출
3. STT: Naver Clova API로 음성을 텍스트(Script)로 변환
4. Content Planning (LLM): OpenAI API가 핵심 주제 요약, 숏폼 대본 작성, 퀴즈 생성
5. Asset Generation:
   • 핵심 구간 영상 추출 (Computer Vision) 또는 AI 영상 생성 (Runway/Gemini)
   • AI 음성 합성 (TTS)
6. Rendering: FFmpeg로 영상, 자막, 음성을 병합하여 최종 9:16 숏폼 완성

주요 엔티티 관계는 다음과 같습니다.

• Users: 학생 및 교수 정보 (Authentication)
• Lectures: 강의 메타 데이터
• Lecture_Videos: 원본 강의 영상
• Shorts: 생성된 숏폼 영상 (Lecture_Videos와 1:N 관계)
• Quizzes / Assignments: 학습 평가 데이터
• Comments / Community_Posts: 소셜 활동 데이터

• Node.js >= 18.0.0
• Java JDK >= 17
• Python >= 3.9
• Docker & Docker Compose

1. Clone the repository

   git clone https://github.com/your-username/E-Clips.git

2. Backend (Spring Boot)

   cd backend
   ./gradlew build
   java -jar build/libs/eclips-backend.jar

3. AI Server (Python FastAPI)

   cd ai-server
   pip install -r requirements.txt
   uvicorn main:app --reload

4. Frontend (React Native)

   cd mobile-app
   npm install
   npm start

This project was developed for the 2025 Hanium Dream Up Competition.