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모션그래픽 폰트 조합, 최적의 짝은? 폰트 페어링 스킬로 쇼츠에 65쌍 입혀 본 기록

모션그래픽에 들어가는 폰트 조합, 최적의 짝은 무엇일까요? 폰트 페어링 스킬의 규칙으로 짝 65개를 만들어 실제 쇼츠 두 편에 입혀 봤습니다. 폰에서 못 읽어 떨어진 8쌍, 살아남은 57쌍, 템플릿으로 고른 8개를 실제 렌더 화면으로 비교합니다.

작성자 샘호트만 (Sam Hottman)작성 2026년 10월 21일읽기 20분

폰트 조합, 최적의 짝은 무엇일까라는 제목과 폰트 111개, 짝 65에서 57, 템플릿 8 칩 옆에 같은 쇼츠 자막 '편집에 몇 시간씩'을 서로 다른 폰트 일곱 가지로 렌더한 화면을 쌓아 둔 대표 이미지

Claude에게 화면 디자인이나 모션그래픽을 맡겨 보면, 구성은 그럴듯한데 어딘가 "AI가 만들었네" 싶은 결과가 자주 나옵니다. 색이나 레이아웃 탓으로 돌리기 쉬운데, 제 경험으로는 폰트가 차지하는 몫이 꽤 큰 것 같습니다. 폰트를 따로 정해 주지 않으면 늘 비슷한 기본 고딕 하나로 제목부터 자막까지 다 채우기 때문입니다.

저는 쇼츠·릴스의 모션그래픽을 Claude Code로 만들고 있습니다(쇼츠·릴스 로컬 자동화 제작기 참고). 제 채널 폰트(학교안심 알림장 · SUIT · 프리텐다드 · Instrument Serif)는 잘 쓰고 있어서 바꿀 생각이 없었습니다. 다만 수강생들에게는 여러 템플릿을 보여 줘야 했고 같은 영상이라도 폰트만 다르게 입히면 분위기가 확 산다고 느끼고 있었습니다. 그러다 스레드에서 폰트 짝을 골라 주는 Claude 스킬을 소개한 글을 보고 그 GitHub 레포를 직접 테스트해 보기로 했습니다.

이번 글에서는 "모션그래픽에 들어가는 폰트의 최적의 조합은?"이라는 질문을 들고 그 레포의 규칙으로 폰트 짝을 65개 만들어 실제 쇼츠 두 편에 폰트만 바꿔 입혀 본 과정을 다루겠습니다. 폰에서 못 읽어 떨어진 8쌍, 살아남은 57쌍, 그중 템플릿 영상으로 고른 8개까지 실제 렌더 화면으로 보여 드리겠습니다.

(작성일 2026-10-21 기준입니다. 레포의 별 수와 폰트 라이선스는 바뀔 수 있어서, 큰 상업 작업 전에는 원문을 한 번 더 확인하시는 걸 권장합니다.)

사용 도구 및 준비물

font-pairing-skill 눈누 Google Fonts Claude Code

폰트 페어링 스킬 한눈에 보기

테스트한 레포는 시퀀스스튜디오(Instagram @sequence_ai)가 공개한 font-pairing-skill입니다. 분위기만 말하면 상업적으로 써도 되는 무료 폰트로 한글·영어 폰트 짝을 골라 주는 Claude 스킬이고 스킬 문서와 스크립트는 MIT 라이선스입니다. 2026년 10월 20일(한국 시간)에 올라온 레포라 작성일 기준 별 13개, 커밋 2개로 아직 아주 작습니다.

여기서 용어 몇 개만 먼저 짚겠습니다.

폰트 페어링(font pairing, 폰트 짝 맞추기): 한 화면에 쓸 폰트 두세 개를 역할별로 골라 짝을 짓는 일입니다. 소개팅 주선과 비슷합니다. 둘 다 튀는 사람끼리 붙이면 부딪히고 성격이 반대인 둘을 붙여야 서로가 살아납니다.
세리프(serif)와 고딕: 세리프는 획 끝에 삐침이 달린 글꼴로, 한글에서는 명조·바탕 계열이 여기에 해당합니다. 고딕(산세리프)은 삐침 없이 굵기가 고른 글꼴입니다.
라이선스의 "재배포": 폰트로 만든 영상을 올리는 것과, 폰트 파일 자체를 남에게 나눠 주는 것은 다른 권리입니다. 영상에는 써도 되는데 파일은 못 나눠 주는 폰트가 꽤 있습니다.

레포에 들어 있는 것은 다음과 같습니다.

들어 있는 것	내용
폰트 54개	한글 30개(눈누) · 영어 24개(구글 폰트), 설치 링크 · 웹폰트 주소 · 라이선스
추천 짝 18개	영어+영어 · 영어+한글 · 한글+한글 각 6개
규칙 12개	핀터레스트·웹의 짝 예시와 모션그래픽 디자이너가 Claude 결과물을 반려하면서 정한 기준을 합친 것
미리보기 스크립트	고른 짝을 실제 문구로 그려 주는 HTML 생성기(파이썬 기본 라이브러리만 씀)

쓰는 법은 README에 나온 대로 한국어로 말하면 됩니다. 예시 문장 원문은 다음과 같습니다(원문이 한국어라 번역은 생략합니다).

차분한 전시 포스터에 어울리는 폰트 짝 골라줘 이 카드뉴스 폰트 페어링해줘 한글+한글로 귀여운 조합 3개만

그러면 짝 2~3안을 이유 한 줄씩과 함께 고르고 실제 문구로 미리보기를 그린 뒤 설치 링크와 라이선스를 알려 준다고 합니다. 저는 이 대화형 사용법보다 규칙 12개에 더 관심이 갔습니다. 포스터 한 장이 아니라 움직이는 영상에 같은 규칙을 적용하면 어떻게 될지가 궁금했기 때문입니다. 아래 표는 규칙을 제 말로 줄이고 이번 실험에서 체감한 점을 옆에 붙인 것입니다.

규칙 (요약)	이번 실험에서 본 것
1. 반대끼리 짝 (굵은↔가는, 고딕↔세리프·손글씨)	가장 잘 먹혔음. 템플릿 8개 대부분이 이 구조
2. 같은 종류끼리는 피하기	같은 가족 한 벌로 가도 영문만 다르게 주면 괜찮은 경우가 있었음
3. 한 화면에 폰트 3개까지	엔진 역할이 자막·강조·영문 셋이라 자연스럽게 지켜짐
4. 짝은 제목 안에서 보이게	강조 자막 한 줄 안에 한글+영문이 섞일 때 짝이 가장 잘 보였음
5. 숫자·영어는 영문 폰트로	"9개의 Claude Code" 같은 줄에서 인상이 크게 갈림
6. 본문은 담백하게	목록 자막에 개성 폰트를 넣으면 바로 읽기 힘들어짐
7. 제목은 본문의 3배 이상	엔진 레이아웃이 이미 정해 두고 있어 손대지 않음
8. 큰 제목은 자간 좁게, 영문 대문자 라벨 자간 벌리지 않기	레포가 "대표적인 AI 티"로 꼽은 항목
9. 필기체·손글씨는 한두 낱말만	탈락한 8쌍 중 절반이 손글씨였음
10. 형광펜은 소문자 몸통만	이번 실험 범위 밖
11. 레퍼런스의 색은 가져오지 않기	색은 그대로 두고 폰트만 바꿈
12. 폰트 파일은 결과물에 넣지 않기	수강생에게 파일을 줄지 정할 때 가장 중요했음

실험 준비, 폰트 역할과 라이선스

1. 모션그래픽 자막의 폰트 역할 세 가지

포스터와 달리 쇼츠 한 편에는 글자가 하는 일이 셋으로 나뉩니다. 제 영상 기준으로는 다음과 같습니다.

자막·본문: 화면 아래 종이 띠 자막, 목록, 라벨. 가장 많이 나오고 가장 빨리 읽혀야 합니다.
강조·제목: 화면 아래쪽 큰 강조 자막, 화면 제목, 칩(작은 알약 모양 라벨). 영상의 인상을 정합니다.
영문·숫자 강조: 강조 자막 안에 섞이는 영어 낱말과 숫자. "9개의 Claude Code"의 Claude Code 같은 부분입니다.

지금 제 채널 기본값은 강조에 학교안심 알림장, 자막·본문에 SUIT와 프리텐다드, 영문 강조에 Instrument Serif입니다. 아래 카드가 그 기본값으로 렌더한 실제 화면이고 이 글에서는 "00 기본"이라고 부르겠습니다.

실험은 Claude Code에게 맡겼습니다. 처음 보낸 요청 원문은 다음과 같습니다.

https://github.com/Sequence-st/font-pairing-skill -> 이거보고 어울리는 폰트쌍들을 좀 발굴해주세요. 폰트 다운받고요. 우리가 쓰던건 잘 쓰고 있어서 괜찮은데요. 수강생들에게 여러 템플릿으로 보여줘야해서 폰트만 다른거 써도 좀 확 산다고 저는 느끼고 있습니다. 그래서 여러가지 템플릿을 만들기 위해 우선 이 폰트 페어링 여러종류(종류가 많을 수록 좋음)을 발굴해주세요. 그리고 기존에 만들었던 영상들에서 폰트만 바꿔서 여러개 렌더링해놔도 좋을 거 같아요!

여기서 핵심은 "기존 영상에서 폰트만 바꿔서"입니다. 영상마다 장면 코드를 고치면 짝 65개 × 영상 2편을 손으로 바꿔야 합니다. 그래서 Claude Code가 제 렌더 엔진에 스위치를 하나 달았습니다. 장면 코드는 그대로 두고 위 세 역할 이름 뒤에 연결된 폰트 파일만 바꿔 끼우는 방식입니다. 렌더할 때 짝 이름 하나만 넘기면 됩니다.

HLJS BASH

python core/engine/render_reel.py --workspace . --project-dir work/<영상 폴더> -- FONT_PAIRING=research-hahmlet OUT=D:/out.mp4

이 명령은 research-hahmlet(리서치 리포트) 짝으로 영상 한 편을 다시 렌더합니다. FONT_PAIRING을 빼면 지금까지와 같은 렌더가 나와야 하는데, 실제로 10월 18일에 뽑아 둔 스틸 7장과 비교해 보니 6장이 바이트 단위로 같았고 나머지 1장은 영상 프레임을 읽을 때 생기는 미세한 잡음 차이였습니다. 기존 채널 영상에는 영향이 없다는 뜻입니다.

짝 하나는 다음처럼 적습니다. 실제 짝 정의 파일(pairings.src.json)의 한 줄입니다.

HLJS JSON

{"id": "research-hahmlet", "group": "에디토리얼·지식", "label": "리서치 리포트",
 "body": "asta-sans", "head": "hahmlet", "headWeight": 800,
 "accent": {"font": "newsreader", "style": "italic", "weight": 600},
 "mood": "신뢰 · 분석", "use": "리서치 · 보고서 · 비교 분석",
 "why": "각진 현대 명조 ↔ 새 고딕 Asta Sans, 영문은 신문 이탤릭"}

body(자막·본문)에 아스타 산스, head(강조·제목)에 함렡, accent(영문 강조)에 Newsreader 이탤릭을 넣은 짝입니다. 규칙 1번(반대끼리)대로 각진 명조와 매끈한 고딕을 붙였고, 분위기와 어울리는 곳, 짝을 지은 이유까지 한 줄에 같이 적어 둡니다. 이 마지막 세 칸이 나중에 수강생용 카드의 설명이 됩니다.

폰트마다 글자 폭이 달라서 같은 자리에 다른 폰트를 넣으면 자막이 칸을 넘치기도 합니다. 그래서 빌드 단계에서 짝마다 원래 폰트의 폭에 맞춰 크기를 조금씩 보정합니다(이 보정에서 사고가 한 번 났는데, 아래 판정 이야기에서 다루겠습니다).

2. 폰트 111개 받기와 라이선스 거르기

짝을 만들려면 폰트부터 있어야 합니다. 출발점은 레포의 폰트 54개였고 여기에 구글 폰트의 한글 가족과 눈누의 한글 폰트를 더 받았습니다. 구글 폰트 한글 25가족과 라틴 34가족, 눈누 한글 29가족을 먼저 받고, 따로 후보로 뽑은 폰트들은 라이선스 원문을 확인한 뒤 통과한 것만 넣었습니다. 최종 라이브러리는 111개(한글 78 · 라틴 33)입니다.

거르는 기준은 단순하게 잡았습니다. 눈누의 라이선스 요약표(인쇄 · 웹사이트 · 포장지 · 영상 · 임베딩 · BI/CI 6칸) 중 영상과 임베딩이 둘 다 「사용 가능」이어야 합니다. 렌더한 영상에 폰트가 박히고 렌더 과정에서 웹폰트로 불러오기 때문입니다. 이 기준에서 쿠키런 · 잘난체 · 레페리포인트 · 을유1945 · 마포꽃섬 · KoPub이 빠졌습니다. 영상이나 임베딩 칸에 조건이 붙어 있었습니다.

통과한 111개 중에서도 20개는 파일 재배포 금지입니다. 에스코어드림 · 어그로체 · 서울알림체 · 교보손글씨 2019 · 태백체 등이 여기에 해당하고 영상에 쓰는 것은 괜찮지만 폰트 파일을 수강생 자료에 넣으면 안 됩니다. 이 표시가 나중에 템플릿을 고를 때 가장 큰 기준이 됐습니다.

받은 폰트는 한 줄씩 직접 찍어서 눈으로 확인했습니다. "클로드가 영상을 대신 만든다 3분 컷 AI Shorts 2026"이라는 같은 문장을 폰트마다 그린 견본입니다.

맨 위 줄들에 ☒ 상자가 보이는데, 그 글자(여기서는 공백)가 폰트 안에 아예 없다는 뜻입니다. 이건 눈에 보이니 차라리 낫습니다. 더 곤란한 경우는 따로 있었습니다. 학교안심 · 배민 계열 일부 웹폰트는 한글 11,172자를 전부 가지고 있다고 표시해 놓고 실제로는 약 2,350자만 그립니다. 나머지 글자는 표에만 있고 모양이 비어 있어서 자막에 그 글자가 나오면 오류 없이 빈칸으로 렌더됩니다. 그래서 짝을 빌드할 때 영상에 실제로 쓰인 음절이 전부 그려지는지, 자막이 칸을 넘치지 않는지를 먼저 검사하게 했습니다. 처음 만든 44쌍 중 42쌍이 통과했고 영문을 넓게 쓰는 Syne 짝 2개가 폭 초과로 걸려서 보정 하한을 풀어 해결했습니다. 짝을 65개로 늘린 뒤에는 두 영상 모두 전부 통과했습니다.

(빌드할 때마다 woff2 파일 110여 개를 열어 재다 보니 한 번에 7분이 걸렸는데, 측정값을 캐시에 남기게 한 뒤로는 2초로 줄었습니다. 짝을 자주 고치는 작업이라 이 차이가 컸습니다.)

같은 장면에 폰트 짝 65쌍 입혀 보기

이제 실제로 입혀 볼 차례입니다. 실험에 쓴 영상은 두 편입니다.

avatar-shorts 본편(38초): 셀카 영상 하나로 쇼츠를 만드는 오픈소스를 소개한 영상입니다(셀카 영상 하나로 쇼츠 만들기 참고).
교안 도구 3종(51초): 교안 만들 때 쓰는 오픈소스 세 개를 소개한 영상입니다(교안 만들 때 쓰는 오픈소스 3가지 참고).

영상 전체를 짝마다 렌더하면 한 편에 3분 가까이 걸려서 먼저 장면 9개만 골라 스틸(정지 화면)로 뽑았습니다. 짝 하나에 9장면이 13초 정도면 나왔습니다. 같은 장면을 짝마다 뽑아 두면 폰트 말고는 전부 같아서 비교가 쉽습니다.

아래는 강조 자막 "편집에 몇 시간씩"이 나오는 장면 하나를, 기본값과 최종 57쌍으로 차례로 넘겨 본 것입니다.

카드와 셀카, 배경은 한 픽셀도 안 바뀌는데 화면의 성격이 짝마다 달라집니다. 명조 짝에서는 다큐멘터리처럼 차분해지고, 두꺼운 고딕 짝에서는 썸네일처럼 시끄러워지고, 손글씨 짝에서는 공부 노트처럼 가벼워집니다. 폰트만 바꿔도 화면이 산다는 처음 느낌이 틀리지 않았던 것 같습니다.

처음 만든 65쌍 전체를 한 장에 놓아 봤습니다. 아래 판정 단계에서 판정자에게 보낸 시트이기도 합니다.

한 장면만 보면 판단이 쏠릴 수 있어서 같은 영상의 9장면을 짝 4개로 나란히 놓고도 봤습니다.

화면을 읽어 보면, 영향이 가장 큰 곳은 아래쪽 강조 자막과 "9개의 Claude Code"처럼 영문이 섞인 줄입니다. 공부 노트 줄은 손글씨라 강조 자막이 메모처럼 보이고 을지로 레트로 줄은 같은 문장이 간판처럼 보입니다. 반대로 셀카 위 작은 자막은 짝이 달라도 거의 같아 보입니다. 이건 일부러 그렇게 짠 것으로, 자막·본문 자리에는 대부분 담백한 고딕을 그대로 두었습니다(규칙 6번).

같은 후킹 문장도 짝에 따라 인상이 갈립니다. 렌더한 영상에서 9.6초 프레임을 두 짝으로 잘라 붙인 것입니다.

본문 목록은 반대 방향으로 확인했습니다. 목록 자막에 개성 강한 폰트를 넣으면 어떻게 되는지 네 짝으로 비교한 화면입니다.

픽셀 게임 짝은 본문까지 픽셀체라 콘셉트는 분명하지만 목록을 1~2초 안에 훑기에는 확실히 버겁습니다. 게임·레트로 콘텐츠처럼 콘셉트가 읽는 속도보다 중요할 때만 쓸 만한 짝이라고 판단했습니다.

폰에서 못 읽어 떨어진 8쌍

기계 점검은 65쌍 모두 통과했습니다. 그런데 글자가 빠짐없이 그려지고 칸을 넘치지 않는다고 해서 폰에서 읽힌다는 보장은 없습니다. 그래서 별도의 Claude 서브에이전트(판정만 맡는 AI)에게 어떤 폰트인지 알려 주지 않고 시트 6장만 보여 주는 블라인드 판정을 맡겼습니다. 판정 기준은 다음 네 가지였습니다.

빈 글자: 상자, 음절이 빠진 빈칸, 잘린 낱말
한 낱말 안에서 한 글자만 다른 폰트로 튀는 경우
글자가 칸·카드·칩 밖으로 넘치거나 다른 글자와 겹치는 경우
폰에서 보기에 너무 작거나, 가늘거나, 장식적이라 못 읽는 경우

결과는 8쌍 탈락이었습니다. 판정자가 적은 사유를 붙여 다시 정리하면 다음과 같습니다.

탈락 유형	짝	원인
윤곽선·헤어라인	데코 축제, 웨딩 플로럴	획이 선만 남거나 너무 가늘어 어두운 바탕에서 사라짐
손글씨·붓	밈 액션, 꾸불 키즈, 여름 손글씨, 칠판 손글씨	글자 모양이 다른 글자로 읽히거나, 높이·간격이 들쭉날쭉함
아주 굵은 디스플레이	헤비 임팩트	획 안쪽 빈 공간이 메워져 글자가 덩어리가 됨
영문 디스플레이	전시 슬로건	숫자 9가 소문자 g처럼 보임

8쌍 중 4쌍이 손글씨·붓 계열입니다. 레포 규칙 9번(필기체·손글씨는 한두 낱말만)이 영상에서는 더 엄격하게 적용되는 것 같습니다. 포스터는 독자가 원하는 만큼 들여다볼 수 있지만 쇼츠 자막은 1~2초 떠 있다가 사라지기 때문입니다. 남긴 손글씨 짝들도 대부분 손글씨를 큰 강조 자막에만 쓰고 작은 칩이나 목록은 고딕으로 두었습니다.

판정자는 폰트 탓이 아니라 시스템 탓인 결함도 하나 찾았습니다. 앞에서 말한 폭 보정을 할 때, 영문 폭을 평균 글자 폭 기준으로 맞추다 보니 교안 영상의 라이선스 칩("MIT · Apache-2.0 · GPL-3.0")에서 글자가 커져 칩끼리 겹쳤습니다. 화면에 실제로 나오는 영문은 짧은 낱말 몇 개라서 평균이 아니라 그 낱말 기준으로 크기를 재도록 고쳤습니다.

수강생용 카드를 만들 때도 비슷한 일이 있었습니다. 리디바탕 · 교보손글씨 2019 · G마켓 산스 · 잉크립퀴드체에는 공백 글자가 없어서 카드 제목의 띄어쓰기 자리가 ☒로 찍혔습니다. 영상은 브라우저가 없는 글자를 기본 폰트로 알아서 채워서 문제가 없었지만, 카드를 그리는 파이썬 이미지 라이브러리(Pillow)는 그렇게 해 주지 않습니다. 그래서 그 폰트에 없는 글자만 프리텐다드로 대신 그리게 했습니다.

여기까지를 숫자로 정리했습니다.

템플릿 8개와 수강생 고르기 시트

57쌍을 다 영상으로 만들어 두면 수강생 입장에서는 오히려 고르기 어렵습니다. 그래서 두 번째로 이렇게 요청했습니다.

적당한건 템플릿 영상으로 간단하게 적절히 선정하고요. 나머지 폰트들은 시트 형태로 이미지로 만들어두고 수강생들이 고르게 할 수 있으면 좋을거같아요

템플릿을 고른 기준은 세 가지입니다. 분위기가 겹치지 않게 7개 그룹(에디토리얼 · 후킹 · 테크 · 귀여운 · 손글씨 · 붓 · 레트로)에서 1~2개씩, 폰에서 또렷하게 읽힐 것, 그리고 폰트 파일을 수강생에게 나눠 줄 수 있을 것(재배포 금지 폰트가 없는 짝)입니다.

#	이름	강조 · 본문 · 영문	분위기	어울리는 곳
03	다큐 명조	본명조 · 프리텐다드 · Playfair Display	진지 · 무게감	다큐 · 사회 이슈 · 역사
04	리서치 리포트	함렡 · 아스타 산스 · Newsreader	신뢰 · 분석	리서치 · 보고서 · 비교 분석
14	이벤트 붓글씨	검은고딕 · 프리텐다드 · Yellowtail	들뜬 · 신나는	이벤트 · 메뉴 · 오픈 소식
19	오스퀘어 임팩트	카페24 아네모네 · 프리텐다드 · Archivo Black	단단 · 임팩트	썸네일 · 요약 · 랭킹
23	클린 테크	에이투지체 · 프리텐다드 · Bricolage Grotesque	깔끔 · 최신	AI 툴 · 앱 소개 · IT 팁
33	동네 가게	주아 · 마루 부리 · Young Serif	귀여움 · 정겨움	디저트 · 굿즈 · 동네 가게
43	공부 노트	나눔손글씨 펜 · 프리텐다드 · Caveat	필기 · 공부	공부법 · 정리 노트 · 꿀팁
55	을지로 레트로	배민 을지로체 · 수트 · Abril Fatface	복고 · 골목	노포 · 맛집 · 레트로 감성

판정에서 평이 좋았는데도 빠진 짝이 있습니다. 후킹 강의(어그로체) · 안내판(서울알림체) · POP 세일(원스토어 모바일POP체) · 간식 따옴(빙그레 따옴체)은 넷 다 폰트 파일 재배포가 금지라 영상은 만들지 않고 시트에만 넣었습니다. 레트로 간판(도현)은 을지로 레트로와 결이 겹쳐서 뺐습니다.

8개 짝은 영문 폭 보정을 고친 빌드로 다시 렌더했습니다. avatar-shorts는 8편 전부, 교안 도구는 4편만 만들어 총 12편입니다. 첫 편(다큐 명조)이 164초 걸렸고 12편을 한 줄로 이어 돌리니 30분 남짓 걸렸습니다. 모두 1080×1920, 60fps이고 소리는 원래 영상의 목소리 · 효과음 · 배경음악을 그대로 다시 입혔습니다.

아래는 렌더한 템플릿 영상에서 같은 구간(0.8초부터 2.2초 분량)을 잘라 네 개씩 붙인 것입니다. 강조 자막 "편집에 몇 시간씩"이 뜨는 구간입니다.

목록 자막과 형광펜 강조가 함께 나오는 구간(8.8초부터 3.8초 분량)도 비교했습니다. 본문 목록은 대부분 담백한 고딕이라 비슷하고 노란 형광펜 줄과 아래 강조 자막에서 짝의 성격이 드러납니다.

영문 강조가 들어간 구간은 차이가 가장 큽니다. "9개의 Claude Code"가 나오는 29.4초부터 4초 분량입니다.

교안 도구 영상(51초)에서도 같은 4개 짝을 확인했습니다. "90% 줄이고 싶으면", 라이선스 칩, "Diagram Design은"이 이어지는 1.4초부터 5초 분량입니다.

영상이 스틸과 같은 폰트로 나왔는지도 확인했습니다. 짝을 정의한 파일이 같아도, 영상 렌더와 스틸 렌더가 다른 경로를 타면 결과가 어긋날 수 있기 때문입니다. 영상에서 영문 강조 프레임을 뽑아 같은 장면 스틸 옆에 붙였고 12편 모두 폰트와 크기가 같았습니다.

나머지 짝은 수강생이 번호로 고를 수 있는 시트로 만들었습니다. 먼저 한눈에 보기 시트 3장입니다. 58칸(기본 + 57쌍) 모두 같은 두 장면(강조 자막, 영문 강조)이라 위아래로 훑으면서 비교할 수 있습니다. ▶는 템플릿 영상이 있는 짝, ⚠는 폰트를 직접 설치해야 하는 짝입니다.

마음에 드는 번호가 있으면 카드를 엽니다. 카드 한 장에는 짝 이름(그 짝의 폰트로 직접 씀), 그룹과 분위기, 강조·자막·영문 폰트 이름, 같은 세 장면(강조 자막 · 영문·숫자 강조 · 본문 목록), 어울리는 곳, 짝 이유, 폰트 파일 포함 여부가 들어 있습니다. 맨 아래 FONT_PAIRING=<id>가 그대로 렌더 설정입니다. 템플릿 중 네 장을 붙입니다.

14 이벤트 붓글씨처럼 영어 한 낱말만 붓 필기체로 쓰는 짝은 레포 추천 짝(검은고딕 + Yellowtail)을 거의 그대로 가져온 경우입니다. 반대로 ⚠ 짝은 카드 아래에 "직접 설치"와 설치 링크가 붙습니다. 판정 평은 좋았지만 재배포 금지라 템플릿에서 빠진 13 후킹 강의 카드가 그 예입니다.

개인적인 생각 & 한계점

"모션그래픽에 들어가는 폰트의 최적의 조합은?"이라는 질문으로 시작했는데, 57쌍을 보고 난 지금 제 답은 정답이 하나는 아니라는 쪽입니다. 다만 아무 조합이나 되는 것도 아니고, 살아남은 짝들에는 공통점이 있었습니다. 강조 자리에는 개성을 주고, 자막·본문 자리는 담백한 고딕으로 두고, 영문·숫자는 영문 폰트에 맡기는 구조입니다. 레포 규칙 12개 중 1번(반대끼리)과 6번(본문은 담백하게), 9번(손글씨는 한두 낱말만)이 영상에서는 거의 필수 조건처럼 작동하는 것 같습니다.

그 위에서 어떤 짝을 고를지는 콘텐츠와 취향의 문제입니다. 상황별로 제 생각을 적어 보겠습니다.

1. 지식·해설 콘텐츠인 경우 명조 제목 + 고딕 본문 짝이 무난합니다. 03 다큐 명조, 04 리서치 리포트처럼 영문을 이탤릭 세리프로 받으면 같은 화면이 한결 신뢰감 있게 보였습니다.

2. 후킹·썸네일 위주인 경우 굵은 고딕 제목에 영문 한 낱말만 개성을 주는 쪽이 좋았습니다(19 오스퀘어 임팩트, 14 이벤트 붓글씨). 아주 굵은 폰트는 획 안쪽이 메워지지 않는지 폰에서 한 번 보셔야 합니다.

3. AI 툴·IT 소개인 경우 옆으로 넓은 고딕(23 클린 테크)이 화면을 정돈된 느낌으로 만들어 줍니다. 제 채널 성격과도 가장 가까운 짝이었습니다.

4. 일상·공부·가게 소개인 경우 손글씨나 둥근 폰트(43 공부 노트, 33 동네 가게)가 어울리지만 손글씨는 큰 강조 자막에만 쓰는 걸 권장합니다. 탈락한 8쌍 중 절반이 손글씨였습니다.

5. 수강생이나 고객에게 템플릿을 나눠 줄 계획이 있는 경우 폰트를 고르기 전에 라이선스의 영상·임베딩 칸과 재배포 칸을 먼저 확인하시면 됩니다. 이번에 평이 좋았던 짝 4개가 재배포 금지 하나 때문에 템플릿에서 빠졌습니다.

결국 Claude에게 디자인을 맡길 때 폰트 짝 하나만 정해 줘도 결과물의 AI 티가 꽤 줄어드는 것 같습니다. 여기서 한 걸음 더 가면, 여러 조합을 같은 장면에 직접 입혀 보고 본인 콘텐츠에 맞는 짝 3~5개를 고정해 두는 것이 나만의 디자인 시스템의 출발점이 된다고 생각합니다. 이번에 만든 57쌍도 정답 목록이라기보다 고르기 위한 재료에 가깝습니다.

한계도 분명합니다.

실험한 영상은 두 편이고 둘 다 어두운 배경의 세로 쇼츠입니다. 밝은 배경이나 가로 영상에서는 판정이 달라질 수 있습니다.
블라인드 판정은 사람이 아니라 별도의 AI 판정자가 했고 템플릿 8개는 제가 고른 것입니다. 실제 수강생 반응은 아직 재지 않았습니다.
템플릿 8개를 뺀 나머지 짝의 영상은 영문 폭 보정을 고치기 전 빌드라, 영문 크기가 시트와 몇 % 다를 수 있습니다. 시트와 카드는 고친 뒤의 스틸로 만들었습니다.
라이선스는 2026-10-20~21에 원문을 보고 정리한 참고 정보이고 법률 자문이 아닙니다. (최대한 확인했지만 틀린 부분도 있을 수 있습니다.)

이 글을 마치며 & Reference

이번 글에서는 폰트 페어링 스킬의 규칙으로 짝 65개를 만들어 쇼츠 두 편에 입혀 보고 폰에서 못 읽는 8쌍을 걸러 57쌍과 템플릿 8개를 고른 과정을 다뤘습니다. 다음 글에는 기회가 되면 이 짝들을 밝은 배경의 영상에도 입혀 보고 수강생들이 실제로 어떤 번호를 고르는지도 정리해 보겠습니다.

셀카 영상 하나로 쇼츠 만들기, avatar-shorts 예시 영상 뜯어보기: 이번 실험에 쓴 첫 번째 영상의 원본 도구
교안 만들 때 쓰는 오픈소스 3가지: 이번 실험에 쓴 두 번째 영상(교안 도구 3종)의 글 버전
Claude Code 프론트엔드 디자인 도구 5종: 폰트 말고 다른 쪽에서 AI 티를 줄이는 도구들
Opus 5.5 영상 프롬프트 475개 모음: 모션그래픽 영상을 프롬프트로 만드는 예시 모음
쇼츠·릴스 로컬 자동화 제작기: 이번에 폰트 스위치를 단 렌더 엔진 이야기

Reference

Sequence-st/font-pairing-skill : 이번 실험의 출발점. 규칙 12개 문서(skills/font-pairing-seqc/references/rules.md)만 읽어도 폰트 고르는 기준이 잡힙니다.
눈누 : 한글 무료 폰트 모음. 폰트마다 인쇄·웹·영상·임베딩 등 6칸 라이선스 요약표가 있어서 상업 이용 여부를 확인하기 좋습니다.
Google Fonts : 영문 폰트와 일부 한글 폰트. 대부분 SIL OFL 라이선스라 재배포 조건이 단순한 편입니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :)