[지디넷코리아]
장기기억 AI 및 반도체 통합 솔루션 기업 디노티시아는 SBS와 함께 방송 아카이브를 대상으로 한 대규모 멀티모달 검색 시스템 고도화를 추진하고 있다고 20일 밝혔다.
양사는 약 10만 시간 규모의 방송 영상 데이터에서 의미 기반 검색 고도화를 진행하고 있다. 대규모 아카이브 환경에서 단순 키워드 일치를 넘어서는 ‘의미 기반 검색’을 실제 활용 수준으로 끌어올리기 위한 고도화 과정이다.
인물·행동·배경·상황 등 복합 조건을 반영해 원하는 장면을 탐색하고, 특정 사회 이슈 관련 현장 인터뷰 장면이나 분위기·상황을 포함한 영상 장면을 조건 기반으로 찾아낼 수 있도록 했다. 검색 결과는 사용자 피드백과 팩트스코어 등 평가 방식을 통해 근거성과 정확성을 확인한다.
디노티시아는 멀티모달 벡터 검색 기술과 함께, 벡터 데이터 처리 가속 반도체(VDPU)를 기반으로 대규모 영상 아카이브 시스템에서의 고속 검색 처리와 확장성 확보 가능성도 검토하고 있다. 대규모 영상 환경에서는 검색 정확도뿐 아니라 데이터 처리가 중요하다. VDPU는 벡터 연산을 하드웨어에서 가속해 대량의 영상 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 지원한다.
SBS는 이번 협업에서 실제 방송 아카이브 콘텐츠를 대상으로 자체 개발한 AI 검색 시스템을 구축·운영하며, 현업 제작 환경에서의 활용 가능성을 점검하고 있다. 뉴스·시사·교양 등 다양한 장르의 방송 영상 데이터를 활용해 검색 정확도, 응답 속도, 활용 편의성 등을 종합적으로 테스트하는 한편, 제작·편집·아카이브 관리 등 방송 실무 전반에 적용할 수 있는 방안을 구체화하고 있다.
또한 인물 중심 검색 수요를 반영해 자체 개발한 AI 기반 얼굴 검색 기술을 단계적으로 적용함으로써, 특정 인물의 등장 장면을 신속하게 탐색하고 장기 아카이브 내 인물 기반 탐색 효율을 높이는 방안도 함께 살피고 있다.
이번 협업은 생성형 AI 시대에 방송 아카이브의 활용 수준을 넓히기 위한 시도다. 양사는 이를 통해 방송 제작과 운영 전반에 적용 가능한 AI 기반 검색의 기술적·운영적 기준을 구체화해 나갈 계획이다.
정무경 디노티시아 대표는 “현재 AI는 언어모델 중심으로 발전하고 있지만, 결국 멀티모달 환경으로 넘어가면서 AI가 소비하는 데이터의 양과 종류는 지금보다 훨씬 커질 것”이라며, “앞으로는 모델 자체보다도 대규모 데이터를 얼마나 빠르게 검색하고 실제 활용으로 연결할 수 있는지가 더 중요해질 것”이라고 말했다.