스포츠 하이라이트 찾은 AI, 평가기술 개발

AI 요약

울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 김태환 교수팀은 스포츠 영상 하이라이트 추출 AI 모델을 평가하는 대규모 벤치마크 SVHighlights를 만들었으며, 축구·야구·농구·배구·미식축구·아이스하키·럭비·레이싱 등 8개 종목 320편, 누적 640.18시간 규모로 영상 한 편 평균 길이가 2시간으로 기존 데이터셋보다 30~60배 길다고 밝혔습니다. 연구팀은 인터넷에 공개된 공식 하이라이트를 활용해 원본과 하이라이트 프레임을 PSNR로 비교하는 매칭 알고리즘을 도입했고 사람은 경기 시작과 끝 지점만 표시하는 방식으로 데이터셋을 비용 효율적으로 구축해 자동 매칭 오류율은 0.18%에 불과했다고 설명했습니다. 또한 장면 분할·음성인식·비전언어·대규모 언어모델을 조합한 TF-SELECTOR를 개발해 HIT@1은 2.50%p, HIT@K는 4.04%p, IoU는 2.95점 향상된 성능을 보였으며 연구 결과는 지난달 9일 제주에서 열린 ACM KDD에 채택됐습니다.