2시간 경기서 '결정적 순간' 찾는 AI…640시간짜리 시험대 만들었다[과학을읽다]

AI 요약

울산과학기술원(UNIST) 김태환 교수 연구팀이 스포츠 영상 하이라이트 AI 성능 평가용 벤치마크 'SVHighlights'를 구축했으며, 축구·야구·농구·배구·미식축구·아이스하키·럭비·레이싱 등 8개 종목의 영상 320편(총 640.18시간, 편당 평균 약 2시간)으로 구성해 기존 데이터셋보다 30~60배 길다고 13일 밝혔습니다. 연구팀은 방송사가 공개한 공식 하이라이트 영상을 정답으로 활용하고 원본과 하이라이트 영상의 프레임을 픽셀 단위로 비교해 자동 정렬하는 알고리즘을 개발해 사람이 경기 시작과 종료 지점만 표시하고 확인했으며 자동 연결 오류율은 0.18%에 그쳤습니다. 또한 장면 분할·음성인식·비전언어모델·대규모언어모델을 결합한 하이라이트 추출 모델 'TF-SELECTOR'를 개발해 SVHighlights로 평가한 결과 HIT@1에서 차순위보다 2.50%포인트, HIT@K는 4.04%포인트, IoU는 2.95점 높은 성능을 기록했으며 연구 결과는 지난달 제주에서 열린 국제학회 ACM KDD 2026에 채택되었습니다.