2시간 축구 영상도 한방에… UNIST, 스포츠 하이라이트 AI 평가 기술 개발

AI 요약

UNIST 인공지능대학원 김태환 교수팀은 스포츠 영상 하이라이트 추출 AI 모델을 평가할 수 있는 대규모 벤치마크 SVHighlights를 개발했으며, 이 데이터셋은 축구·야구·농구·배구·미식축구·아이스하키·럭비·레이싱 등 8개 종목 320편·전체 640.18시간으로 기존 데이터셋보다 30~60배 길다고 13일 밝혔습니다. 연구팀은 방송사가 공개한 공식 하이라이트를 정답으로 활용해 원본과 하이라이트 영상을 자동으로 연결하는 픽셀 기반 매칭 알고리즘을 도입해 사람의 작업을 크게 줄였고 자동 매칭 오류율은 0.18%였다고 설명했습니다. 또한 장면 분할·음성인식·비전언어모델·대규모 언어모델을 결합한 하이라이트 추출 모델 TF-SELECTOR를 개발해 SVHighlights로 비교한 결과 HIT@1은 2.50%포인트, HIT@K는 4.04%포인트, IoU는 2.95점 향상했으며 연구 결과는 지난달 9일 열린 ACM KDD에 채택되고 데이터셋과 코드는 연구팀 프로젝트 페이지에서 확인할 수 있습니다.