"스포츠 중계 영상서 하이라이트 찾는 AI 모델 성능 평가"

AI 요약

13일 울산과학기술원(UNIST)은 인공지능대학원 김태환 교수팀이 스포츠 영상 하이라이트 추출 AI 모델 성능을 평가하는 대규모 벤치마크 'SVHighlights'(Sport Video Highlights)를 개발했다고 밝혔습니다. SVHighlights는 축구·야구·농구·배구·미식축구·아이스하키·럭비·레이싱 등 8개 종목 320편, 누적 640시간 이상(편당 평균 2시간)으로 기존 데이터세트보다 30∼60배 길며, 연구진은 공개된 공식 하이라이트를 정답으로 활용하고 프레임 픽셀 비교와 시간 순서 제약을 적용한 자동 매칭 알고리즘으로 타임스탬프를 복원해 인적 작업을 최소화(오류율 0.18%)했다고 합니다. 연구팀은 또한 장면 분할 모델·음성 인식·비전 언어 모델·대규모 언어 모델을 결합한 'TF-SELECTOR'를 개발해 SVHighlights에서 대부분 지표에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 지원을 받아 지난달 9일 열린 ACM KDD에서 발표되었습니다.