"스포츠 중계 영상서 하이라이트 찾는 AI 모델 성능 평가"

AI 요약

울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 김태환 교수팀이 스포츠 영상 하이라이트 추출 AI 모델을 평가할 수 있는 대규모 벤치마크 'SVHighlights'를 개발했다고 13일 밝혔습니다. 이 벤치마크는 축구·야구·농구·배구·미식축구·아이스하키·럭비·레이싱 등 8개 종목 320편, 누적 640시간 이상(영상당 평균 2시간)으로 기존 데이터세트보다 30∼60배 길며, 방송사 공개 하이라이트를 정답으로 활용하고 원본과 하이라이트 프레임을 픽셀 단위로 비교해 시간 순서까지 고려하는 자동 매칭 알고리즘으로 타임스탬프를 찾아내 인간의 검수는 시작·끝 표시와 격자 검사만으로 오류율이 0.18%에 불과했습니다. 연구팀은 또한 장면 분할 모델·음성 인식 모델·비전-언어 모델·대규모 언어 모델을 조합한 'TF-SELECTOR'를 개발해 SVHighlights에서 대부분 지표에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 지원을 받아 지난달 9일 제주에서 열린 ACM KDD에서 발표됐습니다.