울산 UNIST, 2시간 경기서 하이라이트 찾는 AI ‘실전 시험대’ 개발

AI 요약

UNIST 인공지능대학원 김태환 교수팀은 장시간 스포츠 영상에서 하이라이트 탐지 성능을 평가하는 대규모 벤치마크 SVHighlights를 구축했다고 14일 밝혔습니다. SVHighlights에는 미식축구·야구·농구·아이스하키·모터스포츠·럭비·축구·배구 등 8개 종목별 40편씩 총 320편이 포함되며 전체 재생시간은 640.18시간, 영상 한 편의 평균 길이는 2시간으로 기존 벤치마크 평균 2~4분보다 30~60배 깁니다. 연구진은 방송사의 공식 하이라이트 영상을 정답지로 자동 정렬해 라벨링 시간을 줄였고 화면·중계음성·소리까지 분석하는 기준 모델 TF-SELECTOR를 개발해 주요 평가 지표에서 차순위 모델들을 앞섰으며 논문은 KDD 2026의 데이터셋·벤치마크 분야에 채택됐습니다.