디노티시아가 SBS와 방송 영상 아카이브를 대상으로 대규모 멀티모달 검색 시스템 고도화를 추진하고 있다고 20일 밝혔다.
작업은 대규모 아카이브 환경에서 키워드 일치 검색을 넘어 '의미 기반 검색'을 실현하기 위해 추진됐다. 대상 방송 영상 데이터 규모는 10만 시간에 달한다.
인물·행동·배경·상황 등 복합 조건을 반영해 원하는 장면을 탐색하고, 분위기·상황을 포함한 특정 영상 장면을 조건 기반으로 찾아낼 수 있도록 한다.
디노티시아는 멀티모달 벡터 검색 기술과 함께, 벡터 데이터 처리 가속 반도체(VDPU)를 기반으로 시스템 내 고속 검색 처리와 확장성 확보 가능성도 검토하고 있다. VDPU로 연산을 가속, 대규모 영상 데이터를 효율적으로 처리하는 방안이다.
SBS는 뉴스·시사·교양 등 다양한 장르의 방송 영상 데이터를 활용해 검색 정확도, 응답 속도, 활용 편의성 등을 종합적으로 테스트하는 한편, 제작·편집·아카이브 관리 등 방송 실무 전반에 적용할 수 있는 전략을 구체화하고 있다.
이번 협업은 디노티시아 AI·반도체 기반 데이터 인프라 기술과 SBS 자체 AI 기술 및 방송 현장 운영 역량을 결합, 생성형 AI 시대에 방송 아카이브의 활용 수준을 넓히기 위한 시도다. 과학기술정보통신부 국책과제 '초거대 AI 모델의 장기 기억 저장을 위한 벡터 DB 개발'을 기반으로 추진 중이다.
이재영 SBS 최고기술책임자(CTO)는 “방송사가 보유한 아카이브는 중요한 자산이지만 제작 환경에서 얼마나 빠르게 찾고 활용할 수 있는지가 앞으로 더 중요해질 것”이라며 “이번 실증은 기존 시스템을 존중하면서도, 대규모 데이터 환경에서 AI 기반 검색·활용 가능성을 점검하는 과정”이라고 밝혔다.
정무경 디노티시아 대표는 “AI는 결국 멀티모달 환경으로 넘어가면서 데이터 양과 종류가 지금보다 훨씬 커질 것”이라며 “모델 자체보다도 대규모 데이터를 얼마나 빠르게 검색하고 실제 활용으로 연결할 수 있는지가 더 중요해지고 있다”고 말했다.
권동준 기자 djkwon@etnews.com
