SK텔레콤, AI 미디어 추천 기술 개발

손진석 기자 발행일 2018-09-27 11:32:11 댓글 0
연내 상용화, 드라마속 키스신영화 속 댄스신 AI가 바로 찾아준다.
▲ SK텔레콤 이종민 미디어기술원장이 SK텔레콤 브리핑룸에서 27일 오전 출입 기자단을 대상으로 ‘AI 미디어 추천 기술’에 대해 설명하고 있다.

토요일 오후 2시간의 여유에 어떤 영화를 볼 것인지를 고민하고 있을 경우 AI가 개인별 취향을 고려해 추천해 영화를 시청할 수 있는 편의 서비스를 SK텔레콤이 연내 제공할 예정이다.


SK텔레콤은 드라마영화 속 장면까지 원하는 대로 찾아 주는 ‘AI 미디어 추천 기술’ 개발을 완료하고 연내 상용화에 나선다고 27일 밝혔다.


이번에 발표한 AI 미디어 추천기술에 대해 이종민 미디어 기술원장이 SK텔레콤 브리핑룸에서 당일 오전 출입 기자단을 대상으로 설명했다.


AI 미디어 추천 기술은 얼굴인식, 음원인식, 상황인식 기술을 통해 콘텐츠 내에서 특정 장면 및 장소 등을 AI 기반 검색과 고객이 보고 싶어하는 콘텐츠를 선별해 고객에 취향에 맞게 제공하게 된다.


SK텔레콤이 제공하게 되는 AI 기술은 머신러닝 기술 및 필터링 기법으로 고객이 알고 싶어하는 영화내의 배우에 대한 프로필과 이미지를 자동으로 추천 제공한다. 또한 선호하는 드라마의 몰아보기를 위한 인트로 건너뛰기, 엔딩건너뛰기 등의 기술 적용돼 이미 지난 8월 ‘B tv’에 적용됐다.


SK텔레콤은 콘텐츠 추천에 순환신경망 모델(RNN, Recurrent Neural Network)을 활용했다. 이 모델은 사람의 뇌가 새로운 정보를 받아들일 때 과거 정보를 기반으로 한다는 점에 착안해 개발된 것으로 사용자가 과거 시청한 콘텐츠 순서까지 고려할 수 있는 특징이 있다.


또, SK텔레콤은 자연어 분석 기술을 활용해 키워드 기반 콘텐츠 추천 서비스를 개발하여 추천의 다양성을 높였다. 평론이나 댓글에서 ‘소설원작’이나 ‘브로맨스’등이 자주 언급되는 영화를 최근 시청했다면, 이용자는 자동 추출된 ‘#소설원작’ ‘#브로맨스’ 해시태그를 터치하며 비슷한 영화를 찾을 수 있다.


우선 특정 배우 등장 장면이나 키스신 혹은 댄스신 등 다양한 상황을 골라 볼수 있는 기술인 ‘씬 디스커버리(Scene Discovery)’라고 불리우는 장면 검색 기술은 AI가 영화나 드라마 등 특정 미디어 콘텐츠 속에서 내가 원하는 장면만 골라 보여준다.


시청자는 좋아하는 배우의 등장 장면만 모아서 보거나, 키스신 · 댄스신 · 식사신 등 다양한 상황의 장면을 골라 볼 수 있다. 만약 영화 ‘라라랜드’에서 시청자가 주인공 키스신을 보고 싶다고 하면, AI가 등장인물 중 여자 주인공인 ‘엠마 스톤’과 남자 주인공인 ‘라이언 고슬링’ 얼굴을 인식해 두 인물이 동시에 등장하는 장면을 추출한다. AI는 추출된 장면들 중 ‘키스하는 상황’으로 판단되는 장면들을 다시 골라내 시청자에게 최종 추천한다.


SK텔레콤은 이날 영화 속 키스신 검색 등 다양한 ‘씬 디스커버리’ 기술을 시연했다. SK텔레콤과 SK브로드밴드는 올해 안에 이들 기술을 순차적으로 ‘B tv’와 ‘옥수수’에 적용할 계획이다.


또한 이날 AI가 시청자 취향에 맞는 영화나 드라마를 추천해주는 ‘콘텐츠 개인화 추천 기술’도 함께 소개 했다. 콘텐츠 개인화 추천은 개인 시청 이력에 기반한다. 모든 시청자는 개인 취향에 따라 각자 다른 홈 화면을 만난다.


▲ SK텔레콤의 AI 미디어 추천 기술은 얼굴인식, 음원인식, 상황인식 기술을 통해 콘텐츠 내에서 특정 장면 및 장소 등을 AI 기반 검색과 고객이 보고 싶어하는 콘텐츠를 선별해 고객에 취향에 맞게 제공하게 된다. 이미지는 라라랜드 중 AI가 찾은 주인공의 키스 장면

예를 들어 예능 프로그램을 좋아한다고 판단되는 시청자A가 특정 예능 프로그램을 시청했다면, 비슷한 취향의 시청자들이 선택한 새로운 예능 프로그램이 A 홈 화면에 뜬다.


SK브로드밴드는 지난 14일 시청 이력이 많은 ‘옥수수’ 이용자들을 대상으로 이 기술을 적용했다. 향후 전체 이용자에게 확대 적용할 계획이다.


SK텔레콤 이종민 미디어기술원장은 “’옥수수’에 한달 동안 업로드 되는 영상 콘텐츠가 2만건이 넘는다”며 “향후 미디어 플랫폼의 핵심 경쟁력은 고객들의 다양한 취향 및 시청 패턴을 반영하는 추천 기술이 될 것”이라고 말했다.


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