더 나은 미디어 분석을 위한 5가지 AI 기반 비디오 분석 도구

인공지능 기반 비디오 분석 도구: 미디어 분석의 새로운 지평

우리가 매일 접하는 비디오 콘텐츠의 양은 실로 방대합니다. 통계 자료에 따르면, YouTube에는 매분마다 무려 500시간 분량의 동영상이 업로드된다고 합니다. 이러한 엄청난 양의 비디오 데이터를 분석하고 의미 있는 정보를 도출하는 것은 미디어 분석가에게 큰 도전 과제입니다.

그러나 다행스럽게도 인공지능(AI) 기술의 발전 덕분에, 비디오 콘텐츠에서 가치 있는 정보를 정확하고 효율적으로 추출할 수 있는 강력한 비디오 분석 도구가 개발되었습니다. 이 글에서는 현재 시장에서 주목받는 AI 기반 비디오 분석 도구들을 소개하고, 이러한 도구들이 미디어 분석을 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다.

AI 기반 비디오 분석 도구란 무엇인가?

AI 기반 비디오 분석 도구는 첨단 컴퓨터 비전(CV) 및 머신러닝 기술을 활용하여 다양한 형식의 비디오 데이터에서 유의미한 정보를 추출합니다. 이러한 도구들은 비디오를 픽셀 단위로 정밀하게 스캔하고, 실시간 또는 녹화된 비디오 내에서 발생하는 활동, 객체, 그리고 사건들을 감지하는 복잡한 알고리즘을 사용합니다.

이러한 분석 도구들은 객체, 움직임, 감정 등 다양한 요소를 학습할 수 있으며, 알고리즘을 훈련하거나 특정 비즈니스 요구에 맞게 맞춤형 모델을 구축하는 데 유연하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 게시되거나 사용자가 제작한 비디오에서 부적절하거나 불쾌감을 주는 콘텐츠를 식별하고 싶다면, 비즈니스 기준에 맞지 않거나 부적절한 콘텐츠를 정의하는 가이드라인에 따라 맞춤형 AI 모델을 구축하고, 해당 모델을 비디오 파일에 적용하여 이상적인 데이터를 감지할 수 있습니다.

비디오 분석은 주로 다음 두 가지 핵심 원칙에 기반하여 작동합니다.

  • 동작 감지: 각 픽셀을 분석하여 비디오 내 객체의 모든 움직임을 감지합니다.
  • 객체 인식: 객체를 식별하고 추적하며, 움직임, 사라짐 또는 새로운 객체의 등장을 인식합니다.

고급 비디오 분석 기술은 보안 및 감시 시스템에서 잠재적 위협, 사람 또는 이상 행동을 감지하고 경고하는 데 사용됩니다.

비디오 분석 기술은 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있으며, 개별 비즈니스 요구에 맞춘 다양한 서비스를 제공합니다. 특히 최근에는 기업 및 미디어 업계에서 그 인기가 높아지고 있습니다.

비디오 콘텐츠에 대한 수요가 증가함에 따라, 많은 브랜드들은 AI 기반 비디오 분석 도구를 활용하여 다음과 같은 목표를 달성하고 있습니다.

  • 시각적 언급 식별
  • 잠재 고객 인사이트 도출
  • 사용자 제작 콘텐츠 활용
  • 위조 상품 또는 가짜 브랜드 로고 식별

기술 발전에 따라, AI 기반 비디오 분석 도구의 활용 분야는 더욱 다양해지고 있습니다.

AI 기반 비디오 분석 도구 사용의 이점

#1. 심층 분석

고급 비디오 분석 도구는 인간의 눈으로는 포착하기 어려운 수준까지 비디오 스트림을 심층적으로 분석할 수 있습니다. 인간의 뇌는 눈으로 보는 이미지를 약 13밀리초 동안 처리할 수 있지만, 이 짧은 시간 내에 스트리밍 비디오의 모든 세부 사항이나 이상 징후를 파악하기는 어렵습니다. 반면 AI는 이러한 작업을 훨씬 더 정확하게 수행할 수 있습니다.

AI 기반 비디오 분석 도구는 스트리밍 또는 녹화된 비디오를 전체적으로 보는 것이 아니라, 프레임 단위로 세밀하게 검사합니다. 이러한 섬세한 접근 방식을 통해 장면 내의 객체를 감지, 추적 및 분류하는 것이 가능합니다. 이러한 수준의 세부 정보는 보안 위협이나 의심스러운 행동을 식별하는 데 매우 중요합니다.

#2. 효율성 및 생산성 향상

비디오 분석 프로세스의 핵심은 자동화입니다. AI 기반 도구들은 비디오 분석에서 인사이트 수집 및 저장에 이르기까지 모든 작업을 자동화할 수 있습니다. 과거에는 이러한 작업을 수행하는 데 많은 시간과 인력이 소요되었지만, AI 기술을 활용하면 훨씬 효율적으로 작업을 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 인간이 놓칠 수 있는 중요한 인사이트까지 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 오프라인 매장을 운영하며 매장 감시 카메라 영상을 분석하기 위해 관리 센터를 운영한다고 가정해 봅시다. 비디오 분석 도구가 없다면 감시 팀은 24시간 내내 화면을 지켜보아야 할 것입니다.

그러나 비디오 분석 기술을 활용하면 팀은 다음과 같은 유용한 정보를 보다 효율적으로 수집할 수 있습니다.

  • 이상적인 고객 이동 경로
  • 고객 인구 통계
  • 재방문 고객
  • 계산대 대기 시간
  • 매장에서 가장 인기 있는 섹션

비디오 분석 도구로 추출된 이러한 데이터를 바탕으로, 소매업체는 전략 수립 및 고객 경험 개선과 같은 핵심 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

#3. 간편한 콘텐츠 조정

콘텐츠 제작이 급증함에 따라 사용자 생성 콘텐츠를 관리하는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. AI 기반 비디오 분석 도구를 사용하면 수 시간 분량의 비디오 콘텐츠를 단 몇 분 만에 검토할 수 있습니다.

가장 큰 장점은 특정 규정 준수 지침에 따라 알고리즘을 훈련시킬 수 있다는 것입니다. 콘텐츠가 설정된 지침을 준수하지 않을 경우 도구는 단 몇 초 안에 이를 감지할 수 있습니다. 대부분의 비디오 분석 도구는 기업이 다음과 같은 작업을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

  • 가짜 브랜드 로고 감지
  • 브랜드 언급(텍스트/오디오/로고) 감지
  • 불쾌감을 주는 콘텐츠 감지

특히 미디어 회사의 경우 비디오 콘텐츠를 철저히 모니터링하는 것은 매우 중요합니다. 승인되지 않은 브랜드 언급 또는 공격적인 콘텐츠 노출은 법적 분쟁으로 이어질 수 있기 때문입니다.

#4. 실시간 경고 및 알림

알고리즘이 비윤리적인 콘텐츠를 감지할 경우 경고 및 알림을 보내도록 소프트웨어를 설정할 수 있습니다. 이를 통해 콘텐츠 관리자는 즉각적인 조치를 취하여 문제를 해결할 수 있습니다. 가짜 로고 감지, 오래된 콘텐츠, 브랜드 언급 등 무엇이든 알림을 구성할 수 있습니다.

실시간 경고는 주로 보안 분야에서 매우 중요하며, 시간 제약적인 상황에 특히 유용합니다. 알고리즘이 위반 사항을 감지하면 자동으로 트리거되는 이벤트 기반 작업도 설정할 수 있습니다. 예를 들어 화재 발생 시 건물 전체에 사이렌이 울리거나, 침입 발생 시 경찰에 자동으로 연락을 취할 수 있습니다. 건물 소유주, 보안 담당자 및 기타 관련자들은 자동으로 이메일이나 알림을 통해 상황을 파악할 수 있습니다.

다음은 미디어 분석을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 주요 AI 기반 비디오 분석 도구입니다.

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition은 강력한 비디오 분석 소프트웨어로, 사전 훈련되고 사용자 지정 가능한 컴퓨터 비전 API를 제공합니다. 딥러닝 기술을 활용하여 얼굴 인식, 객체 감지 및 이미지 분석과 같은 기능을 수행합니다.

주요 특징

  • 소셜 미디어 및 광고에 Rekognition 조정 API를 통합하여 부적절하거나 불쾌감을 주는 콘텐츠를 감지하고, 사용자에게 안전하고 합법적인 미디어 환경 제공
  • 이미지 또는 비디오에서 Rekognition의 감지 기술을 사용하여 눈을 뜨거나 감았는지, 감정, 나이, 성별 등과 같은 얼굴 속성 식별
  • 스토리지 기반 API를 사용하여 다양한 이미지 또는 비디오에서 감지된 얼굴 컬렉션을 생성하고, 이를 사용하여 얼굴 일치 및 검색 작업 수행
  • 이미지 및 비디오에서 텍스트를 감지 및 추출하여 번호판 인식 및 문서 분석과 같은 애플리케이션에 유용
  • 차량, 건물 및 풍경과 같은 이미지 및 실시간 비디오 스트림에서 라벨과 장면을 쉽게 식별

Rekognition은 Pinterest, PBS 등에서 사용되고 있으며, 보안, 미디어, 광고 등 다양한 산업 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.

Google Cloud Video Intelligence

Google Cloud Video Intelligence는 비디오 분석 및 미디어 관리를 간소화합니다. 사전 훈련된 모델은 저장 및 스트리밍 비디오에서 20,000개 이상의 객체, 활동 및 장면을 인식할 수 있습니다.

주요 특징

  • 페타바이트 규모의 비디오 데이터를 손쉽게 검색하여, 콘텐츠 조정 및 규정 준수에 필요한 유해하거나 부적절한 콘텐츠 식별 및 필터링
  • 저장된 또는 스트리밍 비디오에서 실시간으로 장면 전환을 감지하는 내장 장면 변화 분석 기능
  • 비디오 콘텐츠와 관련성이 높은 광고를 삽입하기 위해 비디오 내에서 적절한 위치 또는 시간 프레임 식별
  • 비디오에서 객체, 활동 및 장면을 식별하여 풍부한 메타데이터를 추출하고, 이를 활용하여 검색 및 검색 기능 향상
  • 광학 문자 인식(OCR) 기술을 사용하여 입력 비디오 내에서 텍스트를 감지하고 추출

Video AI를 사용하면 음성을 텍스트로 자동 변환하여 비디오에 자막과 캡션을 생성할 수 있습니다. 또한 비디오 AI에는 베타 단계에 있는 얼굴 감지 및 사람 감지 모델도 있습니다.

비디오 인덱서

Video Indexer는 Microsoft Azure의 클라우드 기반 비디오 분석 도구입니다. 미디어 AI를 사용하여 오디오 및 비디오 파일에서 유용한 정보를 추출하여 접근성, 검색 가능성 및 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

주요 특징

  • Video Indexer는 음성, 폐쇄 캡션, 태그 및 기록을 포함하여 비디오에서 광범위한 메타데이터를 추출
  • 기존 콘텐츠에서 새로운 미디어를 제작할 수 있는 AI 기반 비디오 편집기를 제공하며, 비디오 클립을 쉽게 자르고 편집기로 연결
  • Azure Cognitive Services, Power BI 및 SharePoint와 같은 다양한 Microsoft 서비스와 통합
  • 비디오에 등장하는 사물과 사람을 기반으로 미세 조정된 추천 알고리즘 제공

Video Indexer를 통해 개인 정보 보호 및 보안이 더욱 강화되었습니다. 3,500명 이상의 보안 전문가가 데이터 및 개인 정보 보호에 전념하고 있습니다. 또한 이 플랫폼은 최첨단 인증을 보유하고 있어 다양한 산업 분야의 혁신적인 애플리케이션에 적합합니다.

Clarifai

Clarifai는 컴퓨터 비전과 AI를 기반으로 풀 모션 비디오 분석 기능을 제공합니다. 상황 인식 및 객체 감지 기능이 뛰어나 감시 및 보안 분야에 적합합니다.

주요 특징

  • 고객이 제품과 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해하기 위해 비디오에서 특정 동작을 감지(예: 패턴 또는 개별 행동)
  • 구조화되지 않은 데이터에서 유용한 인사이트를 발견하고, 현장 의사 결정을 가속화하며, 실시간 이상 감지 기능을 통해 ISR 군사 프로젝트를 지원
  • 풀 모션 비디오 데이터를 AI와 결합하여 대응 시간을 단축하고, 피해 지역을 감지하거나 사람을 거의 실시간으로 검색
  • 내장된 오디오 인식 기술을 통해 음성을 감지 및 기록하고, 음악을 인식하며, 다른 소리 식별

Clarifai는 세계 유수의 팀, Canva, Nvidia 등에 최고의 비디오 분석 지원을 제공하고 있습니다. 또한 Clarifai를 처음 시작하면 매달 1000회 무료 작업을 수행할 수 있습니다.

Lumeo

Lumeo는 코드 없이 간편하게 비디오 분석을 수행할 수 있는 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스와 미리 구축된 분석 블록을 제공하여 누구나 비디오 콘텐츠를 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

주요 특징

  • 즉시 사용할 수 있는 100가지 AI 모델, 도구 및 커넥터를 제공하여 다양한 사용 사례에 Lumeo를 적용
  • 기존 카메라 및 비디오 관리 시스템과 소프트웨어를 쉽게 통합할 수 있는 플러그 앤 플레이 기능
  • 사용자 정의 통합을 용이하게 하는 완전한 REST API 및 프로그래밍 가능한 Python 노드 세트
  • 개발자, 솔루션 엔지니어 및 구현 팀을 위한 기본 제공 협업 기능으로 솔루션 제공 속도 향상

Lumeo는 올인원 비디오 분석 플랫폼입니다. 직관적인 디자인과 기성 AI 모델을 통해 누구나 전문 용어를 몰라도 최첨단 분석 기술을 최대한 활용할 수 있습니다.

비디오 분석 도구의 활용 사례

비디오 분석 도구는 다양한 분야에서 활용될 수 있지만, 여기서는 의료, 보안 및 소매업 세 가지 주요 산업 분야에서 비디오 분석이 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다.

의료

버팔로 대학교(University at Buffalo)는 어린이의 자폐 스펙트럼 장애(ASD) 감지를 돕기 위해 스마트폰 애플리케이션을 개발했습니다. 이 앱은 동작 감지(비디오 분석의 핵심 원칙) 원리를 기반으로 작동합니다.

이 앱은 스마트폰 카메라를 사용하여 여러 사람이 등장하는 사회적 장면을 볼 때 어린이의 표정과 시선 집중도를 추적합니다. 이 앱은 안구 운동을 모니터링하며, 자폐증이 없는 사람과 안구 운동이 다르기 때문에 ASD 아동을 정확하게 감지할 수 있습니다.

소매

Amazon Go는 고객이 긴 계산대 대기 없이 매장에서 상품을 구매할 수 있는 최초의 식료품점입니다. 고객이 선반에서 가져간 상품에 따라 자동으로 고객에게 비용을 청구합니다.

Amazon은 고객이 선반에서 상품을 가져갈 때마다 해당 상품이 온라인 계정 장바구니에 즉시 추가된다고 주장합니다. 구매자가 상품을 선반에 다시 놓으면 Amazon은 가상 카트에서 상품을 제거합니다. Amazon은 자사가 사용하는 고급 기술에 대해 자세히 밝히지 않았지만, 매장 내부의 여러 센서와 결합된 고급 컴퓨터 비전 및 머신러닝 모델을 사용하여 고객에게 비용을 청구할 때 정확하고 효율적인 결정을 내릴 수 있다고 설명합니다.

보안

보고서에 따르면 런던에 거주하는 사람은 하루에 300번 이상 보안 카메라에 포착될 가능성이 있으며, 미국 시민은 하루에 75번 이상 카메라에 노출될 수 있다고 합니다. 따라서 사람이 많이 모이는 장소에서 이상 징후를 추적하는 것은 매우 어렵지만, 비디오 분석 도구는 인간 감독자보다 10배 더 빠르고 정확하게 이 작업을 수행할 수 있습니다.

물론 기존 감시 요원을 해고해야 한다는 의미는 아닙니다. 이러한 도구는 작업을 보다 효과적이고 생산적으로 수행하는 데 도움을 줄 수 있는 중요한 조력자입니다.

결론

AI 기반 비디오 분석은 더 이상 ‘기술자만의 이야기’가 아닙니다. 마케팅, 고객 서비스 및 기타 비즈니스 역할에서도 적극적으로 활용되고 있습니다. 비디오 분석을 통해 상당한 시간을 절약하고, 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있다는 사실은 이미 다양한 산업 분야에서 널리 받아들여지고 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 비디오 분석의 모든 잠재력에 대해 깊이 있게 살펴보았습니다.