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“이 하객은 왕실과 어떤 관계?” 영국 왕실 결혼식 생중계에 활용된 머신러닝

Tom Macaulay | Computerworld UK 2018.05.21
지난 주말 영국에선 왕실의 해리 왕자와 매건 마클의 결혼식이 있었다. ‘세기의 결혼식’이라 불리는 이 결혼식엔 수많은 유명인들이 참석했는데, 영국의 위성방송 스카이(Sky)는 AWS(Amazon Web Service, AWS)의 머신러닝 기술을 활용해 결혼식장 안으로 들어서는 유명인들의 정보를 전달해 눈길을 끌었다.

결혼식이 열리는 윈저성 세인트 조지 채플에 하객들이 도착했을 때 카메라에 비춘 유명인들의 얼굴을 인지해 간단한 신상 정보와 영국 왕실과의 관계에 대한 설명이 첨부되는 것.

스카이는 이것이 대규모 행사에서 머신러닝이 사용된 세계 최초의 시도라고 주장한다. 하지만 만일 이 결혼식이 일주일 후에 열렸었다면, 5월 25일 기준으로 발효되는 GDPR 때문에 이런 서비스는 불가능했을 수도 있다.

스카이는 초대 손님 명단을 받지 못해서 예상되는 하객 명단을 자체적으로 구성하고 자사 시스템에 보유한 데이터를 활용해 이미지를 학습시켰다. 스카이는 이미지 인식이 끝난 다음 바이오메트릭 데이터는 삭제할 예정이지만, GDPR이 발효됐다면 이런 정보를 수집하지 못했을 것이다.

스카이의 수석 제품 책임자인 휴 웨스트브룩은 “GDPR 하에서는 이런 작업 전에 개인들에게 동의를 받아야 한다. 우리는 스토리텔링의 일환으로 이런 데이터 수집에 관심이 있었고, 향후 이것과 같은 특정 프로젝트에는 다른 접근 전략이 필요할 것”이라고 말했다.

이미지 인식 서비스 작동 방식
엘튼 존과 빅토리아 베컴 및 다른 유명 하객들이 결혼식에 도착하면, 카메라는 이들의 얼굴을 포착해 외부에 있던 밴으로 전송한다. 근처의 AWS 엘리멘탈 라이브(AWS Elemental Live)가 피드를 압축해서 클라우드 기반의 AWS 엘리멘탈 미디어 서비스(AWS Elemental Media Services)로 전송해 생중계 및 온 디맨드 멀티스크린 콘텐츠에 활용하도록 처리한다.

AWS 엘리멘탈의 최고 마케팅 책임자인 키스 윔스는 “머신러닝 서비스 가까이에 압축 솔루션을 두면 메타데이터와 연결된 상태에서 다르게 표현해 다운스트림으로 보낼 수 있다”고 설명했다.

이어 “이러한 혁신은 복잡한 전선과 상자로 이뤄진 전통적인 제품 환경에선 상상하기 힘들다”라면서, 클라우드 기술이 이런 프로젝트를 가능하게 했다고 지적했다.

유명인들을 실시간으로 인지하고 그레이메타(GrayMeta) 데이터 분석 플랫폼과 아마존 레코그니션(Amazon Rekognition) 영상 및 이미지 분석 서비스를 통해서 관련 정보를 태그한다.

스카이의 편집팀은 스카이 뉴스 앱과 웹사이트에서 제공된 ‘로얄 웨딩 : 후스 후 라이브(Royal Wedding: Who’s Who Live” 서비스를 통해 시청자들이 보기 전에 이 정보들을 평가한다.

AWS와 그레이메타를 사용한 이유는?
스카이는 이 프로젝트를 위해 많은 업체를 검토했으나, 데이터 분석에서의 실적, 적응성, 그리고 AWS를 포함한 여러 파트너 때문에 그레이메타를 선택했다.

AWS는 미국의 케이블 네트워크인 C-SPAN의 VOD 서비스에서 국회에서 발언하는 국회의원들의 정보를 제공하기 위해 유사한 서비스를 진행했던 경험이 있다. 하지만 생중계에서 머신러닝을 활용한 것은 이번이 처음이다.

서비스의 전체 워크플로우는 클라우드에 배치되어서 예상치 못한 시청 규모에 맞춰 쉽게 리소스를 늘려 공급할 수 있었다.

웨스트브룩은 “경험상 AWS는 탄력성이 좋았다. 스카이에서 선거와 같은 중요 행사를 중계할 때마다 시청자 수가 예상치 못하게 올라가곤 했었기에, 시청 규모를 가늠하기 어려웠다. 이런 서비스에서는 시청자수가 급증했을 때 빠르게 대응할 수 있는 탄력성이 무엇보다 중요하다”라고 설명했다.

이어 “전 세계의 많은 센터와 중복 저장, 확장성 등 덕분에 이 솔루션에 자신감을 가질 수 있게 됐다”라고 덧붙였다.

웨스트브룩은 머신러닝으로 향상될 많은 스카이 프로그램의 시작으로 보고 있다. 그는 “스토리텔링에서 아주 흥미로운 시도가 될 것으로 본다. 우리는 영상 내의 머신러닝과 자동 인식이 우리에게 얼마나 많은 것을 할 수 있을지 알고 싶다. 실시간 데이터를 분석해 사람들에게 색다른 것을 알려주는 것은 매우 흥미로운 기호이기 때문이다”라고 말했다.

스포츠, 뉴스, 엔터테인먼트 등이 대표적인 예다. 그는 “사이클 경기를 생각해보자. 오랫동안 보고 있어야 하는데, 모든 시청자가 5시간의 경기에만 집중된 중계에 만족하진 않는다. 본인이 관심이 있는 부분에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있다면 얼마나 좋겠는가?”라고 말했다.

이어 “업힐이나 충돌 사고 등 특별한 이벤트에서도 활용할 수 있지만, 좋아하는 선수가 브레이크어웨이를 따라잡거나 펠로톤에 뒤처진다거나 했을 때에도 좋을 것이다. 또한, 이러한 기술을 통해 소셜 공유까지 더해진다면, 새로운 수준의 시청자와의 상호작용이 만들어질 것”이라고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr

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