AI가 바꾸는 방송 제작 환경, 그리고 한국은?

이번 NAB Show에서 진행한 방송 엔지니어링, 정보 기술 컨퍼런스는 저에게 많은 영감을 주었습니다. 컨퍼런스의 여러 세션 중 머신러닝(이하 ML)이 방송에 미칠 영향을 다룬 세션은 AI 관련 부스를 다시 한번 둘러보게 만들었습니다.

 

수많은 비디오 콘텐츠가 다양한 플랫폼에서 소비되고 있습니다. 고객들이 이용하는 플랫폼이 파편화되는 만큼 콘텐츠 처리 비용은 상승하고 있죠. 경쟁이 심해지니 ROI는 더욱 낮아지고 있습니다. 지난 4월 말 인도네시아 발리에서 있었던 APOS* 2018에서는 플랫폼 사업자들이 다음과 같은 질문을 던지기도 했지요.

* 아시아 미디어, 통신, 엔터테인먼트 박람회

과연 동영상 플랫폼으로 돈을 버는 사람이 있습니까?

수익 창출을 위해서는 매출이 커지거나 지출을 줄여야 할 텐데요, 본 세션의 설명으로는 ML이 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 수준으로 발전했다고 합니다.

방송 영역의 머신러닝이 실제 세상에 미치는 영향(Real-World Impact of Machine-Learning in Broadcast)
Presenter Baskar Subramanian / Co-founder, Amagi Media Labs

이것이 사실인지, 우리가 하고 있는 일들의 효율은 가까운 미래에 어떻게 변하게 될지 함께 살펴보시지요.

AI, 왜 지금인가요

너도 나도 자체 콘텐츠를 제작하는 콘텐츠 홍수(content glut)시대입니다. 넷플릭스, 유튜브, 아마존 같은 동영상 플랫폼도 오리지널 콘텐츠를 제작하는 시대가 되었죠. 일반인들도 콘텐츠를 만들어 내기도 하고요.

Real-World Impact of Machine-Learning in Broadcast ⓒ김조한

유튜브가 촉발한 영상의 세계화는 오히려 언어의 장벽을 더욱 크게 느끼게 만들기도 합니다. 전달의 다변화(delivery diversity)는 하나의 콘텐츠를 제작해도, 다양한 플랫폼에 맞춰 재 작업해야 하는 숙제를 안겨 주었습니다. 모바일만 해도 플랫폼 별 영상 비율이 천차만별입니다. 태블릿, PC, 디지털 사이니지에서도 영상 포맷을 고민해야 하는 시대가 왔습니다.

 

이런 흐름의 긍정적인 부분은 더 많은 글로벌 시청자를 확보할 수 있다는 점입니다. TV 시청 시간이 줄어드는 만큼, 유튜브, 페이스북과 같은 동영상 플랫폼의 소비는 늘어나고 있습니다. 세계적으로 보면 콘텐츠 소비의 양은 증가 추세이지요.