새로운 연구: AI 기술로 축구 생중계의 카메라 방해 요소 제거 및 시청 경험 향상
Seoul카우나스 공과대학교(KTU)의 연구진이 AI를 활용한 새로운 시스템을 개발하여 축구 생중계 방송의 품질을 향상했습니다. 이 시스템은 카메라맨이 서로의 화면에 실수로 등장하는 시각적 방해 요소를 제거하는 것을 목표로 합니다. 이러한 문제는 시청 경험을 저해하고 방송사의 수익 손실로 이어질 수 있는 일반적인 문제입니다.
교수 리티스 마스켈류나스와 그의 팀은 새로운 기술을 개발했습니다. 그들은 객체 인식에 뛰어난 YOLOv8 모델을 사용하여 시스템을 구축했습니다. YOLOv8은 빠르고 정확하여 축구 방송과 같은 라이브 이벤트에 이상적입니다.
이 기술의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 객체 탐지를 위한 YOLOv8 모델
- 동영상 인페인팅 기술
- 실시간 처리 능력
- 몰입감 있는 시청 경험
세르게이 포스투파예프는 최근 KTU에서 인공지능 컴퓨터 공학 석사 과정을 졸업했으며, YOLOv8을 훈련시키기 위한 데이터셋을 만들었습니다. 이 데이터셋은 다양한 크기의 카메라맨들이 다양한 장비를 갖추고, 여러 게임의 다양한 단계와 조건에서 촬영된 이미지들로 구성되어 있습니다. YOLOv8은 이 데이터셋을 활용하여 비디오 프레임에서 카메라맨을 찾아냅니다.
모델이 카메라맨을 감지하면 시스템은 비디오 인페인팅 기술을 사용합니다. 이 기술은 이미지나 비디오의 누락된 부분을 보완하거나 복구합니다. AI는 빈 공간을 주변 배경과 어울리게 채워, 변경된 부분이 자연스럽게 보이도록 만듭니다. 업데이트된 프레임은 시청자에게 다시 전송됩니다. 이 모든 과정은 몇 초 만에 이루어지며, 여전히 생방송으로 간주됩니다.
이 기술 덕분에 시청의 질이 향상됩니다. 이제 화면에 실수로 카메라맨이 잡히는 일이 사라지며, 경기 중 중요한 순간을 놓치는 일도 줄어듭니다. Maskeliūnas 교수는 장비가 더욱 발전함에 따라 AI가 타이밍을 완벽하게 처리할 것이라고 예상합니다.
이 분야의 향후 연구는 우리가 TV에서 스포츠를 보는 방식을 바꿀 수 있습니다. 방송이 더 매력적이고 끊김 없이 지속될 수 있습니다. 새로운 카메라 각도와 효과는 축구 경기를 더욱 흥미롭게 만들 수 있습니다. 이 기술은 경기 전후 분석, 하이라이트 영상, 오래된 경기 자료에도 활용될 수 있습니다.
이 시스템은 축구뿐만 아니라 풋살과 농구 등 다양한 스포츠에 적용할 수 있습니다. 이 기술은 방송사들이 스포츠 행사를 새로운 방식으로 방송할 수 있게 해줍니다.
포스투파예프는 현대 AI 기술이 여러 산업에 영향을 미친다고 말합니다. 라이브 방송에서 불필요한 물체를 제거하는 것 외에도, AI는 광고를 대체하고 콘텐츠를 정확하게 업데이트할 수 있습니다. 이는 수익 창출의 새로운 방법을 제공하고 시청자들에게 더 큰 만족감을 줍니다.
KTU 연구진들은 이 새로운 기술이 스포츠 방송을 개선하여 시청자들에게 더욱 전문적이고 즐거운 경험을 제공할 것이라고 생각합니다.
연구는 여기에서 발표되었습니다:
http://dx.doi.org/10.3390/ai5020042및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다
Serhii Postupaiev, Robertas Damaševičius, Rytis Maskeliūnas. Real-Time Camera Operator Segmentation with YOLOv8 in Football Video Broadcasts. AI, 2024; 5 (2): 842 DOI: 10.3390/ai50200422024년 11월 20일 · 오후 12:56
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