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UNIST, 스포츠 하이라이트 추출 AI 평가 벤치마크 'SVHighlights' 개발
뉴스보이
2026.09.13. 09:01
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2026.09.13. 09:01
간단 요약
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UNIST 김태환 교수팀이 640시간 규모의 스포츠 영상 데이터셋을 구축해 AI 모델 평가를 돕습니다.
함께 개발한 'TF SELECTOR' 모델은 긴 영상에서도 하이라이트를 정확하게 찾아내는 성능을 입증했습니다.
이 기사는 5개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 김태환 교수팀이 스포츠 영상에서 하이라이트를 추출하는 AI 모델을 평가하는 대규모 벤치마크인 'SVHighlights'를 구축했습니다. 이번 연구는 이동규 석·박사통합과정생과 기영빈 석사가 제1저자로 참여했으며, 지난달 제주에서 열린 데이터마이닝 분야 권위 국제학회인 ACM KDD에서 성과를 인정받았습니다.
SVHighlights는 축구, 야구, 농구 등 8개 종목 320편의 영상으로 구성됐으며, 누적 640.18시간에 달하는 방대한 규모를 자랑합니다. 영상 한 편의 평균 길이는 2시간으로 기존 데이터셋보다 30~60배 길어 실제 스포츠 중계 환경과 유사합니다. 연구팀은 인터넷에 공개된 공식 하이라이트 영상과 원본을 픽셀 단위로 비교하는 매칭 알고리즘을 활용해 비용 효율성을 높였으며, 이 과정에서 발생한 자동 매칭 오류율은 0.18%에 불과했습니다.
연구팀은 긴 영상에서도 하이라이트를 효과적으로 추출하는 AI 모델 'TF SELECTOR'도 함께 선보였습니다. 이 모델은 차순위 모델 대비 중요 장면 평가에서 2.50%p, 후보군 탐색에서 4.04%p 높은 성능을 보였으며, 예측 구간과 정답 구간의 겹침을 나타내는 IoU 지표에서도 2.95점 앞섰습니다.
이번 기술은 스포츠 하이라이트 자동 제작을 넘어 영화·드라마 요약, 회의 기록 정리, 장시간 관제 영상 검색 등 다양한 분야로 확장될 것으로 기대됩니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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