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핫클립 생성 딥러닝 기술을 활용한 방송 시스템 지능화 원문보기

방송과 미디어 = Broadcasting and media magazine, v.28 no.2, 2023년, pp.43 - 52  

홍순기 ((주)에스비에스)

초록
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SBS에서는 다년간 지속적으로 핫클립 생성 딥러닝 기술을 방송 시스템에 적용하여 업무 효율을 높이려는 시도를 하였다. 본 기고문에서는 그동안 누적된 SBS의 핫클립 생성 딥러닝 기반 방송 시스템의 기획, 개발, 적용 및 운영 사례에 대한 전반적인 내용을 다루려 한다. 또한 구축 과정에서 발생하는 어려움과 그에 대한 해결책도 공유하려 하였다. 본 기고문에서 소개할 딥러닝 기반 방송 시스템은 하이라이트 구간 예측, UHD 방송 A-ESG 서비스 운영 시스템, 유튜브 채널 운영 시스템, 매쉬업 콘텐츠 제작 지원 시스템 등이다.

참고문헌 (7)

  1. 한국인터넷기업협회(2020.4), 콘텐츠는 OTT로 흐른다, 인터넷 트렌드 리포트 

  2. A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, Imagenet classification with deep convolutional neural networks, In NIPS, 2012. 

  3. 이동관, 지상파 UHD 현황 및 부가서비스, 방송과 기술, 2016. 10, (14). 

  4. K. Zhang, W.-L. Chao, F. Sha, and K. Grauman, Video summarization with long short-term memory, In European Conference on Computer?Vision (ECCV), 2016.05, pp. 766~782. 

  5. Mayu O., Yuta N., Esa R., Janne H., Rethinking the evaluation of video summaries, CVPR, 2019. 

  6. 와이즈앱, 2016년 3월 ~ 2019년 2월 국내 안드로이드폰 표본조사 

  7. 매시업(Mash-up), 21세기의 연금술, 유인오, 신동윤, 동아 비즈니스 포럼, 2010, (58). 

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