CHALLENGE
대용량 스포츠 중계 영상의 활용.
대학 리그 풀경기 영상을 전체 처리하고 사람이 보며 편집하면 연산과 인건비가 함께 듭니다. 필요한 것은 다시 찾을 수 있는 장면입니다.
OTIFY 역할
예측 기반 하이라이트 구간 추출, 장면 추출·유형 태깅·숏츠 생성 적용, 경기·하이라이트·대학별 화면을 갖춘 아카이브 설계.
OPX의 역할
화면·음향·경기 흐름을 다차원 신호로 읽어 하이라이트가 발생할 구간을 먼저 예측. 구간·이벤트 예측 영역.
FLOW
원본 → 후보 구간 → 클립 → 검색·탐색.
SCENETAGARCHIVEFULL MATCHPREDICTED INTERVALS원본 → 후보 구간 → 클립 → 검색
01
원본
중계 영상·음향.
02
후보 구간
OPX 구간 예측.
03
클립
추출·태깅·숏츠.
04
검색
경기·하이라이트·대학별.
05
검수
최종 선택은 담당자가 검수합니다.
DESIGN DRAFTS
설계 시안 3장.
경기·하이라이트·대학별 화면. 장면 수·경기 결과는 예시입니다.
SCOPE
확인된 수행 범위와 다음 확장 논의.
확인된 범위
하이라이트 구간 예측, 장면 추출·유형 태깅, 숏츠 생성, 아카이브 설계. 사업 수행 중.
정량 결과
연산량·처리비용·인건비 감소는 설계 구조상의 기대 효과이며, 정량 결과는 사업 완료 후 확인된 값만 기재합니다.
다음 확장
리그·구단·방송사 파이프라인 적용은 별도 논의 대상입니다.
영상 AI 프로젝트 문의.
중계·아카이브 파이프라인에 같은 엔진을 붙일 수 있습니다.