구간 예측
화면·음향·경기 흐름의 관계에서 하이라이트 구간.
CHALLENGE
산업 과제.
풀경기 영상 한 편은 길고 무겁습니다. 필요한 것은 다시 찾을 수 있는 장면입니다.
대용량 원본
전체를 무겁게 처리하면 연산과 인건비가 함께 듭니다.
편집·검색
하이라이트 선별과 태깅은 사람의 시간을 씁니다.
장면 재활용
숏츠·아카이브·검색으로 쓰이려면 장면 단위가 필요합니다.
OPX CONCEPT
풀경기 타임라인 → 후보 구간 → 장면·유형 → 검색 가능한 아카이브.
SCENETAGARCHIVEFULL MATCHPREDICTED INTERVALS원본 → 후보 구간 → 클립 → 검색
장면 추출·태깅
유형 태깅과 숏츠 생성.
아카이브
경기·하이라이트·대학별 검색.
RELATED WORK
관련 작업.
관계 유형을 각각 표기합니다.
고객 프로젝트
KUSF AI 영상 아카이빙 고도화
한국대학스포츠협의회 고객 프로젝트. 설계 시안 화면.
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WORK AREA · 공동 설계ENGINESOFTWARECONSULTINGBUSINESS MODEL
Build with us
영상·미디어용 AI 구축
리그·구단·방송사의 중계 파이프라인에 맞춘 전용 엔진과 아카이브 설계.
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PROCESS
도입 절차와 요구 데이터.
01
영상·데이터 확인
원본 형식, 음향, 경기 데이터.
산출물 · 확인 목록
02
구간 예측 설계
하이라이트 정의와 예측 대상.
산출물 · 설계서
03
추출·태깅
장면 유형과 태그 체계.
산출물 · 태그 체계
04
아카이브
검색·탐색 화면.
산출물 · 화면 설계
05
운영
담당자 검수와 최종 선택.
산출물 · 운영 체계
06
관리
태깅 품질과 예측 성능을 지켜보고 다시 조정합니다.
산출물 · 성능 모니터링 · 정기 점검
OTHER INDUSTRIES
같은 엔진, 다른 산업.
영상 AI 프로젝트 문의.
데이터·제약·운영 흐름을 알려주시면 적용 범위를 제안합니다.