AI가 쏘아 올린 미디어 신세계, Sora가 시작일까?최근 오픈 AI가 내놓은 Text to Video AI 모델 ‘Sora’가 뜨거운 관심을 받았습니다. 프롬프트를 입력하면 그대로 영상을 만들어주는 서비스인데요. 무엇보다 실제 영상과 차이를 거의 느끼지 못할 만큼 영상의 퀄리티가 매우 높은 점이 특히 많은 사람들을 놀라게 했습니다. 다각도의 카메라 앵글로 역동적인 느낌을 줬고 각 인물이나 동물의 움직임 역시 자연스러웠고요. 인물이 쓴 선글라스에 가로등이나 네온사인 불빛이 비치거나 눈밭 위를 걷는 매머드의 움직임에 따라 쌓인 눈이 휘날리는 등 제공된 프롬프트에는 적혀 있지 않아도 상황에 맞는 적절한 디테일을 더해줍니다. 이는 알고리즘과 머신러닝의 상호작용 덕택이라고 하죠.
Source: Sora 아직 사람의 손동작이나 강아지의 걸음걸이 등 복잡하고 생동감 있는 표현이 조금 어색하고, 입바람을 불어도 생일 케이크의 촛불이 꺼지지 않는 등 위화감이 드는 부분이 있긴 합니다. 하지만 그간 공개된 모델 중 가장 월등한 퀄리티를 보여줌으로써 앞으로의 TTV AI 기술의 발전에 더욱 기대를 갖게 하는 대목입니다. |
| 오늘은 Sora 이야기로 시작해 보았는데요. Sora 외에도 영상 산업에서의 기술 활용은 매우 활발하게 이루어지고 있습니다. 미디어와 엔터테인먼트 분야에서 활용되는 AI 시장이 글로벌 규모로 148억 1000만 달러(약 20조 원)에 달하며, 2030년까지 26%씩 성장할 것으로 예측될 정도죠.
오늘날 인터넷 대역폭의 거의 80%를 영상 스트리밍이 차지한다는 걸 알고 계신가요? 유튜브, 넷플릭스, 디즈니 플러스와 같은 스트리밍 서비스는 보통 1080p의 화질을 서비스하는데요. Nvidia는 GeForce RTX 그래픽카드의 AI 텐서 코어를 활용하여, 사용자의 인터넷 대역폭과 상관없이 비디오의 해상도를 크게 높여주고 있습니다.
Source: Nvidia GeForce RTX 40 및 30 시리즈 GPU 사용자는 저해상도 콘텐츠를 최대 4K까지 업스케일할 수 있다고 하는데요. AI 업스케일링은 딥러닝 모델을 통해 저해상도 이미지를 바탕으로 고해상도 버전을 예측하고 복원함으로써 기존의 저해상도 미디어를 고해상도로 생성하는 프로세스를 의미합니다. 다양한 해상도의 수많은 이미지에 훈련이 되어 있어야만 다양한 텍스처, 색상, 패턴을 인식하고 복원하는 능력을 길러 이를 바탕으로 더욱 정확한 예측이 가능하고요. 이를 통해 옛날 VHS 비디오급 화질에서 지금의 블루레이 수준의 향상을 체험할 수 있습니다. |
| 많은 사람들의 일상이 되어버린 넷플릭스 역시 AI를 활발히 활용하는 것으로 유명합니다. 넷플릭스는 이용자가 어떤 콘텐츠를 시청하는지, 어떤 콘텐츠를 오래 감상했고 높게 평가하는지에 대해 AI로 모니터링합니다. 이 내용을 바탕으로 이용자가 흥미를 느낄만한 다음 콘텐츠를 제안하는 일종의 ‘퍼스널 콘텐츠 플래너’ 역할을 하는 것이죠.
넷플릭스는 시청 콘텐츠, 시청 시간, 시청 완료 여부를 추적한 다음에 장르와 주제, 배우 등의 요소를 분석하여 이용자가 어떤 종류의 콘텐츠에 관심이 있는지 파악한다고 하는데요. 그러고 나선 작품의 인기와 평가, 취향 등을 기준으로 맞춤 추천 목록을 제시합니다. 이러한 머신 러닝 알고리즘을 통해 패턴과 경향성을 찾아내는 것이죠.
Source: Medium.com 예를 들어 두 주연배우 A와 B가 나오는 같은 영화를 추천할 때 A 배우의 출연작을 많이 본 이용자에게는 A 배우가 등장하는 포스터를, B 배우 작품을 많이 본 이용자에게는 B 배우의 이미지를 노출시키는 것입니다. 이렇게 넷플릭스는 선호하는 배우와 같은 개인화 요소를 통해 이용자가 더욱 오랫동안 콘텐츠를 소비할 수 있도록 플랫폼 내에 묶어둘 수 있었죠. 넷플릭스가 직접 밝힌 바에 따르면, 2015년 개인화 및 추천 서비스를 통해 넷플릭스는 연간 10억 달러의 비용 절감 효과를 얻었다고 합니다. 전체 시청 콘텐츠의 80%가 개인화 추천 시스템을 통해 나왔고, 이용자의 직접 검색으로 인한 시청은 20% 내외에 불과하다네요. 이외에도 넷플릭스는 ▲티저 영상(예고편) 제작 ▲재생 화질 조정 ▲썸네일 이미지 제작 등에 AI를 쓰고 있습니다. |
| 영상 시청자 뿐 아니라, 촬영 현장에서도 기술의 혜택을 많이 보고 있는데요. 보통 카메라가 촬영한 데이터는 SD 카드와 같은 물리적 저장 매체에 저장이 됩니다. 하지만 Camera to Cloud 기술을 활용하면 촬영한 영상물을 바로 클라우드에 원격으로 저장할 수 있습니다. 원래대로라면 촬영 영상은 현장에서 확인하기 어려웠지만 이제 모든 테이크를 현장에서 즉시 검토할 수 있으니 재촬영이나 후반 작업에 소요되는 비용이나 시간을 줄일 수 있게 됩니다. 또한 당일 촬영본으로 편집팀에서 현장 편집을 하고, VFX(시각 특수효과)팀이 작업을 하는 등 여러 명이 동시에 작업할 수 있으니 작업 시간을 앞당기는 것도 가능해집니다.
Source: Autodesk 한국 영화계에서도 클라우드가 매우 활발하게 쓰이고 있는데요. 클라우드가 완전히 정착(?)하게 된 일화를 하나 소개해 드리겠습니다. 지난 2015년 관세청이 유명 한국 영화의 해외 촬영분에 대해 수억 원의 부가가치세를 부과한 적이 있었는데요. 관세청의 논리는 빈 하드디스크를 해외로 가져가 수십억 원의 비용을 쓰고 그 이상의 가치를 지닌 촬영 영상을 담아 돌아왔으니 하드디스크가 당연히 과세 대상이 된다는 것이죠. 제작사는 부당함을 주장했지만 영화는 예술 면세 품목이 아니었고 결국 관세청의 논리가 타당하다고 인정되어 패소했습니다. 이후 이러한 세금 부과 조치를 피하기 위해 한국 영화사들은 클라우드를 적극적으로 이용하게 됐다고 합니다! 촬영 현장에서 바로 클라우드로 업로드하면 하드디스크라는 물리적 매체가 필요 없으니 세금을 부과할 대상 자체가 없게 되죠. 클라우드를 이용하시면 이런 장점도 있답니다.
Source: Medium. 지금까지 미디어와 엔터테인먼트 업계에서의 기술 활용에 대해 알아보았는데요. 그간 베스픽에서 전달드린 다양한 산업별 사례들처럼 영상 업계 역시 기술을 통해 높아지는 이용자의 기대치를 만족시키면서, 종사자들을 편안하고 빠르게 일할 수 있도록 돕는 역할을 하고 있습니다. 필름에서 비디오로, 또 영상 파일로 저장 매체가 계속해서 달라져왔지만 지금의 변화는 그때와는 전혀 다릅니다. AI와 클라우드 기술을 통해 창작과 소비하는 방식 모두를 바꿔놓고 있기 때문이죠. 넘쳐나는 콘텐츠의 홍수 속에 이용자는 가장 흥미로운 콘텐츠를 빠르게 찾아 높은 퀄리티로 보고 싶어 하고, 제작자는 더욱 빠르고 편리하게 고품질의 콘텐츠를 완성하고자 합니다. 이 과정에서는 여러분이 짐작하신 것처럼 안정성과 유연성을 갖춘 클라우드 인프라가 우선되어야겠죠. 만약 클라우드와 관련하여 궁금한 점이 있으시면 언제든지 저희에게 문의해 주세요. OpsNow에는 클라우드에 대한 지식과 경험, 그리고 도구가 있습니다. |
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