실제 기업이 선택한 영상 요약 AI 성능 개선법

영상 요약 AI 성능 개선 프로젝트

글로벌 크리에이티브 소프트웨어 기업은 에펜과 협력하여 영상 요약 AI의 성능을 개선했습니다. 이 프로젝트는 영상 요약 AI가 생성한 요약을 사람이 직접 검토하고 수정함으로써, 요약의 가독성, 일관성, 정확성을 높이는 것을 목표로 했습니다. 에펜은 총 40,000개의 영상에 대한 요약을 검토하고 보완하여 약 95%의 정확도를 달성했으며, 이를 통해 생성형 AI가 더 정교하고 신뢰성 높은 요약 및 설명을 대규모로 생산할 수 있도록 했습니다.

프로젝트 목표

고객사는 동영상 편집과 디자인 등 핵심 소프트웨어 기능의 성능을 극대화하기 위해, 신뢰할 수 있는 동영상 요약 및 설명이 필요했습니다. 이를 위해서는 다양한 동영상 콘텐츠에서 발생할 수 있는 오류와 불일치를 줄이고, 영상 요약 AI의 출력을 지속적으로 개선할 수 있는 확장 가능한 프로세스가 요구되었습니다. 특히, 동영상 속 미묘한 시각적 요소까지 정확히 반영하는 고품질의 요약문을 생성하기 위해서는 인간 전문가의 검증이 핵심 역할을 했습니다.

도전 과제

기존의 영상 요약 AI은 동영상에 대한 초기 텍스트 요약문을 생성할 수 있었지만, 그 결과물에는 여전히 많은 한계가 존재했습니다. 출력된 요약문은 부정확하거나 모호하며, 중요한 시각적 정보를 제대로 담지 못하는 경우가 많았습니다. 본 프로젝트가 진행되기 전까지 영상 요약 AI에는 다음과 같은 주요 문제들이 존재했습니다.

• 사실성 결여: 설명에 오류가 포함되거나, 동영상의 핵심 시각 정보를 제대로 반영하지 못하는 경우가 자주 발생했습니다.
• 문법적 부자연스러움: 생성된 텍스트가 매끄럽지 않아 설명이 불분명하고, 읽는 사람이 이해하기 어려운 경우가 많았습니다.
• 문맥 불일치: 요약이 동영상의 의도나 주제와 어긋나, 내용이 부정확하거나 오해를 일으킬 수 있었습니다.
• 확장성의 한계: 고객사는 결과물의 높은 품질을 유지하면서도 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 솔루션을 원했습니다.

솔루션

고객사는 다양한 동영상 콘텐츠에 대해 고품질의 일관된 요약을 제공하기 위해, 영상 요약 AI가 생성한 결과물의 오류를 체계적으로 검토하고 개선할 수 있는 프로세스를 필요로 했습니다. 이를 위해 에펜은 2단계 접근 방식을 도입했습니다.

1단계: 전문가의 수작업 검토

전문 데이터 라벨링 작성자들이 영상 요약 AI가 생성한 요약을 정확성, 완전성, 문법, 문맥 일치 여부 등의 핵심 기준에 따라 평가했습니다. 필요에 따라 문장을 수정하여 내용의 정확도는 물론 언어의 자연스러움과 일관성을 높였습니다.

2단계: 자동화된 품질 개선

영상 요약 AI의 효율성과 품질 유지를 동시에 달성하기 위해, 에펜은 AI 데이터 어노테이션 플랫폼(ADAP)에 자동화된 철자 및 문법 검사, 유사성 분석 기능을 통합했습니다. 이 자동화 시스템은 반복적인 작업을 빠르고 정확하게 수행하여, 대규모 데이터에서도 일관된 품질을 유지할 수 있게 했습니다.

이처럼 전문가의 인적 검토와 자동화 기술을 결합한 접근 방식을 통해, 에펜은 확장 가능하면서도 높은 품질을 보장하는 솔루션을 통해 영상 요약 AI의 성능을 획기적으로 향상시켰습니다.

프로젝트 성과

에펜은 프로젝트 기간 동안 총 4만 개에 달하는 고품질 동영상 요약문을 제공하며 95% 이상의 정확도를 달성했습니다. 철저한 검증 과정을 통해 사실 오류를 효과적으로 줄이고, 요약의 정확성과 문맥의 일치도를 크게 향상시켰습니다. 이처럼 정제된 데이터는 고객사의 영상 요약 AI 학습에 긍정적인 영향을 주었고, 향후 생성되는 요약의 품질을 지속적으로 높이는 데 기여했습니다.

전문가의 인간 검증을 전략적으로 활용함으로써 고객사는 영상 요약 AI의 확장성과 효율성을 유지하면서도 결과물의 가독성과 일관성, 사실성을 성공적으로 개선했습니다.