ITing - [메클 인사이트] AI 도입과 미디어 산업의 혁신│제작비는 줄이고↓ 광고 매출은 높여라↑

들어가며

OTT의 성장과 미디어 콘텐츠 대홍수 시대

2024년 OTT의 성장으로 우리는 미디어 콘텐츠 대홍수 시대에 살고 있지만, 역설적으로 미디어 산업은 제작비 증가와 광고 매출 감소 등 어려움에 직면하고 있습니다. 콘텐츠가 넘친다는 것은 다시 말해 경쟁력 있는 콘텐츠만 살아남을 수 있다는 뜻인데요. 양질의 콘텐츠를 제작하기 위해서는 당연히 많은 시간과 노력, 그리고 자본(돈)이 필요합니다. 이와 같은 미디어 산업 관계자의 고민을 해결하기 위해 IT회사인 메가존클라우드에서는 어떤 해결 방안을 제시할 수 있을까요?

편집기간=제작기간=제작비용

‘편집 기간 연장=제작 기간 연장=제작 비용 증가=이익 감소’의 흐름으로 이어집니다. 그렇다면 생각을 조금 바꿔볼까요? ‘편집 기간 단축=제작 기간 단축=제작 비용 감소=이익 증가’를 할 수 있지 않을까요?

미디어 워크플로우(Media Workflow) AX 혁신

미디어 워크플로우(Media Workflow)에 따라 적재적소 AI 및 클라우드 도입으로 제작비는 낮추고, 광고 매출은 높일 수 있는 방법에 대해 메가존클라우드의 테크 전문가와 함께 이야기 해보고자 합니다. 독자님의 취향에 따라 골라 보실 수 있도록, 글(칼럼)과 영상으로 모두 준비했으니 재미있게 즐겨주세요.😉

2024년 미디어 산업의 최신 동향

OTT와 숏폼, 그리고 실시간 소통

최근 미디어 트렌드를 살펴보면 변화의 속도와 방향이 얼마나 놀라운지 실감할 수 있습니다. 넷플릭스나 디즈니+ 같은 OTT 서비스는 기존의 TV와 다른 방식으로 시청자를 사로잡고 있습니다. 언제 어디서나 자신이 원하는 콘텐츠를 선택해 볼 수 있을 뿐만 아니라, 빠른 정보 소비를 선호하는 MZ 세대에게 틱톡이나 인스타그램의 릴스 같은 숏폼 콘텐츠가 큰 인기를 끌기도 했고 여기에 실시간 소통의 중요성이 커지면서 트위치 또는 유튜브 라이브와 같은 라이브 스트리밍 플랫폼에 대한 관심도 급증하고 있습니다. 이제는 시청자가 실시간으로 참여하고 소통할 수 있는 콘텐츠가 대세가 되고 있습니다.

AI 빅데이터 기술 도입

특히 AI 빅데이터 기술을 활용한 맞춤형 콘텐츠 제공은 미디어 소비를 더욱 개인화된 경험으로 만들어주고 있습니다. 이처럼 미디어 기술의 발전과 함께 끊임없이 진화하고 있으며, 이러한 변화는 소비자의 행동과 요구에 맞춰 새로운 방식으로 콘텐츠를 소비하고 상호작용할 수 있도록 중요한 역할을 하고 있다고 볼 수 있습니다.

2024년 미디어 산업의 주요 이슈

요즘 많은 사람이 영상 콘텐츠를 즐기고 있죠? 그러니 미디어 산업도 부흥일 것처럼 보일 수 있는데요. 하지만, 미디어 산업 관계자의 입장을 고려해서 주요 이슈를 몇 가지 골라 소개하면 다음과 같습니다.

첫번째, 세계적인 경제 침체로 인해 광고 매출 감소
두번째, 물가 및 임금 상승으로 인한 제작비 증가
세번째, OTT 시장 성장과 함께 변화하는 콘텐츠 소비 행태 변화
네번째, 쿠팡플레이 및 티빙과 같은 자체 스트리밍 서비스 및 유료 구독 서비스 출시를 통한 수익 개선 추구 등

2024년 미디어 산업의 주요 이슈: 광고매출 감소

광고 매출의 감소는 특히 전통적인 방송사에 큰 타격을 주고 있으며, 이로 인해 수익성 확보가 어려워지고 이와 동시에 디지털 광고로의 이동이 가속화되고 있지만 경기 불황은 해당 시장에도 영향을 주고 있습니다. 물가 상승과 임금 상승으로 콘텐츠 제작비가 크게 증가하고 있어, 고품질 콘텐츠 제작에 있어 큰 부담이 되고 있으며, 일부 제작사는 이로 인해 예산 조정이나 프로젝트 축소를 고려하고 있기도 합니다.

2024년 미디어 산업의 주요 이슈: OTT 시장 성장

또한, OTT 서비스의 성장으로 인해 콘텐츠 소비 형태가 급격히 변화하고 이러한 변화는 전통적인 TV 시청의 감소로 이어지고 있으며, 다수의 미디어 기업은 OTT 플랫폼을 중심으로 전략을 조정하고 있습니다. AI, VR/AR 등 기술 발전으로 메타버스 환경의 콘텐츠 제작이나 AI를 활용한 콘텐츠 추천 시스템이 점차 보편화되고 소비자에게 더 개인화된 경험을 제공하기 위해 변화하고 있습니다.

2024년 미디어 산업의 문제와 해결 방안

메가존클라우드는 미디어 산업군의 워크플로우를 파악하고, 적재적소에 AI와 클라우드 서비스를 도입하여, 앞서 말씀드린 해당 업계의 어려운 일부분에 대해서 충분히 보완 또는 새로운 돌파구를 제안드릴 수 있습니다. 일단 이를 위해서는 먼저 미디어 산업의 프로세스를 설명하고, 각 프로세스에 따라 어떻게 방안을 제시할 수 있는 지 설명 드리면 좋을 거 같습니다.

ⓒ 영상 제작 프로세스 (Media Workflow) (TechExam2024│MegazoneCloud)

미디어 워크플로우(Media Workflow)

제작 과정이 길어진다는 것은 다시 말해 제작 비용이 증가하는 것이기 때문에, 제작 기간을 단축하고 효율성을 추구하는 방안에 대해 미디어 산업 관계자라면 주목할 부분이라고 할 수 있습니다. 제작 과정을 각 세부적인 과정으로 분류하고, 각 과정에서 AI 또는 클라우드 등 적합한 솔루션 도입을 통해 기존의 어려움을 해결 또는 보완할 수 있는 방안을 아래와 같이 제안드립니다.

촬영 DX(Digital Transformation) 혁신

(과거) 수 많은 촬영 장비

올해 파리 올림픽에서 삼성이 핸드폰으로 실시간 중계를 했다는 기사 보셨나요? 과거의 방송 중계 방식에서는 고가의 전문 카메라, 스위쳐, 인코더, 그리고 수 많은 네트워크 장비가 필요했습니다. 수 많은 장비를 통해 촬영된 영상은 중계차나 현장 스튜디오에서 편집한 후, 방송국으로 전송하여 송출하는 방식이었습니다. 이 과정에서 장비의 무게와 크기 때문에 여러 개의 장비 캐리어가 필요했고 현장에서는 많은 인력과 시간이 소요되었습니다.

(미래) 클라우드 기반 영상 실시간 공유

그러나 클라우드 기반으로 변경될 경우 혁신적으로 바뀔 수 있는데요. 클라우드에서 영상 데이터의 저장, 편집, 그리고 송출까지 가능하게 되었기 때문입니다. 과거처럼 수 십 개의 장비 캐리어를 들고 갈 필요가 없어진 것이죠. 또한, 클라우드를 통해 실시간으로 촬영 영상 소스를 편집실이 아니여도 인터넷이 가능한 어느 곳에서도 편집할 수 있기 때문에, 급박하게 촬영하고 편집을 해야 하는 일정이라면 제작 기간 단축할 수 있습니다.

(사례) 메가존클라우드 제주 미디어 세미나 (2024년 7월)

마침 설명드리고 싶은 좋은 사례가 있는데요. 클라우드에서 영상을 편집하고 송출하는 과정에 대해, 메가존클라우드가 지난 7월에 제주에서 진행한 미디어 세미나의 실제 사례를 통해 소개 해볼게요.

🌴제주🌴

이 세미나는 제주에서 열렸으며,
현장에 참석한 고객들과 세미나 과정을 촬영했습니다.

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🌐 클라우드 🌐

촬영된 영상 데이터는 카메라와 연결된 무선 송신 장비를 통해
미리 구성된 클라우드 저장소로 즉시 실시간 업로드 되었습니다.

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🏢서울🏢

이후 서울에 있는 영상 편집자가 클라우드에 구성된 영상 편집 워크스테이션(EdiWorks) 환경에서
이 파일을 바로 열어 간단한 자막과 배경 이미지를 포함한 약 3~5분의 영상을 제작했습니다.

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🌴제주🌴

이렇게 편집한 영상은 다시 제주 세미나 현장에서 바로 시청할 수 있었습니다.

ⓒ 제주 ↔ 서울 간 클라우드 실시간 영상 편집 및 공유 (TechExam2024│MegazoneCloud)

해당 과정을 간략하게 표현한 구성도와 함께 보시면 알 수 있는 것처럼 촬영된 영상 데이터는 인터넷 연결을 통해 즉시 클라우드 서버로 업로드되고 클라우드에서 영상을 실시간으로 인코딩, 편집 또는 가공할 수 있습니다.

이 과정에서 필요할 경우 자막과 같은 추가 요소가 삽입되거나 색보정 등 영상 편집 작업을 진행할 수 있습니다. 처리된 영상은 클라우드에서 CDN을 통해 바로 송출할 수 있습니다. 송출은 웹사이트나 모바일 앱, 혹은 iptv와 같은 다양한 플랫폼으로 전달될 수 있고 원하는 시간에 송출할 수 있도록 cloud CMS 통해 방송 시간 편성도 가능합니다.

물리적인 리소스 절약

이처럼 클라우드 기반 시스템은 물리적 장비의 의존도를 줄일 수 있고, 대부분의 처리를 소프트웨어적으로 클라우드에서 수행하기 때문에 현장 장비가 크게 줄어들고, 간편한 스마트폰이나 카메라만 있으면 고품질의 영상 송출이 가능해집니다. 인코더나 스위쳐, 서버, 데이터 저장을 위한 대형 스토리지 장비를 가져갈 필요도 없습니다.

현장에는 간단한 촬영 장비(카메라)와 인터넷 연결 장비만 필요합니다. 또한 후반 작업을 위해 중계팀이 방송국으로 돌아갈 필요 없이 어디서든 접속하여 실시간으로 작업을 수행할 수 있습니다.

결과적으로 공간이나 장비 운반, 설치, 유지 · 보수 등 비용을 감소하고 시간적 효율성도 높일 수 있습니다.

동영상 속 출연진(사람) 및 장소 정보 키워드로 추출

300대 카메라와 영상 소스

앞서 말씀드린 바와 같이, 미디어 산업군의 관심사 중 하나가 “제작비”라고 안내드렸는데요. 이러한 동향으로 최근에는 드라마 보다는 제작비가 덜 드는 예능 콘텐츠를 더 집중해서 제작을 하는 경향도 일부 있습니다. 요즘 예능 같은 경우에는 나혼자산다, 전지적참견시점, 돌싱포맨 등 최근 관찰 예능이 대세이잖아요? tvN의 대표 예능 프로그램 중 하나인 삼시세끼 제작팀의 후일담을 들어보면, tvN의 삼시세끼 정선편에서 약 100대의 카메라가 투입되었다고 하죠. 경우에 따라서 넷플릭스에서 제작한 관찰 예능 중 약 일주일 간 거치 카메라까지 포함해서 300대 이상의 카메라를 투입한 경우도 있습니다.

가편집(컷편집)을 위한 편집 포인트 찾기

과거에는 방송 작가팀이 현장에서 미리 이런 부분 중요할 것 같다 미리 체크해두시고, 나중에 편집한 영상을 보면서 홍길동이 누구와 무언가를 했으니, 이 부분 중요하다 이렇게 사람이 일일이 기억하고 체크 해야 하는 사안이었죠. 하지만 최근에는 AI를 통해서 이런 부분을 혁신적으로 해결할 수 있는데요.

AI를 도입하면 타임 라인별 등장인물과 특정 행동에 대해서 키워드를 뽑을 수 있습니다. 가령 ‘김서방이 닭다리 들고 도망간 장면이 필요하다’면, 러닝타임 5만 시간이 넘는 원본 영상을 굳이 다 보지 않더라도 #김서방 #닭다리 등 특정 키워드를 바탕으로 필요한 영상 부분을 빠르게 찾아 가편집(컷편집) 시간을 단축할 수 있습니다.

AI Previewer

이에 대해서 기술적으로 추가 설명 드리자면, 업로드된 영상 데이터를 AI(또는 AI Previewer)의 고성능 데이터 처리와 자동 분류를 이용하여 수집한 대량의 영상을 자동 분석, 출연진이 등장하는 장면을 분류하고, 고유명사나 특정 키워드가 등장하는 장면을 자동으로 태그(Tag)합니다.

예를 들어 출연진의 이름이나 특정 장소 이름이 포함된 장면들이 자동으로 인식되고 분류되어 필요한 클립을 쉽게 찾을 수 있습니다.

Amazon Rekognition

AWS에서 제공하는 Amazon Rekognition은 ML(Machine Learning) 기술을 기반으로 이미지를 분석하고, 인식된 얼굴의 특성과 관련된 정보를 제공하는 클라우드 기반의 AI 서비스입니다.

이미지나 동영상에서 얼굴을 감지하고, 각 얼굴에 대해 감정(행복,슬픔,분노 등), 연령대, 성별, 안경 착용 여부, 눈과 입의 상태 등의 특성을 분석합니다. 또한, 특정 얼굴을 데이터베이스에 저장하고 새로운 이미지나 동영상에서 동일한 얼굴을 인식하거나 여러 이미지 간에 얼굴을 비교하여 동일한 인물인지 확인도 가능합니다.

편집 시간 및 제작 기간 단축 = 제작 비용 감소

따라서 위에서 말했던 예능의 사례를 통해 설명하면 몇 백 대의 카메라에서 수집한 데이터를 바탕으로 출연진의 얼굴을 자동으로 감지하고 각 출연진 별로 영상을 분류, 특정 출연진이 등장하는 장면을 자동으로 태그, 이 정보를 바탕으로 인물(출연진)별로 영상을 체계적으로 분류한다면 기존의 편집 시간을 상당히 줄일 수 있을 것을 기대할 수 있겠습니다.

🍪 ‘Amazon Rekognition’이란?

머신러닝을 기반으로 이미지를 분석하고, 인식된 얼굴의 특성과 관련된 정보를 제공하는 클라우드 기반의 AI 서비스
이미지나 동영상에서 얼굴 및 특성 분석
감정(행복,슬픔,분노 등)
연령대
성별
안경 착용
눈과 입의 상태 등
특정 얼굴을 데이터베이스에 저장하여, 이미지나 동영상에서 동일한 얼굴 인식(동인 인물 구별 지원)

편집 AX(AI Transformation) 혁신

영상 클립(영상 자료) 찾기

예능 방송 편집을 하다보면, 참고 자료로 과거에 방영된 뉴스, 드라마, 예능 장면을 중간에 참고 영상으로 보여주는 경우가 많잖아요?

예를 들어 십년 전부터 최근까지 방송에서 유재석씨와 박명수씨가 함께하는 ‘댄스 장면’ 클립 모음이 필요하다고 가정하면, 무한도전과 같이 인기가 많은 장기 예능은 회차가 300회, 500회가 넘는 경우가 많은데, 막내 피디와 작가가 모든 영상을 다 보고 찾는다고 생각하면 엄청난 시간과 인력이 투입될 수밖에 없겠죠?

하지만, 이것 역시 AI를 도입하면 편집이 완료된 영상 속 인물, 음성, 자막을 텍스트와 키워드로 뽑아낼 수 있기 때문에 빠르게 찾을 수 있습니다.

동영상 대사와 자막을 텍스트 파일(SRT)로 추출

이에 대해 조금 더 설명드리자면, 모든 장면에서 음성 인식 모듈을 통해 출연자들이 말한 대화를 텍스트로 변환하고 이 데이터를 바탕으로 캡션을 자동 생성하게 됩니다.

다중 출연진이 동시에 대화하는 복잡한 상황에서도 화자 분리 기능을 통해 출연자별 대화 내용을 구분하여 처리해서 영상 속의 대화나 중요한 대사를 손쉽게 파악할 수 있을 뿐만 아니라 자막 내용이 별도 srt 파일(텍스트 파일)로 생성되기 때문에 예능 화면에서 흔히 볼 수 있는 자막 작업에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

[메가존클라우드x SkyLife] AI Previewer

메가존클라우드와 SkyLife에서 함께 구성해서 제공하고 있는 AI Previewer를 이용할 경우 업로드한 영상에서 자막을 추출하여 따로 파일을 생성할 수 있고, 장면 단위로 캡션을 자동 생성해 줄 수도 있습니다. AI Previewer는 높은 수준의 음성 인식률을 자랑하며, 장면 단위로 캡션을 자동 생성하고, 영상 속 고유명사와 텍스트 정보를 인식하는 기능을 갖추고 있습니다.

또한 OCR기반의 장면 텍스트 인식 기술을 통해 텍스트 정보를 자동으로 인식할 수 있기 때문에 출연진이 들고 있는 팻말에 적힌 문구나 배경에 표시된 장소 이름 등으로 자동으로 감지하고, 이를 메타 데이터로 기록, 특정 텍스트가 등장하는 장면을 쉽게 찾을 수 있도록 도와 줍니다.

이와 같이 AI를 통해 카메라에서 수집한 방대한 데이터를 효율적으로 관리하고 가편집 작업을 신속하게 완료할 수 있을 뿐만 아니라 자막의 정확도를 확보할 수 있어 최종 편집 단계에서도 높은 수준의 완성도를 유지할 수 있게 됩니다.

EdiWorks

(과거) 오프라인 기반 영상 편집

전통적인 영상 편집 환경에서는 고성능 워크스테이션, 전용 스토리지, 고속 네트워크 인프라가 필요했습니다. 편집자는 고성능 그래픽 카드와 많은 RAM이 장착된 로컬 워크스테이션을 사용하며, 이러한 장비를 구입하고 보관할 물리적 공간이 필요합니다. 대부분의 작업이 이 장비가 있는 장소에서 이루어지기 때문에, 편집자는 특정 장소에 고정되어야 하고, 외부 작업 시에는 별도의 장비를 휴대하거나 작업 환경을 미리 구축해야 합니다.

(미래) 클라우드 기반 영상 편집

반면, 클라우드 기반 영상 편집 환경은 로컬 하드웨어 요구 사항이 크게 줄어들고, 고성능 작업이 클라우드에서 처리되기 때문에 일반적인 클라이언트 PC나 태블릿에서도 작업이 가능하며, 인터넷만 연결되면 어디서나 작업할 수 있습니다.

뿐만 아니라 클라우드 기반 툴을 사용하면 작업 흐름이 통합되고, 파일 공유가 용이해져 여러 장소에서 프로젝트에 참여할 수 있으며, 여러 사용자가 동시에 협업할 수 있습니다.

메가존클라우드의 EdiWorks는 이러한 클라우드 환경의 영상 편집 워크스테이션을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 구성된 솔루션입니다.

편집 AX(AI Transformation) 혁신의 기대 효과

위와 같은 클라우드 편집을 통해 기대해 볼 수 있는 AX(AI Transformation) 혁신은 작업과정에서의 병목 현상을 줄이고, 작업 속도를 크게 향상시켜 프로젝트를 보다 신속하게 완료할 수 있습니다.

다양한 장소에 있는 여러 명의 팀원이 동시에 동일한 프로젝트에 접근하여 협업할 수 있기 때문에 작업 시간을 줄이고, 의사 결정 과정을 가속화하여 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있고 프로젝트의 전체적인 효율성을 높일 수 있을 것입니다.

또한 고성능 워크스테이션 및 전용 스토리지의 구매와 유지·보수 비용을 줄일 수 있어서 초기 투자 비용 뿐만 아니라 운영 비용도 절감될 것입니다.

콘텐츠 아카이빙 DX(Digital Transformation) 혁신

콘텐츠 아카이빙의 Pain Points

콘텐츠를 제작하시는 분이라면 지금 당장 방송에 송출하지 않더라도, 촬영한 소스를 지우지 않고 보관하시는 경향이 있습니다. 이번에는 쓰지 않더라도, 다음 회차나 미래에 어떻게 참고자료로 다시 활용할 수 있을지 알 수 없기 때문이죠.

(과거) 오프라인 기반 아카이빙

기존 전통적인 아키이빙은 물리적 매체를 이용한 아카이빙이였습니다. 디지털 시대 이전에는 필름이나 비디오 테이프(VHS,Betacam 등)를 이용한 방식이였다면 방송기술이 발전하면서 화질손실이 적고 데이터를 보다 안정적으로 저장할 수 있는 디지털 비디오 테이프(DV,DVCAM)나 광학디스크(DVD, Blu-ray)를 이용한 방식을 이용하는 것을 말합니다.

이런 매체를 이용한 아카이빙은 데이터를 물리적으로 보관하는 방식으로 특정한 접근 방법을 통해서만 열람이 가능하고 접근성과 관리가 비교적 용이합니다. 하지만 물리적 매체를 필요로 하기 때문에 시간이 지나면 열화될 가능성이 있거나 대량의 데이터 저장을 위해서는 많은 물리적 공간이 필요하기 때문에 그에 따른 많은 비용이 지출되고 자료 검색을 하거나 액세스를 하는데 시간이 오래 걸립니다.

전통적인 콘텐츠 아카이빙의 단점

대량의 데이터 저장소(물리적 공간) 필요
물리적 저장 공간 관리 비용 발생
자료 검색 및 액세스에 많은 시간 소요

클라우드 아카이빙의 강점

1. 접근성
전통적인 방식과 달리, 클라우드 아카이빙은 클라우드 서버에 디지털 파일로 저장되는 방식으로 물리적 공간을 요구하지 않고 네트워크를 통해 전 세계 어디서나 접근할 수 있습니다. 인터넷 연결만 가능하면, 언제 어디서나 데이터에 접근할 수 있어 원격 근무나 해외에서 접근도 가능해서 글로벌 협업도 가능합니다.

2. 유연성과 확장성
클라우드 아카이빙의 가장 큰 장점 중 하나는 유연성 및 확장성이라고 할 수 있습니다. 클라우드 스토리지는 필요에 따라 저장 용량을 쉽게 확장하거나 축소 할 수 있습니다.

3. 비용 최적화
또한, 사용한 만큼 비용이 지불되는 방식이기 때문에 비용적으로도 매우 효율적입니다.

4. 편의성(빠른 검색)
특히 기존 아카이빙은 특정 자료를 찾는데 매우 취약했습니다. 그러나 클라우드 아카이빙의 경우 AI/ML 기술을 적용하여 아카이브된 콘텐츠를 자동으로 태깅, 분류, 인덱싱할 수 있습니다. 얼굴 인식, 음성 인식, 장면 분석 등 콘텐츠를 자동 분석하여 자동화된 메타데이터를 생성할 수 있기 때문에 검색 효율성을 크게 높이며, 관련 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 즉, 메타데이터를 통해 아카이브 된 콘텐츠의 맥락을 이해하고 향후 사용 시 콘텐츠를 보다 정확하게 식별할 수 있습니다.

5. 데이터 보안
아카이빙은 데이터 보안 및 보호가 매우 중요한 요소입니다. 클라우드 서비스는 고급 암호화 기술, 접근 제어, 다중 인증 등을 통해 높은 수준의 보안을 제공하고 정기적인 백업과 데이터 복구 기능으로 데이터 손실 위험을 최소화 할 수 있습니다. 자연 재해나 물리적 사고로부터 안전하게 데이터를 보호할 수 있습니다.

6. 활용성
결론적으로 방송사는 클라우드를 활용해 대규모 비디오 콘텐츠를 아카이빙하고, AI기반 검색 기능을 통해 신속하게 필요한 자료를 찾고 재활용 할 수 있어, 다양한 플랫폼에 제공 또는 새로운 형태로 변환하여 활용할 수 있습니다

이와 같이 클라우드 아카이빙은 전통적인 방식에서 해결하지 못한 여러가지 문제를 보완하며 방송 산업의 디지털 전환을 촉진해 나갈 것이며 물리적 저장 공간과 관리적 요소가 감소하여 장기적인 비용 절감 효과도 제공할 수 있을 것입니다.

방송 편성 DX(Digital Transformation) 혁신

클라우드 기반 CISMTECH 솔루션

방송편성 스케줄링 프로그램은 방송 프로그램의 시간표를 효율적으로 관리하고 최적화하기 위해 사용하는 소프트웨어입니다. 방송편성을 위해 시간표를 쉽게 계획하고, 조정하며, 분석할 수 있도록 돕는 것인데 이러한 프로그램은 방송사의 요구에 맞게 커스터마이징 될 수 있으며, 일부 전문 방송 소프트웨어 회사들이 제공하는 솔루션을 통해 도입되는 경우가 많습니다.

기존 방송 워크플로우를 클라우드 환경으로 전환 할 때 큰 장애 요소가 되기도 했는데요. 메가존클라우드는 작년에 국내 방송 점유율 80%이상의 CISMTECH과 파트너십을 체결하고 CISMTECH 솔루션을 클라우드로 전환하는 작업을 완료하였습니다.

송출 DX(Digital Transformation) 혁신

(과거) 위성 송출, 케이블 네트워크 기반

방송 송출은 위성송출, 케이블 네트워크 지상파 송출 그리고 IP 네트워크를 포함한 물리적 인프라를 통해 이루어지고 있습니다. 각 네트워크는 콘텐츠를 전달하기 위해 서로 다른 기술과 프로토콜을 사용하며 안정성과 속도가 매우 중요합니다.

(미래) 네트워크 인프라 & CDN 기반

최근에는 네트워크 인프라를 통해 콘텐츠를 전송하는 IP기반 송출로 전환하는 사례가 늘고 있는데 OTT (Over-the-Top)서비스가 대표적인 사례로 들 수 있겠습니다. 클라우드 기반 송출은 물리적 인프라 대신 클라우드를 통해 방송을 송출하는 것을 말하는데 AWS의 Amazon CloudFront가 대표적입니다.

🍪 ‘Amazon CloudFront (CDN)’ 이란?

AWS의 클라우드 서비스
엣지 로케이션(Edge Location)과 리전(Region) 등 글로벌 네트워크를 통해 콘텐츠를 전 세계로 빠르게 전달
가까운 엣지 로케이션에서 콘텐츠 제공
콘텐츠 제공 지연 시간을 줄이고, 사용 경험을 최적화

CDN(Content Delivery Network)

CDN은 콘텐츠를 사용자에게 빠르게 전달하기 위한 필수적 기술이지만 특정 지역의 네트워크 트래픽이 혼잡 하거나 CDN 노드에 과부하가 발생하면 전송 속도가 저하될 수 있습니다. 이러한 점을 보완하기 위해 최근에는 많은 프로젝트에서 멀티CDN을 고려하기도 합니다.

멀티 CDN(Multi Content Delivery Network)

멀티CDN은 여러 개의 CDN 제공업체를 동시에 사용하여 콘텐츠를 사용자에게 빠르고 안정적으로 전달하는 전략을 말하는데요. 각각의 CDN이 가진 장점을 조합해 글로벌 커버리지, 성능, 가용성, 보안을 극대화할 수 있습니다. 다만 멀티CDN을 사용할 경우 트래픽 라우팅, 캐싱 정책, SSL 인증서 관리 등 각 CDN의 복잡한 설정을 일관되게 유지하는 것이 중요하고 효과적인 운영을 위해 트래픽 패턴을 분석, 지속적인 모니터링과 비용을 최적화하는 전략이 필요합니다.

CloudPlex Delivery(CPD)

메가존클라우드에서 제공하고 있는 CloudPlex Delivery(CPD)는 이러한 문제를 쉽게 해결해 드릴 수 있습니다. CPD는 다양한 통합 프로비저닝을 통해 CDN 사업자 연동, 프로젝트/ 사용자 권한 통합 관리, 가중치/ 지역 기반 라우팅 정책을 관리하고, 관리 포인트를 일원화하도록 제공하여, 다양한 CDN을 서비스 운영을 안정적으로 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 통합 모니터링 기능을 통해 통합 실시간 CDN 지표를 확인할 수 있어, 지표에 따른 비용을 최적화하여, 결과적으로 CDN 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한, 멀티 CDN 운영에서 가장 중요한 확장성이 뛰어나고 글로벌 송출을 위한 지리적 제한을 최소화하고 새로운 채널을 쉽게 추가할 수 있는 유연성을 제공합니다.

🍪 ‘CloudPlex Delivery(CPD)’이란?

다양한 통합 프로비저닝을 통해 CDN 사업자 연동
프로젝트/ 사용자 권한 통합 관리
가중치/ 지역 기반 라우팅 정책 관리
관리 포인트 일원화
다양한 CDN을 서비스 운영 안정적으로 관리
통합 모니터링 기능을 통해 통합 실시간 CDN 지표 확인
모니터링한 지표에 따른 비용 최적화(CDN 운영비용 절감)
멀티 CDN 운영에서 가장 중요한 확장성 보유
글로벌 송출을 위한 지리적 제한 최소화
새로운 채널을 쉽게 추가 가능(유연성)

시청률 분석 DX(Digital Transformation) 혁신

(과거) 전통적인 TV 시청률 분석 방식

전통적인 시청률 분석방식은 주로 TV 방송 프로그램의 시청자를 파악하고 이를 기반으로 광고주에게 방송 광고의 가치를 제공하기 위해 사용되었습니다. 주로 가구 단위의 데이터 수집과 통계적 샘플링 기법을 통해 시청률을 산출하는 방식이였습니다.

이러한 방식은 주로 TV 시청에 초점이 맞추어 있기 때문에 스트리밍 서비스, 모바일 시청 등 새로운 플랫폼에서의 시청 패턴이 충분히 반영되어 있지 않기 때문에 최근 콘텐츠 소비 방식과는 맞지 않다고 할 수 있습니다.

또한 시청률 데이터는 실시간으로 제공되지 않고 데이터 수집 후 분석에 대한 시간이 필요하기 때문에 실시간 의사결정에 한계가 있습니다.

(미래) 새로운 시청률 분석 툴, CMCD

영상,비디오 분석 플랫폼을 활용한 방식은 실시간 데이터와 다양한 플랫폼에서의 시청 패턴을 종합적으로 분석하여, 더욱 정밀하고 효과적인 결과를 얻을 수 있고, 시청자 행동을 깊이 이해하고, 이를 기반으로 맞춤형 광고 전략을 통해 보다 효과적인 광고 수익을 기대할 수 있습니다.

AWS CMCD(Common Media Client Data)는 온라인 스트리밍 플랫폼, 모바일 앱에서 각 시청 세션에 대한 데이터를 실시간으로 분석하거나 저장할 수 있으며 이를 통해 시청 패턴을 파악하고 광고 전략을 최적화하는데 도움을 줄 수 있습니다.

(미래) 개인 타겟팅 광고 툴, Amazon Personalize

또한 Amazon Personalize를 통해 시청자 데이터를 바탕으로 시청자 행동을 예측하고 개인화 된 광고 타겟팅 전략을 구현할 수 있습니다. 이러한 분석 툴은 SaaS(Software as a Service)의 형태로 많이 제공되고 있는데요.

MUX나 Bitmovin 서비스 등과 같은 경우 시청자 데이터와 스트리밍 성능 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 사용자 경험을 극대화하고 세분화 된 광고 타겟팅과 캠페인 최적화를 통해 광고 효과를 극대화 할 수 있습니다.

이러한 전략은 결과적으로 콘텐츠 제공자와 광고주 모두에게 큰 이점을 제공할 것이며 경쟁력 있는 비즈니스 모델을 구축하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대합니다.

메가존클라우드와 함께 해야 하는 이유

누구나 AI를 도입해서 업무 혁신을 해야 한다고 말할 수 있습니다. 하지만, 구체적으로 언제, 어디서, 어떻게 AI와 클라우드를 고객이 필요한 만큼만 적절하게 사용하는 건 전문가의 도움이 필요한 부분입니다. 특히 아직 클라우드 및 AI를 실무에 접목한 경험이 없다면, 어디서부터 어떻게 시작해야할 지 막막할 수 있습니다.

A부터 Z까지 미디어 워크플로우에 따라 단계별 솔루션 제안🪄

메가존클라우드에서 제안하는 미디어 워크플로우(Media Workflow)는 미디어 기업이 변화하는 디지털 환경에 효과적으로 대응할 수 있도록 설계 되었습니다. 클라우드 기술과 AI 기반의 자동화, 콘텐츠 제작, 통합 관리, 편성, 송출, 아카이브, 멀티미디어 플랫폼 지원, 보안 등 A부터 Z까지 통합으로 처리할 수 있는 환경을 제공, 작업 효율성을 극대화 하며, 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화할 수 있는 환경을 제공합니다.

메가존클라우드의 자체 개발 솔루션과 글로벌 파트너사 솔루션 제안

메가존클라우드에서 자체 개발한 다양한 솔루션과 방송 미디어 전문 기업과 글로벌 벤더사와의 파트너쉽을 통해 고객이 원하는 서비스 환경 및 기능을 가장 효율적인 방법으로 제시합니다. 이를 통해 미디어 기업은 비용 절감, 확장성, 보안 강화 등 다양한 이점을 누리며, 국내 뿐 아니라 글로벌 시장에서도 성공적으로 운영할 수 있습니다.

📭 미디어 AI 도입 문의 : mzc_grp_tcmdia@megazone.com

전문가 자문 및 인터뷰이

메가존클라우드 CBSC 박상희 매니저
메가존클라우드 Media Special Team 정진호 매니저
메가존클라우드 Telco/Media Business Group 김승룡 매니저

제작/기획

메가존클라우드 마케팅그룹 김주성 매니저

촬영/편집 PD

마케팅그룹 진다솔 매니저

글 │메가존클라우드 마케팅그룹 김주성 매니저

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