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DX CONSULTING

DX 컨설팅

당사의 사업목표는 단순히 자산을 파일화/디지털화하여 스토리지에 저장하는 디지털화의 단계를 넘어,

고객의 비즈니스 영역에 디지털 기술기반이 되는 하드웨어 인프라와

고객 경험, 비즈니스 모델, 경영전략 운영 등을 구상 할 수 있도록 소프트웨어 솔루션을 통합 제공하여

고객과 함께하는 디지털전환(DX, Digital Transformation)을 추구합니다.

DX의 ‘트랜스포메이션 (Transformation)’은 변화, 변신으로 기존에 추구해 온 변화보다 한층 높은 수준의 근본적인 변화와 변혁을 의미하며, 디지털 인프라를 기반으로 기업/조직의 전략, 구성, 프로세스, 비즈니스 모델, 문화, 커뮤니케이션과 시스템을 근본적으로 변화시키는 경영전략입니다.


단순한 디지털 SW/HW 인프라의 도입을 넘어선 조직의 비지니스 전반의 구조적/혁신적 변화를 추구함을 목적으로 합니다.

DX
DX2

​미디어아카이브솔루션은 다년간의 방송/미디어 솔루션 개발경험과 다양한 SW, HW 인프라 구축경험을 토대로 고객에게 최선의 디지털 트랜스포메이션 컨설팅을 제공합니다. 

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무조건적인 비싸고 거대한 투자를 통한 변화의 추구는 당사가 지향하는 DX는 아닙니다.

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미디어 산업에 필요한 디지털 기술을 적재적소에 정확하게 활용하여 프로세스를 변화시키고, 이로부터 조직의 인력/문화/비즈니스 모델이 새롭고 나은 방향을 제시하는 것이 당사가 추구하는 방송/미디어산업에서의 DX입니다.

미디어 산업에서의  DX

미디어산업분야의 DX 기술 활용 예시

방송 미디어 업계에서는 다양한 DX 기술요소를 활용한 변화를 시도하고 있으며, 컨텐츠의 제작/관리/운용 등 관련 업무 부분에 있어 변화에 대한 시도를 계속하고 있습니다. 

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■ 클라우드를 활용한 아카이브 시스템 구축
■ 웹/클라우드 기반 비디오편집

■ AI엔진을 통한 인물/제품/행동/배경/장면/객체/오디오/자막 분석

■ AI 휴먼을 활용한 방송컨텐츠 제작(예시 : 뉴스 스크립트/나레이션) 

■ 가상현실(VR) / 증강현실(VR)을 통한 디지털 미디어 데이터의 보존 및 활용

DX3

DX 실제 적용사례

AI SUBTITLE

AI Subtitle Automation

RFTITLE1
RF_TITLE Process

외부에서 입수되는 영상의 메타데이터(자막, 음성, 이미지, 얼굴, STT 등)의 AI를 통한 추출 자동화(A사)

 ■ Deep face 분석 및 인식 엔진으로 Training을 통혀여 인물의 프레임을 인식함


 ■ 프레임에 포함된 앵커 얼굴 윤곽 크기까지 확인하여 앵커 단독 샷 여부를 판단


 ■ 자체 로직을 통하여 로고와, 스크롤뉴스 영역을 제외한 순수 자막영역을 인식하여 자막을 추출


 ■ OCR 엔진으로 분석하여 텍스트로 메타데이터화


 ■ 하단 자막영역만을 대상으로 데이터를 추출함으로 인식도의 획기적 향상

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 ■ 기존 담당 인원의 검색/시청/입력 단계를 거치던 상황을  자동화시킴

STT

AI STT Hub

STT
MULTI

클라우드 AI STT(Speak to Text)기술을 활용하여 다국어를 포함하는 오디오의 텍스트 추출 자동화(M사)

 ■ 기존에는 내부 생성영상(인터뷰, 촬영본), 외부수신영상(내신/외신/기타)등 다량의 영상에 대한 스크립트를 수동으로 생성하여 처리 


 ■ 사용자가 필요한 영상을 선정후 mp3로 변환후 외부 SaaS 인터페이스 게이트웨이를 통하여 스크립트를 완성하도록 시스템을 구축, 기존의 수동으로 영상을 보면서 스크립트하던 내용을 자동화


 ■ 한국어/영어/중국어등 다국어에 대한 스크립트 가능

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 ■ 외부 SaaS 서비스로 연결시 선택이 가능하도록 구축, 향후 SaaS 를 선택하여 교체가 가능함.

NLP

NLP-based AI Meta

EDAS1
EDAS2

아카이브의 미디어 데이터에서 자연어 분석(NLP, Natural Language Processing)등의 기술을 활용하여  AI 메타데이터 추출 자동화(E사)

 ■ 수십만개의 클립에서 필요한 영상 검색을 위한 메타데이터 추출

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 ■ 장애인자막(클로즈드캡션), AI 키워드 추출, 중요도 조절


 ■ NLP(자연어분석, Natural Language Processing)의 Analyzing Entities / Entity Analysis / 항목 분석,  항목 분석은 주어진 텍스트에서 알려진 항목(유명 인사, 명소 등의 고유 명사)을 검사


 ■ TF-IDF(Term Frequency -Inverse Document Frequency) 알고리즘을 도입하여 해당 영상만의 특징적인 키워드를 걸러내는 방식을 이용

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