PARA/03_Resources/R001_개발_레퍼런스(참고문서)/AI 강의/Media AI를 경험하는 지금, Enterprise AI Business의 변화 (SKT).md

Media AI를 경험하는 지금, Enterprise AI Business의 변화 (SKT)

2025년 11월 4일

요약

발표 요약 - 구간별 정리

발표자 소개 및 배경 (00:11-01:08)

발표자: SK텔레콤 김기영

담당 업무: 미디어 AI 서비스 기획 및 상품 개발

발표 목적

3가지 핵심 질문

빠르게 변화하는 미디어 AI가 엔터프라이즈 AI에 미치는 영향
SK텔레콤의 엔터프라이즈 미디어 AI 사업 지향점
실제로 무엇을 하고 있는가

조직 소개

엔터프라이즈 솔루션 본부

다양한 산업의 페인 포인트 발굴
AI로 문제 해결
작년부터 생성형 미디어 AI 본격화

1. 미디어 AI란 무엇인가? (01:08-03:04)

일상 속 미디어 AI

우리가 경험하는 미디어 AI

넷플릭스: AI 맞춤형 콘텐츠 추천
유튜브: 추천 알고리즘이 일상 장악
지브리 투샷: 2024년 최고 인기

→ 생활, 문화, 미디어 소비 경험 자체를 변화시킴

미디어 AI의 정의

"창작을 자동화하는 인공지능"

4가지 핵심 영역

텍스트: ChatGPT (대표 주자)
이미지: Midjourney
오디오: 다양한 음성 생성 도구
비디오: Veo 3 (현재 최강자)

현실적인 고민

항상 받는 질문:

"당신 서비스와 Veo 3의 차이점은 무엇입니까?"

→ 미디어 AI 한다는 게 쉽지 않음

2. 미디어 AI의 진화와 적용 분야 (03:04-05:50)

미디어 AI의 변천사

과거: 미디어 프로세싱

화질 개선 중심
기술적 개선에 초점

현재: 다양한 산업 적용

엔터테인먼트/콘텐츠
- AI 더빙
- AI 번역
- 로컬라이제이션
커머스/마케팅
- 실시간 AI 광고 제작
- 상품 영상 자동 생성

→ 연구실을 벗어나 실제 상용 서비스로 활용

ChatGPT에게 물어본 미디어 AI

발표자의 고백:

서비스 기획하다 삼촌질 빠질 때
ChatGPT에게 "미디어 AI란?" 질문
초심 찾기 위한 노력

ChatGPT의 답:

영상, 음성, AI 휴먼 생성이 핵심

3. 생성형 미디어 AI의 발전 속도 (05:50-06:57)

놀라운 발전 타임라인

2023년: Text-to-Image (T2I) 시대

다양한 솔루션 쏟아짐
크레딧 모아서 이미지 생성
"왜 이 이미지는 잘 나오고 저건 안 나올까?" 토론

2024년: Sora의 충격

발표 다음 날 받은 연락들:

"너는 왜 Sora 같은 걸 못하니?"

현실 체크:

Sora의 투자비와 GPU 규모
너무 꿈 같은 기술

2025년: Veo 3 등장

더 많은 비디오 생성 솔루션
AI 툴이 창작의 "보조 도구"에서 "파트너"로 진화

→ 불과 2년 만에 엄청난 변화

4. SKT의 미디어 AI 비즈니스 (06:57-08:54)

과거: 개선(Improvement) 중심

슈퍼노바 (Supernova)

컨셉: 구작 영상을 빛나게

업스케일링 솔루션
방송국, OTT, 재공사 적용

리프레임 X (Reframe X)

컨셉: 화면 비율 자동 변환

4:3 → 16:9 전환
AI가 자동으로 화면 비율 조정

현재: 생성(Generation) 중심

전환점

Midjourney, Stable Diffusion 등장 → 개선에서 생성으로 초점 이동

현재 서비스 라인업

뉴스 AI 스튜디오
토크스크린 AI
스토리 플릭스
다큐 AI

→ 모두 상용화되어 서비스 중

5. 성공 사례 1: 슈퍼노바 (08:54-11:50)

슈퍼노바 솔루션 상세

기능

VOD 트랜스코더

SD → Full HD
Full HD → 4K

주요 고객

방송사, 지역 방송사
다큐멘터리 대용량 업스케일링
영화/애니메이션 유통사

실시간 업스케일링

혁신 포인트:

Full HD 라이브 채널 → 4K 실시간 변환
TV 송출용 (지연 없이 실시간)

적용 사례:

SK브로드밴드 BTV 스포츠 채널 (상용화)

특별 프로젝트: 포켓몬 극장판

포켓몬 코리아와 협업

영화: 뮤와 파동의 용사

가장 중요했던 과제

당시 질감 유지
화면 감성 보존
단순히 선명하게만 하면 안 됨

발표자의 고백

두려움:

매일 앱 후기 확인
"화질 이상하다", "감성 파괴했네" 악플 무서움

결과:

좋은 반응
기술적 성취감보다 큰 심적 보상

→ 2025년 1월 상영 성공

6. 리프레임 X: 화면 비율 자동 변환 (11:50-12:48)

핵심 기능

AI가 주요 피사체 추적

자동으로 새로운 프레임 생성
4:3 → 16:9 등 다양한 비율 변환

실제 사례

손흥민 바나나우유 광고

주요 피사체 설정: 제품 + 모델

손흥민 선수와 바나나우유 추적
두 요소를 계속 프레임 안에 유지

레고 광고

주요 피사체 설정: 로고 + 제품

모델보다 제품 중심
쇼퍼(Shoppable) 형태 영상 생성

→ 용도에 따라 유연하게 피사체 선택 가능

7. 성공 사례 2: 뉴스 AI 스튜디오 (12:48-15:29)

컨셉과 현황

현재 상황:

BTV 뉴스 채널에서 실제 사용 중
제작 PD들이 직접 운영

기존 뉴스 제작 vs AI 뉴스

기존 프로세스

기자 취재 (영상/이미지)
PD가 아나운서/앵커와 협업
물리적 스튜디오에서 촬영

AI 프로세스

AI 앵커가 뉴스 진행
물리적 스튜디오 불필요
일정한 레이아웃 포맷 유지

확장 계획: 교육 분야

아이디어:

학교에서 활용
학생들이 직접 뉴스/방송 제작

제작 과정

AI 휴먼 제작
웹 시스템에서 선택
자료 입력
플랫폼 선택
최종 영상 생성

→ 제작 과정이 복잡하지 않음

실제 전시

AIX 미디어존: 현장 전시 중

큐시트 작성 방법
AI 휴먼 페이스 스와핑
직접 체험 가능

활용 아이디어

교육용 강의 자료
캠퍼스 안내 정보
학칙 및 가이드 전달
행사 안내 (실제 적용 사례)

행사 적용 사례

엔터프라이즈 사업부 고객 초청 행사

행사 전 어수선한 분위기
AI 휴먼이 안내
관심 집중 + 분위기 정돈 효과

→ 대학교에서 가장 관심 많음

8. 성공 사례 3: 토크스크린 AI (15:29-17:15)

컨셉

"스크린과 대화한다"

화면 속 AI와 대화
원하는 정보 획득

적용 가능 디바이스

스크린이 있는 모든 곳

로봇
스마트 TV
디지털 사이니지
키오스크
테이블 오더 (계획 중)

기술 구성

3가지 핵심 요소

하드웨어: 로봇, 스마트TV 등
다국어 LLM 챗봇
챗봇 에이전트: 고객이 직접 관리

챗봇 퀵스타터

핵심 장점:

노코딩으로 업데이트 가능
고객이 직접 수정
추가 개발비용 불필요

→ 항상 나오는 고객 질문 해결

"챗봇 수정할 때는?"
"용역 개발 필요한가?"
"또 돈 드나?"

실제 적용 사례

1. 안산 원곡초등학교

배경: 다문화 가족 학생 90% 이상 적용: 로봇 기반 다국어 안내

2. 대학 스마트 도서관

기능:

도서관 시설 검색
도서 검색
프로그램 안내

구성:

AI 휴먼으로 신뢰감/친근감 제공
도서관 통합 관리 시스템과 연동
파일/URL로 지속 업데이트

→ 고객이 쉽게 관리 가능

9. 실패 사례: AI 동화 프로젝트 (17:15-21:46)

"AI 기술보다 중요한 것은"

초기 비전

발표자의 원래 목표: 동화책 제작

이미지 생성 → 동화로 연결
아이들이 이야기 만들기
동화책/애니메이션 자동 생성

확신:

"이것은 성공할 것이다!"

실패의 원인

기술 중심 사고의 함정

문제점:

AI 기술에만 집중
현장 니즈 파악 부족
도입 시 중요한 요소 고민 없음

학교 현장의 실제 니즈

학교가 중요하게 보는 것:

교사의 교수 활동 지원
실제 수업에 도움이 되는가

AI 동화의 문제점:

✅ 아이들: 너무 재미있어함
❌ 교사들: 일이 엄청 늘어남
❌ 인터넷 불안정 시: 계속 오류
❌ 실제 현장과 안 맞음

기술적 한계 체험

실제 생성 결과

"마법의 도서관" 예시

첫 번째 컷: 너무 이상하게 생성
두 번째 컷: 마법 느낌 잘 살림

교육적 활용:

LLM이 완벽하지 않음을 교육
AI의 원리와 한계 이해
"AI는 우리의 파트너"라는 메시지

반응과 결과

초기 관심

교육청, 소프트웨어 체험관: 높은 관심
AI 체험관: 긍정적 반응

실제 도입 단계

많은 어려움
현장 적용 실패

발표자의 반성

냉정한 자기 평가:

"당시 고민 부족, 냉정하지 못했다"

문제점:

생성형 AI의 신기함에 빠짐
냉정한 분석 없이 진행
"만들면 좋아하겠지" 안일한 생각

10. 실패에서 배운 교훈 (20:48-21:46)

방향 전환

새로운 접근법

전문가와 협업

교육정보원
교육청
교사협회

핵심 변화:

현장에서 실제로 쓰는 서비스
쓸모 있는 서비스
이해관계자와 공동 개발

부산물: AI 동화 애니메이션

BTV 키즈와 협업

12편 제작
BTV 키즈에서 서비스 중
동화 단행본도 출간

→ 실패가 다른 성공으로 연결

내년 목표

발표자의 바람:

"내년에 이 자리에서 성공 사례로 다시 발표하고 싶다"

11. 미래 비전과 마무리 (21:46-끝)

지난 2년 돌아보기

한 줄 평:

"헐레벌떡 뛰어왔다"

왜 그랬나?

너무 빠르게 변하는 기술
서비스 기획 → 상품 론칭 → 프리세일즈 → 계약
이 모든 과정이 숨 가쁘게 진행

SKT의 미래 방향

현재: 콘텐츠 생성 집중

텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 생성

미래: 미디어 AI 플랫폼

통합 플랫폼 지향

생산/생성: 콘텐츠 제작
유통: 콘텐츠 배포
분석: 데이터 분석

최종 목표:

"저와 우리와 고객사가 모두 수익 창출"

→ 의미 있는 솔루션

전체 요약

SKT 미디어 AI의 여정

Phase 1: 개선 (Improvement)

슈퍼노바: 업스케일링
리프레임 X: 화면 비율 변환
기술 중심, 화질 개선 초점

Phase 2: 생성 (Generation)

뉴스 AI 스튜디오: AI 앵커
토크스크린 AI: 대화형 AI
AI 동화: 실패를 통한 학습
현장 니즈 중심으로 전환

핵심 교훈

1. 기술만으로는 부족

아무리 좋은 AI 기술이라도
현장의 실제 니즈 파악 필수
이해관계자 분석 중요

2. 실패는 성장의 자산

AI 동화 프로젝트 실패
냉정한 분석과 반성
전문가와 협업으로 방향 전환

3. 빠른 변화에 대응

2년 만에 T2I → Sora → Veo 3
"헐레벌떡" 따라가는 수밖에
지속적 학습과 적응 필요

성공 요인

상용화된 서비스들

슈퍼노바: BTV 스포츠 채널, 포켓몬 극장판
뉴스 AI 스튜디오: BTV 뉴스, 대학 관심
토크스크린 AI: 원곡초, 스마트 도서관

공통점:

명확한 타겟
실제 문제 해결
지속 가능한 비즈니스 모델

미래를 향해

미디어 AI 플랫폼 비전

생성 + 유통 + 분석 통합
모두가 수익 창출하는 생태계
지속 가능한 성장

발표자의 메시지:

"너무 빠르게 변하는 세상이지만, 현장과 함께, 전문가와 함께 달려가면 의미 있는 성과를 낼 수 있다"

핵심 인사이트

엔터프라이즈 AI의 성공 조건

✅ 기술력 (필요조건)
✅ 현장 이해 (충분조건)
✅ 빠른 적응 (생존조건)

실패를 성공으로 바꾸는 법

냉정한 자기 평가
전문가와 협업
지속적인 방향 수정

Media AI의 미래

창작 도구에서 창작 파트너로

보조 도구 → 협업 파트너
개선 → 생성
기술 중심 → 현장 중심

스크립트

Media AI를 경험하는 지금, Enterprise AI Business의 변화 (SKT)

참석자 1 00:11
네 안녕하세요 SK텔레콤 김기영입니다. 오늘 부스에서 뵀던 분들도 몇 분 보이는 것 같은데요.
네 감사합니다. 저는 미디어 AI 서비스 기획과 상품 개발을 담당을 하고 있고요.
이제 오늘은 지금 빠르게 변화하고 있는 미디어 AI의 기술이나 흐름 속에서 이제 엔터프라이즈 AI는 어떤 영향을 받고 있고 또 SK텔레콤은 엔터프라이즈 미디어 AI 사업에서 무엇을 지향을 하고 있고 또 무엇을 하려고 하는지 이런 부분들에 대해서 이야기를 해보려고 합니다.
네 제가 소속되어 있는 엔터프라이즈 솔루션 본부는 이제 다양한 인더스트리에 있는 어떤 페인 포인트를 찾아내고 그것을 AI로 해결을 해 나가는 그런 업무들을 진행을 하고 있습니다.
저 같은 경우에는 지금 미디어 AI 영역으로 진행을 하고 있고요.
이제 미디어 AI 영역 중에 저와 저희 크루들이 이제 작년부터 본격적으로 시작을 했는데요.

참석자 1 01:08
생성형 미디어 AI가 본격화되면서 어떤 일들을 해왔고 또 그 일들을 하는 과정에 성공적인 일들은 무엇이었으며 또 굉장히 챌린지를 받았던 건 무엇인지 이런 부분들에 대해서 이야기를 해보려고 합니다.
네 여러분 미디어 AI라고 하면 이제 저희가 많이들 생각하게 되는 OTT가 있죠 넷플릭스 유튜버 이런 것들이 있는데요.
맞습니다. 이제 넷플릭스 같은 경우에는 이제 계속해서 AI로 저희한테 이제 맞춤형 콘텐츠를 지금 추천을 해 주고 있고 사실 유튜브의 경우에는 제가 저기하는 유튜브는 어떻게 보면 추천 알고리즘으로 제 퇴근 시간 이후에 대부분의 시간을 지금 장악을 하고 있는 것 같아요.
여러분들은 어떤지 모르겠네요. 네 그래서 보면 이제 그리고 하나 더 있죠.
올해 정말 인기가 있었던 지브리 투사 아마 정말 대부분 분들이 한 번씩은 다 해보셨을 거라는 생각이 드는데요.

참석자 1 02:04
이렇게 지금 넷플릭스가 됐든 유튜브가 됐든 혹은 또 인스타그램이 됐든 그리고 지브리 푸사 이런 열풍들이 어떻게 보면 우리의 생활이나 문화나 그리고 우리가 미디어를 소비하는 경험 자체를 지금 바꾸고 있다라고 얘기를 할 수가 있을 것 같습니다.
그렇다면 제가 정의하는 미디어 AI는 결국은 창작을 자동화하는 인공지능이다라고 어떻게 정의를 해볼 수 있을 것 같은데요.
보시는 것처럼 저희가 미디어 AI라는 거를 가지고 서비스 기획을 할 때 가장 많이 그리고 일반적으로 다들 이렇게 생각하는 부분인데요.
텍스트 이미지 오디오 그리고 비디오 이렇게 네 가지를 보통 보게 되는 거죠.
네 여기에서 보면 챗gpt의 경우에는 어떻게 보면 텍스트의 대표 주자 그 외에도 이미지도 잘 하고 있지만 어쨌든 텍스트에 대한 덮어주자라고 볼 수 있고 또 미드 전 같은 경우에는 이미지 그리고 요즘은 사실은 bo 3가 정말 잘하고 있잖아요.

참석자 1 03:04
아마 미디어를 고민해 보셨던 분들은 다 이제 공감을 하실 텐데 이제 비디오에서 이미지에 대한 움직임을 만들어내면서 또 소리를 만들어내는 그런 어떤 기술입니다.
그래서 저 같은 경우에도 이제 미디어 AI라는 걸로 이제 서비스 기획을 하다 보니까 저희가 내부 보고를 하거나 또는 이제 고객사를 만나서 이제 설명을 할 때 항상 비교를 당합니다.
네 지금 설명하고 맨 마지막 질문은 항상 이거죠. 지금 설명하고 있는 서비스가 비교 3랑의 차이점은 무엇입니까 라는 질문을 항상 받게 됩니다.
네 아마 비슷한 경험이 있는지 모르겠는데 그래서 그런 질문을 받을 때마다 작년에 소라가 생각이 또 나면서 참 미디어 AR을 한다는 게 쉽지는 않습니다.
네 그래서 우리가 한번 또 그러면 미디어 AI 중에 미디어를 한번 보면 사실은 몇 년 전까지만 해도 저희가 미디어를 논할 때는 보통 화질 개선에 대한 얘기를 많이 했었거든요.

참석자 1 04:02
그러니까 화면에 대한 미디어 프로세싱을 많이 얘기를 했는데 요즘 같은 경우에는 엔터테인먼트나 그리고 콘텐트 로컬라이제이션 같은 경우에는 AI 더비 AI 번역 이런 거는 굉장히 요즘은 자연스러워졌고 많이 사용을 하고 있죠.
그리고 커머스나 마케팅 분야 저희도 사실은 오늘 이제 소개해 드릴 솔루션 외에도 이제 실시간으로 AI 광고를 만드는 솔루션 이런 것들을 다 준비를 하고 있는데요.
이런 영역에서 실제로 기술들이 어떻게 보면 이제 연구실을 벗어나서 실제 상용 서비스로 많이 활용이 되고 있습니다.
이처럼 지금 어쨌든 미디어 AI라는 게 많은 부분을 바꾸고 있는데요.
저는 이제 서비스 기획자로서 이제 서비스 기획을 하다 보면 갑자기 어디 삼촌으로 빠질 때가 있어요.
그럴 때마다 저는 이제 요즘에 어떻게 보면 우리 모두의 업무 동반자인 챗gpt한테 한 번씩 질문을 합니다.
미디어 AI란 이제 제 초심을 한번 찾으려고 질문을 하는데요.

참석자 1 04:57
이제 친구도 항상 이렇게 얘기를 하죠. 네 현재 가장 이제 미디어 AI로 우리가 많이 하는 거는 생성이다라는 이 부분이 되는 건데요.
결국 여기에 보시는 것처럼 영상 음성 그리고 AI 휴먼 이런 부분들을 지금 미디어 AI에서는 많이 하고 있고 다루고 있는 분야입니다.
네 앞서 지금 비디어 AI 생성형 미디어 AI라는 부분을 계속 얘기를 하고 있는데 우리가 이 발전 속도를 한번 보면요.
사실 2023년에 이제 이 테스트 투 이미지 t2i라고 해서 이제 솔루션들이 막 쏟아지기 시작했어요.
그때를 아마 다들 기억을 하실 텐데요. 우리가 크레딧을 모아가지고 막 이런저런 이미지를 만들고 이 이미지는 왜 이렇게 됐지 저 이미지는 왜 이렇게 잘 나오지 이런 것들을 서로 비교도 하고 교류를 했던 시간들이 생각이 나요.
근데 정말 1년 뒤에 소라가 나옵니다.

참석자 1 05:50
소라가 나왔다는 기사가 뜨고 다음 날 바로 정말 많은 제가 회사 내부나 고객들의 연락을 받았는데요.
너는 왜 소라 같은 걸 못하니 약간 이런 연락을 많이 받았거든요.
생각을 해보면 사실은 이제 소라가 들고 있는 어떤 투자비나 GPU를 생각하면 정말 너무 꿈 같은 거긴 하죠.
그래서 소라라는 게 이제 2024년에 정말 너무 세셔티브한 이제 기술이 나왔고 지금 2025년에는 그 외에도 또 많은 것들이 지금 네 비디오를 만드는 솔루션으로 등장을 하고 있습니다.
그중에 특히 아까 초반에 말씀드렸던 비디오 3 너무 대단한 그런 솔루션이죠.
그래서 이런 bo3 같은 경우에도 보면 지금은 이제 미디어를 창작을 한다라는 개념이 예전에는 이를 AI 툴이 어떻게 보면 보조 도구였다라고 하면 지금은 결국은 창작자들이 이런 것들을 창작을 함에 있어서 파트너 이런 역할을 지금 하고 있는 것 같습니다.
t 미디어 AI 비즈라는 챕터에 대한 이야기를 좀 해보려고 하는데요.

참석자 1 06:57
앞에 이런저런 어떤 미디어 AI의 흐름이나 이런 부분들을 얘기를 해드렸는데 저희도 저희가 지금 하고 있는 저희 텔레콤이 하고 있는 미디어 AI 비즈니스는 어떤 것인지 그리고 지향점은 무엇이고 이런 것들을 얘기를 해보려고 합니다.
네 저희는 사실은 꽤나 오래전부터 미디어 AI 영역에서 이제 이런 화면에 대한 미디어 프로세싱 부분을 꽤나 오랫동안 해왔는데요.
슈퍼노바라는 솔루션을 혹시 들어보셨는지 모르겠는데 이제 슈퍼노바는 말 그대로 구작 영상을 조금 더 빛나게 만들어주는 결국은 이제 업스케일링을 해주는 그런 솔루션입니다.
그래서 슈퍼노바 같은 경우에 이제 주로 이제 방송국이나 OTT 이제 재공사나 이런 부분들을 많이 적용을 하고 있고 슈퍼노바를 하면서 저희가 또 확장된 서비스로 확보를 하고 있는 게 여기에 보시면 지금 리프레임 엑스라는 건데요.
이제 구작의 4 대 3 비율의 영상을 이제 요즘의 트렌드인 16대 9로 바꾸는 과정에 화면 비율을 조정을 해야 됩니다.

참석자 1 08:02
그걸 수작으로 할 수 없기 때문에 AI가 하게 되는 거고 그것을 우리가 화면이 자동 변환 기술이다라고 하고 있는데요.
저희는 이거를 리프레임 엑스라는 서비스로 지금 준비를 해서 진행을 하고 있습니다.
이런 것들로 저희가 쭉 몇 년간 해오다가 제너레이티브 AI라는 게 등장을 했고 이제 아까 말씀드렸던 미드전이나 스테이블 지 퓨전 이런 것들이 막 흥행을 하기 시작하죠.
그때부터 저희도 사실은 개선이라는 부분에 굉장히 초점을 맞추고 있다가 개선에서 생성이라는 영역으로 이제 초점을 바꾸게 됩니다.
그래서 이제 준비를 하고 있는 그리고 현재 이제 상용화 해서 서비스를 하고 있는 서비스들이 여기에 보시는 뉴스 AR 스튜디오 그리고 토크 스크린 AI 스토리 플릭스 다 AR 이런 서비스들이 있는데요.
이 서비스들은 이제 뒤에서 하나씩 소개를 드리도록 하겠습니다.

참석자 1 08:54
네 슈퍼노바 같은 경우에 저희가 이제 요 개선에 대한 얘기를 조금 더 해보자면 슈퍼노바는 이제 SD 화면을 풀 에치드로 바꾸거나 이제 풀 에치드를 포켓 업스케일링을 하는 어떤 그런 VOD 트랜스코더인데요.
이거는 이제 방송사나 그리고 지역 방송사 지역 방송사 같은 경우에는 주로 이제 예전에 만들었던 다큐멘터리를 이제 대용량으로 업스케일링을 할 때 많이 사용을 합니다.
그래서 그런 데서 사용을 하거나 혹은 영화나 애니메이션 유통사 이런 데서 이제 주로 이제 니즈를 가지고 있습니다.
그다음 두 번째는 이제 올해 좀 저희가 집중적으로 했던 부분인데요.
풀hd 라이브 채널을 4k로 변환을 하면서 여기서 중요한 건 실시간이라는 부분인데요.
이게 TV로 송출이 되기 때문에 무조건 실시간이어야 되잖아요.
그래서 실시간으로 이거를 포키로 업스케일링을 하면서 송출을 하는 그런 상품입니다.

참석자 1 09:48
현재 이 상품 같은 경우에는 저희 SK 브로드밴드의 BTV의 스포츠 채널에서 이제 활용을 하고 있는 상용화된 상품입니다.
네 제가 올해 슈퍼노바로 이제 영화를 업스케일링을 하는 혹은 뭔가 이런 콘텐츠를 업스케일링 하는 거에 있어서 가장 재미있게 했었던 건데요.
이제 포켓몬 극장판이 미와 파동의 용사라는 거를 저희가 이제 포켓몬 코리아랑 함께 진행을 했었고 네 이게 영상을 보면 더 재미있기는 한데 이제 IP 이슈가 있기 때문에 그냥 캡처로 좀 대체를 합니다.
그래서 사실 이거를 할 때 가장 중요했던 거는 이 당시의 어떤 질감을 유지를 하면서도 또 그때 당시에 어떤 화면 감성을 유지를 하면서 화면을 뭔가 업스케일링을 해야 된다라는 게 가장 중요한 과제였거든요.
그래서 그런 부분을 했고 이제 저희가 1월에 실제 이제 상영이 된 금장판인데 정말 이때 거의 매일 어플에 들어가서 후기를 봤었던 것 같아요.

참석자 1 10:48
이제 워낙 팬들이 많기 때문에 화질이 이상하다 그냥 선명하기만 했네 감성을 파괴했네 이런 악플이 너무 무서운 거예요.
저도 그냥 그래서 계속해서 들어가서 확인을 했는데 그래도 많은 분들이 좋은 이야기를 해 주셔서 네 정말 뭔가 기술적인 성취감보다 훨씬 큰 어떤 그런 심적인 보상을 받은 그런 프로젝트였습니다.
그래서 이 같은 경우에는 아까 말씀드렸던 이제 브로드 밴드 스포츠 채널에서 지금 쓰고 있는 실시간 이 업스케일링 장면인데요.
여기도 어쨌든 실시간이다라는 부분이 굉장히 중요한 그런 솔루션입니다.
말씀드렸던 확장된 어떤 서비스인 리프레스에 대한 거를 살짝 이제 설명을 드리면 화면 비를 자동 변환하는 서비스가 되는데 화면 속에 있는 주요 피사체들을 계속해서 쫓아다니면서 이제 새로운 구조를 만들어내는 거거든요.
새로운 프레임을 만들어내는 거죠. 그래서 이거는 한번 이 영상을 보면 조금 더 쉬운데요.
이거는 이제 저희가 설정을 하게 됩니다.

참석자 1 11:50
주요 피사체를 제품이랑 이제 모델로 보게 될 때는 이제 신빈 선수의 바나나 우유 광고를 저희가 테스트로 이제 했었던 건데 이렇게 제품과 모델을 계속 따라다니면서 리프레임을 하고 있는 거고 레오로 같은 경우에는 이제 로고랑 제품이 메인 피사체이기 때문에 모델보다는 로고와 제품을 이렇게 따라다니면서 새로운 쇼퍼 형태의 영상을 만드는 과정입니다.
네 엔터프라이즈 미디어 AI 비즈니스라는 챕터로 왔는데요.
여기 보시면 지금 웃는 얼굴이 보이실 거예요. 네 그래도 제가 지금까지 진행을 하면서 비교적 순탄했던 비교적 사업적인 측면에서 성과가 이루어지고 있는 어떤 그런 사례들을 좀 소개를 드리도록 하겠습니다.
네 뉴스 AR 스튜디어인데요. 현재 이 뉴스 AR 스튜디어 같은 경우에는 BTV 뉴스 채널에서 뉴스 제작 PD님들이 직접 사용을 하고 있는 그런 스튜디어입니다.

참석자 1 12:48
스튜디오 솔루션이고 우리가 이제 그러니까 뉴스라는 거를 만드는 거를 한번 우리가 생각을 해보면 기자님들이 뭔가 취재를 해온 영상 내지는 이미지를 가져오고 이제 PD님이 사회자 아나운서 앵커님들과 같이 물리적인 스튜디오에서 이제 촬영을 하게 되는 거죠.
이제 촬영을 하는 이 부분에 있어서 우리가 이거를 AI로 할 수 없을까라는 것에부터 시작을 했는데요.
지금 여기 이미지에서 보시는 것처럼 저 앵커는 이제 AI 앵커입니다.
AI 앵커고 AI 사회자가 이제 뉴스를 진행을 하는 거죠.
한 번 이제 보면 저희가 뉴스도 하고 있지만 어쨌든 이거를 계속해서 확장을 하려고 하고 있기 때문에 결국 아까 뉴스 같은 경우에도 보면 어떤 레이아웃 상에서 일정한 포맷을 유지를 하고 있거든요.

참석자 1 13:37
좌측에 뭔가 영상이 나온다 혹은 우측에 뭔가 AI 휴먼이 나온다 혹은 바뀔 수도 있고 이런 일정한 포맷으로 뭔가를 진행을 함에 있어서 저희가 이제 좀 찾았던 그 소구점이 어떻게 보면 학교에서 쓰면 참 좋겠다라는 생각을 했었던 거예요.
그래서 학교에서 쓸 수 있도록 지금 좀 저희도 좀 확장해서 준비를 하고 있고 보면 전체적으로 제작 과정이 복잡하지가 않아요.
네 AI 휴먼을 먼저 당연히 제작을 해야 되고 그리고 AI 휴먼을 웹 시스템에서 선택을 하고 자료를 입력하고 플랫폼을 선택해서 최종 영상이 나오는 그런 어떤 흐름이라고 보시면 될 것 같습니다.
네 현재 이제 저희 aix 미디어 존에서 해당 솔루션을 지금 전시를 하고 있습니다.
관심 있으신 분들은 한번 와서 전체적으로 q 시트는 어떻게 작성이 되고 AI 휴머는 어떻게 페이스 스와핑을 하는지 이런 것들을 한번 보시면 네 아이디어를 생각하는 거에 좀 더 도움이 되지 않을까 생각합니다.

참석자 1 14:33
이거는 이제 저희가 실제 제작했던 AI 뉴스 영상입니다.
네 앞서 말씀드린 것처럼 이런 부분들이 저희는 뭔가 교수형 강의 자료 이런 부분으로 조금 더 쓰면 확장이 되지 않을까라는 생각을 하고 있고 또 캠퍼스 안내 정보나 이런 것들을 좀 활용을 할 수 있을 것 같아요.
캠퍼스 내에 여러 가지 가이드나 혹은 학칙 같은 거 뭔가 이렇게 학생들한테 보여줘야 되는 것들 그런 것들을 좀 이런 솔루션을 해볼 수 있지 않을까라는 생각을 하고 있고 실제로 이 솔루션도 여러 가지 이런 프리세일즈 활동을 해보면 캠퍼스 대학교에서 가장 좀 관심을 많이 가졌던 것 같습니다.
네 저희가 최근에 또 이 솔루션으로 했던 예시인데요.
행사를 저희가 이제 네 보시면 저희 엔터프라이즈 사업부의 고객 초청 행사였습니다.
이렇게 행사 전에 안내를 했었는데 약간 행사 전에는 조금 어수선한 분위기가 없지 않아 있잖아요.

참석자 1 15:29
이럴 때 이제 AI 휴먼이 나타나서 뭔가를 안내를 하니까 참 많은 사람들이 그래도 관심을 가지고 약간 정돈이 되는 그런 느낌이 있었습니다.
두 번째로 토크 스크린 AI에 대한 이야기인데요.
토크 스크린은 결국은 이름 그대로 토크 스크린입니다.
스크립과 토크를 한다라는 건데 우리가 이제 이 스크린에 있는 AI와 대화를 하면서 내가 얻고 싶어 하는 어떤 그런 정보를 얻는 거죠.
네 그리고 이제 스크린 같은 경우에는 정말 그냥 스크린이 달려 있는 모든 디바이스는 다 가능하다라고 저희는 지금 보고 있고 이제 그것을 로봇이나 스마트 TV 디지털 사이니지 키오스크 그리고 사실은 테이블 오더도 이제 생각을 하고 있습니다.
그리고 토크라는 거에 있어서는 이제 한국어 외에도 어쨌든 요즘은 다 LLM으로 하고 있기 때문에 다국어 대화 챗법 이런 부분들을 생각을 하고 있습니다.

참석자 1 16:19
네 토크 스크린 AI의 구성을 간단하게 보면 이제 하드웨어 로봇이나 스마트 TV가 있는 하드웨어가 있고 그 하드웨어에서 작동을 하게 되는 다국어 LLL 챗봇이 있을 것이고요.
여기에서 좀 설명을 좀 추가적으로 드리고 싶은 거는 제 에이전트라고 되어 있는 건데요.
사실은 고객사가 이렇게 챗봇이 탑재되어 있는 이 디바이스를 구매를 하게 된다라고 하면 항상 고민이 챗봇이 수정이 될 때는 어떻게 해야 되냐 또 당신들과 뭔가 용역 개발을 해야 되냐 또 돈이 드냐 이런 부분인데 이제 그래서 애초에 이제 이 상품을 구성을 할 때 챗봇 퀵스타터라고 해서 어떤 챗봇을 노 코딩으로 계속해서 이제 이용자가 업데이트를 할 수 있도록 그렇게 지금은 좀 구성을 해서 제공을 하고 있습니다.
네 실제로 지금 이 로봇으로 구성되어 있는 상품 같은 경우에는 지금 다문화 가족 학생이 90% 이상인 안산 원곡초 네 여기는 지금 도입을 해가지고 운영을 하고 있는 상황입니다.

참석자 1 17:15
지금 로봇 설명을 드렸는데 보시면 이거 같은 경우에는 모 대학교에서 스마트 도서관을 만들 때 쓰려고 했던 예시거든요.
그래서 이런 이 화면에 도서관 시설이나 검색 그리고 도서관 안내 프로그램 이런 것들을 챗봇으로 정보를 얻을 수 있게 해주고 있고 하단에 보면 AI 휴먼이라고 되어 있는데요.
그래서 AI 휴먼으로 조금 더 신뢰감과 뭔가 친근감 이런 것들을 좀 줄 수 있도록 구성을 하고 있습니다.
네 당연히 이제 도서관 통합 관리 시스템으로 챗봇은 학습이 되었고 이제 챗봇 퀵 스타트 같은 경우에는 파일이나 URL을 가지고 계속 업데이트를 하면서 뭔가 고객이 조금 더 쉽게 관리를 할 수 있도록 지금 하고 있습니다.
여기가 여기가 되었네요. 네 AI 기술보다 중요한 것은이라고 제가 좀 제목을 붙여봤는데요.
네 미디어 AI로 서비스 기획을 하면서 제가 맨 처음에 원래 하려고 했던 거는 동화라는 평화였어요.

참석자 1 18:10
그래서 이미지를 계속 생성을 하다 보니까 동화로 해볼 수 있는 게 이미지 미디어 AI로 해볼 수 있는 게 동화라는 테마로 해서 이미지를 만들어내고 영상을 만들어낼 수 있겠다.
아이들이 뭔가 이야기를 만든 걸 가지고 계속해서 동화책이나 동화 애니메이션을 만들면 참 좋겠다라는 생각을 했단 말이죠.
아마 여기 계신 많은 서비스 기획자분이나 마케터나 개발자분들도 다 뭔가 한 번 꽂히면 그걸 막 약간 광기로 밀고 가는 그런 경험을 다 했을 텐데요.
저도 사실 동화를 하면서 정말 이것은 성공할 것이다라는 생각으로 했었는데 사실상 이것이 정말 벽이 있었던 부분은 솔루션이 만들어졌을 때 그거를 학교에서 도입을 할 때는 무엇을 제일 중요하게 생각을 하냐에 대한 고민이 정말 없었던 거예요.

참석자 1 18:57
결국은 이제 학교 현장에서 솔루션을 도입을 할 때는 이제 교사들이 교수 활동을 할 때 어떤 부분에서 도움을 받을 수 있느냐가 평가에 정말 중요한 부분을 보이고 있는데 사실 이런 어떤 지금 보는 지금 이게 실제 저희가 만들었던 프로토타입이거든요.
이런 것들을 하려면 아이들은 너무 재미있어 하겠지만 교사들의 일은 엄청나게 늘어나는 거죠.
그리고 만약에 거실 내에 인터넷이 불안정한 상태에서는 생성을 할 때 계속해서 오류가 뜰 것이고 이런 부분들은 정말 실제 현장에서는 조금 안 맞다라는 어떤 그런 것들이 있었어요.
그래서 지금 보시면 이렇게 어떤 이미지라는 영상을 생성을 하고 마법의 도서관의 예시를 한번 보면 지금 보시면 이제 첫 컷은 이상했어요.
너무 이상하게 나왔죠. 두 번째 컷은 마법의 느낌을 꽤나 잘 살리고 있거든요.

참석자 1 19:52
그래서 이런 것들을 통해서 아이들한테 그래 LM이 LLM이라는 이 녀석이 정말 완벽한 건 아니야 이것의 원리는 이러이러하기 때문에 완벽하지는 않고 우리한테 이런 도움을 줄 수 있어 우리의 파트너야라는 거를 교육을 하는 목적으로 만들었었고 실제로 이제 시험만 했을 때는 교육청이나 소프트웨어나 AI 체험관 같은 경우에는 정말 관심을 많이 가졌어요.
근데 실제 도입 단계에서는 참 많은 어려움이 있었던 그런 어떤 솔루션이었습니다.
이거는 저희가 이제 또 동화라는 테마로 계속해서 이제 방향성을 찾다가 동화 단행본은 AI 동화 애니메이션을 만들었던 예시이고 이건 현재 실제 저희가 BTV 티즈 팀이랑 같이 만들어서 이제 비티가 제 키즈에서 실제 지금 12편 정도 서비스를 하고 있는 상황입니다.
네 정말 말 그대로 당시에는 고민이 부족했습니다.
냉정하지가 못했던 거죠.

참석자 1 20:48
너무 이 생성형 AI라는 거에 신기함에 푹 빠져서 이제 냉정한 분석이 없이 이런 걸 만들어서 주면 좋겠다라는 생각으로 이제 진행을 했었는데 이제 그런 걸 어쨌든 저희가 또 바탕으로 그런 경험을 또 기반으로 해서 저희가 최근에는 지금 전문가들과 함께 새로운 거를 만들기로 했는데요.
이제 교육 정보 교육청과 이제 교사 협회 이렇게 해서 현장에서 실제로 쓰려고 하는 현장에서 실제로 쓸모가 있는데 그런 서비스들을 지금 준비를 하고 있습니다.
내년에 뭔가 기회가 된다면 이 서비스가 성공을 해서 이 자리에서 또 여러분들한테 뭔가 브리핑을 해드릴 수 있는 그런 기회가 있으면 참 좋을 것 같습니다.
네 마지막 슬라이드로 왔습니다. 정말 이 러닝을 하는 이 친구의 어떤 모습처럼 저희가 전체적으로 이 미디어 AI라는 엄청나게 빨리 바뀌고 있는 이 세계관 속에서 저희도 정말 오늘의 제 발표처럼 헐레벌떡 뛰어온 그런 상황이고요.

참석자 1 21:46
네 지금 여기서 계속 시간이 돌아가서 저도 너무 마음이 급한데 정말 똑같이 서비스 기획을 하고 상품을 론칭을 하고 프리세일즈를 하고 이걸 계약과 이어지게 하는 이 기간은 정말로 저희를 헐레벌떡 뛰어왔다라는 게 저의 제가 과거 2년간 이 서비스를 해오면서 느꼈던 한 저 자신에 대한 한 줄 평인 것 같아요.
네 너무나도 빨리 바뀌고 있기 때문이죠. 그래서 저희가 현재는 어쨌든 콘텐츠 생산 콘텐츠 생성이라는 부분에 집중을 했다라고 하면 이제 저희는 넥스트 미래에는 그렇게 생산된 생성된 이 콘텐츠를 어쨌든 미디어 플랫폼이라는 미디어 AI 플랫폼이라는 유통과 분석까지 다 되는 이런 플랫폼으로 만들고 싶다라는 어떤 생각을 가지고 있고요.
결국은 저와 우리와 고객사가 모두 다 수익이 창출이 되고 뭔가 그런 어떤 의미 있는 솔루션이 돼야 되겠죠.
네 정말 빠르게 막 급하게 발표를 했는데 함께 달려와 주셔서 감사합니다.
발표를 이상 마치겠습니다. 감사합니다.