AI 경량화·최적화 기술 기업 노타는 KBS의 ‘재난 CCTV AI 데이터셋 구축 및 영상분석 고도화’ 사업을 완료하고, 비전 언어 모델(VLM)을 온디바이스 환경에서 활용하는 재난 뉴스특보 영상 분석 워크플로우를 구현했다고 19일 밝혔다.
핵심은 재난 발생 시 방대한 CCTV 영상을 사람이 일일이 확인하던 방식에서 벗어나, AI가 방송 송출에 적합한 장면을 실시간으로 추려내 특보 제작 속도와 정확도를 끌어올리는 데 있다. 노타는 이번 프로젝트에 ‘NVA(노타 비전 에이전트)’를 핵심 엔진으로 적용해, 재난 지역 인근에서 대량 수집되는 영상 데이터 가운데 특보에 쓸 만한 장면을 자동 선별·추출하도록 했다.
이번 시스템은 단순 탐지 성능을 넘어 ‘보도 적합성’을 선별 기준으로 전면에 둔 점이 특징이다. 노타는 재난 정보를 전달하는 기자들의 현장 의견을 반영해, 실제 제작 과정에서 필요한 화면을 AI가 더 잘 골라내도록 고도화했다. 또 내부 테스트에서는 산불 데이터셋에서 기자들이 특보용으로 뽑은 이미지와 NVA가 선별한 이미지가 높은 수준으로 일치해 성능을 확인했다는 것이 노타의 설명이다.
처리 속도와 안정성도 재난 특보 상황을 전제로 맞췄다. 이와 관련 노타 측은 “대량 데이터가 한꺼번에 유입되는 긴박한 상황에서도 분석이 끊기지 않도록 최적화했다”며 “방대한 이미지를 동시에 분석해 수십 초 내 재난 상황에 부합하는 이미지를 순위 값과 함께 제시하고, 장면별 판단 근거까지 제공하는 수준의 처리 속도를 확보했다”고 설명했다. 이를 통해 현장 상황을 국민에게 전달하기까지 걸리는 시간을 줄여 ‘골든타임’을 지키는 데 기여할 것으로 기대를 높이고 있다.
이 외에 운영 과정에서 성능을 계속 끌어올릴 수 있도록 ‘피드백 반영’ 구조도 함께 설계한 점 역시 돋보인다. KBS는 재난 발생 시 확보된 CCTV 영상에 대해 기자가 보도 적합성을 간편하게 평가할 수 있는 체계를 기획했고, 노타와의 협업으로 이를 구축했다. 해당 평가 결과는 AI 성능 개선에 활용되며, 노타는 이 피드백 구조를 NVA에 구현해 운영 과정에서 축적되는 데이터를 기반으로 시스템이 점진적으로 고도화되도록 했다.
채명수 노타 대표는 “노타의 AI 최적화 기술과 온디바이스 AI 역량이 방송 미디어 분야로 확장돼 상용화된 의미 있는 사례”라며 “공공·미디어 분야 협업을 통해 국가 재난 대응 등 현장에 도움이 되는 AI 기술을 지속 발전시키겠다”고 말했다.
KBS 측도 “재난 방송 운영 경험과 노타의 AI 최적화 기술을 결합해 특보 환경에서 즉시 활용 가능한 AI 기반 시스템을 구현했다”며 “VLM을 활용해 특보에 적합한 영상을 보다 정확히 선별, 재난 시 국민에게 정확한 정보를 전달할 수 있는 인프라를 구축했다는 점에서 의미가 크다”고 밝혔다.
