AI로 디지털 미디어 제작 효율·지속가능성 높인다

ㅇ EMERALD 프로젝트 (link), 반복 작업 자동화로 창작자 부담 줄이고 영상 압축·AI 처리 효율 개선해 에너지·데이터 사용량 절감

- 디지털 미디어 산업은 콘텐츠 수요 증가와 함께 에너지·인력·데이터 처리 부담이 커지고 있으며, AI가 제작 효율화와 창작자 지원을 위한 기술로 활용되고 있음

- 이에 EMERALD 프로젝트는 AI를 활용해 반복적인 제작 작업을 줄이고 창작자가 창의적 작업에 집중하도록 지원하는 동시에, 콘텐츠 제작의 지속 가능성을 높이는 기술을 개발함

ㅇ 반복적인 기술 작업 줄여 창작에 집중

- EMERALD에는 2개 대학과 디지털 미디어 분야의 주요 기업 5곳이 참여해 실제 산업 현장에서 필요로 하는 AI 기술을 개발함

- 프로젝터 코디네이터에 따르면, 참여 기업들은 AI가 창작자를 대체하기보다 반복적인 기술 작업을 줄이고 제작 과정을 효율화해 창작 활동을 지원해야 한다고 강조함

- 특히 디지털 미디어 산업은 이미 확립된 제작 방식과 기술 체계를 갖추고 있어 기존 작업 방식을 크게 바꾸거나 새로운 기술을 처음부터 익혀야 하는 방식은 현장에 적용하기는 어려움

- 이에 EMERALD는 기존 제작 방식을 크게 바꾸지 않고 현장에 쉽게 적용할 수 있는 AI 도구 개발에 집중했으며, 일부 기술은 이미 실제 산업현장에서 활용되고 있음

ㅇ 영상 데이터 줄여 저장·전송 부담 완화

- EMERALD는 지속가능성을 단순히 기술 개발 이후 고려해야 할 요소가 아니라 기술 설계 단계부터 반영해야 하는 핵심 목표로 설정함

- 우선 고품질 가상제작(virtual production)에 필요한 데이터 양을 줄이는 기술을 검증함

- 시험 결과, AV1 등 최신 영상 압축 기술을 활용하면 영상 품질을 유지하면서 데이터 전송량을 콘텐츠에 따라 기존의 2분의 1에서 최대 230분의 1까지 줄일 수 있는 것으로 나타남

- 이를 통해 가상제작 과정에서 필요한 네트워크 대역폭과 데이터 저장공간을 크게 줄일 수 있음

ㅇ AI 영상처리 에너지 효율 12배 향상

- 프로젝트는 에너지 사용량을 측정하는 데 그치지 않고 AI 작업 과정 자체를 보다 에너지 효율적으로 설계했으며, 대표적으로 디지털 이미지의 시각적 잡음을 제거하는 노이즈 제거 기술을 개선함

- EMERALD가 개발한 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 기반 AI 노이즈 제거 시스템 ‘ReTiDe’는 비교 가능한 기존 방식보다 에너지 효율이 12배 높은 것으로 나타남

- 또한, 영상 후반 작업의 데이터 전송 방식을 개선하는 작업 맞춤형 스트리밍(task-adaptive streaming) 기술도 개발함

- 후반 작업에서는 작업별로 필요한 영상 품질과 대역폭을 조절해 품질을 유지하면서 클라우드 데이터 전송량을 기존의 40분의 1 수준으로 줄이는 데 성공함

ㅇ 지속가능성과 인간 창의성 동시에 지원

- EMERALD는 이러한 기술을 통해 미디어 제작 전반을 자동화·효율화하면서 제작 시간과 에너지, 데이터 등 필요한 자원을 줄이는 것을 목표로 함

- 프로젝트 코디네이터는 영상과 확장현실(XR) 콘텐츠 수요가 증가하면서 미디어 산업이 시간·자원·에너지 측면에서 점점 더 큰 부담에 직면하고 있다고 밝힘

- 따라서, AI를 활용해 반복적인 기술 작업과 자원 소모를 줄이면 창작자는 창의적 작업에 집중하고, 산업계는 증가하는 콘텐츠 수요에 보다 지속 가능하게 대응할 수 있게 됨

Source: cordis.europa