Video AI란 무엇인가요?
Video AI란 무엇인가요?
TL;DR
Video AI는 데이터의 연속 프레임을 처리하여 움직임, 활동, 시간적 패턴을 이해함으로써 비디오 콘텐츠를 분석하고 인사이트를 추출하는 인공지능의 전문 분야입니다. 정적 이미지를 처리하는 Image AI와 달리, Video AI는 중요한 시간 차원을 통합하여 동적 콘텐츠를 해석하고 시간이 지남에 따라 전개되는 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다.
소개
TikTok이나 YouTube를 스크롤하다가 찾고 있던 정확한 비디오를 즉시 발견한다고 상상해 보세요. 스마트 보안 카메라는 이제 얼굴을 감지하고 집주인에게 즉시 알립니다. Augmented Reality (AR) 앱을 사용하면 가구가 거실에 어떻게 어울리는지 실시간으로 확인할 수 있습니다. 이러한 발전은 Video AI 덕분에 가능해졌습니다.
비디오는 2025년까지 전체 인터넷 트래픽의 82%를 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 방대한 비디오 데이터 유입을 분석하고 관리하려면 첨단 기술이 필요하며, 이로 인해 Video AI는 필수적입니다. Video AI는 주로 시간 차원 때문에 Image AI와 다릅니다. Image AI가 정적 이미지를 분석하는 반면, Video AI는 시간에 따른 프레임 시퀀스를 처리하여 움직임과 시간적 패턴을 포착합니다. 이러한 복잡성은 동적 콘텐츠를 해석하기 위해 고급 알고리즘의 사용을 필요로 합니다.
자율주행차부터 스포츠 분석 및 Netflix 추천에 이르기까지, 산업들은 환경으로부터 인사이트를 얻기 위해 video AI를 활용합니다. 이는 우리가 세상을 보고 이해하는 방식을 바꾸고 있습니다. 하지만 이것은 정확히 무엇이며, 어떻게 작동할까요?
이 게시물에서는 비디오 데이터의 핵심 원리와 관련 과제, 그리고 시간 기반 분석의 복잡성에 초점을 맞춘 video AI와 image AI의 차이점을 소개합니다. 산업 전반의 주요 사용 사례에 대해 알아보고 자동화된 비디오 인사이트에 대한 증가하는 필요성을 이해하게 될 것입니다.
Image AI에서 Video AI로: 도약 이해하기
비디오 콘텐츠가 증가함에 따라 AI는 시간이 지남에 따른 움직임과 이벤트를 이해하기 위해 정적 이미지를 넘어야 합니다. 이러한 전환은 새로운 과제를 도입하며 효과적인 분석을 위한 고급 기술을 필요로 합니다.
시간적 차원 및 복잡성
단일 프레임을 처리하는 Image AI와 달리, Video AI는 움직임과 맥락을 포착하기 위해 시퀀스를 분석해야 합니다. 이미지에서 사람을 식별하는 것은 간단하지만, 그 사람이 걷고 있는지, 달리고 있는지, 넘어지고 있는지를 인식하려면 여러 프레임에 걸친 변화를 추적해야 합니다. 이러한 추가적인 복잡성에는 공간적 특징과 시간적 특징을 모두 처리하는 3D 컨볼루션 및 transformers와 같은 특수 모델이 필요합니다. 프레임 속도, 모션 블러, 연속성의 변화를 처리하는 것은 비디오 분석을 정적 이미지 인식보다 더 어렵게 만듭니다.
비디오 데이터의 증가
YouTube, TikTok, Instagram Reels와 같은 플랫폼은 방대한 양의 비디오 콘텐츠를 생성하며, YouTube만 해도 매분 360시간 이상의 비디오가 업로드됩니다. 기업 또한 CCTV 감시와 같은 비디오 소스에 크게 의존하며, 이는 매일 페타바이트의 영상을 생성해 수동 검토를 불가능하게 만듭니다. AI는 이제 실시간 모니터링, video search, 자동화된 인사이트에 필수적이며, Video AI를 산업 전반의 중요한 도구로 만들고 있습니다.
일반적인 Video AI 사용 사례
Video AI는 자동화를 가능하게 하고, 인사이트를 강화하며, 사용자 경험을 개선함으로써 산업을 재편하고 있습니다. 가장 영향력 있는 애플리케이션 중 일부는 다음과 같습니다:
감시 및 보안: AI는 침입자, 이상 현상, 비정상적인 움직임을 실시간으로 감지하여 공공 및 민간 보안을 개선합니다.
스포츠 및 엔터테인먼트: 코치와 분석가는 AI를 사용하여 경기 영상을 세분화하고, 선수를 추적하며, 하이라이트 영상을 자동으로 생성합니다.
증강 현실(AR): AI는 제스처 인식, 객체 추적, 실시간 오버레이를 가능하게 하여 게임, 쇼핑, 인터랙티브 경험을 향상합니다.
콘텐츠 제작: AI는 비디오 편집, 장면 분할, 스마트 크로핑을 자동화하여 크리에이터와 미디어 기업의 제작 과정을 간소화합니다.
그림 1. 비디오 AI의 사용 사례
비디오 AI의 핵심 개념
비디오 AI는 시간 정보, 임베딩 표현, 고급 추적 방법을 통합합니다. AI 모델은 움직임을 이해하고, 활동을 인식하며, 시간에 따라 객체를 감지해야 합니다. 이 섹션에서는 현대 비디오 AI를 구동하는 핵심 기술 개념을 다룹니다.
시간 모델링
각 프레임이 독립적인 이미지와 달리, 비디오는 연속적인 흐름을 형성하는 순차적 프레임으로 구성됩니다. 공간적 특징(객체 세부 정보)과 시간적 특징(시간에 따른 움직임)을 포착하는 것은 행동 인식 및 비디오 요약과 같은 작업에 매우 중요합니다.
시간 정보를 처리하는 세 가지 주요 접근 방식은 다음과 같습니다.
CNN + RNN 접근 방식: 초기 비디오 AI 모델은 프레임 기반 특징 추출을 위한 2D 합성곱 신경망(CNN)과 시간적 의존성을 모델링하기 위한 순환 신경망(RNN) 또는 장단기 메모리(LSTM)를 결합했습니다. 이러한 방법은 장거리 의존성을 처리하는 데 어려움이 있었고 순차 처리가 필요했습니다. 그래디언트 소실 문제로 인해 확장성이 떨어졌습니다.
3D 합성곱: 3D 합성곱(C3D) 및 Inflated 3D(I3D)와 같은 신경망은 공간적 특징과 시간적 특징을 동시에 추출합니다. 이러한 모델은 너비, 높이, 시간에 걸쳐 3D 커널을 적용하여 비디오 내의 움직임 패턴을 이해할 수 있게 합니다.
비디오 AI를 위한 트랜스포머: 최근 트랜스포머는 비디오를 이해하는 방식을 완전히 바꾸었습니다. TimeSformer와 Multiscale Vision Transformers(MViT)와 같은 모델은 self-attention 메커니즘을 사용하여 공간적 및 시간적 의존성을 모두 효율적으로 분석합니다. 이러한 아키텍처는 RNN보다 확장성이 뛰어나며 행동 인식 및 비디오 분류에서 최첨단 결과를 달성했습니다.
비디오 임베딩
비디오 AI는 검색, 유사도 비교, 분류와 같은 작업을 위해 비디오 클립을 압축된 수치 형식으로 표현해야 하는 경우가 많습니다. 여기서 비디오 임베딩이 활용됩니다.
비디오 임베딩을 생성하기 위해 여러 딥러닝 아키텍처가 사용됩니다.
SlowFast Networks: 이 모델은 두 개의 경로로 구성됩니다. 하나는 공간적 세부 정보를 포착하기 위해 느린 프레임 속도로 작동하고, 다른 하나는 움직임 동역학을 포착하기 위해 빠른 프레임 속도로 작동합니다.
MoViNet (Mobile Video Networks): 스트리밍 비디오 처리에 최적화된 효율적인 합성곱 신경망 계열로, 낮은 지연 시간으로 긴 비디오 시퀀스를 처리하도록 설계되었습니다.
TimeSformer: 공간 및 시간 차원 모두에 self-attention을 적용하는 트랜스포머 기반 모델로, 3D 합성곱 없이도 비디오 이해를 가능하게 합니다.
이러한 모델은 원시 비디오 프레임을 처리하고 필수적인 움직임 및 콘텐츠 특징을 포착하는 고정 길이 임베딩을 생성합니다.
비디오 데이터의 크기를 고려할 때, 임베딩은 빠른 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 저장되는 경우가 많습니다. 이는 콘텐츠 기반 비디오 검색, 비디오 중복 제거, 추천 시스템과 같은 애플리케이션에서 유용합니다.
행동 및 활동 인식
객체를 감지하는 것을 넘어, Video AI는 시간에 따른 움직임 패턴을 분석하여 동작을 인식해야 합니다. 동작 인식은 여러 프레임에 걸친 동작 시퀀스를 식별하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 사람이 달리고 있는지, 앉아 있는지, 또는 커피를 쏟고 있는지를 구분하려면 단일 이미지에 의존하기보다 자세와 움직임의 변화를 추적해야 합니다. 동작 인식을 위한 강력한 모델을 학습시키는 것은 Kinetics 및 ActivityNet과 같은 대규모의 잘 주석 처리된 데이터셋에 의존하며, 이러한 데이터셋은 다양한 인간 활동을 다루는 수천 개의 라벨링된 비디오 클립을 포함합니다.
비디오 객체 감지 및 추적
비디오에서의 객체 감지는 객체가 움직이고, 외형이 변하며, 시간이 지남에 따라 가려질 수 있기 때문에 이미지에서보다 더 복잡합니다. YOLO v12 및 Detectron2와 같은 최신 모델은 각 프레임에서 객체를 감지하여 실시간 바운딩 박스를 생성합니다. 그러나 프레임 전반에 걸쳐 객체 정체성을 유지하려면 DeepSORT 및 ByteTrack과 같은 추적 모델이 시간에 따라 감지 결과를 연결합니다. 이는 일관된 객체 추적이 정확한 분석과 의사결정을 보장하는 자율 주행, 스포츠 분석, 보안 감시와 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다.
Video AI 시스템을 위한 필수 아키텍처 구성 요소
효율적인 Video AI 시스템을 구축하려면 강력함이 필요합니다. 대규모 비디오 데이터셋을 처리하려면 최적화된 파이프라인, 실시간 모델 가속, 확장 가능한 인덱싱 방법이 필요합니다.
데이터 파이프라인 및 전처리
원본 비디오 파일은 직접적인 AI 처리에는 너무 큰 경우가 많습니다. 전처리는 필수 특징을 보존하면서 계산 부하를 줄이는 데 도움이 됩니다.
청킹 및 프레임 추출: 전체 비디오를 처리하는 대신 AI 모델은 더 작은 클립을 분석하거나 핵심 프레임을 추출하여 관련 섹션에 집중합니다.
해상도 및 프레임 속도 감소: 해상도(예: 4K에서 720p로)와 프레임 속도(예: 60 FPS에서 30 FPS로)를 낮추면 추론 속도가 빨라지지만, 이는 정확도 손실과 균형을 맞춰야 합니다.
정규화 및 압축: 색상, 밝기, 화면비를 표준화하면 비디오 소스 전반의 일관성이 보장되며, H.264 또는 H.265와 같은 압축 기술은 과도한 품질 손실 없이 저장소를 관리하는 데 도움이 됩니다.
모델 추론 및 가속
비디오 데이터를 실시간으로 처리하려면 높은 계산 능력이 필요합니다. AI 모델은 정확도를 저해하지 않으면서 빠른 추론을 위해 최적화되어야 합니다.
GPU 가속: 최신 Video AI 모델은 병렬 처리를 위해 GPU(예: NVIDIA TensorRT, CUDA)를 활용하여 추론 시간을 크게 줄입니다.
배치 처리: 프레임을 개별적으로 분석하는 대신, 모델은 배치를 동시에 처리하여 효율성을 향상시킵니다.
모델 양자화 및 가지치기: 모델을 32비트 부동소수점에서 더 낮은 정밀도(예: INT8)로 변환하면 메모리 사용량이 줄고 최소한의 정확도 절충으로 추론 속도가 빨라집니다.
엣지 컴퓨팅: 엣지 디바이스(예: 보안 카메라, AR 헤드셋)에서 AI 모델을 실행하려면 지연 시간이 최소화되어야 하며 클라우드 의존 없이 실시간 처리가 가능합니다.
저장소 및 인덱싱
비디오 인사이트의 효율적인 저장과 검색은 매우 중요합니다. 기존 관계형 데이터베이스는 비정형 비디오 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪어 대체 솔루션의 필요성이 생깁니다. 원본 비디오를 저장하는 대신, 임베딩 모델은 비디오 임베딩을 생성하며, 이는 빠른 유사도 검색을 위해 벡터 데이터베이스에 저장, 인덱싱 및 검색됩니다. 이러한 임베딩은 콘텐츠 기반 비디오 검색, 이상 탐지 및 추천 시스템을 가능하게 합니다.
벡터 데이터베이스: 최신 Video AI의 중추
방금 논의한 것처럼 비디오 AI 시스템은 기존 데이터베이스가 효율적으로 처리하기 어려운 막대한 양의 고차원 벡터 임베딩을 생성합니다. Zilliz 및 Milvus와 같은 벡터 데이터베이스는 이러한 특정 과제를 해결하기 위해 목적에 맞게 구축되었습니다.
비디오 AI에 벡터 데이터베이스가 필수적인 이유
효율적인 유사도 검색: 비디오 임베딩은 종종 수백 또는 수천 개의 차원을 포함하므로 기존 인덱싱 방법은 효과적이지 않습니다. 벡터 데이터베이스는 수십억 개의 벡터를 밀리초 단위로 쿼리할 수 있는 Approximate Nearest Neighbor (ANN) 검색과 같은 특수 알고리즘을 구현하여 실시간 비디오 검색 및 검색 결과 제공을 가능하게 합니다.
시간적 패턴 인식: 비디오는 시간에 따른 패턴을 이해해야 합니다. 벡터 데이터베이스는 서로 다른 시간 구간의 임베딩을 저장하고 쿼리할 수 있어, AI 시스템이 시간에 따라 전개되는 동작, 장면, 이벤트와 같은 복잡한 패턴을 감지할 수 있게 합니다.
증가하는 비디오 데이터에 따른 확장: 비디오 콘텐츠가 인터넷 트래픽을 계속 지배함에 따라, 시스템은 수평적으로 확장되어야 합니다. Milvus와 같은 벡터 데이터베이스는 조직이 쿼리 속도나 정확도를 저하시키지 않고 비디오 처리 역량을 확장할 수 있도록 하는 분산 아키텍처를 갖추고 있습니다.
그림 2. Zilliz를 활용한 비디오 임베딩 및 검색 | 출처
벡터 데이터베이스로 구동되는 주요 비디오 AI 애플리케이션
콘텐츠 기반 비디오 검색: 수동 태그나 설명에 의존하지 않고 시각적으로 유사한 비디오 또는 비디오 내 특정 순간을 찾습니다. 이를 통해 다음과 같은 사용 사례가 가능합니다:
중복 또는 거의 중복된 콘텐츠 감지
유사한 시각적 구성을 가진 장면 찾기
비디오 라이브러리 전반에서 특정 동작 또는 객체 검색
실시간 비디오 분석: 라이브 비디오 스트림을 처리하고 기존 데이터베이스와 즉시 비교합니다:
실시간으로 의심스러운 활동을 식별할 수 있는 보안 시스템
선수 움직임과 전술을 추적하는 스포츠 분석 플랫폼
고객 여정 매핑 및 행동 분석을 위한 리테일 분석
멀티모달 비디오 이해: 비디오 임베딩을 텍스트, 오디오 또는 기타 메타데이터와 통합된 벡터 공간에서 결합합니다:
자연어 쿼리를 사용하여 비디오 검색
시각적 콘텐츠와 음성 단어를 모두 기반으로 비디오 찾기
맥락 인식 비디오 추천 시스템 생성
Milvus로 비디오 AI 구현하기
Milvus는 고차원 벡터 임베딩을 처리하기 위해 목적에 맞게 구축된 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 다음을 통해 확장 가능한 비디오 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 인프라를 제공합니다:
비디오 임베딩을 위한 최적화된 인덱싱: SlowFast, TimeSformer, MoViNet과 같은 일반적인 비디오 임베딩 모델에 맞춤화된 특수 인덱싱 알고리즘.
하이브리드 검색 기능: 메타데이터 필터링과 유사도 검색을 결합하여 의미적 콘텐츠와 기존 속성을 모두 기반으로 결과를 좁힙니다.
스트리밍 파이프라인 통합: 여러 소스에서 지속적인 데이터 수집을 처리하기 위해 인기 있는 비디오 처리 프레임워크와 원활하게 연결합니다.
그 외에도 더 많은 기능이 있습니다. 자세한 내용은 이 문서를 확인하세요.
실제 구현: Milvus로 비디오 검색 시스템 구축하기
다음은 Milvus로 비디오 검색 시스템을 구축하기 위한 간단한 코드 스니펫입니다. Milvus에 익숙하지 않다면 자세한 내용은 빠른 시작 문서를 확인하세요.
from pymilvus import MilvusClient
import numpy as np
# Connect to Milvus
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530")
collection_name = "video_action_recognition"
# Create the collection (quick setup — index is auto-created)
if not client.has_collection(collection_name):
client.create_collection(
collection_name=collection_name,
dimension=512, # Vector dimension
metric_type="L2", # Similarity metric
description="Embeddings for video action recognition",
auto_id=True # Milvus will auto-generate primary keys
)
# Insert video embeddings and metadata
def insert_video_data(video_embeddings, metadata):
entities = []
for i, embedding in enumerate(video_embeddings):
entities.append({
"embedding": embedding,
"timestamp": metadata[i]["timestamp"],
"video_id": metadata[i]["video_id"],
"frame_number": metadata[i]["frame_number"],
"action_label": metadata[i]["action_label"]
})
client.insert(collection_name=collection_name, data=entities)
# Search for similar actions
def search_similar_actions(query_embedding, top_k=5):
client.load_collection(collection_name) # load before search
search_results = client.search(
collection_name=collection_name,
data=[query_embedding],
limit=top_k,
output_fields=["video_id", "timestamp", "action_label"],
search_params={"metric_type": "L2", "params": {"ef": 100}}
)
return search_results
과제 및 고려 사항
빠른 발전에도 불구하고, Video AI는 데이터 품질, 확장성, 윤리적 우려와 관련된 여러 과제에 직면해 있습니다. 이러한 요소들은 모델 성능, 배포 가능성, 책임 있는 AI 도입에 영향을 미칩니다.
데이터 품질 및 라벨링
정확한 Video AI 모델을 학습시키려면 대규모의 잘 라벨링된 데이터셋이 필요하지만, 비디오 주석 작업은 이미지 라벨링보다 훨씬 더 복잡합니다.
클립 수준 vs. 프레임 수준 라벨: 단일 라벨만 필요한 이미지와 달리, 비디오는 움직임과 맥락을 포착하기 위해 프레임 전반에 걸친 주석이 필요합니다. 이는 주석 작업 시간과 비용을 증가시킵니다.
수동 라벨링 비용: 고품질 라벨에는 인간 주석 작업자가 필요하므로, 특히 대규모 데이터셋의 경우 이 과정은 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸립니다.
합성 및 약한 라벨: 연구자들은 합성 데이터(AI가 생성한 라벨)와 약지도(부분적으로 라벨링된 데이터 사용)를 탐구하고 있습니다. 이러한 방법은 유망하지만, 정확성을 보장하기 위한 검증이 여전히 필요합니다.
확장성 및 실시간 요구 사항
대규모로 비디오 데이터를 처리하려면 속도나 정확성을 저하시키지 않으면서 대량의 연속 스트림을 처리할 수 있는 견고한 인프라가 필요합니다.
실시간 처리: 자율주행, 감시, 라이브 비디오 분석과 같은 애플리케이션에는 비디오를 실시간으로 처리할 수 있는 AI 모델이 필요합니다. 이를 위해서는 최적화된 추론 파이프라인과 엣지 컴퓨팅이 요구됩니다.
정확도 vs. 지연 시간의 균형: 고해상도 비디오는 정확도를 향상시키지만 추론 속도를 늦춥니다. 개발자는 특히 안전이 중요한 작업에서 처리 속도와 모델 정밀도 사이의 균형을 맞춰야 합니다.
멀티 카메라 확장성: 기업 사용 사례에는 스마트 시티와 리테일 분석에서처럼 수백 개의 비디오 피드가 포함되는 경우가 많습니다. 동시 스트림을 효율적으로 처리하도록 Video AI를 확장하는 것은 여전히 주요 과제입니다.
윤리 및 개인정보 보호 우려
Video AI는 특히 감시 및 얼굴 인식 애플리케이션에서 중대한 개인정보 보호 및 윤리적 문제를 제기합니다.
감시 및 얼굴 인식 논란: AI 기반 감시는 보안을 향상시킬 수 있지만 대규모 감시, 편향, 잠재적 오용에 대한 우려를 불러일으킵니다. 일부 정부는 개인정보 보호 침해로 인해 얼굴 인식을 제한했습니다.
데이터 개인정보 보호 규정: 비디오 데이터를 처리할 때 GDPR(General Data Protection Regulation) 및 CCPA(California Consumer Privacy Act)와 같은 법률을 준수하는 것은 필수적입니다. 이러한 법률은 데이터 저장, 접근, 사용자 동의에 대한 엄격한 정책을 요구합니다.
Video AI의 편향: 편향된 데이터셋으로 학습된 모델은 특히 얼굴 감지, 행동 인식, 보안 애플리케이션에서 불공정한 결과를 낼 수 있습니다. 윤리적인 AI 개발을 위해서는 다양한 학습 데이터와 편향 완화 기법을 보장하는 것이 중요합니다.
결론
Video AI는 기계가 시각 데이터를 이해하고 분석하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이미지 AI와 달리 시간적 차원을 통합하므로, 감시, 스포츠 분석, AR, 콘텐츠 추천과 같은 애플리케이션에서 더 복잡하지만 더 강력합니다.
Milvus 및 Zilliz Cloud와 같은 벡터 데이터베이스는 확장 가능하고 고성능인 Video AI 애플리케이션을 구축하는 데 필수적인 인프라를 제공합니다. 벡터 데이터베이스는 고차원 비디오 임베딩의 효율적인 저장, 인덱싱, 검색을 가능하게 함으로써 실시간 비디오 검색, 추천 시스템, 복잡한 분석을 대규모로 구현할 수 있게 합니다.
그러나 책임 있는 AI 배포를 보장하려면 데이터 라벨링, 실시간 처리, 윤리적 우려와 같은 과제를 해결해야 합니다. 비디오 데이터가 계속 증가함에 따라 AI 모델과 인프라의 발전은 산업 전반에 걸쳐 훨씬 더 정교한 애플리케이션을 현실화할 것입니다.
Video AI와 벡터 데이터베이스 기술을 통합하는 조직은 더 빠른 검색 기능, 더 정확한 추천, 비디오 콘텐츠의 기하급수적 성장에 맞춰 확장할 수 있는 분석이라는 중요한 경쟁 우위를 확보합니다. 이 강력한 조합은 증가하는 시각 데이터의 쓰나미에서 의미를 도출할 수 있는 차세대 비디오 인텔리전스 시스템의 기반이 되고 있습니다.