ICLR 2026에 채택된 'CJ 장면 분할 기술' 개요. 기존 기술(왼쪽) 대비 시각적 변화에 장르와 SHOT 길이를 결합해 서사 기반의 정교한 장면 분할을 구현한 것이 특징이다. (사진=CJ)
[서울파이낸스 여용준 기자] CJ그룹 AI·DT추진실은 영상 속 이야기 흐름을 이해해 장면을 자동으로 구분하는 AI 기술 논문이 '제14회 국제 표현 학습 학회(ICLR, International Conference on Learning Representations) 2026'에 채택됐다고 30일 밝혔다. 이 기술은 앞으로 그룹의 콘텐츠 사업 전반에 활용돼 제작 효율화를 이끌어낼 것으로 보인다.
ICLR은 현대 AI의 핵심인 딥러닝 알고리즘의 근본 원리와 학습 방식을 다루는 세계 최고 수준의 학술대회로 구글, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들이 차세대 AI 주도권을 놓고 격돌하는 기술 격전지로도 유명하다. 이 학술대회에서 채택된 논문은 향후 전 세계 AI 기술의 흐름을 주도하는 글로벌 표준으로 인용되는 강력한 권위를 가진다.
이번에 채택된 연구 핵심은 AI가 단순히 화면의 시각적 변화만 구분하는 것이 아니라 영상의 의미, 스토리를 이해하는 방식으로 전환해 분석하도록 만든 것이다. 영상 자체의 기존 시각 정보에 코미디, 스릴러 등 장르와 영상별 컷 길이까지 결합하는 새로운 영상 분석 방법을 제안한 것이다.
이를 통해 AI가 '장르'라는 영화 문법을 이해하고 색감이나 배경이 바뀌더라도 장르적 맥락에 따라 이야기가 이어지는지를 입체적으로 판단해 장면을 정교하게 구분한다. 또 완성된 영상 데이터의 컷 길이에 대한 통계적 패턴을 학습해 편집 전문가 수준으로 장면 전환의 결정적 순간을 찾아내도록 했다.
CJ는 이번 영상이해 기술을 그룹의 콘텐츠 사업 부문에 적용해 실질적인 제작 효율화를 이끌어낼 계획이다.
CJ 4DPLEX에서는 해당 기술을 활용해 영상을 장면 단위로 정교하게 분석함으로써 4DX 및 스크린X(SX) 제작 공정의 효율화를 높이는 데 활용된다. 스튜디오드래곤에서는 방대한 영상 라이브러리를 장면 단위로 자동 구분하고 분석하는 작업에 활용되어 콘텐츠 자산 관리(DAM, Digital Asset Management)의 효율성을 높일 예정이다.
CJ 온스타일은 모바일 라이브 커머스 콘텐츠의 대량 생산 체계에 적용된다. 긴 원본 영상에서 제품별 최적의 홍보 구간을 자동으로 추출하고 가공하는 공정을 가속화해 커머스 콘텐츠의 경쟁력을 강화한다는 방침이다.
AI·DT 추진실은 기존 AI 학습·평가용 영상 이해 데이터셋 '무비챗'을 고도화한 '무비챗-SSeg'도 새롭게 구축했다. 전문가들이 영화, 드라마 등 1000개 영상의 장면 경계를 직접 정교하게 재분석해 완성도를 높였으며, 이를 통해 영상 AI 학습 성능 향상과 관련 생태계 발전에도 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 23일부터 27일(현지시간)까지 브라질 리우데자네이루에서 열린 ICLR 2026 학회에서 공식 발표됐다.
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