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=CJ그룹
CJ그룹 AI/DT추진실이 영상의 이야기 흐름을 이해해 장면을 자동으로 구분하는 인공지능(AI) 기술 논문이 국제 학회에 채택됐다.
CJ는 해당 논문이 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 학술대회인 ‘제14회 국제 표현 학습 학회(ICLR) 2026’에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. ICLR은 딥러닝의 원리와 학습 방식을 다루는 학회로, 주요 기술 기업과 연구진이 참여하는 행사다. 구글, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들이 차세대 AI 주도권을 놓고 격돌하는 기술 격전지로도 유명하다.
이번 연구는 AI가 화면의 시각적 변화뿐 아니라 영상의 의미, 스토리를 이해하는 방식으로 전환해 분석하도록 만든 것이 특징이다. 기존 영상 시각 정보에 코미디, 스릴러 등 장르와 영상별 컷 길이(Shot Duration)까지 결합하는 새로운 영상 분석 방법을 제안했다. 이를 통해 AI가 '장르'라는 영화 문법을 이해하고 색감이나 배경이 바뀌더라도 장르적 맥락에 따라 이야기가 이어지는지를 입체적으로 판단해 장면을 정교하게 구분하고, 완성된 영상 데이터의 컷 길이에 대한 통계적 패턴을 학습해 편집 전문가 수준으로 장면 전환의 결정적 순간을 찾아내도록 했다.
CJ는 이 영상이해 기술을 그룹의 콘텐츠 사업 부문에 적용할 계획이다. CJ 4DPLEX에서는 영상 장면 분석을 통해 4DX와 ScreenX 제작 공정을 개선하고, 스튜디오드래곤은 방대한 영상 라이브러리를 장면 단위로 자동 구분하고 분석하는 작업에 활용할 예정이다. CJ온스타일은 모바일 라이브 커머스 콘텐츠의 대량 생산 체계에 적용할 계획이다. 긴 원본 영상에서 제품별 최적의 홍보 구간을 자동으로 추출하고 가공하는 공정을 가속화한다는 방침이다.
또한 CJ AI/DT 추진실은 기존 AI 학습/평가용 영상 이해 데이터셋을 확장한 ‘MovieChat-SSeg’을 구축했다. 전문가들이 약 1,000개의 영화와 드라마 영상을 대상으로 장면 경계를 재분석해 영상 AI 학습 성능 향상에 기여할 수 있도록 했다.
이번 연구는 지난 23일부터 27일까지 브라질 리우데자네이루에서 열린 ICLR 2026에서 발표됐다. CJ AI/DT추진실 관계자는 “확보된 기술을 기반으로 계열사와의 협업을 강화해 독보적인 AI 콘텐츠 솔루션을 지속적으로 선보이겠다”고 말했다. [시사캐스트]
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