웹에 이미지, 오디오, 비디오 등 콘텐트가 늘어나면서 멀티미디어 검색 기술에 대한 요구가 커지고 있습니다. 현재 구글, 야후를 비롯하여 네이버, 다음 등 대형 포탈과 검색 사이트는 대부분 비디오 검색을 제공하고 있습니다. 작년 한국 IT를 강타했던 UCC 열풍 덕에 웹과 비디오는 친숙한 조합이 되었습니다.
하지만 현존하는 비디오 검색 기술은 대부분 기존 텍스트 검색 기술에 바탕을 두고 있습니다. 비디오나 오디오를 직접 분석해 의미를 추출해 내는 방식을 사용하기 보다는 비디오가 링크된 웹페이지와 메타데이터에서 텍스트를 추출해 비디오를 찾기 때문입니다.
영상 자체에 대한 분석은 탐나는 기술이지만 현존하는 회사 중에서 비디오 분석 기술을 이용해 제대로 된 검색 서비스를 제공하는 회사는 없어 보입니다. 2007년 여름 UC 버클리에서 열린 "검색의 미래(Future of Search)" 컨퍼런스에서 비디오 검색 관련 연구만 15년 이상 해온 UC 샌 디에고와 카네기 멜론 대학 학자들은 간단한 비디오 검색조차 몇 년 안에 가능하기 힘들다고 시인했습니다.
다만 영상 속의 오디오를 텍스트로 변환하는 STT(Speech To Text) 기술은 비디오 검색에 활용되고 있습니다. 오디오 분석 기술을 이용해 비디오 속 오디오의 말을 일단 텍스트로 변환한 후에 텍스트 검색 기술로 검색을 하는 방식입니다. 실제로 이 기술을 사용해 검색 서비스를 제공하는 EveryZing은 70-93% 정도의 인식률을 보인다고 발표한 적이 있습니다.
비디오 검색에서 어떤 기술이 우위를 차지할지는 조금 더 두고 봐야 알 것 같습니다.
관련글
[1] Video search engine From Wikipedia, the free encyclopedia
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영상 자체에 대한 분석은 탐나는 기술이지만 현존하는 회사 중에서 비디오 분석 기술을 이용해 제대로 된 검색 서비스를 제공하는 회사는 없어 보입니다. 2007년 여름 UC 버클리에서 열린 "검색의 미래(Future of Search)" 컨퍼런스에서 비디오 검색 관련 연구만 15년 이상 해온 UC 샌 디에고와 카네기 멜론 대학 학자들은 간단한 비디오 검색조차 몇 년 안에 가능하기 힘들다고 시인했습니다.
다만 영상 속의 오디오를 텍스트로 변환하는 STT(Speech To Text) 기술은 비디오 검색에 활용되고 있습니다. 오디오 분석 기술을 이용해 비디오 속 오디오의 말을 일단 텍스트로 변환한 후에 텍스트 검색 기술로 검색을 하는 방식입니다. 실제로 이 기술을 사용해 검색 서비스를 제공하는 EveryZing은 70-93% 정도의 인식률을 보인다고 발표한 적이 있습니다.
비디오 검색에서 어떤 기술이 우위를 차지할지는 조금 더 두고 봐야 알 것 같습니다.
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