온라인 동영상 서비스(OTT) 업계가 인공지능(AI)을 기반으로 이용자 편의를 강화한다. 맞춤형 콘텐츠 추천을 넘어 OTT 속 AI는 자막을 자동으로 생성하거나 콘텐츠 선정성 등급을 나누고, 제작 방향을 좌우하는 등 다방면에서 서비스 고도화에 활용되고 있다. 업계는 오리지널 콘텐츠 투자만큼이나 AI를 내건 서비스 차별화 경쟁도 한층 치열해질 것으로 전망한다.
넷플릭스는 오리지널 콘텐츠뿐만 아니라 정교한 AI 기반의 콘텐츠 추천 기능으로도 유명하다. 넷플릭스는 콘텐츠 취향이 비슷한 이용자를 하나의 취향군으로 묶고, 같은 취향군에 속한 이용자들이 주로 보는 콘텐츠를 추천해주는 방식을 활용한다. 넷플릭스는 2억명에 달하는 전세계 이용자의 콘텐츠 시청기록과 일시정지, 되감기 등의 빅데이터를 분석해 추천 알고리즘을 고도화했다.
넷플릭스는 유통 과정에서 수집한 빅데이터를 활용해 직접 콘텐츠를 제작하기도 했다. 대표적인 사례가 넷플릭스의 첫 오리지널 시리즈인 '하우스 오브 카드(House of Cards)'다. '하우스 오브 카드' 제작 과정에는 하루 평균 3000만건의 동영상 재생기록, 400만건의 이용자 평가, 300만건의 검색정보, 위치정보, 단말정보를 포함해 주중과 주말 시청행태 등을 모두 분석한 빅데이터가 모두 반영됐다. 빅데이터의 힘 덕분에 넷플릭스는 하우스 오브 카드의 성공을 확신했다.
넷플릭스 이후 OTT 업계에선 AI가 서비스를 위한 필수 요소로 자리잡았다. 아마존은 OTT 서비스인 아마존 프라임 비디오에 AI가 콘텐츠의 선정성과 폭력성을 분석해 연령 등급을 자동 할당해주는 시스템을 개발하는 것으로 알려졌다. 영국 매체 텔레그라프에 따르면 아마존은 최근 관련 특허를 출원했다.
국내 사업자 중에는 KT의 움직임이 활발하다. KT는 지난해 8월 OTT 서비스 시즌에 '최애' 스타의 출연 장면만 골라 볼 수 있는 아티스트 플레이 기능을 선보였다. 이를 위해 KT는 AI 기반 딥러닝 얼굴 인식을 활용, 영상 콘텐츠에 등장하는 국내외 출연자 4000여명의 얼굴을 학습 데이터로 구축했다.
웨이브도 지난해 9월 출범 1년을 맞아 AI 기반 시스템을 강화하겠다고 선언한 바 있다. 웨이브는 이용자의 콘텐츠 소비 행동을 AI로 분석해 메인화면에서 드라마와 영화, 예능 등을 큐레이션 형태로 묶어 콘텐츠를 추천하고 있다. 이에 앞서 웨이브는 클라우드 서비스도 지난해 6월 마이크로소프트(MS)의 애저로 전환했다. 애저의 AI 번역과 더빙 서비스를 활용해 동남아 7개국에 콘텐츠를 서비스하기 위한 기반을 마련하기 위해서다.
업계에서는 잘 만들어진 오리지널 콘텐츠를 다수 선보이는 것만큼이나, AI를 기반으로 이용자 편의를 강화하는 것 역시 OTT 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. 이에 과학기술정보통신부도 올해 국내 OTT의 경쟁력 강화를 위해 방송 콘텐츠에 최적화한 AI 기반 자동번역 기술을 개발할 계획이다. 최기영 과기정통부 장관은 "OTT 산업을 위해 콘텐츠 제작과 플랫폼 경쟁력 강화, 해외 진출을 아우르는 생태계를 육성하기 위해 노력하겠다"고 말했다.
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