AI 경량화·최적화 기술 기업 노타가 KBS와 협력해 재난 발생 시 CCTV 영상을 자동 분석·선별하는 AI 기반 재난 특보 영상 분석 시스템을 구축했다. 방송 송출에 적합한 장면을 실시간으로 가려내는 체계를 마련했다는 설명이다.

노타는 19일 KBS의 ‘재난 CCTV AI 데이터셋 구축 및 영상분석 고도화’ 사업을 완료하고, 비전 언어 모델(VLM)을 활용한 온디바이스 AI 기반 재난 뉴스특보 워크플로우를 구현했다고 밝혔다.

그동안 재난 상황에서는 다수의 CCTV 영상을 인력이 직접 확인해야 해 신속한 판단에 한계가 있었다. 특히 산불·집중호우 등 대형 재난 시에는 영상이 한꺼번에 유입되면서 선별 작업에 시간이 소요되는 구조였다. 이번 사업은 이러한 문제를 개선해 방송에 적합한 영상을 자동으로 추려내는 데 초점을 맞췄다.

핵심 기술은 노타의 ‘노타 비전 에이전트(NVA)’다. NVA는 고성능 VLM을 경량화해 기기 내부에서 구동하도록 설계된 솔루션으로, 영상 속 상황을 인식하고 의미를 분석한다. 재난 지역 인근 CCTV에서 수집된 영상 가운데 보도 가치가 높은 장면을 자동 추출하고, 우선순위를 매겨 제시하는 구조다. 온디바이스 방식은 네트워크 지연을 최소화해 긴급 상황에 대응하도록 했다.

노타에 따르면 산불 데이터셋을 활용한 내부 테스트에서 기자들이 특보에 적합하다고 판단한 이미지와 NVA가 선별한 결과 간 일치율이 높게 나타났다. 또한 대량의 이미지가 동시에 유입되는 환경에서도 수십 초 내 분석을 완료하고, 각 장면의 판단 근거를 함께 제시하도록 설계했다고 설명했다.

KBS는 기자가 영상의 보도 적합성을 평가하면 그 결과가 다시 AI 학습에 반영되는 피드백 시스템을 도입했다. 현장 의견을 데이터로 축적해 모델을 점진적으로 개선하는 구조다. 이는 기술 성능뿐 아니라 실제 방송 제작 환경을 고려한 운용 체계를 구축했다는 점에서 의미가 있다는 평가다.

방송·미디어 업계에서는 재난 대응 과정에서 AI 기반 자동화 수요가 확대되고 있다. 대규모 영상 데이터 분석과 신속한 의사결정이 요구되는 만큼, 온디바이스 AI와 VLM 기반 영상 이해 기술의 활용 가능성이 주목받는 상황이다.

노타는 이번 사례를 계기로 공공·미디어 분야 협업을 확대할 계획이라고 밝혔다. KBS 역시 재난 특보 제작 환경에 적용 가능한 AI 인프라를 단계적으로 고도화해 나갈 방침이다.