[★]AI 기반 라디오 콘텐츠 자동 조각화 및 시각화 기술을 활용한 라디오 플랫폼
- admin
- 6월 3일
- 2분 분량
최종 수정일: 6월 12일
팀명
PieceCast
팀원 명단
전규리, 김예림, 박민지
지도교수
이영석 교수님
작품 배경 및 목적
현재 라디오 산업은 전반적인 시장 약화와 제작 인력 및 예산 부족으로 인해 지속적인 어려움을 겪고 있다. 특히 2시간 내외의 긴 방송 콘텐츠는 편집과 클립 제공이 대부분 수작업에 의존하고 있어 제작 효율성이 현저히 떨어진다. 이로 인해 방송사는 콘텐츠를 빠르게 재가공하여 유통하기 어렵고, 청취자 역시 원하는 방송을 찾기 어렵다는 단점이 있다.
스마트폰과 OTT 중심의 숏폼 소비가 콘텐츠 트렌드가 된 반면, 라디오는 긴 분량을 통째로 청취해야 하는 구조에 머물러 있다. 또한, 특정 시간에 맞춰 듣거나, 다시 듣기시에는 음악이 제공되지 않아 온전한 청취가 어려워 몰입감이 떨어진다. 2024년 방송 매체 이용 행태 조사에 따르면, 라디오의 주 소비층은 40~60대에 편중되어 있으며, 10~20대의 이용률은 10% 이하로 매우 낮은 수준이다. 라디오는 여전히 자동차 타 있을 때나 잠깐 듣는 보조 매체로 인식되는 경우가 많고, 진입 장벽이 높고 접근성이 낮은 전통 미디어로 인식되어 젊은 세대(에게는 다소 접근이 어려운 매체로 인식)의 유입이 어려운 면이 있다.
따라서 라디오 콘텐츠 역시 뉴스 기사나 영상처럼‘필요한 부분만 빠르게 소비 가능한’형태로 재구성될 필요가 있다. 누구나 스마트폰을 통해 관심 있는 주제나 조각을 직관적으로 선택하여 보고, 듣고, 즐길 수 있는 경험을 제공해야한다. 이는 단순한 사용자 편의성을 넘어 다양한 세대의 유입을 유도하고 라디오라는 전통 미디어의 지속 가능성을 확보하기 위한 핵심 과제이다.
이러한 배경에서 본 프로젝트는, AI를 기반으로 자동 조각화 파이프라인을 구축하여 추가 인력 없이 라디오 방송을 주제 단위로 자동 분할하고, 뉴스 기사형의 시각적 인터페이스를 통해 탐색하고 청취 할 수 있도록 하는 새로운 라디오 소비 방식을 제안하는 서비스를 개발하고자 한다. (내용이 겹치는 것 같아서 기대효과로 바꿀지 고민) 이를 통해 라디오 제작 환경의 효율성을 높이고, 청취자에게는 관심 있는 콘텐츠를 직관적으로 선택하고 즐길 수 있는 간편하고 매력적인 라디오 청취 경험을 제공하는 것이 목표이다.
작품 내용
본 프로젝트는 AI 기반 자동 조각화 기술을 바탕으로, 기존의 긴 라디오 방송을 주제별로 나누고 요약함으로써 새로운 라디오 소비 방식을 제안하고, 이를 실제 서비스로 구현한 라디오 콘텐츠 플랫폼을 개발하였다.
이를 위해 Inaspeechsegmenter, Whisper, GPT-4o-mini 등으로 구성된 AI 자동 조각화 파이프라인을 구축하여, 2시간 분량의 방송을 약 15개의 주제별 조각으로 자동 분할하고, 각 조각마다 제목, 요약, 키워드, 음악 정보 등을 생성한다. 이때 음악 정보는 Spotify API와 연동해 정확도를 높이고, 저작권 문제 없이 제공될 수 있도록 설계하였다. 이러한 조각화 과정은 전 과정이 자동으로 작동되며, 수작업을 최소화한 것이 핵심이다.
생성된 조각은 뉴스 기사 형태의 카드 UI로 시각화되며, 사용자는 직관적인 화면을 통해 관심 있는 콘텐츠만 골라 선택적으로 청취할 수 있다. 이를 통해 기존 라디오의 시간적 부담을 줄이고, 개인 맞춤형 청취 경험을 제공한다.
주요 내용으로는 ▲ AI 기반 자동 조각화 파이프라인 구축 ▲ Whisper 및 GPT 알고리즘의 성능 개선을 통한 품질 향상 ▲ 전체 방송 대신 특정 클립만 선택적으로 청취할 수 있는 이용 방식 도입 ▲ 뉴스 기사형 카드 UI를 통한 콘텐츠 시각화 등을 수행하였다.

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