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콘텐츠 자동 생성을 위한 주요 객체 분리 기술 개발
T3K Media Tech Content Discovery 팀 딥메타 활용 콘텐츠 개발자
Content Discovery 및 딥메타 시스템 개발
B tv AI 포스터 자동 생성 시스템 알고리즘 개발
T3K Media Tech Content Discovery 팀 추천시스템 개발자
ML/DL (NLP 전공) 분야 석사과정 졸업
Btv vod 콘텐츠 추천기술 개발 담당
저희 팀은 이런 팀입니다
Content Discovery 팀은 콘텐츠들을 더욱 다채롭게 즐길 수 있게 하는 다양한 기술들을 연구개발하는 팀입니다. 콘텐츠 내 자동 하이라이트 영상 만들기, 드라마 내 키스신 모음집 생성 등의 과제 등을 진행하고 있습니다.
이런 기술을 개발하고 싶습니다
새로운 콘텐츠 개발의 일환으로 특정 비디오 프레임에서 원하는 객체를 추출해내는 기술 등이 필요합니다. 원하는 객체를 추출해 내어 콘텐츠 현지화, 사용자 맞춤형 포스터 제작 등에 활용할 수 있습니다.
이 프로젝트는 이러한 목표가 있습니다
DL/ML 기술을 활용한 state-of-the-art (최고 수준)의 Image segmentation 기술을 개발하여 콘텐츠 내 여러 개체들을 깔끔하게 분리해 내어 새로운 2차 창작 콘텐츠 등을 만드는 데 활용가능한 기술을 개발
객체 분리 시 가장자리가 부드럽고 지저분하지 않도록 추출하는 것이 핵심
COCO dataset 등의 open dataset으로 모델 개발 후, SKT가 기 보유한 여러 콘텐츠들로 성능을 평가하여 실제 서비스에 활용될 수 있는지 여부를 판단
이미지에서 픽셀단위로 관심 객체를 추출하는 방법. 개체가 있는 위치, 해당 개체의 모양, 어떤 픽셀이 어떤 객체에 속하는지 등을 알고 싶을 때, 이미지를 픽셀단위로 분할하여 이미지 픽셀을 개체별로 구분하는 것.
포토샵에서 배경과 피사체를 구분하기 위해 하는 ‘누끼따기’와 유사
콘텐츠 수출 시 현지 상황에 맞도록 콘텐츠를 수정하는 과정에 쓰일 수 있습니다. 콘텐츠 내 수정하고자 하는 객체를 분리해 내어 다른 객체로 치환할 수 있도록 합니다.
원피스 현지화 사례: 주먹밥 (일본) → 쿠키 (미국)
원피스 현지 검열기준 충족 사례: 담배 (일본) → 막대사탕 (한국)
다양한 사용자 맞춤 포스터를 제작하기 위해서 콘텐츠 내에서 인물 등을 분리해 내어 새로운 포스터를 제작하는 데 활용합니다.
(예시) 영화 콘텐츠 내 장면에서 주요 인물들을 잘라내어 포스터로 활용 가능
03 이런 fellow를 찾습니다
미디어 콘텐츠 개발에 관심이 많으신 분
이미지 기반 딥러닝 모델 구현 경험이 있으신 분
최신 딥러닝 기술 동향에 관심이 많으신 분
즐겁게 능동적으로 새로운 기술개발을 함께 논의하실 분