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영상 제작 및 프로덕션의 클라우드 활용

Written by YS | 2024. 1. 31 오전 12:31:40

한국 IDC의 ‘국내 퍼블릭 클라우드 2021 -2025 산업별 시장 전망’ 보고서에 따르면 국내 주요 지상파 방송사와 위버스, CJ ENM 등의 엔터테인먼트 콘텐츠 제공 사업자, 대형 게임업체를 포함한 미디어/서비스 산업은 PaaS(Platform as a Service, 플랫폼 기반 서비스) 플랫폼을 기반으로 방대한 콘텐츠를 제공하고 있다고 합니다. 또한 OTT와 같은 미디어 업체들이 구독형 서비스 비즈니스를 확장하면서 클라우드 네이티브 기반의 효율적인 아키텍쳐, CI(Continuous Integration, 지속적인 통합)/CD(Continuous Delivery, 지속적인 배포) 기술, 5G/CDN 결합 서비스에 대한 수요 확대가 지속되고 있다고 합니다.

전통적으로 미디어 및 비디오 제작은 온프레미스 인프라에 의존해 왔으며 이로 인해 스토리지 용량, 컴퓨팅 성능 및 협업 기능 측면에서 제한이 있는 경우가 많았습니다. 그러나 클라우드 서비스의 등장으로 이러한 제약이 무너지고 새로운 생산 가능성의 시대가 열렸습니다. 클라우드 기반 협업 도구를 사용하면 미디어 자산에 대한 실시간 공유, 편집 및 피드백이 가능해 창의적인 전문가가 매우 효율적이고 동기화된 방식으로 함께 작업할 수 있습니다. 미디어/비디오 제작 산업은 혁신을 바탕으로 성장하고 있으며, 클라우드 서비스는 미디어ㆍ영상 프로덕션 영역에서 기술의 제약 없이 오로지 콘텐츠에 대한 다양한 실험과 창의성을 위한 촉매제 역할을 합니다. 이번 글에서는 미디어 전반과 영상 프로덕션 업계가 클라우드 기반 기술을 어떻게 활용하고 있는지 살펴보겠습니다. 

 

 

미디어 산업 전반에 활용되는 클라우드 기술

 

미디어ㆍ영상 프로덕션 분야에서 작업 효율성을 향상시키고, 창작의 자유를 확장하는 데 클라우드 기술은 중요한 역할을 합니다. 복잡한 그래픽 작업부터 대용량 파일 공유까지, 클라우드는 해당 업계 전문가들에게 무한한 가능성을 제공하기도 합니다. 창작자들이 일상적인 작업뿐만 아니라 전략적으로 비즈니스 결정을 내릴 때 영향을 미치는 다양한 클라우드 기반 기술에 대해 알아보겠습니다. 

 

클라우드 렌더링 및 인코딩: 미디어ㆍ영상 프로덕션은 클라우드 기반 렌더링 및 인코딩 서비스를 활용해 고해상도 영상을 손쉽게 렌더링이나 다른 이해관계자와의 협업을 위해 파일을 다른 파일 형식으로 변환(트랜스코딩)할 수 있습니다. 또한, 영상 제작 프로덕션은 클라우드 서버의 다중 처리 능력을 활용하여 렌더링 시간을 가속화하고 영상 인코딩을 최적화하며 다양한 장치 및 배포 채널과 호환되는 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

 

클라우드 기반 편집 및 후반 작업: 클라우드 기반 영상 편집 소프트웨어 및 후반 작업 솔루션은 영상 제작 시간을 단축시킵니다. 편집자는 GCP의 징크렌더(Zync Render) 또는 AWS 싱크박스(Thinkbox)와 같은 클라우드 기반 렌더링 서비스를 사용하여 원격으로 영상 프로젝트에 액세스하고 작업할 수 있기 때문에 특정 하드웨어 및 소프트웨어를 설치할 필요가 없습니다. 또한 클라우드 기반 솔루션을 사용하면 영상 장면의 렌더링 및 처리 속도가 빨라져 후반 작업에 필요한 시간이 단축됩니다. 특히 클라우드 기반 렌더링 서비스는 시각 특수효과 장면에 필요한 복잡한 렌더링 작업을 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 

 

분석 및 성능 모니터링: 클라우드 기반 분석 도구는 영상 성능 및 시청자 행동에 대한 인사이트를 제공합니다. 동영상 조회수, 재생률, 시청 시간, 이탈 지점, 시청자의 지리적 분포, 인구통계 등 도출한 자료를 활용해 성과 지표를 분석함으로써 콘텐츠 제작자는 시청자 행동에 대한 통찰력을 얻고, 추세를 파악하고, 데이터 기반 결정을 내려 향후 콘텐츠 전략을 최적화할 수 있습니다.

 

배포 및 콘텐츠 전달: 클라우드 기반 콘텐츠 전송 네트워크(CDN, Content Delivery Network)는 영상 콘텐츠를 전 세계 시청자에게 배포하는 데 중요한 역할을 합니다. CDN은 클라우드 인프라를 활용하여 영상 파일을 더 많은 콘텐츠 소비자에게 효율적으로 제공하고 시청자의 대기 시간과 버퍼링을 줄입니다. 클라우드 기반 CDN은 안정적인 콘텐츠 전송을 제공하여 다양한 장치와 다양한 지역에서 고품질 스트리밍을 보장합니다.

 

협업 및 원격 작업: 클라우드 기반 협업 도구를 사용하면 물리적으로 분산된 프로덕션이 미디어 및 영상 제작자가 원활하게 프로젝트에 엑세스하여 편집할 수 있습니다. 클라우드 플랫폼은 공유 작업 공간, 파일 공유, 버전 제어 및 실시간 협업 기능을 제공합니다. 

 

클라우드 스토리지 및 파일 공유 서비스: 영상 프로덕션 업체는 방대한 양의 영상 데이터를 클라우드 스토리지를 활용해 저장함으로써 같은 프로젝트를 진행하는 팀원들과 영상 데이터를 공유할 수 있기 때문에 협업에 용이합니다. 물리적 위치에 상관없이 여러 사용자가 동시에 편집하고, 댓글을 추가하고, 변경 사항을 제안할 수 있기 때문에 외국 업체와의 협업도 가능합니다. 

 

클라우드 기반 보관 및 백업: 클라우드 스토리지 서비스는 미디어 및 영상 제작 산업에서 콘텐츠 보관 및 백업을 목적으로 사용됩니다. 클라우드 스토리지는 영상 자산을 안전하고 장기적으로 보존하기 위해 언제든지 확장 및 변경이 가능한 스토리지 옵션을 제공해 데이터 손실이 발생하거나 하드웨어 장애 발생 시 접근성과 복구를 보장합니다. 클라우드 기반 백업 솔루션은 자동화되고 안정적인 백업 프로세스를 제공하여 귀중한 미디어 자산을 보호합니다.

 

미디어ㆍ영상 프로덕션은 클라우드 기반 기술이 제공하는 확장 가능한 인프라, 효율적인 협업 및 신속한 처리 기능을 활용해 작업 능률을 높일 수 있습니다. 이처럼 클라우드 기반 솔루션은 영상 제작 프로세스를 단순화하고, 협업을 강화하며, 광범위한 리소스와 도구에 대한 액세스를 제공하여 궁극적으로 고품질 영상을 보다 효율적으로 제작하는 데 도움이 됩니다.

 

미디어 산업 전반에 응용되는 클라우드 기술

클라우드 기반 AI 영상 제작 플랫폼을 이용하면 영상으로 만들고자 하는 이미지나 텍스트를 이용하여 클릭 몇 번으로 영상으로 변환 및 제작이 가능합니다. 클라우드 기반 AI 알고리즘을 통해 텍스트를 분석하고 핵심 개념을 식별하며 관련 이미지, 영상 클립 및 텍스트 오버레이가 포함된 비디오 장면을 자동으로 생성합니다.

클라우드 기반 AI 영상 제작 플랫폼의 가장 큰 장점은 영상 편집 과정을 단순화시킨다는 것입니다. AI 알고리즘을 활용하여 사용자가 제공한 이미지나 영상 클립에 맞는 템플릿을 제공해, 어울리는 배경음악, 전환 효과 등을 사용해 편집이 가능합니다. 또한 사용자가 원하는 이미지가 연상되는 텍스트를 입력하면 텍스트를 분석하고 관련된 이미지와 애니메이션을 선택해 자동으로 영상을 제작해 주는 플랫폼도 있습니다.  왓비츠(Wibbitz), 루멘 5(Lumen5) 등이 대표적인 클라우드 기반 AI 영상 제작 플랫폼입니다.

빅3 클라우드 업체의 미디어 AI 서비스

아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등 빅3 클라우드 기업은 클라우드를 기반으로 다양한 영상 관련 AI 서비스를 제공하고 있습니다.

 

  아마존웹서비스(AWS) 마이크로소프트 애저 구글 클라우드
음성 인식 및 테스트 전사

아마존 트랜스크라이브

마이크로소프트 애저     텍스트 투 스피치 구글 클라우드                  스피치 투 텍스트
기계 학습 플랫폼 아마존 세이지메이커 마이크로소프트 애저     머신러닝 구글 클라우드 AI 플랫폼
데이터 분석 및 통찰력 아마존 세이지메이커     아마존 오토파일럿 마이크로소프트 애저     오토 머신러닝 구글 클라우드 오토 머신러닝 버전 엣지

 

 

음성 인식 및 전사: 빅3 클라우드 회사는 일반적으로 음성 인식 및 텍스트 전사 서비스를 제공합니다. 해당 서비스는 음성 언어를 서면 텍스트로 변환하여 오디오 콘텐츠를 보다 쉽게 분석해 검색하고 색인화(Reindex)할 수 있도록 해줍니다. 일반적으로 실시간 및 일괄 처리, 다국어를 지원하고 기계 학습 알고리즘을 통해 시간이 지남에 따라 정확도가 향상됩니다. 

기계 학습 플랫폼: 세 클라우드 제공업체 모두 기업이 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 포괄적인 기계 학습 플랫폼을 제공합니다. 이러한 플랫폼은 데이터 전처리, 모델 교육, 하이퍼파라미터 조정, 모델 배포와 같은 작업을 위한 도구, 프레임워크 및 인프라를 제공합니다. 텐서플로(TensorFlow) 및 파이토치(PyTorch) 등 주류 기계 학습 프레임워크를 지원하고 손쉬운 통합을 위한 API를 제공하는 경우가 많습니다. 

데이터 분석 및 통찰력: 빅3 클라우드 회사는 고급 데이터 분석 및 통찰력을 위한 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스를 통해 기업은 대량의 데이터를 처리 및 분석하고, 의미 있는 통찰력을 도출하고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다. 여기에는 데이터 웨어하우징, 데이터 시각화, 예측 분석, 이상 탐지 등의 기능이 포함되어 있어 기업이 데이터 자산에서 귀중한 정보를 추출할 수 있습니다.

클라우드를 활용하면, 다양한 인공지능 기반의 서비스는 물론이고, 클라우드 기반 비디오 편집 플랫폼, AI 기반 분석 및 머신 러닝 서비스를 통해 보다 효율적이고 창의적인 콘텐츠 제작이 가능합니다. 최근 들어 기술이 시장 진입 장벽으로 작용하는 상황에서 대부분의 기술 서비스를 결합하여 제공하는 클라우드를 산업에 도입할 수 있다는 것을 통해 산업 성장 속도가 빠를 것으로 예상할 수 있습니다.2

미디어ㆍ영상 프로덕션은 클라우드 기반 플랫폼을 활용해 영상 제작에 도움을 받을 뿐만 아니라 주문형 비디오(VOD) 플랫폼, 라이브 스트리밍 서비스 또는 구독 모델과 같은 다양한 채널을 통해 콘텐츠를 배포할 수 있고, 기반 광고 및 분석 도구를 활용해 광고 타겟팅 및 수익 창출을 최적화하여 비디오 콘텐츠의 수익 창출 잠재력을 극대화할 수 있습니다.

3줄 요약

  1.  스토리지 용량, 컴퓨팅 성능 및 협업 기능 측면에서 제약이 있던 미디어ㆍ영상 영역이 클라우드의 도입으로 
    기술적 한계에서 벗어나 다양한 실험과 창의성을 발휘하며 클라우드 시장에서 목적인 성장을 할 것으로 기대됨.
  2.  빅3 클라우드 업체 또한 미디어 AI 서비스를 통해 다양한 방법으로 영상 제작에 도움을 주는 서비스를 공개함.
  3.  영상 제작뿐만 아니라 광고 분석 및 콘텐츠 배포 영역에서까지 클라우드 기술 활용 가능.

 

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References

1.   한국 IDC, 국내 퍼블릭 IT 클라우드 서비스 시장 2025년까지 연평균 14.8% 성장 전망 2022.08.04

2.   한국콘텐츠진흥원, 2019년 NAB를 통해 본 미디어 시장의 변화: 방송시장에 분 클라우드 열풍