방송미디어통신위원회(방미통위)가 방송영상 인공지능(AI) 학습용 데이터 2만3천여 시간을 구축했다고 7일 밝혔다. 방미통위는 서울 마포구 상암동 누리꿈스퀘어에서 한국전파진흥협회와 함께 열린 ‘2025년 방송영상 AI 학습용 데이터 구축 사업 성과공유회’에서 이 같은 성과를 공개했다. 방미통위는 이번 데이터가 방송콘텐츠 제작 효율을 높이는 AI 서비스 개발은 물론, 제조·의료·재난·교통 등 다른 산업 분야 AI 개발에도 활용될 수 있을 것으로 기대했다.
2만3천113시간 규모…원본 200만 시간에서 선별·가공
방미통위에 따르면 이번 사업은 지난해부터 시작돼 뉴스·다큐멘터리·드라마 등 방송사가 보유한 대규모 영상 자료를 AI 학습용 데이터로 전환하는 프로젝트다. 전체 사업에는 총 200억원이 투입됐다.
방미통위는 먼저 방송 원본 데이터 200만 시간이 넘는 규모에서 약 4만 시간을 선별·가공한 뒤, 최종적으로 2만3천113시간의 영상과 약 460만 개의 데이터 세트를 구축했다고 설명했다. 즉, 단순 수집이 아니라 실제 AI 학습에 투입 가능한 품질 기준을 만족하는 형태로 정제·구조화하는 과정이 핵심이었다는 의미다.
이번 성과공유회에는 KBS, MBC, MBC충북, KT ENA 등 주관 방송사와 네이버클라우드, LG AI연구원 관계자들이 참석했다. 방미통위는 관계자들이 구축된 데이터를 활용한 서비스 및 기술 발전 방향을 함께 논의했다고 밝혔다.
제작 효율 넘어 ‘다목적 AI’로 확장
방미통위는 구축된 데이터가 방송 콘텐츠 제작 효율을 높이는 데 우선 쓰일 수 있다고 강조했다. AI를 활용하면 편집·분류·검색 등 콘텐츠 작업에서 반복적인 공정이 줄어들고, 더 정교한 큐레이션이나 개인화 서비스로 이어질 여지도 커진다는 설명이다.
또한 방미통위는 “방송미디어 산업의 AI 혁신을 위한 첫걸음”이라는 입장을 내놓으며, 데이터가 방송 업계 내부를 넘어 다양한 산업 분야 AI 개발에도 활용될 수 있다고 덧붙였다. 구체적으로 제조·의료·재난·교통 등 고난도 영상 인식·상황 이해가 요구되는 영역에서 AI 모델 학습에 도움이 될 수 있다는 전망이다.
현장에서는 방송영상 데이터가 갖는 장점—다양한 장면 구성, 실제 운영 환경에서의 영상 품질, 장르별 표현 방식의 폭—이 AI 일반화에 기여할 수 있다는 기대가 제기돼 왔다. 방미통위가 이번 사업을 통해 ‘고품질 데이터’를 전면에 내세운 것도 같은 맥락으로 해석된다.
전문가 강연·현장 점검…산업 적용 속도전
성과공유회에서는 박구만 서울과학기술대 교수가 ‘방송미디어 분야 AI 데이터 기술 동향 및 전망’을 주제로 강연했다. 방미통위는 이를 통해 기술 발전 흐름과 데이터 구축의 방향성을 점검하고, 향후 활용 시나리오를 구체화하는 시간을 가졌다고 밝혔다.
이 자리에서 방미통위 박동주 사무처장은 “방송미디어 산업의 AI 혁신을 위한 첫걸음”이라며 “국내 방송미디어 산업이 AI를 기반으로 재도약할 수 있도록 관련 정책과 사업을 지속 추진하겠다”고 말했다. 데이터 구축이 ‘정책 성과’로만 그치지 않고, 실제 산업 적용 단계로 이어지겠다는 의지를 드러낸 발언으로 풀이된다.
청년 의견 수렴과의 ‘정책 패키지’ 가능성
이번 소식은 방미통위가 같은 날 밝힌 청년 정책 참여 확대 움직임과도 맞물린다. 방미통위는 방송·미디어·통신 정책 전반에 대해 청년 세대 의견을 수렴하기 위한 ‘제3기 2030자문단’ 출범식도 개최했다. 청년 24명으로 구성된 자문단은 방송·광고 이용자 보호, 미디어·디지털 공정경쟁 및 접근권 보장, ‘방송 100년’ 기념 콘텐츠 산업 진흥 등 주요 정책 분야를 점검하고 제언하는 역할을 맡는다.
AI 학습데이터 구축이 기술·산업 측면의 ‘기반’이라면, 청년 중심의 정책 자문은 이용자 관점에서의 방향성과 규범을 다듬는 ‘조정 장치’로 기능할 수 있다. 향후 방미통위가 데이터 구축 성과와 정책 자문을 어떤 방식으로 연결해 나갈지 주목된다.
향후 과제: 데이터 품질·활용 범위·저작권/안전
앞으로 가장 중요한 쟁점은 구축된 데이터가 실제 어떤 AI 서비스로 이어지는지의 속도다. 방미통위는 데이터가 AI 콘텐츠 제작 효율을 높이는 서비스 개발과 다른 산업의 AI 개발에 쓰일 수 있다고 밝혔지만, 업계에서는 데이터 품질 기준(라벨링 정확성, 장면 대표성), 학습 과정에서의 성능 검증, 그리고 현업 워크플로우로의 통합 방식이 성패를 가를 가능성이 크다.
또한 방송영상 데이터는 저작권·초상권·보호조치 등 민감한 요소가 동반될 수 있다. 방미통위가 어떤 가이드라인과 안전장치를 마련해 데이터의 활용 범위를 정할지, 그리고 이용자 보호 관점에서의 심의·관리 체계가 함께 강화될지도 향후 관전 포인트다.
방미통위의 이번 사업이 국내 방송 AI 생태계의 출발점이 될지, 아니면 단발성 성과에 그칠지 여부는 다음 단계—학습 데이터가 실제 모델과 서비스로 전환되는 과정—에서 드러날 전망이다. 관련 후속 사업 공고와 시범 적용 결과가 발표되는 시점을 중심으로 시장의 관심이 커질 것으로 보인다.
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