[목 차]
  

AVOD에서는 AI가 절대적으로 필요하다. 이용자가 시청하는 콘텐츠에 맞는 광고가 매칭되어야 광고의 효율이 나기 때문이다. 광고는 대체로 프로그램 시작 전(전CM), 중간, 종료 후(후CM)에 나간다. OTT에서 나가는 광고는 방송 광고와 달리 특정 콘텐츠에 사전에 지정하기 어렵다. OTT에서는 일정 조건(시청자의 나이, 연령, 지역, 취향 등)하에서 무작위로 집행되기 때문이다. 이 시점이 AI를 활용하는 가장 주된 이유다.

－01_“OTT 모델과 AI” 중에서

 

OTT는 전용망뿐만 아니라 퍼블릭망을 사용하는 경우도 많다. 이럴 경우 라스트 마일(Last mile)의 안정적인 서비스가 중요하다. 라스트 마일이란 주문한 물품이 배송지를 떠나 고객에게 직접 배송되기 바로 직전의 마지막 거리 내지 순간을 의미한다. 스트리밍에서는 가정에서 콘텐츠를 보기 위해 마지막 실시간 재생되는 곳의 전송 품질을 말한다. 이 라스트 마일이 이용자의 콘텐츠 향유 만족도를 좌우한다.

－03_“이용자의 경험 향상” 중에서

 

2007년에 설립된 위엘에 아리나는 유럽 최초의 온라인 비디오 서비스 중 하나였다. 거대 스트리밍 업체들이 현지 스트리밍 서비스와 방송사에 도전하는 동안에도 위엘에는 계속 성장해 왔다. 성공에 기여한 핵심 요인 중 하나가 AI를 도입하여 이용자 경험을 개인화하는 능력이었다. 이 회사는 자문 회사인 포카인드(Fourkind)의 도움으로 이 기능을 개발했다. 2년간의 개발로 아리나 플랫폼에 개인화를 구축하였다.

－06_“핀란드의 위엘에 아리나 사례” 중에서

 

보안업체 NSHC의 다크웹 인텔리전스 플랫폼 다크트레이서(DarkTracer)에 따르면 넷플릭스 7만여 건을 비롯해 티빙과 왓챠플레이의 계정 정보 일부가 다크웹에 유출됐다. 다크웹에 공개된 OTT 서비스 계정 정보는 회원 아이디와 비밀번호, IP 주소 등으로 해당 정보를 바탕으로 OTT 서비스에 대한 부정 사용은 물론 해커가 다크웹에서 구매한 인증 정보 로봇을 사용해 웹사이트에 지속적으로 접속하려 시도하는 자동화된 사이버 공격인 무작위 대입(Credential Stuffing) 공격 등을 통해 다른 웹 사이트의 계정 정보를 탈취할 수도 있어 2차 피해 가능성도 제기된다.

－09_“OTT의 AI 활용에 대한 과제” 중에서

[본 문]
  

미디어 경험을 혁신하는 AI

 

01 OTT 모델과 AI

02 이용자 데이터 분석과 개인화

03 이용자의 경험 향상

04 EPG에 대한 AI 역할

05 OTT 서비스의 자막과 더빙

06 핀란드 위엘에의 아리나 사례

07 폭스 투비의 래빗 AI 사례

08 웨이브 아메리카 코코와플러스의 키토크 사례

09 OTT의 AI 활용에 대한 과제

10 OTT의 AI 활용 전망