AI
AI로 혁신하는 70년 언론사: 한국일보의 AWS 기반 인물 사진 자동 분류 및 AI 검색 시스템 구축 사례
두줄요약
한국일보는 AWS 기반으로 인물 사진 자동 분류와 AI 검색 시스템을 구축했습니다. 수작업 태깅을 줄이고 맥락 중심 검색을 가능하게 했습니다.
문제 상황
- 한국일보는 매일 수백 장의 보도 사진을 처리하지만 수동 태깅 인력과 일관성 확보에 한계
- 단순 파일명·기본 메타데이터 중심 검색으로는 인물명과 행동, 상황을 함께 찾기 어려움
- 다중 인물, 저화질 이미지, 유명인·비유명인 혼재 등으로 편집자의 확인·보정 부담이 큼
해결 방법
- Amazon Rekognition의 유명 인사 인식과 얼굴 유사 검색으로 인물 자동 분류와 재식별 수행
- Amazon Bedrock으로 기사 본문에서 인물명을 추출하고, 사진 속 행동·상황 요약까지 생성
- S3, DynamoDB, OpenSearch, Step Functions를 엮어 업로드부터 검색까지 비동기 자동화 파이프라인 구성
성능/운영 포인트
- 저화질 이미지는 초기에 필터링해 불필요한 처리와 비용을 줄임
- Step Functions Map State로 다중 얼굴 처리를 병렬화하고 실행 이력으로 추적·디버깅 지원
- 이미 존재하는 인물은 유명인사 API보다 기존 컬렉션 우선 조회로 호출 비용을 최적화
적용해볼 점
- 수작업 태깅이 많은 미디어·아카이브 업무에 자동 분류와 자연어 검색을 결합할 수 있음
- 텍스트와 이미지 메타데이터를 함께 활용하면 비유명인 식별 보완과 검색 정확도 향상에 도움
- 축적된 메타데이터를 기반으로 맥락 중심 검색과 후속 확장 기능을 설계할 수 있음