주식회사 비주얼센터는 어떤 회사이며, 기존 '디엠스튜디오'와는 어떤 관계인가요?

주식회사 비주얼센터(Visual Center)는 지난 2002년 설립된 디엠스튜디오의 새로운 사명이자 브랜드입니다. 23년의 압도적인 영상 제작 노하우와 시각언어연구소의 지능형 기술을 결합한 테크Xm��리에이티브 그룹으로, 단순한 영상 제작을 넘어 AI, CGI, VR·AR 기술을 통해 시각 예술의 미래를 설계하는 데 집중하고 있습니다.

비주얼센터의 생성형 AI 영상 제작 솔루션은 일반적인 AI 영상과 무엇이 다른가요?

비주얼센터는 단순히 툴을 사용하는 수준을 넘어, AI-DRIVEN PROCESS를 통해 제작 공정을 혁신합니다. 30년간 쌓아온 영상 문법과 연출력을 바탕으로 정교한 미장센을 구현하며, 특히 캐릭터 일관성 유지 기술과 INTELLIGENT 3D CONVERSION(지능형 입체 변환) 기술을 결합해 영화적 퀘리티의 초실사(Hyper-Realistic) 영상을 제작합니다.

실감형 콘텐츠(XR), 디지털 트윉 및 가상 환경 구축도 가능한가요?

네, 가능합니다. 비주얼센터는 SPATIAL GENERATIVE AI(공간 생성 AI) 기술을 활용해 데이터 기반의 가상 환경을 구축합니다. 부산 서비스 강소기업으로서 문화유산 복원, 스마트시티 디지털 트윈, 전시 실감 콘텐츠 등 수많은 공공 및 기업 프로젝트를 수행한 독보적인 실적을 보유하고 있습니다.

비주얼센터 시각언어연구소 Lab의 '희망제작소'에서 강조하는 '본깨적'이란 무엇인가요?

본깨적은 '보고(See), 깨닫고(Realize), 적용하기(Apply)'의 약자로, 비주얼센터의 연구 개발 철학입니다. 희망제작소는 급변하는 AI 및 신기술 트렌드를 단순 수용하는 데 그치지 않고, 기술의 본질을 성찰하여 실제 고객 프로젝트에 혁신적인 솔루션으로 적용하는 과정을 투명하게 기록하는 지식 공유 공간입니다.

AI 기술 도입으로 인한 실제 제작 효율성(시간 및 비용)은 어느 정도인가요?

비주얼센터의 지능형 알고리즘 기반 프로세스를 적용할 경우, 기존 전통적인 제작 방식 대비 제작 사이클을 약 30%에서 최대 50%까지 단축할 수 있습니다. 이는 단순히 속도만 높이는 것이 아니라, 실시간 수정과 피드백 반영이 가능한 유연한 워크플로우를 제공하여 고객사의 시의성 있는 마케팅과 고퀄리티 결과물 확보를 동시에 만족시킵니다.

YOLOv11 기반 실시간 얼굴 검출과 AI 직캠 자동화의 실전적 가능성

YOLOv11 기반 실시간 얼굴 검출과 AI 직캠 자동화의 실전적 가능성

📌 YOLOv11 얼굴 전용 모델 실습: 일반 객체 탐지 모델이 아닌 YOLOv11n-face-detection 경량 모델을 활용해 웹캠 및 영상 속 얼굴 영역을 실시간으로 추적하고, 크롭한 뒤 동일한 크기의 썸네일 목록으로 정렬하는 실습을 진행했습니다.
📌 방송 영상 적용 시 한계 검증: 아이돌 무대 영상에 적용했을 때 넥타이 등의 의상 장식을 사람으로 잘못 오인식하거나, 화려하고 빠르게 바뀌는 방송 카메라 워크로 인해 객체 추적이 불안정해지는 예외 상황(Edge Case)을 확인했습니다.
📌 고해상도 마스터 샷 기반 AI 직캠 인사이트: 방송 전시회(KOBA) 사례처럼 고해상도 마스터 고정 앵글 촬영 후 인물을 크롭·추적할 때 가장 안정적인 결과물이 생성되며, 이를 통해 자동 직캠 및 미디어 하이라이트 생성 파이프라인으로 확장할 수 있음을 입증했습니다.

1장. 경량화 YOLOv11 모델을 활용한 실시간 얼굴 검출 파이프라인

기존의 YOLO 모델이 사람, 자동차, 의자 등 다채로운 사물을 한 번에 탐지하는 데 집중했다면, 이번 실습에서는 허깅페이스(Hugging Face)에 공개된 얼굴 탐지 특화 모델(AdamCodd/YOLOv11n-face-detection)을 사용하여 화면 내 '사람의 얼굴' 영역만을 정밀하게 추출하는 테스트를 수행했습니다.

웹캠 화면을 실시간으로 읽어 들여 얼굴을 찾아내는 과정에서 시각적 검증을 높이기 위해 화면을 3가지 구역으로 분할 구성했습니다.

• 원본 웹캠 화면: 처리되지 않은 실시간 실사 비디오 피드.
• 바운딩 박스 표시 화면: 인식된 얼굴의 위치를 푸른색 감지 상자(Bounding Box)로 추적하여 실시간 좌표를 시각화.
• 얼굴 개별 크롭 및 크기 정렬 영역: 화면에 감지된 여러 얼굴 영역만 별도로 잘라내어(Crop) 동일한 비율과 크기의 썸네일 리스트로 정렬 표시.

카메라와의 거리에 따라 원근감이 생겨 얼굴 크기가 달라지더라도, 크롭된 이미지들을 일정한 규격으로 리사이징하여 정렬함으로써 출입 관리 시스템이나 인물 리스트 생성기로 즉시 응용할 수 있는 기초 구조를 확인했습니다.

2장. 아이돌 무대 영상 적용과 실전 예외 상황(Edge Cases) 분석

실시간 웹캠 테스트에서 확인한 기술을 바탕으로, 실제 방송국의 음악 방송 무대 영상(아이돌 그룹 IVE 등)에 적용하여 자동으로 멤버별 직캠 영상을 잘라낼 수 있는지 실험했습니다. 이 과정에서 실제 방송 미디어에 적용할 때 해결해야 할 명확한 기술적 한계점들이 도출되었습니다.

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• 의상 및 형태 오인식 (False Positive): 셔츠에 매달린 검은색 넥타이나 리본 형태를 모델이 '팔을 벌리고 서 있는 사람의 상체'로 잘못 인식하는 현상이 발생했습니다. 모델의 신뢰도(Confidence) 임계값을 조정하거나 가장 가벼운 나노(Nano) 모델 파라미터를 변경하더라도 정교한 액세서리를 인물 구조로 오해하는 문제가 지속되었습니다.

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• 동적 카메라 워크에 따른 추적 불안정성: 음악 방송의 특성상 줌인·줌아웃, 교차 편집, 컷 전환이 정밀한 초 단위로 급격하게 이루어집니다. 이로 인해 인물 감지 박스가 시시각각 깜빡이거나 튀는 현상이 심해져 연속적인 개별 직캠 영상으로 추출하기에 무리가 있었습니다.

3장. 고정 앵글 고해상도 촬영과 'AI 직캠 생성기'의 미래

동적 카메라 워크의 한계를 극복하기 위해, 무대 전체가 고정된 풀샷(Full-shot) 앵글 영상에 모델을 재적용했습니다. 카메라 위치가 고정된 정적 영상에서는 감지 튀림 현상이 대폭 줄어들고, 여러 인물의 동선을 훨씬 안정적으로 추적하여 깔끔하게 인물별 영역을 분리해 낼 수 있었습니다.

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이는 실제 방송 미디어 산업 현장에서 활용하는 기술 방식과 정확히 일치합니다.

• KOBA 방송장비 전시회 인사이트: 최근 방송국에서 선보이는 'AI 직캠 자동 생성기'는 이동하는 카메라인 오프더레코드 영상이 아닌, 4K·8K 이상의 초고해상도 고정 카메라로 무대 전체를 넓게 촬영합니다.
• 고해상도 자르기(Crop) 파이프라인: 원본 영상이 워낙 고해상도이기 때문에 AI가 인물 위치를 추적하여 일부 영역만 잘라내더라도 화질 손상 없이 선명한 멤버별 세로형 직캠을 자동으로 제작할 수 있습니다.

이번 실습은 단순한 사물 인식을 넘어 특화된 AI 모델을 통해 비디오 피드에서 특정 신체 부위를 분리·정제하는 실전 노하우를 확보한 계기가 되었습니다. 경량화된 YOLOv11 모델과 고해상도 고정 앵글 파이프라인이 결합한다면, 방송 미디어의 자동 편집 시스템뿐만 아니라 보안 출입 통제, Smart CCTV 기반 실시간 모니터링 분야에서도 높은 실용성을 발휘할 것입니다.

주식회사 비주얼센터는 이러한 컴퓨터 비전 및 AI 추적 기술을 바탕으로, 산업 현장과 미디어 제작에 최적화된 시각 지능 솔루션을 지속적으로 발굴해 나가겠습니다.

대표 전화 문의: 1577-7638
대표 이메일: withu@2tv.co.kr
공식 웹사이트: https://visual.center/