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Formula 1: 경기 영상 아카이브의 자연어 검색과 경기 기록을 결합한 장면 탐색
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- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
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업무 문제
Formula 1의 제작팀과 방송사는 방대한 경기 영상에서 특정 선수의 첫 우승이나 감정적인 순간처럼 단순한 태그만으로 찾기 어려운 장면을 찾아야 했다. AWS는 영상 보관소가 12페타바이트 규모이며, 일부 질문은 영상 태그뿐 아니라 별도 데이터베이스의 과거 경기 결과를 확인해야 정확한 검색 조건을 만들 수 있었다고 설명했다.
적용한 기술과 데이터
회사는 2026년 4월 영상 아카이브에 Media Archive Discovery를 도입했다. 기존 OpenSearch 검색 앞에 Amazon Bedrock의 Amazon Nova를 붙여 자연어 요청을 실제 보관소 태그와 검색 조건으로 바꾼다. 경기 사실이 필요한 질문은 모델이 SQL을 직접 쓰지 않고 조회 구조만 반환하며 검증기가 허용된 표와 열의 읽기 전용 조회로 변환한다. DynamoDB의 태그 목록과 RDS의 경기 기록을 사용하고 실패하면 일반 텍스트 검색으로 돌아간다. 제작자는 시간축 화면에서 검색 결과를 살펴 사용할 영상을 고른다.
성과
AWS는 예전에는 몇 시간의 조사가 필요했던 영상 탐색을 몇 분에 수행할 수 있게 됐다고 설명했다. 프롬프트 캐시만으로 모델 비용을 88% 줄였고 태그 목록을 간결한 JSON으로 저장해 비용을 추가로 12% 줄였다고 밝혔다. 이 수치는 해당 모델 처리 비용에 관한 설명이며 전체 아카이브 운영비나 제작 인력 비용의 절감률은 아니다.
한계와 남은 과제
원문에는 검색 정확도 평가 표본과 측정 기간, 전체 시스템 비용의 전후 비교가 없다. 두 비용 절감 수치의 기준을 합쳐 전체 비용 절감률로 계산하지 않았다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.