DEVOCEAN

실제 현업에서 콘텐츠에 대한 투자/수급은 담당자의 주관적인 판단으로 진행하는 경우가 많습니다. 이에 현업 담당자들은 최적 콘텐츠 선택의 어려움(투자/수급 비용 과다 산정 등)을 겪고 있었습니다. 그래서 저희는 콘텐츠를 투자하고 수급하기 이전에, 사전 예측 모델을 통해 AI 기반 객관적 판단 지표를 제공합니다. 이는 K사의 '콘텐츠 흥행(1~10등) 예측 솔루션'에 대응 가능한 모델로 다양한 영역(관객수 예측, 방송/드라마)으로 확장할 수 있습니다. 해당 과제를 통해 현업에 컨텐츠 수급/투자時 예측 모델을 통한 AI 기반 객관적 판단 지표 제공하여, 주관적 평가를 보완함으로써 현업의 Domain Knowledge 기반 콘텐츠 수급/투자에 따른 리스크를 최소화 할 수 있습니다. 또한 적은 사이즈의 불균형한 데이터를 바탕으로 최대한 예측 성능을 끌어 내기까지의 개발 과정 전반에 대해 터득한 기술과 노하우를 소개합니다. [발표자 소개] 김현석 (SK브로드밴드) 대학원에서 자율주행차량의 주행 환경 인지, 측위 기술과 차량 설계 데이터 기반 딥 러닝 모델링을 연구하였고, 이후 반도체 업계에서 잠시 ML Engineer로 근무했습니다. SK브로드밴드에서는 데이터 사이언티스트로 NLP를 활용한 콘텐츠 메타데이터 발굴, 콘텐츠 시청 예측 과제 및 사내 데이터 교육 등을 수행하고 있습니다. 다양한 Task를 접하며 열심히 성장하고 있는 2년차 주니어입니다. 어떤 도메인에서도 겁먹지 않는 데이터 사이언티스트가 되는 것이 목표입니다. 긴장하면 말이 빨라져서, 천천히 발표 할 수 있도록 연습했습니다. 감사합니다.