AI 기반 SCTE-35 자동 삽입으로 라이브 스트리밍 광고 운영 자동화하기

라이브 스포츠 중계 등 실시간 방송 환경에서는 경기 상황에 따라 브레이크 시점이 유동적이어서, 기존 수동 삽입 방식의 인력 부담이나 사전 스케줄 방식의 타이밍 부정확성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 AWS Elemental MediaLive, Amazon Rekognition, AWS Step Functions를 결합한 자동화 아키텍처를 도입한다.

이 시스템은 방송 화면에 송출되는 필러(Filler) 영상을 감지하는 것을 핵심으로 한다. 필러는 하프타임 등 광고 삽입 구간 시작을 알리는 확실한 신호이며, 고정된 영상 자산이므로 AI가 안정적으로 인식할 수 있다.

구체적인 처리 과정은 다음과 같다.

• 썸네일 수집: Step Functions가 1초 간격으로 Lambda를 호출해 MediaLive의 DescribeThumbnails API로 현재 화면을 가져온다.
• AI 분석: Amazon Rekognition Custom Labels로 썸네일을 분석해 필러 여부를 판정한다.
• 신호 삽입: 감지 즉시 BatchUpdateSchedule API를 통해 SCTE-35 신호를 스트림에 삽입한다.
• 증거 보관: 감지된 썸네일을 S3에 저장하고 중복 삽입 방지를 위한 쿨다운을 적용한다.

이 방식은 별도의 프레임 추출 파이프라인 없이 실시간 화면 샘플링이 가능하며, 운영자의 수동 개입 없이 광고 수익화 파이프라인을 안정적으로 유지할 수 있다.