UNIST 김태환 교수팀이 스포츠 하이라이트 추출 AI를 평가하는 대규모 벤치마크 'SVHighlights'를 개발했다고 13일 밝혔다. 축구·야구 등 8개 종목 320편, 누적 640시간 분량의 영상으로 구성되며 평균 영상 길이가 기존 데이터셋보다 30~60배 긴 2시간에 달한다. 방송사의 기존 공식 하이라이트를 정답으로 활용하고 픽셀 단위 매칭 알고리즘으로 타임스탬프를 자동 추출해 비용을 대폭 절감했으며, 함께 개발한 AI 모델 'TF-SELECTOR'는 기존 모델 대비 HIT@1 2.50%p, HIT@K 4.04%p 높은 성능을 보였다. 이 연구는 지난달 국제학회 ACM KDD 2026에서 발표됐다.

• •UNIST 연구팀, 8개 종목 320편·누적 640시간 규모의 스포츠 하이라이트 평가 벤치마크 'SVHighlights' 공개
• •영상 평균 길이 2시간으로 기존 데이터셋보다 30~60배 길어 실제 중계와 유사
• •방송사 공식 하이라이트를 정답으로 활용하고 픽셀 단위 매칭 알고리즘으로 타임스탬프 자동 추출
• •자체 개발한 'TF-SELECTOR' 모델이 기존 대비 HIT@1 2.50%p, HIT@K 4.04%p 높은 성능 기록
• •연구는 ACM KDD 2026에서 발표, 데이터셋과 코드 공개