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

AWS 기술 블로그가 라이브 스트리밍 광고 삽입을 자동화하는 서버리스 아키텍처를 소개한다. MediaLive 썸네일 API, Rekognition Custom Labels, Step Functions을 조합해 광고 대기 화면(필러)을 자동 감지하고 SCTE-35 신호를 즉시 삽입한다. 수동 조작이나 사전 스케줄 없이 실시간 이벤트 타이밍에 맞춘 광고 운영이 가능해진다.

핵심 포인트

수동 삽입(채널당 24시간 인력)과 사전 스케줄(스포츠처럼 타이밍이 유동적인 경우 부정확)이라는 두 기존 방식의 한계를 동시에 해소한다
필러(고정 반복 영상)는 안정적인 감지 대상이어서 Rekognition 학습에 필러 10~20장, 일반 방송 10장 이상만으로도 충분하다
Step Functions이 1초 주기로 썸네일을 폴링·분석하고, 필러 감지 시 BatchUpdateSchedule API로 SCTE-35 SpliceInsert 큐를 즉시 삽입한다
오탐 방지를 위해 신뢰도 임계값, 30초 쿨다운, 1시간 자동 종료 세 가지 안전장치를 중첩 적용한다
이벤트 시작 40분 뒤부터 AI 모니터링을 시작하는 하이브리드 방식으로 비용과 오탐 위험을 줄이고, 감지 근거 썸네일을 S3에 저장해 MLOps 피드백 루프를 마련했다

상세 정리

기존 방식 한계: 수동 삽입은 채널당 24시간 인력이 필요했고, 사전 스케줄은 스포츠 휴식 시간처럼 예측 불가한 타이밍에 대응하지 못해 광고 기회를 놓쳤다
필러 감지 이유: 경기 장면 대신 광고 대기용 필러를 탐지하면 학습 데이터가 안정적이고 소량만 필요하다. 필러는 반복 고정 패턴이라 일반 방송 영상과 명확히 구분된다
MediaLive 썸네일 API: DescribeThumbnails로 현재 방송 화면을 주기적으로 추출해 Rekognition에 전달한다
Rekognition Custom Labels: 필러/일반 두 클래스로 분류하는 커스텀 모델을 소량 데이터로 학습한다. 감지 정확도 임계값(예: 80%)을 설정한다
Step Functions 워크플로우: 1초 폴링 → 필러 감지 → BatchUpdateSchedule 삽입 → 30초 쿨다운 → 재개 루프로 운영한다. 1시간 후 자동 종료해 비용을 제어한다
삽입 실행: 필러 감지 즉시 BatchUpdateSchedule의 Scte35SpliceInsert로 광고 큐를 전송한다. 전체 감지-삽입 지연은 수 초 이내로 수동 조작과 동등한 수준이다
오탐 방지 3중 구조: 신뢰도 임계값 + 30초 중복 감지 차단 쿨다운 + 모니터링 시간 제한을 중첩 적용한다
증거 보존·MLOps: 감지 시점의 썸네일과 신뢰도 점수를 S3에 저장해 감사 추적과 모델 재학습 데이터로 활용한다
확장성: 동일한 화면 패턴 감지 구조를 방송 이상 감지, 프로그램 경계 감지 등 다른 시나리오에도 그대로 적용할 수 있다

왜 읽나라이브 스트리밍 광고 자동화 또는 AWS MediaLive·Rekognition·Step Functions 기반 실시간 영상 분석 아키텍처를 구현하려는 미디어·클라우드 엔지니어에게 유용하다

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