후쿠시마현을 방송 구역으로 하는 TV 아사히 계열 방송국인 주식회사 후쿠시마방송. 동사는 뉴스 프로그램 영상을 바탕으로 한 웹 뉴스 기사 배신의 효율화를 위해 생성 AI를 활용한 제작 지원 기능을 구축했습니다. AWS와 OBS Studio, 생성 AI를 조합한 현실적인 구성을 통해 비용을 절감하면서 뉴스 기사 작성 업무의 효율화와 지방 방송국에서의 AI 활용 첫걸음을 실현하고 있습니다. 도입 과정부터 현재의 운영 상황, 향후 전망까지 동사 기술국 기술부 겸 디지털 추진실의 아이다 씨, 혼다 씨에게 이야기를 들었습니다.

 

 

 

생성 AI로 뉴스 기사 배신 업무의 효율화를 향해

 

후쿠시마현 전역에 뉴스를 전달하는 후쿠시마방송에게 웹과 SNS를 통한 정보 발신은 방송과 나란히 중요한 접점이 되고 있습니다. 그런 가운데 동사는 2026년 6월에 뉴스 기사 배신 시스템의 대규모 교체를 계획하고 있습니다. 기존 시스템은 도입 후 5년이 경과하여 온프레미스 환경 특유의 하드웨어 노후화가 심각한 과제가 되고 있었습니다. 특히 데이터 저장 장치인 NAS의 장애로 인해 시스템이 정지되는 사태가 빈번히 발생하게 되면서 하드웨어 갱신은 더 이상 피할 수 없는 상황이 되었습니다.

 

시스템 刷新을 앞두고 후쿠시마방송이 주목한 것은 기사 배신 전 소재 작성 업무입니다. 뉴스 기사는 방송한 뉴스 영상을 바탕으로 작성하지만, 그 이면에서는 소재를 준비하여 기사 배신 시스템에 등록하는 작업이 사람의 손에 크게 의존하고 있었습니다.

 

"뉴스 기사 배신의 구조 자체는 예전부터 있었지만, 배신용 소재를 만드는 부분은 완전히 수동이었습니다. 뉴스 프로그램의 녹화 소재를 편집하여 기사를 작성하고, 원고와 썸네일을 조합하여 배신 시스템에 넣는 일련의 흐름이 현장의 큰 부담이 되고 있었습니다." (아이다 씨)

 

 

 

상황을 더욱 어렵게 만든 것은 인적 자원의 제약이었습니다.

 

"담당자는 주 업무 틈틈이 뉴스 배신을 수행하고 있었습니다. 실시간성이 요구되는 뉴스 배신을 주 업무와 병행하는 것은 담당자에게도 정신적인 부담이 크고, 어떻게든 해결해 달라는 요청이 예전부터 들어오고 있었습니다." (혼다 씨)

 

담당자는 방송 사고로 직결될 수 있는 원고와 소재 확인이라는 중책을 맡으면서 그 틈새에 웹 배신용 소재를 준비해야 했습니다. 소재 준비를 효율화함으로써 신규 시스템 가동 후 현장의 부담을 줄이고 무리 없이 안정적으로 운영할 수 있는 체제를 갖추는 것. 그것이 이번 프로젝트의 큰 목적이었습니다.

파트너 선정에 있어 중요하게 여긴 것은 AWS에 대한 깊은 지식과 방송 업계의 특수성을 이해할 수 있는 확실한 기술력이었습니다. AWS 주최 웨비나를 통해 클래스메소드를 알게 된 아이다 씨는 예전부터 클래스메소드의 기술 블로그를 보아 왔다는 것을 깨달았다고 합니다.

 

"AWS 담당자로부터 소개받았을 때, 예전부터 개인적으로 정보를 수집하는 과정에서 자주 보았던 기술 블로그 'DevelopersIO'와 엔지니어 커뮤니티 사이트 'Zenn'에서 클래스메소드 로고를 익숙하게 보아 왔다는 것이 떠올랐습니다. 기술력의 높음과 실적에 대해서는 그러한 정보 발신에서 실감하고 있었기 때문에 망설임 없이 상담했습니다." (아이다 씨)

 

클래스메소드는 6월에 예정된 시스템 본체 교체를 지원하기 위한 기능으로서 AI를 활용한 새로운 제작 지원 플로우를 제안했습니다.

 

 

 

비용과 운영성을 양립하는 시스템 구성으로

 

우선 기사 배신용 소재를 생성하기 위한 재료로서 방송한 뉴스 프로그램의 영상을 MP4 파일로 변환하여 Amazon S3에 저장할 필요가 있었습니다. 프로젝트 초기 단계에서는 하드웨어 인코더 디바이스 "AWS Elemental Link"를 활용한 시스템 구축을 구상하고 있었습니다. 후쿠시마방송은 라이브 스트리밍 사업 등 다른 프로젝트에서 이미 동 디바이스를 운용한 실적이 있었으며 그 편의성을 잘 알고 있었기 때문입니다.

 

그러나 클래스메소드가 기술적인 조사를 진행하는 과정에서 몇 가지 우려 사항이 드러났습니다. 당시 기존의 HD 대응 디바이스가 판매 종료를 향해 가고 있었고, 후계 UHD 대응 디바이스도 후쿠시마방송의 예상 예산에 비해 비용 면에서 허들이 높았습니다. 이에 클래스메소드는 전용 디바이스에 의한 상시 배신에 얽매이지 않고 범용적인 도구와 클라우드 처리를 조합한 4가지 구성안을 제시했습니다.

 

⚫︎ 안 1: AWS Elemental Link 사용 (초기 구상)   ⚫︎ 안 2: OBS Studio로 24시간 365일 영상 전송   ⚫︎ 안 3: OBS Studio로 지정 시각에만 영상 전송   ⚫︎ 안 4: OBS Studio로 로컬에 영상 녹화

 

 

 

이 중에서 후쿠시마방송이 선택한 것은 가장 비용 대비 효과가 뛰어나고 운영이 간단한 "안 4"였습니다. 이는 실시간으로 영상을 계속 전송할 필요가 없다는 업무 특성을 활용하여 무료 방송 소프트웨어인 OBS Studio를 활용해 지정 시각의 영상만을 로컬 PC에 녹화 저장하고, 종료 후 해당 MP4 파일을 Amazon S3에 직접 업로드하는 구조입니다. 이 방식을 통해 MediaLive 등을 전제로 하는 구성에 비해 비용을 초기 예상(안 1)의 10분의 1에서 20분의 1 수준으로까지 절감할 수 있었습니다.

 

"위에서부터 제안 내용을 검토하다가 4번째 안을 본 순간 '이것밖에 없다'고 즉시 결정했습니다. 저희 아이디어를 단순히 받아들이는 것이 아니라 더 나은 방향으로 바로잡아 주는 제안을 해 주셔서 기술적인 불안 없이 안심하고 맡길 수 있었습니다." (아이다 씨)

 

또한 그 다음 공정인 업로드된 동영상을 처리하는 플로우에 대해서도 생성 AI를 최대한 활용한 PoC(개념 실증)를 실시했습니다. 구체적인 처리 플로우는 다음과 같습니다.

 

1. 뉴스 단위 자동 분리: 1개 프로그램이 1개 파일로 된 MP4 동영상에서 AI가 내용을 분석하여 뉴스 항목별로 자동으로 영상을 분할   2. 음성 인식을 통한 텍스트 변환: 분리된 각 동영상의 음성을 텍스트로 변환   3. 생성 AI를 통한 원고 정형화: 텍스트 변환된 내용을 바탕으로 웹 배신용 제목 및 본문 작성 지원   4. 썸네일 후보 추출: 영상 중에서 뉴스 내용을 전달하기에 적합한 프레임을 추출

 

이러한 처리를 거쳐 "동영상 클립", "원고", "썸네일"이 세트로 묶인 아웃풋이 자동으로 생성됩니다. 이 고도화된 자동화 프로세스를 통해 담당자가 수작업으로 수행하던 분리 작업, 텍스트 변환, 기사 구성 등의 부담이 크게 경감되었습니다.

 

"엔지니어분들이 매우 스페셜리스트로 구성되어 있어 저희 아이디어에 대해 비용과 미래성을 고려한 정확한 조언을 해 주셨습니다. 프로젝트의 진행 방식도 Backlog라는 도구를 사용하여 매우 간단하게 진행되어 과제 해결이 원활하고 진행하기 편했습니다. 저희는 전화로 소통하는 경우가 많은 업계이지만, 이번 프로젝트의 채팅 기반 소통은 매우 효율적이었습니다." (아이다 씨)

 

 

 

지방 방송국에서의 AI 활용 확산

 

2026년 4월부터 실제 운영이 시작된 이 제작 지원 시스템은 후쿠시마방송의 뉴스 기사 배신 업무에 확실한 변화를 가져오고 있습니다. 특히 프로그램 내 불규칙한 타이밍에 흐르는 뉴스를 AI가 분석하여 분할하는 정밀도의 높음은 아이다 씨들을 놀라게 했습니다.

 

"솔직히 기대 이상이었습니다. 전후 1초 정도의 수정이 필요할 것으로 예상했지만, 처음 나온 아웃풋 단계에서 이미 상당히 깔끔하게 분리되어 있었습니다. 초기 단계에서 운영에 충분한 정밀도가 보였기 때문에 걱정 없이 개발을 맡길 수 있었습니다." (아이다 씨)

 

또한 AI가 생성한 텍스트 중에서 인명, 지명 등 고유명사를 추출하여 이메일 알림으로 "어텐션(주의 환기)"을 표시하는 기능도 현장의 안심감을 지지하고 있습니다.

 

"AI가 출력한 원고는 사람의 최종 확인이 필수입니다. 그 때 어디를 중점적으로 봐야 하는지 한눈에 알 수 있는 어텐션 기능은 매우 도움이 됩니다. 담당자도 '여기를 보면 된다'는 기준이 있음으로써 확인 작업의 부담 경감으로 이어졌습니다. 프로젝트 중에 받은 제안 중에서도 특히 현장의 니즈를 잘 반영한 내용이라고 느끼고 있습니다." (혼다 씨)

 

시스템 도입 후 텍스트로만 완결되는 기사뿐만 아니라 동영상 포함 뉴스의 배신 건수도 증가 추세에 있습니다. 지금까지 1명의 담당자가 수작업에 할애하던 시간이 절감됨으로써 조직으로서 보다 유연하게 리소스를 배분할 수 있게 되었기 때문입니다.

 

"담당자로부터는 '대단하네요, 이런 것도 할 수 있군요'라는 놀라움의 목소리가 나오고 있습니다. 지금까지 열심히 동영상을 분리하던 작업이 필요 없어진 것은 현장에 있어서 장점밖에 없습니다. 이번 취지를 성공 사례로 삼아 앞으로도 사내에서 효율화를 수평 전개해 나가고 싶습니다." (혼다 씨)

 

이번 프로젝트를 통해 후쿠시마방송 내에서는 AWS와 AI 이용에 대한 심리적 장벽이 크게 낮아졌습니다. 그러나 아이다 씨와 혼다 씨는 AI가 모든 것을 대체할 수 있다고는 생각하지 않습니다. 지역의 사건을 어떻게 받아들이고 어떤 열량으로 전달하는가. 그 판단과 자세야말로 지방 방송국으로서의 가치가 있다고 생각하기 때문입니다.

 

"방송 업계도 인력 부족이 과제이지만 모든 것을 AI로 대체할 수는 없습니다. 사람이 줄어든 만큼 AI로 보완하고 생긴 시간으로 다른 일을 하자는 자세가 중요합니다. AI를 마법의 상자로 사용하는 것이 아니라 저희 업무를 보조해 주는 파트너로서 함께하는 것이 가장 좋은 형태가 아닐까요." (아이다 씨)

 

"지역 방송국으로서 지역의 열량을 전달하는 것은 AI로 대체할 수 없는 일입니다. 그 열량을 지켜 나가기 위해 AI를 잘 활용해 나가고 싶습니다. 이번 건을 통해 클래스메소드의 높은 기술력을 알 수 있었기 때문에 앞으로는 보다 깊고 어려운 과제 해결도 부탁할 수 있다는 기대감을 갖고 있습니다. 함께 업무 효율화를 목표로 해 나갈 수 있다면 기쁘겠습니다." (혼다 씨)