한 개발자가 자신의 M1 맥(Max) 컴퓨터를 이용해 669GB에 달하는 방대한 고프로(GoPro) 영상 파일을 로컬에서 효율적으로 관리하고 검색하는 프로젝트를 선보였습니다. 자전거 여행 중 촬영한 2,207개의 고프로 영상에서 특정 순간을 다시 찾아내기 위해, 오픈소스 머신러닝(ML) 모델을 활용하여 영상을 색인하고, 원하는 장면을 검색해 영상 편집 소프트웨어인 다빈치 리졸브(DaVinci Resolve) 타임라인으로 바로 보낼 수 있는 시스템을 구축했습니다.
이 프로젝트는 628개의 영상(총 668.68GB, 15시간 13분 18초 분량)을 색인하는 데 성공했으며, 모든 과정이 클라우드 업로드 없이 개인 기기인 M1 맥에서 이루어졌다는 점이 핵심입니다. 이는 개인 정보 보호와 처리 속도 면에서 큰 이점을 제공합니다. 특히, 최근 다빈치 리졸브 21 버전에도 AI 기반의 인텔리서치(IntelliSearch) 기능이 추가되었지만, 이 기능 역시 로컬에서 작동하며 얼굴 태깅(face tagging)과 같은 세부적인 사용자 맞춤 기능은 아직 부족하다는 점에서 이번 개인 프로젝트의 가치가 부각됩니다.
이러한 로컬 AI 기반 영상 색인 및 검색 기술은 일반 사용자, 특히 영상 콘텐츠 제작자들에게 매우 유용합니다. 방대한 개인 영상 아카이브를 효율적으로 관리하고, 원하는 순간을 빠르게 찾아내 편집 시간을 대폭 단축할 수 있기 때문입니다. 또한, 클라우드 서비스에 의존하지 않고 개인 기기에서 모든 처리가 이루어지므로, 데이터 보안 및 프라이버시 문제에 민감한 사용자들에게 매력적인 대안이 될 수 있습니다. 이는 앞으로 개인용 컴퓨터의 AI 처리 능력이 더욱 중요해질 것임을 시사하며, 다양한 개인 미디어 관리 솔루션의 등장을 예고합니다.