콘텐츠 조정 작업 간소화

안전한 온라인 환경 조성, 브랜드 보호 및 현대화 비용 최소화

사람이 하는 콘텐츠 조정만으로는 보안, 규제 및 운영 요구 사항에 맞춰 확장하기가 불가능하기 때문에 사용자 경험 저하, 높은 조정 비용 및 브랜드 위험과 같은 문제로 이어집니다. 기계 학습(ML) 기반 콘텐츠 조정은 대규모의 복잡한 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 조정하고 수동 콘텐츠 조정 작업에 들어가는 시간의 최대 95%를 재확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Amazon 콘텐츠 조정 서비스 및 솔루션은 자동화 및 인공 지능(AI) 기능을 제공합니다. 이 기능을 사용하면 기계 학습 전문성이 없어도 안정적인 콘텐츠 조정 솔루션을 구현하고 유해한 노출로부터 사용자를 보호하는 동시에 콘텐츠 조정 비용을 절감하고 위험, 법적 책임 및 브랜드 손상으로부터 조직을 보호할 수 있습니다.

AWS AI 서비스 및 솔루션을 사용하여 콘텐츠 조정 자동화(1:28)

이점

사용자 및 브랜드 안전 개선

모든 콘텐츠 조각을 선제적으로 검토하여 원치 않는 콘텐츠 노출과 연상으로부터 사용자와 브랜드를 보호합니다.

어떻게 가능할까요? Amazon Rekognition을 사용하면 미리 정의된 다양한 범주 또는 조직의 금지 용어 목록을 기준으로 이미지와 동영상을 검토하여 미디어를 대규모로 조정할 수 있습니다. Amazon Transcribe를 사용하면 조정 기능을 오디오 파일로 확장할 수 있습니다. Amazon Comprehend를 사용하면 유용한 인사이트와 감정을 도출하고 이해할 수 있습니다.

콘텐츠 조정 작업 간소화

미리 훈련되고 사용자 지정이 가능한 Amazon Rekognition 조정 모델과 워크플로를 사용할 수 있으므로 새로운 도구를 구축하거나 인프라를 관리할 필요가 없습니다.

어떻게 가능할까요? Amazon Transcribe를 사용하면 동영상의 말을 텍스트로 변환하고 욕설 또는 모욕적 언어가 사용되는지 여부를 확인할 수 있습니다. Amazon Translate의 신경망 기계 기술을 사용하여 모든 언어의 텍스트를 조정할 수 있습니다. Amazon Comprehend의 자연어 처리(NLP) 기능을 통해 텍스트 분석을 확장할 수 있습니다. Amazon A2I와 통합하면 모든 ML 워크플로를 수동으로 검토할 수 있습니다.

신뢰성 개선 및 비용 절감

선불 약정 또는 고가의 라이선스 없이 안정적이고 확장 가능하며 반복 가능한 클라우드 기반 콘텐츠 조정 워크플로를 생성합니다.

어떻게 가능할까요? AWS 프리 티어로 AWS 콘텐츠 조정 AI 서비스를 시작하고 필요에 따라 확장할 수 있습니다.

고객 사례

  • SmugMug
  • SmugMug는 SmugMug와 Flickr라는 2개의 대규모 온라인 사진 플랫폼을 운영합니다. 1억 명이 넘는 사용자가 이러한 플랫폼을 사용하여 수백 억 장의 사진을 안전하게 저장, 검색, 공유 및 판매합니다. Flickr는 세계 최대 규모의 사진작가 중심 커뮤니티로, 전 세계의 사진작가들이 영감을 얻고 교류하며 열정을 공유하는 장소입니다.

    SmugMug
    “대형 글로벌 플랫폼으로서, 바람직하지 않은 콘텐츠는 당사 커뮤니티의 건전성에 극히 위험하며 사진사들을 멀어지게 만들 수 있습니다. 당사는 Amazon Rekognition의 콘텐츠 관리 기능을 사용하여 바람직하지 않은 콘텐츠를 찾아내 적절한 플래그를 지정함으로써 당사 커뮤니티에서의 안전하고 건전한 경험을 보장합니다. Flickr의 규모를 생각하면 Amazon Rekognition 없이 이 작업을 하기란 사실상 거의 불가능합니다. Amazon Rekognition을 사용하여 콘텐츠 관리를 한 덕분에 당사 플랫폼은 구성원들의 기대에 더욱 부합하는 멋진 사진을 자동으로 검색하고 하이라이트할 수 있어 영감을 주고 연결하며 공유하는 목표를 이행할 수 있습니다.” 

    Don MacAskill, 공동 창립자, CEO 겸 대표

  • Dena
  • 일본의 선도적인 모바일 게임 및 인터넷 서비스 회사이며 주 사업 분야가 모바일 게임, 스포츠, 라이브 스트리밍, 의료, 자동차인 DeNA는 이제 라이브 음성 배포 앱인 Voice Pococha를 제공합니다.

    DeNA
    “음성을 텍스트로 변환하는 서비스를 평가할 때, 자동으로 금지 단어를 수정하여 사용자들에게 안전한 커뮤니티를 만들 수 있는 서비스를 찾는 데 집중했습니다. 이러한 금지 단어는 일반적으로 속어이며 표준 음성 텍스트 변환 서비스로는 인식되지 않습니다. Amazon Transcribe와 사용자 지정 단어 기능을 사용하면 금지된 용어를 식별하고 수정할 수 있습니다. 앞으로도 기대되며, 우리 팀은 Amazon Transcribe와 같은 서비스와 Amazon Web Services(AWS) 팀의 지원으로 Voice Pococha 커뮤니티를 성장시킬 수 있게 되어 기쁩니다.”

    Takuto Noguchi, DeNA 라이브 스트리밍 사업부 전략 사무실의 제품 책임자와 Takehiro Nakamori, 기술 리드

  • CoStar Group
  • CoStar는 상업용 부동산 정보, 분석, 기술 및 뉴스 부문의 선도업체로, 시장에서 가장 포괄적인 데이터 플랫폼에서 매일 업로드되는 15만 개 이상의 이미지를 처리합니다.

    CoStar Group
    “CoStar는 플랫폼에 업로드되는 이미지가 최종 사용자 계약의 약관을 준수하고 부적절한 콘텐츠를 포함하지 않는지 확인하여 포용적이고 안전한 데이터 중심 사용자 커뮤니티를 운영해야 합니다. Amazon Rekognition의 콘텐츠 조정 API를 사용하면 업로드된 모든 이미지를 자동으로 분석하는 솔루션을 간편하게 구축하여 가치가 높은 제품을 효율적으로 고객에게 제공할 수 있습니다. Amazon Rekognition은 미리 훈련된 컴퓨터 비전 API 세트를 제공하는데, 콘텐츠 조정, 텍스트 탐지 및 객체 탐지와 이 API를 함께 사용하면 수신 이미지의 검색 가능성과 커뮤니티의 포용력을 높여 제품 오퍼링을 추가로 개선하는 데 도움이 됩니다. Amazon Rekognition을 사용하면 미리 훈련된 모델을 사용하여 AI 스마트 기능을 시스템에 더 빠르게 추가할 수 있습니다. 따라서 부동산 부문에 관련된 고유한 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.” 

    Mark Osborn, CoStar Group 수석 소프트웨어 엔지니어

  • Mobisocial
  • Mobisocial은 소셜 네트워킹 및 게임 애플리케이션 구축에 주력하는 선도적인 모바일 소프트웨어 회사입니다. 이 회사가 개발하는 Omlet Arcade는 수천만 명의 모바일 게임 라이브 스트리머와 e스포츠 플레이어가 모여 게임플레이 미디어를 공유하는 글로벌 커뮤니티입니다.

    Mobisocial
    “사람들과 교류하고 재미있는 콘텐츠를 공유할 수 있는 안전한 게임 커뮤니티를 만들기 위해 당사는 기계 학습을 사용하여 당사의 커뮤니티 표준을 준수하지 않는 콘텐츠를 식별했습니다. 또한 Amazon Rekognition을 활용하여 업로드된 이미지와 동영상 콘텐츠 중에서 위반 콘텐츠를 포함하는 항목에 플래그를 지정하는 워크플로를 만들었습니다. Amazon Rekognition의 콘텐츠 조정 API는 정확성을 달성하고 규모를 확장하여 전 세계 수백만 명의 게임 제작자 커뮤니티를 관리하는 데 도움이 됩니다. Amazon Rekognition을 구현한 후로 운영 팀에서 수동으로 검토하는 콘텐츠 양이 95% 줄었고 남은 엔지니어 리소스를 핵심 비즈니스에 집중할 수 있게 되었습니다. 앞으로 최신 Rekognition 콘텐츠 조정 모델이 업데이트되면 이를 사용하여 정확성을 개선하고 새로운 조정 등급을 추가할 계획입니다.” 

    Zehong, Mobisocial 책임 아키텍트

  • Dream11
  • Dream11은 그룹 채팅에서 동영상 및 사진을 게시하고 이미지를 공유할 수 있는 서비스입니다. 이 회사는 Amazon Rekognition을 사용하여 콘텐츠 조정 프로세스 중에 매일 수천 개 자산의 미디어 분석을 자동화함으로써 1억 명에 달하는 사용자를 보호하고 탁월한 경험을 제공합니다.

    Dream11
    “당사는 데이터와 기술을 기반으로 모든 의사 결정을 내립니다. 다양한 지표를 고려하여 고객 유지에 도움이 되는 ‘신박한 요소’를 지속적으로 추가하고 있습니다. AWS의 직관적인 클라우드 네이티브 서비스는 사용자 우선 문화를 조성하는 동시에 어떤 종속성도 없이 출시를 앞당기는 데 도움이 됩니다. 다양한 AWS 기술 제품 및 서비스는 매우 큰 규모에서도 아주 빠르게 프로토타입을 개발하고 운영 환경으로 전환하는 데 도움이 됩니다. 속도가 필수적인 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.” 

    Praveen Jain, Dream11 엔지니어링 담당 부사장

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사용 사례

소셜 미디어

데이팅 앱 및 창의력 네트워크와 같은 콘텐츠 공유 플랫폼에서 부적절한 콘텐츠에 대한 노출로부터 사용자를 보호합니다.

게임

게임 공간의 안전과 참여를 저해하는 모욕적인 언어, 욕설, 폭력 및 기타 행동을 방지합니다.

전자 상거래

디지털 상품 목록에서 불법 또는 논란이 되는 품목 및 목록을 없애 시장과 사용자를 보호합니다.

금융 및 의료

민감한 개인 식별 정보(PII) 또는 건강 정보(PHI)를 식별하고 보호하여 내부 표준 및 방식(S&P)을 충족하고 외부 규제를 준수하며 사용자의 디지털 보안을 강화합니다.

교육

학생과 교육자의 기고를 조정하여 안전하고 포용적이며 성취감이 있는 학습 경험을 구축합니다.

광고

원치 않는 연상으로부터 브랜드를 보호하여 규정 준수를 충족하고 매출 성장으로 이어지는 브랜드 목표(예: 브랜드 품격 및 호감도 상승)를 달성합니다.

작동 방식

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AWS 솔루션 참조 아키텍처

AWS 솔루션 참조 아키텍처는 AWS에서 만든 아키텍처 다이어그램의 모음입니다. 애플리케이션에 대한 권장 지침과 AWS 계정의 워크로드 복제에 대한 기타 지침을 제공합니다.

Guidance for Content Moderation on AWS

이 지침은 미디어 라이브러리에 대한 이해를 넓히고 유용한 메타데이터를 분석 및 추출하며 산업 전반에서 나날이 유입되는 사용자 생성 콘텐츠 및 민감한 정보를 조정하기 위한 서버리스 아키텍처입니다.




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Discovering Hot Topics using Machine Learning

이 솔루션은 디지털 자산을 수집하고 추론과 분석을 거의 실시간으로 수행함으로써 브랜드를 중시하는 고객이 활발하게 논의되고 있는 인기 주제를 파악하는 데 도움이 됩니다.



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AWS Content Analysis

AWS Content Analysis 솔루션은 미디어 라이브러리를 광범위하게 이해하고 유용한 메타데이터를 분석 및 추출하는 데 도움이 됩니다.



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AWS 솔루션 구현

AWS 솔루션 구현은 AWS 플랫폼을 사용하여 공통된 문제를 해결하고 보다 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다. 모든 AWS 솔루션 구현은 AWS 아키텍트가 검증했으며, 운영 효율성, 안정성, 보안 및 비용 효율성을 보장하도록 설계되었습니다. 모든 AWS 솔루션 구현에는 자세한 아키텍처, 배포 안내서, 수동 및 자동 배포용 지침이 함께 제공됩니다.

AWS Media2Cloud 솔루션

AWS Media2Cloud 솔루션은 콘텐츠를 수집하고 동영상 자산 및 메타데이터를 클라우드로 이동합니다.

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무료로 쉽게 시작할 수 있습니다. Amazon은 다수의 유연한 접근 방식을 제공하므로 저렴한 비용으로 콘텐츠 조정 워크플로를 성공적으로 구현할 수 있습니다.

Amazon Rekognition

AWS 프리 티어 혜택을 활용하여 12개월간 매월 수천 개의 이미지 및 동영상을 무료로 분석할 수 있습니다.

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Amazon Translate

AWS 프리 티어 혜택을 활용하여 매월 2백만 자를 무료로 번역할 수 있습니다.

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Amazon Transcribe

AWS 프리 티어 혜택을 활용하여 12개월간 매월 60분을 무료로 사용할 수 있습니다.

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Amazon Comprehend

AWS 프리 티어 혜택을 활용하여 12개월간 매월 9개 API와 최대 1MB의 작업 5개에서 각각 50,000단위의 텍스트를 무료로 사용할 수 있습니다.

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Amazon A2I

AWS 프리 티어 혜택을 활용하여 처음 12개월간 500개 객체를 무료로 사용할 수 있습니다.

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리소스

AI 및 ML로 콘텐츠 조정 워크플로 간소화 - AWS Innovate 2022(30:39)
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Amazon A2I로 ML 예측에 대한 수동 검토 수행(40:45)
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