비정형 비디오 데이터를 검색 가능한 정형 텍스트 자산으로 전환하는 전략

Context

비디오 콘텐츠의 특성상 내부 음성 정보가 고립된 상태로 저장되어 검색 및 탐색이 불가능한 구조적 한계 존재. 단순 키워드 매칭 방식으로는 맥락 파악이 어려워 정보 추출 효율이 낮은 문제 발생.

Technical Solution

• 비디오 오디오 스트림을 텍스트로 변환하여 검색 가능한 Indexing 레이어를 구축하는 구조 설계
• 단순 Keyword Matching의 한계를 극복하기 위해 AI 기반 Semantic Search를 도입하여 의미론적 유사도 분석 수행
• 텍스트 데이터와 비디오 타임라인을 1:1로 매핑하는 Timestamp Linking 시스템을 통한 정밀한 Navigation 구현
• Boolean Operator 및 Regular Expression 기반의 쿼리 파싱 로직을 적용하여 복잡한 조건의 데이터 필터링 지원
• Proximity Search 알고리즘을 통해 특정 키워드 간의 거리를 분석하여 문맥적 연관성 파악
• API 및 Webhook 기반의 Integration 레이어를 구축하여 기존 Knowledge Management 워크플로우와 연동