VPJ CIERTO DAM, AI 얼굴 인식 도입… 산프레체 히로시마 선수 사진 자동 태그

이번 사업의 핵심 포인트

배경: 일원 관리의 ‘다음’에 있는, ‘검색・활용’의 고도화

2026년 7월 CIERTO 도입으로 촬영자별로 분산되어 있던 사진・영상은 구단 공식 단일 기반으로 통합되었다. 하지만 ‘어떤 사진에 어떤 선수가 찍혔는지’에 대한 정보 정리는 여전히 담당자의 수작업과 기억에 의존할 수밖에 없었다. 한 경기에 촬영되는 사진은 수백 장에 달하며, 그 수는 매년 증가하고 있다. 특정 선수의 사진 한 장을 찾는 데 시간이 걸리거나, 과거 명장면을 즉시 찾아내지 못하는 등 ‘검색’ 단계의 부담이 사진이라는 자산의 활용을 저해하고 있었다. SNS 및 디지털 미디어를 통한 발신 중요성이 커지는 가운데, 사진을 ‘얼마나 빠르고 정확하게’ 활용할 수 있는지는 구단의 정보 발신력을 좌우한다. 이번 AI 얼굴 인식 태그는 일원 관리라는 토대 위에 ‘검색・활용’을 고도화하는 사업이다.

사업 내용: AI가 사진의 ‘내용’을 이해하다

이번에 본격 운영을 시작한 AI 얼굴 인식 태그는 사진의 ‘내용'(누가 찍혔는지)을 AI가 판별하여 선수명을 자동으로 부여하는 시스템이다. 다음 4가지 특징을 가진다.

전 선수・감독을 학습한 AI의 자동 판별

사전에 1군 팀의 전 선수・감독의 얼굴 특징을 AI에 학습시켜 사진 속 인물을 식별할 수 있도록 했다. 사진이 업로드되면 AI가 얼굴을 감지하고 학습된 선수 데이터와 대조하여 인물을 특정한다.

24시간 가동, 업로드 후 최단 수분 내 자동 처리

새로 촬영된 사진은 기존과 같이 CIERTO에 등록하는 것만으로 최단 수분 내에 자동으로 태그가 부여된다. 담당자의 추가 조작은 필요 없다.

복수 선수 동시 판별 및 선수명으로의 교차 검색

한 장의 사진에 여러 선수가 찍힌 경우에도, 찍힌 모든 선수를 판별하여 태그를 부여한다. 이를 통해 ‘선수명으로 검색하면 해당 선수가 찍힌 모든 사진을 찾을 수 있는’ 환경이 구축되었다.

‘확신이 없으면 부여하지 않는’ 판별 설계

본 시스템은 높은 확신도의 판별만 채택하며, 판별에 망설임이 있는 사진에는 의도적으로 태그를 부여하지 않는다. 잘못된 정보를 남기지 않는 것을 우선한 설계이다.

정확도 및 얼굴 정보 처리 방안

본격 운영을 위해 실제 경기 사진을 사용하여 정확도를 검증했다. 역광이나 선수들이 밀집한 장면, 다수의 관중이 찍힌 장면을 포함하더라도 다른 선수나 관중에게 잘못 태그를 부여하는 일은 없었다. 앞서 언급했듯이, 판별에 망설임이 있는 사진에는 태그를 부여하지 않으며, 담당자가 수작업으로 부여한 태그를 AI가 덮어쓰는 일도 없다. 선수의 얼굴 정보 및 사진 데이터는 구단이 관리하는 시스템 범위 내에서만 이용하며, 제3자에게 제공되지 않는다.

도입 효과: 사진 ‘검색 시간’에서 ‘활용 시간’으로

홍보・제작 현장에서는 특정 선수 사진을 찾는 작업이 수분에서 수초로 단축된다. 구체적으로 다음과 같은 장면에서의 활용이 기대된다. ‘검색’에 사용되던 시간을 사진을 ‘활용’하는 데 할애할 수 있게 된다.

향후 전망

3사는 향후 해당 기능의 활용 범위 확대를 검토할 예정이다. 새로 합류한 선수의 얼굴을 AI에 추가 학습시킴으로써 시즌을 넘어서도 높은 정확도를 유지한다. 더불어 여자팀(산프레체 히로시마 레지나) 및 아카데미 사진, 나아가 영상으로의 응용 가능성에 대해서도 순차적으로 검토해 나갈 방침이다. 또한, 학습 대상을 현재 소속 선수에 국한하지 않고, 구단의 역사를 빛내온 과거 소속 선수들로 확대할 예정이다. 네거티브 필름 및 현상 사진의 디지털화는 이미 완료되었으며, 이러한 레거시 사진에도 얼굴 인식 태그를 적용함으로써 구단이 쌓아온 역사적 자산의 활용을 더욱 진전시킬 것이다. 산프레체 히로시마, VPJ, TONIQ 3사는 ‘100년 이어갈 구단의 자산을 미래로 잇는다’는 슬로건 아래, 구단이 쌓아온 기억을 ‘살아있는 자산’으로 활용하는 사업을 지속해 나갈 것이다.