
Video Service Operation
AI로 자동화되는 End-to-End 비디오 서비스 품질 관리
비디오 서비스의 품질이 곧 고객 경험입니다. 개발부터 실시간 모니터링까지, 넥스트랩은 미디어 서비스 전 주기를 아우르는 자동화 솔루션으로 품질 혁신을 이끕니다.
AI가 완성하는 미디어 서비스 운영 혁신
AI로 QA 비용을 획기적으로 절감하세요.
미디어서비스의 품질은 사용자의 경험으로 직결됩니다.
넥스트랩은 미디어서비스 품질관리를 AI로 자동화해, 테스트 효율성과 정확성을 높이고 품질 보증의 새로운 기준을 제시합니다.
플랫폼 핵심 솔루션

Gen AI 기반 QA 테스트 자동화 솔루션 / Evo
QA팀의 반복되는 고민, Evo가 해결합니다.
개발/검증 단계의 STB 기능, 성능, QoE 테스트를 AI로 자동화합니다.
수작업 QA는 더 이상 감당할 수 없습니다.
QA 담당자들은 복잡한 테스트 시나리오를 일일이 수작업으로 작성하고 반복 수행해야 합니다.
STB나 OTT 테스트는 BMT, Aging Test, Daily Check 등 시간과 인력이 많이 소요되는 작업이지만, 실제 QA 팀은 인력도 부족하고 자동화 도구는 어렵기만 합니다.
사람이 하던 QA, 이제 AI가 스스로 합니다.
테스트 시나리오 작성부터 반복 수행, 리포트 생성까지 Evo가 모든 단계를 대신합니다.

스크립트 없는 블록 기반 테스트 자동화
리모컨 조작처럼 쉽게 시나리오를 구성할 수 있는 블록 기반 UI를 제공합니다. 누구나 전문가 수준의 테스트 자동화를 빠르게 시작할 수 있습니다.
반복 테스트 완전 자동화
반복 테스트를 24시간 자동으로 수행해 전체 QA 기간을 크게 단축합니다. QA 인력은 반복 작업에서 벗어나 고차원 검증에 집중할 수 있습니다.
통합 타임라인 리포트 제공
테스트 과정에서 수집된 영상, 로그, 리소스를 자동으로 정리해 하나의 타임라인에서 보여줍니다. 오류 발생 시 전체 맥락을 빠르게 파악하고 개발팀과의 협업을 간소화합니다.
반복되는 수동 테스트는 그만,
이제 Gen AI에게 맡기고 더 중요한 검증에 집중하세요.

체감 품질 정밀측정 솔루션 (QoE)
감에 의존했던 품질 평가, 이제 수치로 보여줍니다.
화면 멈춤, 채널 전환 지연 등 모호했던 품질 문제를 명확한 수치로 설명할 수 있습니다.
고객은 불편한데, 수치로 증명할 수 없으신가요?
서비스에 문제가 있다는 건 알겠는데, 언제, 어떤 구간에서, 얼마나 나빴는지를 설명할 데이터가 없습니다.
주관적인 평가에 의존하다 보니 대응도 어렵고 개선도 더딥니다.
모든 품질 이슈를 데이터로 가시화
넥스트랩의 정밀측정 솔루션은 영상·음성 품질 데이터를 프레임 단위로 분석하여 정확한 시점과 원인을 리포트로 제시합니다.
객관적인 영상/음성 품질 정량 측정
블랙/프리즈 스크린, 음소거, 국제 표준 음량(LKFS) 등 사용자가 체감하는 품질(QoE)을 정량적인 수치로 측정합니다. 주관적인 사용자 불만을 명확한 데이터로 변환하여, 품질 이슈에 대한 객관적인 근거를 확보하고 개선의 우선순위를 정할 수 있습니다.
IPTV 성능 정밀 분석
채널 변경 시간, 부팅 시간, UI 반응 시간 등 셋톱박스의 핵심 성능 지표를 밀리초(ms) 단위까지 정밀하게 측정합니다. 이는 서비스 품질뿐만 아니라 사용자 경험(UX)을 최적화하기 위한 중요한 데이터를 제공하여 서비스 경쟁력을 높여줍니다.
감에 의존한 품질 평가에서 벗어나,
이제 데이터로 설득력 있게 대응하세요.

영상 품질 모니터링 솔루션
문제가 생기기 전에 AI가 먼저 감지합니다.
24시간 실시간으로 송출 영상의 품질을 모니터링 합니다.
문제는 있었지만, 누구도 몰랐습니다.
송출 중 발생한 영상 품질 이상을 운영팀은 사용자 클레임이 들어온 뒤에야 뒤늦게 인지합니다.
그 사이 문제는 확산되고, 브랜드 신뢰는 하락합니다.
AI가 실시간으로 감시하고, 즉시 알립니다.
nextlab의 영상 품질 모니터링 솔루션은 수십 개 채널을 동시에 감시하며, 이상 발생 시 운영팀에게 자동 알림을 전송합니다.
24/7 다채널 실시간 품질 감시
수십, 수백 개의 라이브 채널을 24시간 자동으로 모니터링하여 블랙/프리즈 스크린, 음소거 등 치명적인 서비스 품질 이상을 실시간으로 감지합니다. 이를 통해 고객이 문제를 인지하기 전에 운영팀이 먼저 상황을 파악하고 선제적으로 대응할 수 있습니다.
자동 장애 감지 및 즉시 알림
품질 이상이 감지되는 즉시, 관제팀이 사용하는 슬랙(Slack), 이메일, SNMP 등 다양한 채널을 통해 담당자에게 자동으로 알림을 보냅니다. 이를 통해 장애 인지부터 조치까지 걸리는 시간을 최소화하여, 서비스 중단 시간을 줄이고 고객의 신뢰를 확보할 수 있습니다.