이 와 같이 기존 방법 에서 는 각각 의 스포츠 종목 마다 별도 의 영상 분석 모듈 과 이벤트 구간 인덱싱 모듈 을 사용 해야 했 다 . 종목 마다 이벤트 인덱싱 에 도움 이 되 는 명시 적 영상 특징 의 종류 가 다른데 , 어떤 영상 특징 들 을 사용 해야 할지 직접 고안 해 내 고 각 영상 특징 추출 모듈 을 구현 하 는 데 에 많 은 노력 이 필요 하 다 . 같 은 종목 이 더라도 , 방송사 나 촬영 환경 및 시기 에 따라 영상 특징 의 효과 가 달라질 수 도 있 어서 애써 설계 해 둔 영상 특징 들 이 쓸모 없 어 지 기 도 한다 . 또한 영상 특징 을 머신 러닝 기반 의 학습 모듈 링 기반 으로 구현 할 경우 에 는 많 은 프레임 에 대한 영상 정보 태 깅 ( tagging ) 이 필요 하 고 , 각 종목 마다 다른 형태 의 데이터 세트 를 준비 하 여야 한다 . 특히 , 화면 구성 이 다양 한 스포츠 의 경우 에 는 ( 예 를 들 어 , 야구 ) , 세세 한 영상 분석 을 위해서 더욱 많 은 노력 이 필요 할 수 도 있 다 . 예 를 들 어 영상 특징 으로서 샷 분류 를 사용 하 는 경우 에 , 야구 는 타석 , 투구 동작 , 내 야 , 외야 , 관중석 , 프런트 등 , 다양 한 카메라 샷 이 존재 하 기 때문 에 영상 분석 알고리즘 이 복잡 해 지 기 마련 이 다 . 또한 , 입력 인 영상 특징 의 종류 가 다르 기 때문 에 이벤트 구간 인덱싱 모듈 ( 12 , 12 ') 또한 운동 종목 마다 별도 로 있 어야 한다 .