국내 연구 진이 인공지능 ( AI ) 기술 을 이용 해 8 K 초고 화 질 영상 데이터 전송 대역폭 을 절반 으로 줄일 수 있 는 새로운 데이터 전송 기술 을 개발 했 다 . 초고 화 질 영상 을 전송 하 는 데 걸림돌 이 돼 온 대역폭 부족 문제 와 네트워크 망 추가 확보 를 위한 부담 을 해소 할 수 있 을 것 으로 기대 된다 . 한국과학기술원 ( KAIST · 총장 신성철 ) 은 김문철 전기 및 전자 공학부 교수 팀 이 기존 영상 압축 기술 과 AI 기술 을 결합 , 초고 화 질 영상 을 낮 은 대역폭 으로 전송 하 는 기술 개발 에 성공 했 다고 27 일 밝혔 다 . 김문철 KAIST 교수 가 개발 기술 에 대해 설명 하 는 모습 . 핵심 은 초당 60 장 8 K 영상 을 30 장 4 K 영상 으로 부호화 · 전송 한 뒤 , 수 신단 에서 AI 네트워크 를 활용 해 다시 복원 하 는 것 이 다 . 이 경우 전송 대역폭 사용 을 줄일 수 있 다 . 주로 쓰 는 비디오 코딩 ' HEVC ' 활용 기준 으로 60 장 8 K 영상 전송 에 는 80 ~ 100 메가 비 피에스 ( Mbps ) 대역폭 이 필요 한데 , 30 장 4 K 영상 전송 은 40 Mbps 로 충분 하 다 . 관건 은 영상 품질 회복 이 다 . 기존 화질 회복 이 어렵 다면 이 방법론 은 의미 가 없 다 . 연구 팀 은 공간 해상도 를 업 스케일 링 하 는 초해 상화 , 영상 프레임 사이 에 또 다른 프레임 을 넣 는 프레임 보 간 을 동시 처리 하 는 ' 초해 상화 · 보 간 동시 기술 ' 을 구현 · 활용 했 다 . 이 기술 은 업 스케일링 뒤 순차 적 으로 프레임 을 늘리 는 기존 방법 보다 더 좋 은 결과물 을 낸다 . 초해 상화 , 프레임 보 간 동시 복원 AI 신경망 기반 8 K 60 fps 영상 복원 프레임워크 영상 을 여러 가지 해상도 크기 로 변환 · 분석 하 는 ' 다중 스케일 구조 인공 신경망 ' 을 설계 하 고 영상 신호 내 텍스처 정보 와 시간 변화 를 정교 하 게 반영 하 는 ' 시간 적 텍스처 손 실함수 ' 를 사용 , 인공 신경망 학습 정확도 를 크 게 높였 다 . 이 기술 을 적용 하 면 부호화 · 복원 을 거친 영상 도 기존 영상 과 비교 할 때 품질 차이 를 느끼 기 어렵 다 . 연구 팀 은 이미 원천 기술 개발 을 마친 상태 다 . 실제 스트리밍 응용 , 초고 화 질 TV 적용 연구 를 진행 하 고 있 다 . 김문철 교수 는 “ 영상 화질 이 좋 아 지 고 용량 이 커지 면 영상 사업자 는 부담 을 느낄 수 밖에 없 다 ” 며 “ 이 를 해소 할 원천 기술 확보 에 성공 해 유력 학회 인 전미 인공지능 학회 ( AAAI 2020 ) 에서 관련 내용 을 발표 할 예정 ” 이 라고 말 했 다 . 대전 = 김영준 기자 kyj 85 @ etnews . com ▶ " 양자 大計 세우 자 " 코리아 양자 정보 통신 브레이크 스루 2020 ▶ 네이버 모바일 에서 [ 전자 신문 ] 채널 구독 하 기 ▶ 전자 신문 바로 가 기 [ Copyright ⓒ 전자 신문 & 전자 신문 인터넷 , 무단 전재 및 재 배포 금지 ]