포바이포, AI 화질 개선 방법 ICCE 2025 학회 논문 채택
금융·증권
입력 2024-11-15 10:56:25
수정 2024-11-15 10:56:25
김혜영 기자
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포바이포 AI 연구소 ‘픽셀 랩(Pixell Lab)’이 작성한 이번 논문 ‘영상 화질 개선을 위한 시공간 순환 정렬 방법(A Spatio-Temporal Recurrent Alignment for Video)’은 영상 화질 개선을 위해 기존 사용해왔던 직선적인 프로세스를 구간별로 반복하는 순환형 프로세스로 개선했다. 이를 통해 품질은 유지하고 시간과 비용은 낮출 수 있는 획기적인 제안을 담고 있다고 회사측은 설명했다.
기존 영상의 화질을 개선하는 방법들은 영상 내 이미지를 직선으로 늘어놓은 후 앞 뒤 프레임 사이의 변화, 즉 ‘광학적 흐름 추정(Optical Flow Estimate)’방법을 통해 개선해야 할 부분을 포착하고 개선해왔는데 이런 방식은 다중 연산 과정이 필요해 복잡하고 어려운데다 시간도 많이 소요된다. 또 잘못된 추정에 따른 오류도 적지 않은데다 찾아낸 결함은 고비용이 요구되는 모션 보정 과정을 별도로 거쳐야 했다.
포바이포는 이번 논문을 통해 제안한 방식은 영상 프레임들을 직선이 아닌 순환형 구조로 정렬하고 블록화하여 복잡한 연산 없이도 변화된 부분과 개선해야 할 부분을 빠르게 찾아낼 수 있다고 전했다. 이 방식을 사용하면 연산 처리 과정이 줄어들어 화질 개선 시간을 단축시킬 수 있을 뿐 아니라 오류와 노이즈를 줄이고 영상의 일관성도 높일 수 있어 영상의 품질을 극대화할 수 있다고 회사측은 강조했다.
이번 논문의 저자인 김현철 포바이포 AI연구소장은 “단순히 AI 모델을 개발하는 연구자가 아닌 실제로 화질 개선 AI 솔루션을 판매, 서비스하는 회사의 구성원의 입장에서 고민해왔기 때문에 이 같은 개선 방안을 찾아낼 수 있었다고 생각한다”며 “프레임의 정렬 방식을 바꾸는 단순한 프로세스 개선만으로 이정도로 높은 효율을 이끌어 낼 수 있다는 사실을 확인한만큼 실제 제품 성능과 서비스 개선에도 큰 도움이 될 것”이라고 말했다. /hyk@seadaily.com
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