AI 기반 고화질 스트리밍 영상 전송기술 개발
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카이스트 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수팀은 유튜브나 넷플릭스 등에서 동영상을 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍 비디오 전송기술에 딥러닝 기술인 ‘심층 콘볼루션 신경망’(CNN) 기반 초해상화 기술을 접목시킨 기술을 개발했다고 30일 밝혔다. 이번 연구결과는 이달 열린 컴퓨터 시스템 분야 유명 학술회의 ‘유즈닉스’에서 발표됐으며 국제 특허 출원됐다.
기존의 적응형 스트리밍은 시시각각 변하는 인터넷 대역폭에 맞춰 비디오 화질을 조절하기 때문에 네트워크 환경이 좋지 않을 때는 고화질 동영상 시청이 어렵다는 단점이 있다. 동영상을 제공하는 서버에서는 긴 비디오 영상을 일정 시간 길이의 여러 비디오 조각으로 나눠 보내는 방식을 사용하기 때문이다.
연구팀은 적응형 스트리밍에 신경망 조각을 함께 내려받도록 했다. 비디오 서버에는 각 비디오 영상에 대해 학습된 신경망을 제공하며 사용자 컴퓨터 사양에 따라 다양한 크기의 신경망을 제공하는데 제일 큰 신경망 크기는 2MB(메가바이트) 정도에 불과하다.
이 신경망은 사용자 컴퓨터에 비디오와 함께 들어가 초해상화 기술을 작동시켜 저화질 비디오를 고화질로 바꿔줌에 따라 인터넷 환경이 좋지 않더라도 끊기지 않는 고화질 HD 비디오를 감상할 수 있게 되는 원리이다. 연구팀에 따르면 이번 기술을 활용하면 실제로 최대 26.9% 수준의 적은 인터넷 대역폭으로도 기존 적응형 스트리밍 화질보다 평균 40% 정도 우수한 체감품질을 느끼게 된다.
한동수 교수는 “이번 기술은 딥러닝 방식을 이용해 기존 비디오 압축방식보다 더 많은 압축이 가능하도록 했다는데 의미가 크다”며 “데스크톱 PC에서만 구현되고 있지만 앞으로 모바일 기기에서도 작동할 수 있도록 발전시켜 나갈 것”이라고 설명했다.
유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr
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