국내에선 지난해 세계 최초 지상파 4K UHD TV 방송이 시작됐으나, 초고화질 콘텐츠 부족 문제가 제기된 만큼 해결의 실마리를 찾을지 관심이 모아지고 있다.
16일 KAIST(총장 신성철)에 따르면 전기 및 전자공학부 김문철 교수〈사진〉 연구팀이 인공지능 기술을 이용해 고해상도 영상을 4K UHD 변환 기술을 개발했다. 이 기술은 인공지능 핵심인 ‘심층 콘볼루션 신경망’(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현한 것이 특징이다.
최근 학계에선 영상 화질 개선 연구에 심층 콘볼루션 신경망 기술을 적용하려는 움직임이 활발하다. 이 기술은 연산 복잡도가 매우 높고 사용 메모리가 커 작은 규모 하드웨어로 초고해상도 영상을 실시간 변화하는데 한계가 있었다. 기존 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식의 경우 DRAM 같은 외부 메모리 사용이 필수적으로 병목현상과 전력 소모 또한 크다.
연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발했다. 이 결과 외부 메모리를 쓰지 않고 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 구현해냈다.
특히 기존 소프웨어 방식 심층 콘볼류션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다는 게 연구팀의 설명이다.
김 교수는 “딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 볼 수 있다”며 “4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘과 하드웨어 개발로 향후 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등의 산업에도 큰 기여를 할 것”이라고 전망했다. 조재근 기자 jack333@cctoday.co.kr