콘텐츠 AI(인공지능) 솔루션 기업 포바이포가 AI 화질 고도화 방법 관련 논문을 미국 전기전자통신학회(IEEE)가 개최하는 국제학술대회 'ICCE 2025'에 게재했다고 15일 밝혔다.
논문의 제목은 '영상 화질 개선을 위한 시공간 순환 정렬 방법(A Spatio-Temporal Recurrent Alignment for Video)'이다. 포바이포의 사내 AI 연구소 '픽셀 랩'이 작성했다.
논문에는 영상 화질 개선을 위해 기존에 사용해 왔던 직선적인 프로세스를 구간별로 반복하는 순환형 프로세스로 개선해 품질은 유지하고 시간과 비용은 낮출 수 있는 제안이 담겨 있다.
포바이포 관계자는 "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 개선해왔다"고 했다.
이어 "이런 방식은 다중 연산 과정이 필요해 복잡하고 어려운데다 시간도 많이 소요된다. 또 잘못된 추정에 따른 오류도 적지 않고, 찾아낸 결함은 고비용이 요구되는 모션 보정 과정을 별도로 거쳐야 했다"고 덧붙였다.
포바이포가 제안한 방식은 영상 프레임들을 직선이 아닌 순환형 구조로 정렬하고 블록화해 복잡한 연산 없이도 변화된 부분과 개선해야 할 부분을 빠르게 찾아낼 수 있다.
이 방식을 사용하면 연산 처리 과정이 줄어 화질 개선 시간을 단축시킬 뿐 아니라 오류와 노이즈를 줄이고 영상의 일관성도 높여 영상 품질의 극대화가 가능하다는 설명이다.
이번 논문의 저자이자 실증 과정을 주도한 김현철 포바이포 AI 연구소장은 "단순히 연구자가 아닌 실제로 화질 개선 AI 솔루션을 판매·서비스하는 회사의 구성원의 입장에서 고민해 왔기 때문에 이 같은 개선 방안을 찾아낼 수 있었다"고 했다.
그러면서 "프레임의 정렬 방식을 바꾸는 단순한 프로세스 개선만으로 이 정도의 높은 효율을 이끌어낼 수 있다는 사실을 확인한 만큼 실제 제품 성능과 서비스 개선에도 큰 도움이 될 것"이라고 강조했다.