김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환기술 개발

우리 학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했습니다.

이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경만(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했습니다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대됩니다.

이번 연구는 우리학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중입니다.

최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있습니다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도가 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있습니다.

기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했습니다.

김문철 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했습니다.

연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했습니다.

이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변화 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힙니다.

김문철 교수는 "이번 연구는 심층 콘볼류션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응용 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다"며 "현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다"고 말했습니다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행됐습니다.

 

 

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