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기계를 위한 특징 부호화 기술제안 요청 평가서 최고 성적
AI 영상처리 위한 차세대 원천기술 확보 및 표준특허 기대
[보안뉴스 박미영 기자] 국내 연구진이 동영상 전문그룹(MPEG) 국제표준화 회의에서 세계 최고의 미디어 연구 성과를 인정받았다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 16일부터 독일 하노버에서 열린 144차 MPEG 표준화 회의에서 진행된 기계를 위한 특징 부호화 기술(FCVCM)에 대한 기술제안 요청 평가에서 세계 1위와 2위를 차지했다고 밝혔다.
연구진의 ‘기계를 위한 특징 부호화 기술’은 자율주행자동차·로봇 등과 같이 인공지능 기반의 영상인식을 위한 효율적인 영상 데이터 처리를 위한 기술로, 기계학습 또는 강화학습에 필요한 특징 정보를 효율적으로 압축해 데이터의 양을 줄여주는 기술이다.
연구진은 이 기술이 인공지능을 이용한 머신(기계) 기반 영상 분석의 시대 도래와 기하급수적으로 증가하는 비디오 데이터 처리를 위한 필수적인 기술로 자리 잡을 것으로 기대한다.
MPEG 산하의 기술요구사항 워킹그룹(Technical Requirements Working Group)에서 진행된 비교 평가에는 캐논·샤프·차이나 텔레콤 등 전 세계 15개 기관으로부터 12개의 기술기고서가 제출됐으며, 각 제안기술에 대해 5개의 머신 비전 임무에 대해 압축성능 및 정확도를 비교 평가했다.
기관별 상호 검증을 통한 비교실험 결과, 12개의 기술 중 3개의 기술만이 기술검증을 통과했다. ETRI는 한밭대, 항공대, 경희대, 디지털인사이트와 협력해 4개의 기술을 제안했다. 이 중 2개의 기술이 기술 검증을 통과했고 ETRI와 한밭대가 공동 제안한 ‘다중 해상도 특징맵 부호화 기술’이 전체 1위에 선정됐다.
아울러 ETRI와 디지털인사이트와 공동 제안한‘PCA 기반 특징맵 부호화 기술’도 전체 2위에 뽑혔다. 1위에 선정된 기술은 딥러닝 네트워크의 특징맵(Feature map)을 비디오 부호화기에 적합하도록 특징맵의 채널을 결합·재구성하는 특징 합성 네트워크를 이용해 압축 전송하는 기술로, 기존 비디오 부호화 기술(VVC)에 대비 92% 이상의 성능 개선을 달성했다. 2위에 선정된 기술도 기존 기술 대비 90% 이상의 성능 개선을 달성해 핵심 실험 대상에 포함됐다.
또한 ETRI와 항공대가 공동 제안한 화질적응적 채널 감소 기반 특징 부호화 기술도 우수한 성능으로 핵심 실험(CE) 대상에 같이 포함됐다. ETRI에서 제안한 기술들은 향후 국제표준화를 위한 실험모델에 반영돼 국내 연구진의 기술이 국제표준 채택에 유리한 고지를 선점했다는 평가다.
연구진은 이번 성과들이 우수한 결과로 이어져 기술별 상호 보완을 통해 기계를 위한 영상 부호화 기술 표준을 이룰 것으로 전망했다. 연구진은 해당 기술들을 차세대 부호화 국제표준 원천기술로 제정하기 위한 노력도 지속적으로 진행할 계획이다.
ETRI 이태진 미디어연구본부장은 “향후 머신러닝을 이용한 방대한 영상 처리가 늘어나고 다양한 영상센서의 등장과 함께 자율주행 자동차, 스마트시티와 같이 지능형 플랫폼이 증가함에 따라 사람이 아닌 기계를 위한 영상 데이터 처리 기술의 수요가 증가할 것이다. 금번에 개발된 기계를 위한 특징 부호화 기술은 기계 사이의 다양한 영상 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 기술이므로, 자율주행 자동차나 드론과 같은 국내 유관 기관의 기술개발 및 사업화에 많은 도움이 될 것이며 미래 기계 사이의 영상 분석 시대를 위한 필수 기술”이라고 말했다.
이번 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원으로 이뤄진 한국전자통신연구원 연구개발지원사업 ‘(전문연구실) 기계를 위한 영상 부호화 기술’의 일환으로 개발됐다. ETRI는 본 기술과 관련해 국내외 특허 41건을 출원했으며 SCI 논문을 비롯한 국제논문 11건을 발표했다.
한편, ETRI는 작년 10월 140차 MPEG 회의에서 진행한 기계를 위한 영상 부호화(Video Coding for Machines) 기술의 기술 제안 요청(Call for Proposal, CfP)에 대한 비교 평가에서도 비디오 객체 검출 임무 분야 1위를 차지한 바 있다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
AI 영상처리 위한 차세대 원천기술 확보 및 표준특허 기대
[보안뉴스 박미영 기자] 국내 연구진이 동영상 전문그룹(MPEG) 국제표준화 회의에서 세계 최고의 미디어 연구 성과를 인정받았다.
[사진=ETRI]
한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 16일부터 독일 하노버에서 열린 144차 MPEG 표준화 회의에서 진행된 기계를 위한 특징 부호화 기술(FCVCM)에 대한 기술제안 요청 평가에서 세계 1위와 2위를 차지했다고 밝혔다.
연구진의 ‘기계를 위한 특징 부호화 기술’은 자율주행자동차·로봇 등과 같이 인공지능 기반의 영상인식을 위한 효율적인 영상 데이터 처리를 위한 기술로, 기계학습 또는 강화학습에 필요한 특징 정보를 효율적으로 압축해 데이터의 양을 줄여주는 기술이다.
연구진은 이 기술이 인공지능을 이용한 머신(기계) 기반 영상 분석의 시대 도래와 기하급수적으로 증가하는 비디오 데이터 처리를 위한 필수적인 기술로 자리 잡을 것으로 기대한다.
MPEG 산하의 기술요구사항 워킹그룹(Technical Requirements Working Group)에서 진행된 비교 평가에는 캐논·샤프·차이나 텔레콤 등 전 세계 15개 기관으로부터 12개의 기술기고서가 제출됐으며, 각 제안기술에 대해 5개의 머신 비전 임무에 대해 압축성능 및 정확도를 비교 평가했다.
기관별 상호 검증을 통한 비교실험 결과, 12개의 기술 중 3개의 기술만이 기술검증을 통과했다. ETRI는 한밭대, 항공대, 경희대, 디지털인사이트와 협력해 4개의 기술을 제안했다. 이 중 2개의 기술이 기술 검증을 통과했고 ETRI와 한밭대가 공동 제안한 ‘다중 해상도 특징맵 부호화 기술’이 전체 1위에 선정됐다.
아울러 ETRI와 디지털인사이트와 공동 제안한‘PCA 기반 특징맵 부호화 기술’도 전체 2위에 뽑혔다. 1위에 선정된 기술은 딥러닝 네트워크의 특징맵(Feature map)을 비디오 부호화기에 적합하도록 특징맵의 채널을 결합·재구성하는 특징 합성 네트워크를 이용해 압축 전송하는 기술로, 기존 비디오 부호화 기술(VVC)에 대비 92% 이상의 성능 개선을 달성했다. 2위에 선정된 기술도 기존 기술 대비 90% 이상의 성능 개선을 달성해 핵심 실험 대상에 포함됐다.
또한 ETRI와 항공대가 공동 제안한 화질적응적 채널 감소 기반 특징 부호화 기술도 우수한 성능으로 핵심 실험(CE) 대상에 같이 포함됐다. ETRI에서 제안한 기술들은 향후 국제표준화를 위한 실험모델에 반영돼 국내 연구진의 기술이 국제표준 채택에 유리한 고지를 선점했다는 평가다.
연구진은 이번 성과들이 우수한 결과로 이어져 기술별 상호 보완을 통해 기계를 위한 영상 부호화 기술 표준을 이룰 것으로 전망했다. 연구진은 해당 기술들을 차세대 부호화 국제표준 원천기술로 제정하기 위한 노력도 지속적으로 진행할 계획이다.
ETRI 이태진 미디어연구본부장은 “향후 머신러닝을 이용한 방대한 영상 처리가 늘어나고 다양한 영상센서의 등장과 함께 자율주행 자동차, 스마트시티와 같이 지능형 플랫폼이 증가함에 따라 사람이 아닌 기계를 위한 영상 데이터 처리 기술의 수요가 증가할 것이다. 금번에 개발된 기계를 위한 특징 부호화 기술은 기계 사이의 다양한 영상 데이터를 효과적으로 압축할 수 있는 기술이므로, 자율주행 자동차나 드론과 같은 국내 유관 기관의 기술개발 및 사업화에 많은 도움이 될 것이며 미래 기계 사이의 영상 분석 시대를 위한 필수 기술”이라고 말했다.
이번 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원으로 이뤄진 한국전자통신연구원 연구개발지원사업 ‘(전문연구실) 기계를 위한 영상 부호화 기술’의 일환으로 개발됐다. ETRI는 본 기술과 관련해 국내외 특허 41건을 출원했으며 SCI 논문을 비롯한 국제논문 11건을 발표했다.
한편, ETRI는 작년 10월 140차 MPEG 회의에서 진행한 기계를 위한 영상 부호화(Video Coding for Machines) 기술의 기술 제안 요청(Call for Proposal, CfP)에 대한 비교 평가에서도 비디오 객체 검출 임무 분야 1위를 차지한 바 있다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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[2024-11-01] 
