인터넷 느려도 고해상도 끊김없이..KAIST, AI 기술 응용해 개발

KAIST 제공

[이데일리 이재운 기자] 인터넷 전송속도가 느려도 고화질 영상을 끊김없이 감상할 수 있는 기술을 KAIST 연구진이 개발했다. 고해상도 데이터를 전부 내려받는 대신, 저해상도 데이터를 받고 여기에 인공지능(AI) 기반 기술을 더해 해상도를 사후에 높이는 방식이다.

30일 KAIST는 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다고 밝혔다.

여현호, 정영목, 김재홍 학생이 주도한 이번 연구 결과는 격년으로 개최되는 컴퓨터 시스템 분야의 유명 학술회의인 ‘유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)’에서 발표했으며, 현재 국제 특허 출원을 완료했다.

이 기술은 유튜브, 넷플릭스 등에서 비디오를 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 비디오 전송기술과 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 접목한 새로운 방식이다.

열악한 인터넷 환경에서도 고품질, 고화질(HD)의 비디오 시청이 가능한 것은 물론, 대용량 영상 데이터를 주고 받는 4K UHD나 AV·VR 등 새로운 형태의 콘텐츠를 시청할 수 있는 새로운 기반 기술이 될 것으로 기대된다.

기존 적응형 스트리밍은 시시각각 변화하는 인터넷 대역폭에 맞춰 스트리밍 중인 비디오 화질을 실시간으로 조절한다. 비디오 시청 시 긴 영상을 짧은 시간의 여러 비디오 조각으로 나눠 내려받는 방식이다.

연구팀은 여기에 추가로 신경망 조각을 병렬식으로 같이 전송받게 해 문제를 해소했다. 용량이 적은 저화질 영상을 받은 뒤 신경망 조직 데이터를 통해 해상도를 높이는 방식으로, 신경망 조직 데이터는 최대 크기가 2MB(메가바이트) 크기에 불과해 상대적으로 네트워크에 주는 부담이 적다는 설명이다.

이를 통해 최대 26.9%의 적은 인터넷 대역폭으로도 최신 적응형 스트리밍과 같은 체감 품질(QoE)을 제공할 수 있게 된다고 연구팀은 설명했다.

연구팀은 “이 시스템은 딥러닝 방식을 이용해 기존의 비디오 압축 방식보다 더 많은 압축을 이뤄낸 것”이라며 “연구팀의 기술은 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 인터넷 비디오에 적용한 차세대 인터넷 비디오 시스템으로 권위있는 학회로부터 효용성을 인정받았다”고 강조했다.

한 교수는 “지금은 데스크톱에서만 구현했지만 향후 모바일 기기에서도 작동하도록 발전시킬 예정이다”며 “이 기술은 현재 유튜브, 넷플릭스 등 스트리밍 기업에서 사용하는 비디오 전송 시스템에 적용한 것으로 실용성에 큰 의의가 있다”고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) 방송통신연구개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.