ETRI, 사람아닌 ‘AI를 위한 차세대 미디어’ 기술 개발

AI가 영상을 직접 해석하는 활용 환경이 확산되면서, 사람의 시청을 전제로 한 기존 영상 압축 기술과는 다른 기술이 요구되고 있다. 국내 연구진은 사람이 아닌 AI의 영상 이해·분석에 최적화된 차세대 영상 압축 기술을 공개한다. 이 기술은 자율주행차·로봇·드론·지능형 CCTV 분야를 대상으로 하며, AI의 직접 분석용 대규모 영상 데이터를 저용량으로 효율적으로 전달하는 기능을 갖는다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 오는 13일부터 4일간 열리는 'KES 2026(한국전자전)'에 참가한다. ETRI는 'AI를 위한 영상 부호화 기술'을 포함한 AI 기반 차세대 미디어 핵심기술 3종을 공개할 예정이다.

이 가운데 'AI를 위한 영상 부호화 기술'은 기존 사람 시청용 영상 압축 기술과 구별된다. 이 기술은 AI의 객체 검출·분류·추적에 필요한 정보를 효율적으로 추출하는 내용을 담고 있다.

또한 이 기술은 필요한 정보를 압축·전송하는 차세대 영상 부호화 방식이다. ETRI는 이 같은 기술 3종을 KES 2026에서 공개할 예정이라고 밝혔다.

기존 영상 압축 기술은 사람의 체감 화질을 최대한 유지하면서 데이터 용량을 줄이는 데 초점을 맞춰 왔다. 반면 기계용 비디오코딩(VCM)은 AI 영상 분석 성능을 유지하면서 AI에 필요한 정보를 효율적으로 전달하는 데 초점을 둔다. ETRI는 AI 부호화 국제표준 엠펙(MPEG) VCM 기반 관련 기술을 개발했다.

이 기술은 영상 전체를 기존 방식으로 전송하는 대신, AI 분석에 필요한 특징 정보를 효율적으로 압축·전송하는 방식이다. ETRI는 이 방식으로 네트워크 부담을 줄이면서도 AI 영상 분석 성능을 확보할 수 있다고 설명했다.

ETRI는 이 기술이 자율주행차간 영상·정보 교환 분야와 지능형 영상보안 분야, 스마트시티 분야, 드론 분야, 산업용 로봇 분야에서 활용될 것으로 내다봤다. 이들 분야는 공통적으로 대규모 영상 데이터의 실시간 처리가 필요한 분야다.

로봇과 AI의 현실 공간 인식·행동이 확대되는 피지컬 AI 확산과 맞물려, ETRI는 이 기술이 기계간 영상정보를 효율적으로 전달하는 핵심기술로 활용될 가능성이 커질 것으로 기대했다.

ETRI는 한국전자전(KES) 현장에서 실제 영상을 대상으로 AI 분석을 수행하고, 특징 정보를 추출한 뒤, 추출 정보를 기반으로 데이터를 효율적으로 압축·전송하는 시연을 진행할 예정이다. ETRI는 KES에서 AI가 영상을 분석해 핵심 특징을 뽑고 이를 바탕으로 데이터를 더 효율적으로 압축·전송하는 흐름을 보여줄 계획이다.

ETRI는 이와 함께 또 다른 기술도 개발·공개한다. 기술명은 'AI 기반 실사 다인 3D 휴먼 생성 및 자유시점 재현'이며, 소수의 다중 시점 카메라 촬영 영상만 활용해 여러 사람의 3차원 형상을 AI로 복원하고, 사용자가 원하는 시점의 실감 영상을 감상할 수 있도록 하는 기술이다.

이 기술에는 ETRI가 3D 기하정보 사전학습 인코더를 적용하고, 부화소 기하정보 학습 기술도 적용했다. 또한 적은 수의 카메라를 활용하면서 고화질 3D 영상을 빠르게 생성할 수 있도록 했고, 순방향 추론 방식을 적용해 장면별 별도 최적화 과정이 불필요하도록 구현했으며, 고화질 렌더링과 빠른 처리속도도 구현했다.

ETRI는 이들 기술을 통해 적은 카메라 수에서도 고화질 3D 영상을 신속하게 생성할 수 있다고 밝혔다. 또한 순방향 추론 방식으로 별도 장면 최적화 없이 고화질 렌더링과 빠른 속도를 동시에 구현할 수 있으며, 스포츠 중계, 공연·전시, 확장현실(XR) 콘텐츠 등 다양한 공간 미디어 분야에서 활용할 수 있다고 설명했다.

ETRI가 '생성형 AI 기반 사전시각화 영상 제작 지원 기술'을 공개했다. 이 기술은 영화·드라마·광고 등 콘텐츠 제작 전 단계에 적용되는 기술로, 콘텐츠 본 제작에 앞서 제작자가 구상한 장면을 미리 3D 공간으로 구현하도록 설계됐다.

이 기술은 스케치·스토리보드·대본을 입력 분석 대상으로 삼는다. AI는 스케치·스토리보드·대본 등 다양한 형태의 멀티모달 데이터를 분석해 제작자 의도를 파악한다.

이어 AI는 제작자 의도를 편집 가능한 USD(Universal Scene Description) 기반 구조화된 3D 장면으로 자동 변환한다. 또 생성형 AI를 활용해 인물·사물·공간 등 3D 에셋을 자동 생성·배치한다. 제작자는 이를 바탕으로 영화·OTT·광고 등 실제 촬영 전에 장면 구성과 카메라 위치, 공간 배치를 직접 편집·검토할 수 있다.

ETRI는 KES 2026을 계기로 AI·미디어 기술 융합을 기반으로 콘텐츠 제작·변환·전송·활용 전반의 미디어 산업 지능화를 촉진할 계획이라고 밝혔다.

연구 추진 방향은 국내 기업과의 기술협력 확대, 사업화 기회 확대, 관련 기술 국제표준화 추진으로 이어지며 이를 통해 AI 시대 차세대 미디어 기술 경쟁력을 확보하는 데 맞춰졌다.

이태진 ETRI 미디어연구본부장은 AI의 영상 주요 소비자화에 따라 사람 중심 영상 압축 기술의 변화가 필요하다고 밝혔다. 또 AI를 위한 영상 부호화 기술로 대규모 영상 데이터의 효율적 전달·분석 기반을 마련하겠다는 입장을 전했다.

이태진 ETRI 미디어연구본부장은 영상 부호화 외에도 3D 휴먼·생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 기술 등 AI-미디어 융합 연구를 지속하겠다고 밝혔다. 아울러 이러한 연구를 통해 자율주행·로봇·스마트시티·산업 자동화·차세대 미디어 등 분야의 경쟁력 강화에 기여하는 것을 목표로 한다고 설명했다.

출처: 테크월드뉴스 · 이광재 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407997

참고자료

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407997