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배포일자 : 2023.10.26.(목)				배포번호 : 2023-59호
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ETRI, MPEG 국제표준화 회의서 세계 1위

- 기계를 위한 특징 부호화 기술제안 요청 평가서 최고 성적

- AI 영상처리 위한 차세대 원천기술 확보 및 표준특허 기대

국내 연구진이 동영상전문그룹(MPEG) 국제표준화 회의에서 세계 최고의 미디어 연구성과를 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 기술로써 기계학습 또는 강화학습에 필요한 특징 정보를 효율적으로 압축하여 데이터의 양을 줄여주는 기술이다. 연구진은 이 기술이 인공지능을 이용한 머신(기계) 기반 영상 분석의 시대 도래와 기하급수적으로 증가하는 비디오 데이터 처리를 위한 필수적인 기술로 자리잡을 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 제출되었으며, 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 선정되었다. 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 이용하여 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 핵심실험 대상에 포함됐다.

또한 ETRI와 항공대가 공동제안한 화질적응적 채널 감소 기반 특징 부호화기술도 우수한 성능으로 핵심실험(CE) 대상에 같이 포함되었다.

ETRI에서 제안한 기술들은 향후 국제표준화를 위한 실험모델에 반영되어 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 기술이다”라고 말했다.

이번 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원으로 이뤄진 한국전자통신연구원 연구개발지원사업 ‘(전문연구실) 기계를 위한 영상 부호화 기술’의 일환으로 개발됐다. ETRI는 본 기술과 관련하여 국내·외 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. <보도자료 본문 끝>

참고1

ETRI 기술 개념도(1)

※ 기계를 위한 특징 부호화 기술

※ 기존 접근 방법

참고2

ETRI 기술 개념도(2)

※ 다중 해상도 특징맵 부호화 기술

다중 해상도 특징맵 부호화 기술은 다중 해상도 및 다중 채널로 구성된 딥러닝 네트워크을 위한 데이터 압축 기술로, 피라미드 구조를 가지는 다중 해상도 딥러닝 네트워크에서 나온 특징값을 영상 부호화에 유리한 변화하기 위해 계층별 중요도를 고려하여 특징 합성(Feature Fusion) 과정을 통해 다중 해상도 구조의 특징맵을 단일 해상도 구조의 특징맵으로 변환한다.

변환된 특징맵은 압축에 유리하도록 딥러닝 특징맵의 중요도를 고려하여 채널 축소 과정을 통해 비디오 부호화에 사용이 가능한 2차원 특징맵의 구조로 변환한 후, 기존의 비디오 부호화기를 통해 압축된 비트스트림으로 표현된다.

복원과정에서 압축된 비트스트림으로부터 얻어진 2차원 특징맵으로 원래의 다중 채널의 특징맵을 복원하는 과정은 특징맵으로부터 채널별 중요도를 고려한 합성곱 네트워크를 통해 원래 해상도의 특징맵을 계산할 수 있다.

참고3

FCVCM 성능 비교 평가 결과

<상호기술 검증 결과 통과한 기술에 대한 성능 비교> - 12개 기술기고서 중 최종 3개 성능 비교 -

기술검증통과 제안기술번호	머신성능대비 비트률 감소률 (Overall BD-rate Performance)
	기존 특징 압축	기존 영상 압축
P02(ETRI1)	-90.01%	-42.70%
P03	-80.59%	22.45%
P10(ETRI2)	-92.66%	-57.83%

※ 숫자가 적을수록 우수