KAIST(총장 신성철)가 인터넷이 느려도 고화질 스트리밍 영상 볼 수 있도록 하는 딥러닝 기반 비디오 전송 기술을 개발했다. 국내 스트리밍시장은 물론이고 인터넷 환경이 좋지 않은 해외를 중심으로 각광받을 신기술을 구현했다.
KAIST는 신진우·한동수 전기·전자공학부 교수팀이 딥러닝 기술을 이용한 고성능 인터넷 비디오 전송기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
기존 유튜브나 넷플릭스와 같은 스트리밍 서비스는 시시각각 변하는 인터넷 대역폭에 맞춰 스트리밍 비디오 화질을 실시간 조절하는 '적응형 스트리밍' 기술을 활용한다. 서버에서 긴 영상을 여러 조각으로 나눠 제공하는 방식으로 네트워크 환경에 따라 화질이 요동치는 단점이 있다. 아직까지는 어떤 알고리즘으로도 저속 네트워크 환경에서 고화질 비디오를 감상하는 방법을 찾지 못했다.
연구팀은 이 '적응형 스트리밍' 기술에 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반 초해상화 기술을 접목했다. 이미 학습을 마친 신경망 조각을 영상 조각과 같이 다운받게 하는 방식을 썼다.
신경망 조각은 일부만 다운받아도 초해상화 기술을 적용하는 기반이 된다. 비디오 플레이어 버퍼 과정에서 저화질 비디오를 실시간으로 고화질화한다.
신경망 조각 크기는 커봐야 2메가바이트(MB)다. 사용자 컴퓨터 사양을 고려해 다양한 크기로 제공한다. 연구팀은 이 방법으로 26.9% 수준의 작은 인터넷 대역폭으로도 최신 적응형 스트리밍 결과와 같은 체감 품질을 제공할 수 있다고 설명했다. 같은 대역폭 수준에서는 평균 40%가량 높은 체감 품질을 제공한다.
관련 논문은 컴퓨터 분야 유명 학술회의인 '유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)에 소개돼 호평을 받았다. 연구팀은 현재 관련 기술 특허 출원을 마쳤다.
한동수 교수는 “개발 기술은 이미 쓰이는 비디오 전송 시스템을 발전시켜 실용성이 높다”며 “현재 데스크톱 기반 기술을 모바일에서도 작동하도록 발전시킬 예정”이라고 말했다.
대전=김영준기자 kyj85@etnews.com
