▲ 한밭대학교 최해철 교수, 한희지 박사과정 연구팀.

국립 한밭대학교(총장 오용준) 최해철 교수 연구팀이 최근 동영상 전문그룹(MPEG) 국제표준화 회의에서 세계 최고의 미디어 연구성과를 인정받았다.

한밭대학교 지능미디어공학과 최해철 교수, 한희지 박사과정 연구팀은 지난 10월 16일부터 독일 하노버에서 열린 144차 MPEG 표준화 회의에서 진행된 ‘기계를 위한 특징 부호화 기술(Feature Coding for Video Coding for Machine, FCVCM)’에 대한 기술제안 요청(Call for Proposal) 평가에서 세계 1위를 차지했다.

‘기계를 위한 특징 부호화 기술(FCVCM)’은 딥러닝을 이용한 머신비전1) 임무2) 수행과정에서 신경망을 나누어 구성할 때 신경망 내의 중간 특징정보를 효율적으로 압축 및 전송하는 기술로, 이 기술은 딥러닝을 이용한 머신(기계) 기반 영상 분석의 시대 도래와 기하급수적으로 증가하는 비디오 데이터 처리를 위해 필수적인 기술이다.

한밭대 최해철 교수, 한희지 박사과정 연구팀은 한국전자통신연구원(ETRI)과의 공동연구를 통해 기술 기고를 진행했으며, 한밭대와 ETRI가 공동으로 제안한 ‘다중 해상도 특징맵 부호화 기술’이 기술 제안 요청 평가에서 1위에 선정됐다.

해당 기술은 딥러닝 네트워크의 특징맵(Feature map)을 비디오 부호화기에 적합하도록 특징맵의 채널을 결합, 재구성하는 특징합성 네트워크를 이용하여 압축 전송하는 기술로, 기존 비디오 부호화(Versatile Video Coding/H.266) 대비 92% 이상의 성능 개선을 달성했다.

이번에 제안한 기술은 향후 국제 표준화를 위한 실험 모델에 반영되고, 한밭대 한희지 박사과정이 실험모델 개발을 위한 소프트웨어 담당자 및 알고리즘 기술문서 에디터로 선정됨으로써 국내 연구진의 기술이 국제 표준 채택에 유리한 고지를 선점했다는 평가와 함께 연구팀은 해당 기술을 차세대 부호화 국제 표준 원천기술로 제정하기 위한 노력을 계속할 계획이다.

한밭대 최해철 교수는 “우리 연구팀은 지난 몇 년간의 노력과 지식을 기반으로 머신비전 특징 압축에 대한 혁신적인 압축 기술을 개발함으로써 이 같은 성과를 이끌어냈다”며, “향후 딥러닝을 이용한 서비스가 활성화되고 스마트시티와 같은 지능형 플랫폼이 증가함에 따라 기계를 위한 신경망 특징 데이터 처리 기술의 중요성이 대두될 것이고, 앞으로도 우리 연구팀은 지속적인 연구와 타 기관들과의 협력을 통해 머신비전 특징 압축 기술 분야에서 선도적인 역할을 해 나갈 것이다”고 말했다.

이번 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원으로 이루어진 한국전자통신연구원의 연구개발지원사업 「(전문연구실) 기계를 위한 영상 부호화 기술」의 일환으로 이루어졌으며, 한밭대 연구팀은 본 기술과 관련하여 국내․외 특허출원 4건과 국내․외논문 6건을 발표했다.