포바이포, AI 활용한 화질 개선 연구로 SCI급 저널에 논문 게재

사이언티픽 리포트에 게재된 포바이포 논문 [사진 = 포바이포]

콘텐츠 인공지능(AI) 솔루션 기업 포바이포는 사내 AI 연구소에서 작성한 화질 개선 AI 모델에 대한 연구 논문이 글로벌 과학 전문 학술지 ‘사이언티픽 리포트’에 게재됐다고 22일 밝혔다.

포바이포의 사내 AI 연구소 ‘픽셀랩’이 작성한 이번 논문은 ‘복합 포괄 데이터를 활용한 이미지 개선용 다중 색 공간 네트워크에 관한 연구’다. 빛의 양이 다른 환경에서 촬영한 이미지 결과물은 단순히 ‘밝기’에서만 차이를 보이는 것이 아니라 ‘색’에도 영향을 줄 수 있다는 문제점을 해결하기 위해 새롭게 고안된 개선 방법을 담았다.

포바이포 AI 연구소가 제시한 새로운 모델은 단순히 ‘RGB 색 공간(Color Space)’만을 인식해 각기 다른 밝기 환경을 무시한 채 화질 개선 처리를 일괄 반복하는 AI 모델의 한계를 극복하기 위해, 색 정보를 온전히 파악할 수 있는 평균 밝깃값의 중간 데이터를 먼저 산출한 후 처리하는 방식이다.

이를 위해 다른 색 공간에서 작동하는 두 개의 별도 네트워크, 즉 밝기의 평균값을 산출할 수 있는 ‘변환 네트워크(Transitional Network)’를 먼저 적용하고 이어 화질 개선을 위한 ‘베이스 네트워크(Base network)’를 순차적으로 적용할 것을 제안했다.

이를 활용하면 어떠한 밝기의 입력 영상도 목푯값에 가깝게 색 정보를 향상시킬 수 있다는 설명이다.

한편 이번 포바이포 논문이 게재된 사이언티픽 리포트는 세계 3대 과학 저널인 네이처 지의 자매지로, 미국 과학정보연구소(ISI)가 선별한 학술지 등급 분류 중 최고 등급인 ‘SCI’급 저널이다.

김현철 포바이포 AI 연구소장은 “객관적인 서베이 결과를 확인한 결과 다중 색 공간 네트워크를 활용해 개선한 결과물들이 단일 색 공간 네트워크로 개선한 결과물과 비교했을 때 다양한 데이터 셋에서 압도적인 성능을 보여줬다”고 설명했다.