대구경북과학기술원(DGIST)은 진경환 전기전자컴퓨터공학과 교수와 이재원 정보통신융합연구소 연구원이 해상도 증대를 위한 ‘바이큐빅 보간(Bicubic interpolation)’ 기술보다 해상력은 높고 기존 딥러닝 기술 대비 메모리와 속도가 절반 이상 절감된 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
바이큐빅 보간은 디스플레이 기기마다 다른 해상도를 보상하기 위해 개발된 신호처리 기반 기술이다. 메모리가 적게 들고 속도가 빠르지만, 이미지의 해상도가 떨어져 화질열화 현상이 심하게 나타난다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기반 초고해상도 기술들이 등장했다.
하지만 딥러닝 기반 초고해상도 기술은 임의 스케일에 동작하지 못하고, 특정 스케일에서만 동작이 원활하다는 단점이 있다. 최근 이에 대한 해결책으로 ‘함축 표현 신경망 기술’이 주목을 받고 있다. 허나 이 기술 역시 고주파 성분을 잡아내지 못하고, 메모리 크기와 신호의 속도 측면에서 크게 불리하다는 문제점이 제기됐다.
연구팀은 문제를 해결하기 위해 퓨리에 해석 기반 함축 표현 신경망 기술을 개발했다. 이 기술은 이미지의 주파수를 직접적으로 추출하기 때문에, 화질 복원에 있어서 고주파수를 복원하는 데 용이하다. 화질을 높이기 위해서는 고주파수 복원이 필요하므로 폐쇄회로(CC)TV, 디스플레이, 카메라 등과 같은 영상이나 사진 관련 제품들에 필수적인 기술이다. 진 교수는 “이번 기술 개발로 짧은 시간 내에 적은 양의 메모리만으로도 임의 스케일에 대한 화질 개선이 이루어질 수 있다”며 “이를 통해 영상 또는 사진 관련 제품의 알고리즘을 통한 화질 개선, 소프트웨어의 경량화가 이루어질 것으로 기대된다”고 말했다.
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