“인터넷 느려도 고화질 영상시청 가능해진다”

KAIST 전기및전자공학부 신진우ㆍ한동수 교수 연구팀.[제공=KAIST]

신진우, 한동수 KAIST 전기 전자 공학 팀 교수는 딥 - 러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다.

이 기술은 YouTube, Netflix 등의 사용자에게 비디오를 전송하는 데 사용되는 적응 형 스트리밍 비디오 전송 기술과 더 깊은 회선 신경망 기반의 초 해상도를 결합한 새로운 방법입니다.

결과적으로, 열악한 인터넷 환경에서 고품질의 고화질 (HD) 비디오를 시청하고 4K, AV / VR 등을 시청할 수있는 새로운 기본 기술이 될 것으로 기대됩니다.

기존의 적응 형 스트리밍은 끊임없이 변화하는 인터넷 대역폭에 실시간으로 스트리밍되는 비디오 품질을 조정합니다.

 이러한 목적으로 다양한 알고리즘이 연구되었지만 네트워크 환경이 열악한 경우 모든 알고리즘이 고화질 비디오를 볼 수 없다는 한계가 있습니다.

이 팀은 인터넷 대역폭에 의존하는 기존의 적응 형 스트리밍의 한계를 극복하기 위해 수퍼 해상도와 적응 형 스트리밍을 결합했습니다.

 비디오를 시청할 때, 장시간의 비디오는 짧은 시간에 몇 개의 비디오 조각으로 나뉘어집니다.

 이를 위해 비디오를 제공하는 서버는 비디오를 사전에 미리 결정된 시간 길이로 나눕니다.

연구팀이 개발 한 시스템은 비디오 조각뿐만 아니라 신경망 조각을 더 다운로드했습니다.

 이를 위해 비디오 서버는 각 비디오에 대해 학습 된 신경망을 제공하며 사용자 컴퓨터의 사양을 고려한 다양한 크기의 신경망을 제공합니다.

가장 큰 신경망의 크기는 총 2MB이며 비디오보다 상당히 작습니다.

 사용자의 비디오 플레이어에서 신경망을 다운로드하면 신경망의 일부만 다운로드해도 미세한 해상도의 초고 해상 기술을 사용할 수 있도록 여러 개의 조각으로 다운로드 할 수 있도록 설계되었습니다.

컴퓨터에서 비디오를 병렬로보고 심층 컨볼 루션 신경망 기반의 초고 해상 기술을 사용하여 비디오 플레이어 버퍼에 저장된 저품질 비디오를 고품질로 변환 할 수 있습니다.

 이 모든 작업은 실시간으로 이루어 지므로 사용자는 고해상도 비디오를 볼 수 있습니다.

한동수 교수는 "이 기술은 앞으로 모바일 기기에서 작동하도록 개발 될 것"이라고 말했다. 이 기술은 YouTube 및 Netflix와 같은 스트리밍 회사에서 사용하는 비디오 전송 시스템에 적용되며 실용적인 가치가 있습니다. "