연구
〈 (왼쪽부터) 김재홍, 정영목 석사과정, 여현호 박사과정, 한동수, 신진우 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다.
여현호, 정영목, 김재홍 학생이 주도한 이번 연구 결과는 격년으로 개최되는 컴퓨터 시스템 분야의 유명 학술회의인 ‘유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)’에서 10월 10일 발표됐고 현재 국제 특허 출원을 완료했다.
이 기술은 유튜브, 넷플릭스 등에서 비디오를 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 비디오 전송기술과 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 접목한 새로운 방식이다.
이는 열악한 인터넷 환경에서도 고품질, 고화질(HD)의 비디오 시청이 가능할 뿐 아니라 4K, AV/VR 등을 시청할 수 있는 새로운 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
기존의 적응형 스트리밍은 시시각각 변화하는 인터넷 대역폭에 맞춰 스트리밍 중인 비디오 화질을 실시간으로 조절한다. 이를 위해 다양한 알고리즘이 연구되고 있으나 네트워크 환경이 좋지 않을 때는 어느 알고리즘이라도 고화질의 비디오를 감상할 수 없다는 한계가 있다.
연구팀은 적응형 스트리밍에 초해상화를 접목해 인터넷 대역폭에 의존하는 기존 적응형 스트리밍의 한계를 극복했다. 기존 기술은 비디오를 시청 시 긴 영상을 짧은 시간의 여러 비디오 조각으로 나눠 다운받는다. 이를 위해 비디오를 제공하는 서버에서는 비디오를 미리 일정 시간 길이로 나눠 준비해놓는 방식이다.
연구팀이 새롭게 개발한 시스템은 추가로 신경망 조각을 비디오 조각과 같이 다운받게 했다. 이를 위해 비디오 서버에서는 각 비디오에 대해 학습이 된 신경망을 제공하며 또 사용자 컴퓨터의 사양을 고려해 다양한 크기의 신경망을 제공한다.
제일 큰 신경망의 크기는 총 2메가바이트(MB)이며 비디오에 비해 상당히 작은 크기이다. 신경망을 사용자 비디오 플레이어에서 다운받을 때는 여러 개의 조각으로 나눠 다운받으며 신경망의 일부만 다운받아도 조금 떨어지는 성능의 초해상화 기술을 이용할 수 있도록 설계했다.
사용자의 컴퓨터에서는 동영상 시청과 함께 병렬적으로 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화 기술을 사용해 비디오 플레이어 버퍼에 저장된 저화질 비디오를 고화질로 바꾸게 된다. 모든 과정은 실시간으로 이뤄지며 이를 통해 사용자들이 고화질의 비디오를 시청할 수 있다.
연구팀이 개발한 시스템을 이용하면 최대 26.9%의 적은 인터넷 대역폭으로도 최신 적응형 스트리밍과 같은 체감 품질(QoE, Quality of Experience)을 제공할 수 있다. 또한 같은 인터넷 대역폭이 주어진 경우에는 최신 적응형 스트리밍보다 평균 40% 높은 체감 품질을 제공할 수 있다.
이 시스템은 딥러닝 방식을 이용해 기존의 비디오 압축 방식보다 더 많은 압축을 이뤄낸 것으로 볼 수 있다. 연구팀의 기술은 콘볼루션 신경망 기반의 초해상화를 인터넷 비디오에 적용한 차세대 인터넷 비디오 시스템으로 권위 잇는 학회로부터 효용성을 인정받았다.
한 교수는 “지금은 데스크톱에서만 구현했지만 향후 모바일 기기에서도 작동하도록 발전시킬 예정이다”며 “이 기술은 현재 유튜브, 넷플릭스 등 스트리밍 기업에서 사용하는 비디오 전송 시스템에 적용한 것으로 실용성에 큰 의의가 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) 방송통신연구개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.
비디오 자료 링크 주소 1.
https://www.dropbox.com/sh/z2hvw1iv1459698/AADk3NB5EBgDhv3J4aiZo9nta?dl=0&lst =
□ 그림 설명
그림1. 기술이 적용되기 전 화질(좌)과 적용된 후 화질 비교(우)
그림2. 기술 개념도
그림3. 비디오 서버로부터 비디오가 전송된 후 저화질의 비디오가 고화질의 비디오로 변환되는 과정
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연구 AI가 잘 작동할지 미리 안다. 그래프 학습으로 예측 속도 43배↑
목표 과업에 좋은 성능을 보이는 신경망 구조를 찾는 것은 큰 비용이 소요되어, 신경망의 성능을 효율적으로 예측하는 방법론이 활발히 연구되었다. 우리 대학 김재철AI대학원 소속 김선우 박사과정, 황현진 석박통합과정(지도교수 신기정)은 그래프 기반 사전학습을 이용하여, 기존의 효과적인 방법론의 성능을 개선하면서, 약 43배 빠른 예측 속도를 보이는 예측 기법을 개발하였다. 인공지능 모델은 최근 다양한 분야에서 괄목할 성과를 거두었지만, 모델의 신경망 구조가 해당 모델의 성능에 영향을 크게 미치는 특징이 있다. 그러나 목표 과업에 적합한 신경망 구조를 알고자 직접적으로 해당 신경망 구조를 학습 및 평가하는 방식은 큰 비용이 소요된다. 이를 해결하기 위해, 다른 인공지능 모델을 사용하여 특정 신경망 구조의 성능을 예측하는 방식이 사용되었다. 경량화된 예측 모델은 예측 속도는 빠르나 예측 성능이 낮다는 한계가 있었고, 최근 개발된 방법론은 예측 정확도는 높으나 예측 속도가 매우 느린 문
2025-11-11 -
연구 뇌처럼 스스로 기억하고 반응하는 반도체 뉴런 개발
사람의 뇌는 단순히 신호를 주고받는 연결(시냅스)만 조절하는 게 아니라, 개별 신경세포가 ‘상황에 맞게 스스로 예민해지거나 둔해지는’ 적응 능력인 ‘내재적 가소성’을 통해 정보를 처리한다. 하지만 기존 인공지능 반도체는 이런 뇌의 유연함을 흉내 내기 어려웠다. KAIST 연구진이 이번에 이 능력까지 구현한 차세대 초저전력 반도체 기술을 개발해 관심을 모으고 있다. KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 뉴런이 과거 활동을 기억해 스스로 반응 특성을 조절하는 ‘내재적 가소성(intrinsic plasticity)’을 모방한 ‘주파수 스위칭(Frequency Switching) 뉴리스터(Neuristor)’를 개발했다고 28일 밝혔다. ‘내재적 가소성’은 같은 소리를 여러 번 들으면 점점 덜 놀라거나, 반복된 훈련을 통해 특정 자극에 더 빨리 반응하게
2025-09-29 -
연구 60% 이상 챗GPT 추론 성능 향상할 NPU 핵심기술 개발
오픈AI 챗GPT4, 구글 Gemnini 2.5 등 최신 생성형AI 모델들은 높은 메모리 대역폭(Bandwidth) 뿐만 아니라 많은 메모리 용량(Capacity)를 필요로 한다. 마이크로소프트, 구글 등 생성형AI 클라우드 운영 기업들이 엔비디아 GPU를 수십만 장씩 구매하는 이유다. 이런 고성능 AI 인프라 구축의 핵심 난제를 해소할 방안으로, 한국 연구진이 최신 GPU 대비 약 44% 낮은 전력 소모에도 평균 60% 이상 생성형 AI 모델의 추론 성능을 향상할 NPU(신경망처리장치)* 핵심 기술을 개발하는데 성공했다. *NPU(Neural Processing Unit): 인공신경망(Neural Network)을 빠르게 처리하기 위해 만든 AI 전용 반도체 칩 우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀과 (주)하이퍼엑셀(전기및전자공학부 김주영 교수 창업기업)이 연구 협력을 통해, 챗GPT와 같은 생성형AI 클라우드에 특화된 고성능·저전력의 NPU(신경망처리장치)
2025-07-04 -
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생물학 연구에 사용되는 형광 현미경이나 반도체 산업에 사용되는 주사전자현미경의 공통점은 불안정성으로 인해 흐려진 영상(블러, blur)을 보정하는 과정이 반드시 필요하다는 점이다. 우리 연구진이 굉장히 강한 잡음에 의해 손상된 왜곡 영상에 대해 적응형 필터와 생성형 인공지능 모델을 융합해 영상을 복원하는 데 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀이 삼성전자 DS부문 반도체연구소 차세대공정개발실과 공동 연구를 통해 왜곡 및 강한 잡음이 존재하는 의료·산업 영상을 복원하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 스마트폰 카메라 사진에 영상의 흐림·왜곡이 생겼을 때 보정하는 문제를 디컨볼루션(deconvolution) 또는 디블러링(deblurring)이라고 하며, 흐려진 영상 정보만 이용해 선명한 영상을 복원하는 기술을 블라인드 디컨볼루션(blind deconvolution)이라고 한다. 흥미롭게도 디컨볼루션 문제는 일상뿐만 아니라 생물학
2024-11-26 -
연구 인공지능으로 고성능 양자물성 계산시간 획기적 단축
인공지능과 고성능 과학계산 간의 밀접한 관련성은 최근 2024년도 노벨 물리학상과 화학상이 동시에 수상된 것을 보면 알 수 있다. 우리 연구진이 인공지능을 활용하여 3차원 공간에 분포하는 원자 수준의 화학결합 정보를 예측하여 양자역학적 고성능 컴퓨터 시뮬레이션의 계산 시간을 획기적으로 단축하는데 성공했다. 우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수팀이 물질의 특성을 도출하기 위해 슈퍼컴퓨터를 활용해 수행되는 원자 수준 양자역학적 계산에 필요한 복잡한 알고리즘을 우회하는 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론을 세계 최초로 개발했다고 30일 밝혔다. 슈퍼컴퓨터를 활용한 양자역학적 밀도범함수론(density functional theory, DFT)* 계산은 빠르면서도 정확하게 양자 물성을 예측할 수 있게 해 첨단 소재 및 약물 설계를 포함한 광범위한 연구·개발 분야에서 표준적인 도구로 자리 잡아 필수 불가결한 역할을 하고 있다. *밀도범함수론(DFT):
2024-10-30