AI 분석용 영상 부호화 기술 공개…특징정보 압축·전송

한국전자통신연구원(ETRI)이 인공지능(AI)의 객체 검출·분류·추적에 필요한 정보를 압축·전송하는 영상 부호화 기술을 공개한다. 사람이 시청하는 영상의 화질을 유지하는 데 초점을 맞춘 기존 압축 방식과 달리, AI의 영상 분석 성능을 유지하면서 데이터를 효율적으로 전달하는 기술이다.

ETRI는 13일부터 16일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘KES 2026(한국전자전)’에서 AI를 위한 영상 부호화, 다인 3D 휴먼 생성·자유시점 재현, 생성형 AI 기반 사전시각화 기술을 선보인다고 밝혔다.


AI 분석에 필요한 특징정보 압축
‘AI를 위한 영상 부호화 기술’은 영상 속 객체를 검출·분류·추적하는 데 필요한 특징정보를 추출해 압축·전송한다. ETRI는 엠펙(MPEG)의 기계용 비디오코딩(VCM)을 기반으로 관련 기술을 개발했다.

기존 영상 압축이 사람이 느끼는 화질을 유지하면서 데이터 용량을 줄이는 데 중점을 둔다면, VCM은 AI의 영상 분석 성능을 유지하면서 필요한 정보를 효율적으로 전달하는 방식이다.

ETRI는 전시장에서 영상의 특징정보를 추출하고 압축·전송하는 과정을 시연할 예정이다. 자율주행차 간 영상·정보 교환과 지능형 영상보안, 스마트시티, 드론, 산업용 로봇 등을 활용 분야로 제시했다.

소수 카메라로 여러 사람의 3D 형상 복원
‘AI 기반 실사 다인 3D 휴먼 생성 및 자유시점 재현 기술’은 소수의 다중 시점 카메라로 촬영한 영상을 이용해 여러 사람의 3차원 형상을 복원한다. 복원한 장면은 사용자가 원하는 시점에서 볼 수 있도록 재현한다.

ETRI는 3D 기하정보 사전학습 인코더와 부화소 기하정보 학습 기술 등을 적용해 적은 수의 카메라로 3D 영상을 생성하도록 했다. 순방향 추론 방식을 활용해 장면별 별도 최적화 과정 없이 렌더링하는 기술도 적용했다. 스포츠 중계와 공연·전시, 확장현실(XR) 콘텐츠 등이 활용 대상으로 제시됐다.


스케치·대본을 편집 가능한 3D 장면으로 변환

‘생성형 AI 기반 사전시각화 영상 제작 지원 기술’은 촬영에 앞서 스케치·스토리보드·대본 등을 분석하고 제작자가 구상한 장면을 3D 공간으로 구현한다.

입력 자료에서 제작 의도를 분석해 편집 가능한 USD(Universal Scene Description) 기반 3D 장면으로 변환한다. 생성형 AI로 인물·사물·공간 등의 3D 에셋을 생성하고 배치하는 기능도 포함한다. 제작자는 구현된 장면에서 카메라 위치와 공간 배치 등을 편집·검토할 수 있다.


이태진 ETRI 미디어연구본부장은 “AI가 영상의 주요 소비자로 등장하면서 기존의 사람 중심 영상 압축 기술에도 새로운 변화가 요구되고 있다”며 “AI를 위한 영상 부호화 기술을 통해 대규모 영상 데이터를 보다 효율적으로 전달하고 분석할 수 있는 기반을 마련할 것”이라고 말했다.

영상 부호화와 3D 휴먼 관련 기술은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 ‘기계를 위한 영상부호화 기술’ 및 ‘이머시브 미디어 전문연구실’ 과제를 통해 개발됐다. 사전시각화 기술은 방송미디어통신위원회와 정보통신기획평가원이 지원하는 ‘생성형 AI 기반 미디어 제작보조 사전시각화 기술 개발’ 과제로 수행됐다.