포바이포가 인공지능(AI) 화질 개선 솔루션 ‘픽셀’의 기술 우수성을 담은 논문을 제출, 국제학술대회에서 채택돼 주목된다.
포바이포는 15일 사내 AI 연구소 ‘픽셀 랩’이 작성한 새로운 AI 화질 고도화 방법 관련 논문이 미국 전기전자통신학회(IEEE)가 개최하는 국제학술대회 ‘ICCE 2025‘ 논문으로 채택됐다고 밝혔다.
픽셀 랩의 논문 ‘영상 화질 개선을 위한 시공간 순환 정렬 방법(A Spatio-Temporal Recurrent Alignment for Video)’은 영상 화질 개선을 위해 기존 사용해왔던 직선적인 프로세스를 구간별로 반복하는 순환형 프로세스로 개선함으로써 품질은 유지하고 시간과 비용은 낮출 수 있는 제안을 담고 있다.
논문에 따르면 기존 영상의 화질을 개선하는 방법들은 영상 내 이미지를 직선으로 늘어놓은 후 앞뒤 프레임 사이의 변화, 즉 ‘광학적 흐름 추정(Optical Flow Estimate)’ 방법을 통해 개선해야 할 부분을 포착하고 개선해왔는데 이런 방식은 다중 연산 과정이 필요해 복잡하고 어려운 데다 시간도 많이 소요된다. 또 잘못된 추정에 따른 오류도 적지 않은 데다 찾아낸 결함은 고비용이 요구되는 모션 보정 과정을 별도로 거쳐야 했다.
하지만 포바이포가 이번 논문을 통해 제안한 방식은 영상 프레임들을 직선이 아닌 순환형 구조로 정렬하고 블록화해 복잡한 연산 없이도 변화된 부분과 개선해야 할 부분을 빠르게 찾아낼 수 있다. 이 방식을 사용하면 연산 처리 과정이 줄어들어 화질 개선 시간을 단축할 수 있을 뿐 아니라 오류와 노이즈를 줄이고 영상의 일관성도 높일 수 있어 영상의 품질을 극대화할 수 있다.
이 기술의 적용으로 이전 버전과 처리 소요 시간을 비교해보면 약 두 배 이상 단축됐다고 한다. 성능 면에서 본다면 항목별로 타 모델 대비 많게는 두 배 이상, 적게 잡아도 10% 이상 효율과 성능을 끌어올렸다는 설명이다.
회사 관계자는 “이 기술은 현재 픽셀에 이미 적용이 됐다”며 “이번 논문 역시 실제 모델 적용 과정을 거쳐 높은 성능을 검증한 결과물들을 토대로 작성한 것으로, 현재 해당 기술을 통해 타사 모델들과 비교우위를 점하고 있다”고 말했다.
또 이번 논문 채택이 가진 의미에 대해서는 “해당 기술을 고안하고 실제 모델에 적용해 실증 과정을 거쳤고 현재 서비스하고 있는 상품에 적용한 사례라는 점에서, 기술 독창성과 고유성을 (학술적으로) 확보하고 있을 뿐만 아니라 이를 통한 실제 서비스의 (기업적) 효율성까지 끌어올린 포바이포라는 회사가 ‘기술과 사업능력을 모두 확보한 기업’이라는 측면에서 높이 평가받을 수 있을 것”이라고 기대했다.
아울러 “화질 개선 AI 모델이라는 것이 일반인들이 일상적으로 사용해온 제품이 아닌 만큼 성능의 차이를 피부로 느끼기 힘든 영역일 것”이라며 “하지만 타사 모델 대비 성능이 높아진 만큼 사업적 효율화, 비즈니스 경쟁력 부분에서 이런 기술 고도화 노력이 분명 장기적인 관점에서 도움이 될 거로 생각한다”고 덧붙였다.