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우리학부 소속 박상효교수는 이화여자대학교 강제원 교수와의 공동연구를 통해, 차세대 동영상 부호화 표준으로 각광받는 VVC의 삼진트리 결정을 위한 신경망 용 핵심 특징(Feature)을 최초로 규명하였으며, 이를 적용한 성공적인 신경망 모델을 최초로 발표하였다. 연구 결과는 국제학술지 IEEE Transactions on Multimedia에 2021년 11월 18일 출간됐다.

갈수록 고화질/메타버스 동영상이 각광받고 있는 상황에서 이를 효율적으로 압축하거나 스트리밍하는 것은 굉장히 복잡한 기술이 필요하여, 전세계 수많은 IT 기업들의 최고 기술들을 모아 ISO/IEC와 ITU-T에서 공동으로 VVC라는 국제표준을 2020년에 발표했다. 그러나 삼진트리와 같은 복잡한 알고리즘들이 대거 포함되면서 이를 실시간으로 부호화/압축하는 것은 현재로서는 사실상 불가능하다.

경북대 연구팀은 이화여대 연구팀과 더불어 VVC의 삼진트리를 위한 파생 VVC 특징(Derived VVC Feature)을 세계 최초로 규명하였으며, 상관관계 분석상 삼진트리와의 연관성이 기존의 다른 특징들과 비교해서 훨씬 높은 것임이 드러났다. 또한 이러한 특징을 활용하는 매우 가벼운 신경망을 세계 최초로 모델링하고 유효성을 실험적으로 검증하였다. 그 결과, 전체 인코딩 속도를 30% 이상 개선하였으며, 당시 세계 최고기술 대비 약 2배 더 빠른 진보된 기술임을 확인했다. 또한 해당 논문에서 제안하는 신경망의 파라미터는 총 1 KB보다 작은 용량에도 불구하고 높은 분류 정확도를 나타냈다.

세계 최초, 세계 최고의 기술력을 인정받아서, 국제저명학술지인 IEEE Transactions on Multimedia에 조기에 선보인 이후, 2021년에 최종 게재됐다. 해당 학술지은 2020 영향력지수 기준으로 소프트웨어공학 분야 상위 5%에 속하는 저명한 학술지이며, Google Scholar가 제공하는 h5-index 기준으로 멀티미디어 분야 학술지/학술대회 중에서 1위를 차지하고 있다. 또한 본 논문이 해당 학술지에서 출간된 모든 논문들 중에서도 Popular Documents 50위권에 2020년 12월과 2021년 12월에 총 2번이나 집계되었다.

*박상효(경북대, 제1저자), 강제원(이화여대, 교신저자)