AI융합ICT전공 김재곤 교수 연구팀이 한국전자통신연구원(ETRI) 및 미국 샤프 연구소(Sharp Laboratories of America)와 공동으로 제안한 '특징 채널 복원 기술'이 AI 머신비전 분야 국제표준인 FCM(Feature Coding for Machines) 국제표준 위원회안(Committee Draft, CD)에 채택되는 성과를 거두었다. 연구팀은 지난 7월 스위스 제네바에서 열린 제155차 MPEG 국제표준화 회의에서 이 같은 성과를 인정받았다. MPEG은 방송과 스트리밍에 쓰이는 동영상 압축 기술의 국제표준을 정하는 기구다.

  머신비전은 사람 대신 AI가 카메라 영상을 보고 사물을 찾아내거나 움직임을 추적하는 기술로, 자율주행차와 지능형 CCTV, 로봇 등에 쓰인다. 최근에는 AI 연산을 단말과 서버가 나누어 처리하는 '분할 추론' 방식이 주목받고 있으며, 이 과정에서 신경망의 중간 단계에서 만들어지는 대용량 데이터를 '특징 데이터'라고 한다. 용량이 커서 효율적으로 압축하는 기술이 필요한데, FCM은 이 특징 데이터를 압축하기 위한 국제표준이다.

  이번에 채택된 기술은 전송량을 줄이기 위해 일부를 빼고 보낸 특징 채널을, 받는 쪽에서 되살려 내는 기술이다. 제거된 채널과 이웃한 전송 채널 사이의 통계적 관계를 활용해 전송되지 않은 정보를 정확하게 추정한다. 보내는 데이터의 양은 줄이면서도 AI의 영상 분석 성능은 높일 수 있다는 점이 핵심이다.

  이 기술은 캐논(Canon)과 한양대학교의 교차 검증, MPEG 전문가 그룹의 기술 검토를 거쳐 FCM 위원회안(CD)에 반영됐다. 위원회안은 최종 국제표준으로 확정되기 전 단계의 표준 문서다. 채택 기술은 표준 문서뿐만 아니라 참조 소프트웨어에도 통합돼, 향후 최종 국제표준에 포함될 것으로 기대된다.

  김재곤 교수 연구팀은 그동안 HEVC와 VVC 등 동영상 압축 표준과 3D 공간 미디어 압축 분야에서 국제표준화 활동을 이어 왔으며, 이번 성과로 연구 영역을 머신비전 분야까지 넓히게 됐다. 연구팀은 이번 회의에서 3D 공간 미디어 압축(GSC) 기술 2건의 개정 표준초안 채택과 GSC 공동탐색실험 기술 2건 채택 등의 성과도 함께 거뒀다.

  이번 회의에는 김재곤 교수 연구실의 석·박사과정 대학원생 7명이 국립전파연구원의 승인을 받아 한국대표단으로 참가했다. 이들은 FCM과 GSC, AI 모델 데이터 압축(NNC), 차세대 비디오 코덱 분야에서 모두 14건의 기술 기고서를 제출하고 발표했다. FCM 분야는 유인근·이현우 석사과정, NNC 분야는 최병윤·이현우 석사과정, GSC 분야는 김동하 박사과정과 최병윤·양형균 석사과정, 차세대 비디오 코덱 분야는 문기화 박사과정과 김규리 석사과정이 맡았다.