이철 교수 연구팀, IEEE TCSVT 논문 게재

(좌측부터) 다오레 박사과정, 양나은 석사과정, 이철 교수

컴퓨터∙AI학부 이철 교수팀(다오레 박사과정, 양나은 석사과정, 이철 교수)이 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동 연구를 통해 기계를 위한 영상 부호화에 적용 가능한 생성 기반의 영상 복원 기술을 개발하여, 이를 세계적인 국제 학술지인 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(TCSVT)에 게재하였다.

최근 영상 데이터는 사람의 시청보다 인공지능 시스템의 자동 분석을 목적으로 생성·전송되는 경우가 증가하고 있으며, 이에 따라 영상 압축 기술은 인공지능에 중요한 정보를 우선 보존하는 기계를 위한 영상 부호화(Video Coding for Machines, VCM)로 발전하고 있다. 대표적 방식은 관심 영역은 고품질로, 배경은 초저품질로 압축한 뒤 복호 과정에서 배경 영역을 복원하는 것이다. 그러나, 기존 기술들은 초저품질 압축 과정에서 발생하는 열화 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이철 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 생성 모델에서 압축 특성을 고려하여 블랙박스 열화 모델의 그래디언트를 추정하는 기법을 제안하였으며, 정성·정량적 성능 모두에서 기존 기술에 비해 우수한 성능을 보였으며, 특히 높은 일반화 성능을 입증하였다.

연구팀에서 개발한 생성 기반의 영상 복원 기술 개념도

이번 연구에 참여한 다오레 박사과정은 “이철 교수님의 지도와 CILab 멤버들의 도움 덕분에 의미 있는 결과를 얻을 수 있었습니다. 논문이 우수 학술지에 게재 승인되어 매우 기쁘고, 앞으로 CILab 멤버들의 연구도 최고의 국제 학술대회와 학술지에서 인정받기를 바랍니다.” 라고 소감을 전했다.

연구 결과는 “Gradient-Guided Diffusion-Based Restoration of Extremely Compressed Backgrounds for Video Coding for Machines”라는 제목으로 영상처리 및 컴퓨터비전 분야 최상위 국제 학술지인 IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(IF=11.1, JCR 상위 3.7%)에 25년 8월 온라인 게재되었으며 올해 하반기에 출판될 예정이다.

논문 링크: https://doi.org/10.1109/TCSVT.2025.3598710