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"기존 AI 영상 기술은 잊어라!" UNIST가 선보인 화질 개선 비밀은?

댓글 2 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.06.24 09:23

기사 3줄 요약

1 UNIST, 저화질 영상 선명하게 바꾸는 AI 개발
2 해상도·프레임 동시 개선, 기존 기술 한계 넘어
3 CCTV, 의료, VR 등 다양한 분야 활용 기대

흐릿해서 답답했던 영상, 뚝뚝 끊겨서 보기 힘들었던 경험 한번쯤 있으실 겁니다. 특히 중요한 순간이 담긴 CCTV나 블랙박스 영상이 저화질이라면 정말 난감합니다. 이제 이런 걱정을 덜어줄 AI 기술이 국내 연구진에 의해 개발되었습니다. UNIST 유재준 교수팀이 개발한 ‘BF-STVSR’ AI 모델이 바로 그 주인공입니다. 이 모델은 마치 영상 편집 전문가처럼 저품질 영상의 해상도와 프레임 수를 동시에 끌어올립니다. 흐릿한 화면은 선명하게, 끊기는 움직임은 물 흐르듯 부드럽게 바꿔줍니다. 기존 기술들이 해상도와 프레임을 따로 처리하거나 복잡한 계산에 의존했던 것과는 확연히 다릅니다. BF-STVSR은 신호처리 이론과 딥러닝 기술을 똑똑하게 결합했습니다. 덕분에 영상 속 움직임을 스스로 학습하고 예측하여 훨씬 자연스럽고 깨끗한 결과물을 만들어냅니다.

그래서, 뭐가 어떻게 다른 건데?

기존 AI 영상 복원 기술은 종종 한계에 부딪혔습니다. 영상 속 사물의 움직임이나 미세한 부분을 제대로 살리지 못해 화면이 어색해지거나 왜곡되는 경우가 있었습니다. BF-STVSR은 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지 특별한 무기를 사용합니다. 첫 번째 무기는 ‘B-스플라인 매퍼(B-Spline Mapper)’입니다. 이는 영상 속 물체의 움직임을 아주 정교하게 포착해 시간의 흐름에 따른 변화를 부드럽게 보정해줍니다. 마치 숙련된 애니메이터가 캐릭터의 동작을 자연스럽게 그려내는 것과 비슷합니다. 두 번째 무기는 ‘푸리에 매퍼(Fourier Mapper)’입니다. 이 기술은 영상의 주파수 성분을 분석해 고주파 성분, 즉 영상의 세밀한 부분을 되살려 선명도를 극대화합니다. 오래된 사진을 복원해 숨겨진 디테일을 찾아내는 전문가의 손길을 떠올리게 합니다. 이 두 기술의 조화로 BF-STVSR은 외부의 도움 없이 스스로 영상의 공간적, 시간적 품질을 동시에 향상시킵니다. 기존 기술처럼 별도의 복잡한 계산 과정에 의존하지 않아 오류 발생 가능성도 줄였습니다.

진짜 효과 있는 거 맞아? 숫자로 보여줘!

말로만 들어서는 잘 와닿지 않을 수 있습니다. BF-STVSR 모델의 뛰어난 성능은 객관적인 수치로도 증명되었습니다. 연구팀은 다양한 저해상도, 저프레임 영상에 이 모델을 적용해 테스트를 진행했습니다. 그 결과, PSNR(최고 신호 대 잡음비)과 SSIM(구조적 유사성 지수) 같은 화질 평가 지표에서 기존 최고 수준의 모델들보다 더 높은 점수를 받았습니다. 이 지표들이 높을수록 원본 영상에 가깝게, 그리고 왜곡 없이 자연스럽게 복원되었다는 의미입니다. 예를 들어, ‘Vid4’라는 표준 테스트 영상 데이터에서 기존 기술 대비 평균적으로 PSNR은 약 0.5dB, SSIM은 약 0.02 더 높게 나타났습니다.

데이터 세트	모델	PSNR (dB)	SSIM
Vid4	BF-STVSR	32.5	0.91
Vid4	기존 STVSR 평균	32.0	0.89

이런 성능 향상은 단순히 숫자를 넘어섭니다. 움직임이 많은 영상에서도 사람이나 사물의 형태가 깨지거나 어색하게 늘어지지 않고, 마치 처음부터 고화질로 촬영된 것처럼 자연스럽게 보인다는 뜻입니다.

와, 이거 완전 대박인데? 앞으로 어떻게 쓰일까?

이 놀라운 기술은 우리 생활 다양한 곳에서 활약할 것으로 기대됩니다. 저화질 CCTV 영상이나 블랙박스 영상의 품질을 높여 사건 해결의 결정적인 단서를 제공할 수 있습니다. 또한, 인터넷으로 영화나 드라마를 볼 때 데이터 용량을 줄이기 위해 압축된 영상도 BF-STVSR을 만나면 원본에 가까운 고화질로 즐길 수 있게 됩니다. 유재준 UNIST 교수는 "미디어 콘텐츠 제작은 물론, 의료 영상 분석이나 가상현실(VR) 기술 분야에서도 폭넓게 활용될 수 있을 것"이라고 설명했습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 CT나 MRI 같은 영상의 해상도를 높여 아주 작은 병변도 쉽게 찾아낼 수 있도록 도울 수 있습니다. 이 연구 성과는 컴퓨터 비전 분야에서 세계 최고 권위를 자랑하는 학회인 CVPR 2025에도 발표되어 그 기술력을 국제적으로 인정받았습니다. 앞으로 BF-STVSR 기술이 만들어갈 더욱 선명하고 부드러운 영상의 세계가 기대됩니다. (사진 출처: 인공지능대학원 유재준 교수)

편집자: 이도윤 기자

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