포바이포 사내 AI연구소 '픽셀 랩(Pixell Lab)'의 논문이 미국 전기전자통신학회(IEEE) 개최 국제 학술대회 'ICCE 2025' 논문으로 채택됐다고 15일 밝혀졌다.

픽셀 랩의 이번 논문 '영상 화질 개선을 위한 시공간 순환 정렬 방법(A Spatio-Temporal Recurrent Alignment for Video)'은 영상 화질 개선을 위한 획기적인 제안을 담고 있다. 기존 사용해왔던 직선적인 프로세스를 구간별로 반복하는 순환형 프로세스로 개선함으로써 품질은 유지하고 시간과 비용은 낮출 수 있는 방법이다.

기존 영상 화질을 개선 방법은 영상 내 이미지를 직선으로 늘어놓은 후 앞 뒤 프레임 사이의 변화, 즉 '광학적 흐름 추정(Optical Flow Estimate)'방법으로 개선점을 포착했다. 해당 방식은 다중 연산 과정이 필요해 복잡하고 시간도 많이 소요된다는 단점이 있으며 잘못된 추정에 따른 오류도 많다. 찾아낸 오류의 재보정을 위한 비용 또한 크다.

반면 포바이포가 제안한 방식은 영상 프레임들을 직선이 아닌 순환형 구조로 정렬하고 블록화하여 복잡한 연산 없이도 변화된 부분과 개선해야 할 부분을 빠르게 찾아낸다. 해당 방식은 사용하면 연산 처리 과정이 줄어들어 화질 개선 시간을 단축시킬 수 있을 뿐 아니라 오류와 노이즈를 줄이고 영상의 일관성도 높일 수 있어 높은 수준의 영상품질을 확보할 수 있다.

이번 논문의 저자이자 실증 과정을 주도한 포바이포 김현철 AI연구소장은 "단순히 AI 모델을 개발하는 연구자가 아닌 실제로 화질 개선 AI 솔루션을 판매, 서비스하는 회사의 구성원의 입장에서 고민해왔기 때문에 이 같은 개선 방안을 찾아낼 수 있었다고 생각한다"며 "프레임의 정렬 방식을 바꾸는 단순한 프로세스 개선만으로 이정도로 높은 효율을 이끌어 낼 수 있다는 사실을 확인한만큼 실제 제품 성능과 서비스 개선에도 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.