사진. 한국전자통신연구원

한국전자통신연구원(이하 ETRI)이 AI의 영상 분석에 최적화된 차세대 영상 압축 기술을 개발하고, 관련 기술을 ‘한국전자전(KES 2026)’에서 선보였다.

주요 기술인 ‘AI를 위한 영상 부호화 기술’은 사람이 영상을 시청하기 위한 기존 압축 방식과 달리 AI가 객체를 검출·분류·추적하는 데 필요한 정보를 효율적으로 추출하고 압축·전송하는 기술이다. 기존 기술이 사람이 인식하는 화질을 유지하면서 데이터 용량을 줄이는 데 중점을 뒀다면, 기계용 비디오코딩(VCM)은 AI의 분석 성능을 유지하면서 필요한 정보를 효율적으로 전달하는 데 초점을 맞춘다.

ETRI는 AI 부호화 국제표준인 MPEG VCM을 기반으로 관련 기술을 개발했다. 영상 전체를 전송하는 대신 분석에 필요한 특징 정보를 압축·전송해 네트워크 부담을 줄이면서 AI의 영상 분석 성능을 확보하도록 설계했다. 자율주행차 간 정보 교환과 지능형 영상보안, 스마트시티, 드론, 산업용 로봇 등 실시간 영상 처리가 필요한 분야에 활용될 전망이다.

ETRI는 ‘AI 기반 실사 다인 3D 휴먼 생성 및 자유시점 재현 기술’도 공개한다. 소수의 다중 시점 카메라로 촬영한 영상에서 여러 사람의 3차원 형상을 AI로 복원하고, 사용자가 원하는 시점에서 영상을 감상할 수 있도록 하는 기술이다.

기존 자유시점 영상은 다수의 카메라와 복잡한 연산 과정이 필요해 제작 비용과 실시간 활용 측면에서 제약이 있었다. ETRI는 3D 기하정보 사전학습 인코더와 부화소 기하정보 학습 기술 등을 적용해 적은 수의 카메라로도 고화질 3D 영상을 빠르게 생성하도록 했다. 또한 순방향 추론 방식을 적용해 장면별 별도 최적화 과정 없이 고화질 렌더링과 빠른 처리속도를 구현했다.

해당 기술은 스포츠 중계와 공연·전시, 확장현실(XR) 콘텐츠 등 실감형 공간 미디어 분야에 활용될 것으로 기대된다.

‘생성형 AI 기반 사전시각화 영상 제작 지원 기술’은 영화와 드라마, 광고 등의 본격적인 제작에 앞서 스케치와 스토리보드, 대본을 분석하고 제작자가 구상한 장면을 3D 공간으로 구현하는 기술이다.

AI가 스케치·스토리보드·대본 등 다양한 형태의 멀티모달 데이터에서 제작 의도를 분석하고, 이를 편집 가능한 Universal Scene Description(USD) 기반의 구조화된 3D 장면으로 자동 변환한다. 생성형 AI를 활용해 인물과 사물, 공간 등의 3D 에셋을 생성·배치할 수도 있다. 제작자는 실제 촬영에 앞서 장면 구성과 카메라 위치, 공간 배치 등을 편집하고 검토할 수 있다.

ETRI는 이번 전시를 계기로 AI와 미디어 기술의 융합을 통한 콘텐츠 제작·변환·전송·활용 전반의 지능화를 추진하고, 국내 기업과의 기술협력 및 사업화 기회를 확대할 계획이다. 관련 기술의 국제표준화도 추진해 차세대 미디어 분야의 기술 경쟁력을 확보한다는 방침이다.

한편, 관련 기술은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 지원을 받은 기계를 위한 영상부호화 기술 및 이머시브 미디어 전문연구실 과제와 방송미디어통신위원회 및 정보통신기획평가원의 지원을 받은 생성형 AI 기반 미디어 제작보조 사전시각화 기술 개발 과제를 통해 개발됐다.

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