동아대 AI 압축기술, 국제표준 됐다… 연산량 절반 줄였다

성능 유지하며 연산 복잡도 최대 62% 감소

스마트시티·자율주행 등 AI 서비스 활용 기대

동아대학교는 서정일 교수 연구팀이 개발한 AI 특징 압축 기술인 '저복잡도 특징 트랜스폼(LCFT·Low Complexity Feature Transform)'이 최근 열린 동영상전문가그룹(MPEG) 국제표준화 회의에서 국제표준으로 채택됐다고 24일 전했다.

이번 성과는 한국전자통신연구원(ETRI)과의 공동연구를 통해 이뤄졌다.

연구팀은 지난 13일부터 스위스 제네바에서 열린 제155차 MPEG 표준화 회의에서 LCFT 기술을 제안했고, 기술의 혁신성과 활용 가능성을 인정받아 '기계를 위한 특징 부호화(FCM·Feature Coding for Machines)' 표준의 핵심 특징 변환 기술로 최종 채택됐다.

FCM은 AI가 영상 속 객체를 인식하거나 추적하는 과정에서 생성되는 중간 특징 데이터를 효율적으로 압축하고 전송하는 기술이다. 영상 자체가 아닌 AI가 이해하는 특징 정보를 다루기 때문에 차세대 영상 압축 기술의 핵심으로 꼽힌다.

특히 기존 영상 압축 방식보다 전송 효율을 크게 높일 수 있어 스마트시티와 자율주행, 스마트팩토리, 지능형 영상관제 등 대규모 AI 서비스 구현에 필요한 기반 기술로 주목받고 있다.

이번에 국제표준으로 채택된 LCFT는 AI 모델 내부의 특징 변환 과정에서 연산량이 많은 블록을 경량 구조로 바꿔 계산 부담을 크게 줄인 것이 특징이다.

연구 결과 인코더 연산량은 기존 대비 약 62%, 디코더 연산량은 약 30% 감소했지만, 전체 AI 성능 차이는 1.17% 수준에 그쳤다. AI 성능 저하를 최소화하면서도 연산 효율을 크게 높였다는 점에서 국제표준화 회의에서도 높은 평가를 받았다.

AI 서비스가 빠르게 확산하면서 이 같은 특징 데이터 압축 기술의 중요성도 커지고 있다. AI가 분석하는 영상 데이터가 늘어날수록 처리 속도와 저장 공간, 네트워크 부담을 줄이는 기술이 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다.

서정일 동아대 교수는 "LCFT는 AI 성능을 유지하면서도 연산 복잡도를 크게 낮춰 실제 산업 현장에서 활용성을 높인 기술"이라며 "앞으로도 국내외 연구기관과 협력을 확대해 차세대 AI 미디어 압축 기술과 국제표준 개발을 선도해 나가겠다"고 말했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 한국정보통신기술협회(TTA)의 지원을 받아 한국전자통신연구원이 수행하는 '기계를 위한 영상 부호화 기술' 연구개발사업의 하나로 추진됐다.

동아대 서정일 교수.

영남취재본부 조충현 기자 jchyoung@asiae.co.kr