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한동수, 신진우 교수, 느린 인터넷 환경에서도 고화질 영상 감상 기술 개발
〈 (왼쪽부터) 김재홍, 정영목 석사과정, 여현호 박사과정, 한동수, 신진우 교수 〉 우리 대학 전기및전자공학부 신진우, 한동수 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용한 인터넷 비디오 전송 기술을 개발했다. 여현호, 정영목, 김재홍 학생이 주도한 이번 연구 결과는 격년으로 개최되는 컴퓨터 시스템 분야의 유명 학술회의인 ‘유즈닉스 OSDI(USENIX OSDI)’에서 10월 10일 발표됐고 현재 국제 특허 출원을 완료했다. 이 기술은 유튜브, 넷플릭스 등에서 비디오를 사용자에게 전송할 때 사용하는 적응형 스트리밍(HTTP adaptive streaming) 비디오 전송기술과 딥러닝 기술인 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화를 접목한 새로운 방식이다. 이는 열악한 인터넷 환경에서도 고품질, 고화질(HD)의 비디오 시청이 가능할 뿐 아니라 4K, AV/VR 등을 시청할 수 있는 새로운 기반 기술이 될 것으로 기대된다. 기존의 적응형 스트리밍은 시시각각 변화하는 인터넷 대역폭에 맞춰 스트리밍 중인 비디오 화질을 실시간으로 조절한다. 이를 위해 다양한 알고리즘이 연구되고 있으나 네트워크 환경이 좋지 않을 때는 어느 알고리즘이라도 고화질의 비디오를 감상할 수 없다는 한계가 있다. 연구팀은 적응형 스트리밍에 초해상화를 접목해 인터넷 대역폭에 의존하는 기존 적응형 스트리밍의 한계를 극복했다. 기존 기술은 비디오를 시청 시 긴 영상을 짧은 시간의 여러 비디오 조각으로 나눠 다운받는다. 이를 위해 비디오를 제공하는 서버에서는 비디오를 미리 일정 시간 길이로 나눠 준비해놓는 방식이다. 연구팀이 새롭게 개발한 시스템은 추가로 신경망 조각을 비디오 조각과 같이 다운받게 했다. 이를 위해 비디오 서버에서는 각 비디오에 대해 학습이 된 신경망을 제공하며 또 사용자 컴퓨터의 사양을 고려해 다양한 크기의 신경망을 제공한다. 제일 큰 신경망의 크기는 총 2메가바이트(MB)이며 비디오에 비해 상당히 작은 크기이다. 신경망을 사용자 비디오 플레이어에서 다운받을 때는 여러 개의 조각으로 나눠 다운받으며 신경망의 일부만 다운받아도 조금 떨어지는 성능의 초해상화 기술을 이용할 수 있도록 설계했다. 사용자의 컴퓨터에서는 동영상 시청과 함께 병렬적으로 심층 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 초해상화 기술을 사용해 비디오 플레이어 버퍼에 저장된 저화질 비디오를 고화질로 바꾸게 된다. 모든 과정은 실시간으로 이뤄지며 이를 통해 사용자들이 고화질의 비디오를 시청할 수 있다. 연구팀이 개발한 시스템을 이용하면 최대 26.9%의 적은 인터넷 대역폭으로도 최신 적응형 스트리밍과 같은 체감 품질(QoE, Quality of Experience)을 제공할 수 있다. 또한 같은 인터넷 대역폭이 주어진 경우에는 최신 적응형 스트리밍보다 평균 40% 높은 체감 품질을 제공할 수 있다. 이 시스템은 딥러닝 방식을 이용해 기존의 비디오 압축 방식보다 더 많은 압축을 이뤄낸 것으로 볼 수 있다. 연구팀의 기술은 콘볼루션 신경망 기반의 초해상화를 인터넷 비디오에 적용한 차세대 인터넷 비디오 시스템으로 권위 잇는 학회로부터 효용성을 인정받았다. 한 교수는 “지금은 데스크톱에서만 구현했지만 향후 모바일 기기에서도 작동하도록 발전시킬 예정이다”며 “이 기술은 현재 유튜브, 넷플릭스 등 스트리밍 기업에서 사용하는 비디오 전송 시스템에 적용한 것으로 실용성에 큰 의의가 있다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) 방송통신연구개발 사업의 지원을 받아 수행됐다. 비디오 자료 링크 주소 1. https://www.dropbox.com/sh/z2hvw1iv1459698/AADk3NB5EBgDhv3J4aiZo9nta?dl=0&lst = □ 그림 설명 그림1. 기술이 적용되기 전 화질(좌)과 적용된 후 화질 비교(우) 그림2. 기술 개념도 그림3. 비디오 서버로부터 비디오가 전송된 후 저화질의 비디오가 고화질의 비디오로 변환되는 과정
2018.10.30
조회수 9164
공기를 이용한 가스하이드레이트 생산법 개발
그동안 전 세계적으로 석탄이나 석유를 능가하는 막대한 미래 에너지자원인 가스하이드레이트를 안정적으로 생산할 수 있는 방법을 찾으려고 심혈을 기울여 왔으나 뚜렷한 해답을 찾지 못하고 있다. 기존의 기술들이 지닌 한계성도 있지만, 해저 지층의 일부를 이루고 있는 가스하이드레이트 층의 붕괴로 인한 지반 침하 및 해저 생태계 파괴와 같은 엄청난 지구적 재앙과 피해를 극복할 획기적 기술이 아직 나오지 않고 있다. 우리 학교 생명화학공학과 이흔 교수팀은 해저에 묻혀 있는 가스하이드레이트 층을 거의 손상하지 않고 얼음 결정 형태로 이루어진 하이드레이트 구조에 갇혀있는 막대한 양의 천연가스를 회수하고, 대신 그 빈자리에 지상에서 주입된 공기나 공기와 혼합가스를 집어넣는 획기적인 개념을 수립했다. 연구팀은 다양한 조건의 가스하이드레이트 층에 해리와 맞교환이 동시에 일어나는 새로운 개념의 회수원리를 직접 적용해 자발적 천연가스 생산을 완벽히 입증했다. 이러한 공기 주입법은 이산화탄소 격리 저장과 해저 에너지 자원을 개발 생산하는 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 개념의 원천기술이다. 자연현상 원리로 진행되는 천연가스 생산과정은 국내외에 특허 등록 및 출원됐으며 우리나라의 독보적인 기술로 KoFAST-2(Korea Field-Adapted Swapping Technology, 한국 필드 적응형 맞교환기술)라고 명명했다. 이에 앞서 이흔 교수팀이 개발해 국내외에 특허가 등록된 KoFAST-1은 이미 전 세계에 주목을 받고 있으며, 미국 메이저 석유가스회사인 코노코필립스(ConocoPhillips)가 2012년 4월 미국 알라스카 노스슬로프(North Slope)에 이산화탄소와 질소 혼합가스를 주입해 천연가스를 성공적으로 시험 생산함으로써 KoFAST 기술의 상업화 검증이 이루어졌다. 이번에 개발된 KoFAST-2에서는 대기 중의 공기를 직접 이용함으로써 생산 비용과 효율을 획기적으로 향상시켰다. KoFAST-2는 KoFAST-1 보다 광범위한 천연 가스하이드레이트 필드에 적용 가능한 기술로, 기존 맞교환 기술의 잠재성을 최대한으로 끌어올린 신기술이다. 이흔 교수는 이번 연구에 대해 “셰일가스와 함께 차세대 에너지 양대 축인 가스하이드레이트 생산 원천기술을 국내에서 확보함으로써 전 세계 에너지자원 개발에 전환적 돌파구를 마련했다”며 “우리나라 동해에 부존된 막대한 양의 에너지자원 확보에도 절대적 기여가 가능할 것으로 기대된다”고 말했다. 이번 연구는 미래창조과학부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구자지원사업과 산업통상자원부 가스하이드레이트사업으로 수행됐다. <그림설명> 공기를 이용한 심해 가스하이드레이트 생산 모식도
2014.10.27
조회수 11980
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