UNIST "이미지 전송 효율 48배 높이는 기술 개발"

(울산=뉴스1) 김세은 기자 = 이미지 정보 전송량을 줄일 수 있는 기술이 국내에서 개발돼 대규모 영상 데이터를 지연 없이 주고받아야 하는 분야에서 도움이 될 전망이다.

윤성환 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 교수팀이 AI 기반 무선 이미지 전송 기술인 '과제 맞춤형 의미통신'(Task-Adaptive Semantic Communication) 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.

연구팀에 따르면 이미지 정보는 객체(Object), 배치(Layout), 관계(Relation) 등의 '의미 구조'(semantics)를 갖고 있다. 현재 쓰이는 무선 이미지 전송 기술은 이 같은 '의미구조'를 고려하지 않고 이미지를 통째로 압축한 뒤 전송하기 때문에 고해상도 영상을 실시간으로 주고받기 어렵다.

연구팀이 이번에 개발한 기술은 이미지에 포함된 모든 정보를 보내지 않고 과제에 꼭 필요한 의미 정보만 선별해 전달하는 방식을 택하고 있다.

예를 들어 사진 속 객체를 분류해야 하는 과제일 땐 '고양이' 같은 객체 정보만 보내고, '모자를 쓴 고양이' 같은 이미지 생성이 목적이면 객체들의 배치와 관계 정보까지 함께 전송하는 것이다.

또 정보 전송 과정에서 항상 '참'인 정보나 '중복'된 정보는 걸러내는 의미 필터링(Semantic Filtering) 알고리즘을 개발해 적용했다고 연구팀이 전했다.

연구팀은 "이를 통해 불필요한 데이터 전송은 줄이고 과제 수행에 필요한 맥락은 유지하면서 전송 효율을 크게 높일 수 있었다"고 설명했다.

시뮬레이션 결과, 이 기술은 기존 방식에 비해 최대 45배 높은 전송 효율을 달성했으며, 다양한 무선 채널 조건에서도 실시간 시각 과제 수행이 가능함을 입증했다.

윤 교수는 "앞으론 단순히 '정확하게 보내는 것'을 넘어 '의미 있게 보내는 것'이 통신의 핵심이 될 것"이라며 "이번 연구는 지능형 무선통신 판도를 바꾸는 신호탄"이라고 말했다.

이번 연구 결과는 IEEE 통신 분야 최상위 저널 중 하나인 'IEEE 저널 오브 온 셀렉티드 에어리어즈 인 커뮤니케이션즈'(Journal on Selected Areas in Communications·JSAC)'에 지난달 20일 게재됐다.

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