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[IT뉴스]흐릿한 CCTV 영상, AI 이용해 초고화질로 복원

온카뱅크관리자

2025-06-24 08:07:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> UNIST, 해상도·프레임 동시 향상 ‘차세대 영상복원 AI’ 개발 2025 CVPR 학회 채택…스트리밍·의료·보안영상 활용 기대 
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 [이데일리 김현아 기자]흐릿하거나 끊기는 영상도 또렷하고 매끄럽게 되살리는 차세대 영상복원 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 
 해상도와 프레임(초당 영상 수)을 동시에 향상시키는 것이 특징으로 향후 실시간 스트리밍부터 CCTV·블랙박스·의료영상까지 다양한 산업 분야에 활용이 기대된다.
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 <img alt="[연구그림] C-STVSR(양방향 흐름 기반 시공간 초해상화 모델)기법들의 비디오 복원 결과." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/24/Edaily/20250624080009464eidu.jpg" data-org-width="597" dmcf-mid="ZxZyHrSgvG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/24/Edaily/20250624080009464eidu.jpg" width="658">
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 [연구그림] C-STVSR(양방향 흐름 기반 시공간 초해상화 모델)기법들의 비디오 복원 결과.
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 UNIST(울산과학기술원) 인공지능대학원 유재준 교수 연구팀은 해상도와 프레임을 동시에 개선하는 AI 모델 ‘BF-STVSR(Bidirectional Flow-based Spatio-Temporal Video Super-Resolution. 양방향 흐름 기반 시공간 초해상화 모델)’을 개발했다고 24일 밝혔다. 
 이번 연구 성과는 컴퓨터 비전 분야 최고 권위 학회 중 하나인 CVPR 2025(미국 내슈빌)에 채택되며 주목받았다.CVPR 2025의 1만 3008편 논문 중 상위 22.1% 논문에 포함됐다.
 고화질 복원, 외부 네트워크 없이 자체 학습으로 구현
 기존의 영상 복원 기술은 해상도와 프레임을 개별적으로 처리하며, 프레임 향상을 위해 사전에 학습된 ‘옵티컬 플로우(Optical Flow)’ 네트워크에 의존해왔다. 하지만 이 방식은 연산 비용이 크고 오류 누적이 발생해 실시간 활용에 제약이 컸다.
 반면 UNIST 연구팀이 제안한 BF-STVSR은 프레임 간 움직임을 자체 학습하는 구조로, 외부 네트워크 없이도 자연스러운 움직임과 정밀한 디테일을 복원할 수 있다. 외부 옵티컬 플로우 네트워크 없이 해상도·프레임 동시 복원이 가능한 것이다.
 푸리에 기저함수(Fourier 기저함수·복잡한 신호를 여러 개의 주파수 성분으로 분해해 표현할 수 있도록 해주는 수학적 도구)를 통해 공간상의 고주파 세부정보를 표현했고, 비스플라인 기저함수(B-spline 기저함수)를 통해 시간축의 부드러운 움직임을 효과적으로 표현했다.
 연구팀은 저해상도·저프레임 영상에 이 기술을 적용한 결과, 영상 품질 평가 지표인 최대 신호 대 잡음비(PSNR), 구조 유사도 지수(SSIM)등에서 기존 복원 기술을 능가하는 성능을 확인했다고 밝혔다. 
 이는 움직임이 많은 상황에서도 인물 외형의 왜곡 없이 자연스러운 복원이 가능하다는 의미다.
 “스트리밍·보안·의료·위성영상 등 전방위 적용 가능”
 응용 분야는 스트리밍, CCTV·블랙박스, 의료영상, 위성영상 등 다양하다. 유 교수는 “이번 기술은 스트리밍 플랫폼의 네트워크 부하를 줄이거나, 저사양 장비로 촬영된 CCTV·블랙박스 영상의 복원, 의료 영상 품질 향상 등 다양한 분야에 전방위적으로 적용될 수 있다”고 설명했다.
 연구팀은 향후 해당 모델을 생성형 AI, 메타버스, 실감형 인터페이스 기술 등과도 연계할 수 있는 확장 가능성도 높다고 평가했다.
 이번 연구는 한국연구재단(NRF), 정보통신기획평가원(IITP), UNIST 슈퍼컴퓨팅센터의 지원을 받아 진행됐으며, 김은진 연구원이 제1저자, 김현진 연구원이 공동저자로 참여했다.
 김현아 (chaos@edaily.co.kr) 
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