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포바이포, 파라미터 예측 모델 활용 색상 보정법 특허 등록

콘텐츠 AI 솔루션 기업 포바이포(대표 윤준호)는 색상 보정 작업 과정을 단순화한 AI 모델의 학습 방법·색상 보정 방법론에 대한 특허 등록을 완료했다고 13일 밝혔다. 포바이포가 이번 등록한 특허명은 '이미지 색상을 보정하기 위한 인공 신경망 모델의 학습 방법 및 학습된 인공 신경망 모델을 이용한 이미지 색상 보정 방법'이다. 기존 색상 보정 AI모델의 '이미지를 직접 보정하는 방식'에서 벗어나 색상 보정에 필요한 '핵심 파라미터만을 정밀하게 예측'하는 경량화 모델을 구현한 점이 가장 큰 특징이다. 기존 색상 보정 방식이 '이미지→보정된 이미지'를 직접 출력하는 방식이었다면 포바이포가 개발한 모델은 '이미지→보정 파라미터 예측→이미지에 반영'하는 구조를 채택했다. 더 가벼워진 AI모델을 활용하면서도 안정성은 높이고 보정 처리 효율은 극대화했다는 게 회사 측 설명이다. 이번 특허의 효용은 크게 세 가지로 압축할 수 있다. 첫 번째로 해당 색상 보정 알고리즘은 수치화 된 정보(파라미터)를 그대로 반복 사용하기 때문에 학습대상에서 제외된다. 결과적으로 AI 모델의 학습 속도와 안정성이 크게 향상되고 학습과정도 단순화되기 때문에 작업 결과물이 일관성을 갖게 되고 과적합이나 실패 리스크도 낮아지게 된다. 두 번째로 이미지 전체가 아닌 소수의 보정 파라미터만 예측하면 되기 때문에 학습 처리 데이터 및 시간이 크게 줄어들고 예측 정밀도 역시 높아진다. 또 예측된 파라미터는 작업자가 후처리로 미세 조정할 수 있어 작업 유연성도 높아진다. 세 번째로 예측된 보정 파라미터는 수치 형태로 제공되므로 후속 보정 작업에서 특정 스타일을 정밀하게 맞추는 작업에 용이하다. 방송, 영화, 디지털 콘텐츠 등 제작 환경에 따른 서로 다른 특정 색 보정 기준을 모두 만족시킬 수 있다. 포바이포 배성완 픽셀사업본부장은 "이번 특허는 AI의 색상 보정 프로세스를 훨씬 가볍고 빠르게 개선해 필요한 기능만 골라 쓸 수 있는 맞춤형 상품 출시 가능성을 높이는 계기가 됐다"고 설명했다. 이어 "전문가용 영상 편집툴이나 방송, 영화 후반 작업 등 전문화된 현장에서도 비용 부담 없는 경량화 모델 하나만으로도 보정 품질의 일관성을 확보할 수 있게 된 셈"이라며 "이번 특허를 기반으로 화질 개선 AI 솔루션 픽셀의 상품성을 더욱 높이는 계기로 만들 것"이라고 덧붙였다. 이번 특허는 포바이포와 관계사 '에이아이네이션'이 공동 개발, 출원했으며 지분율은 9:1이다.

2025.05.13 08:45백봉삼

새 엣지 AI 시대 연다...Arm, 초고효율 CPU·플랫폼 공개

Arm이 이전 세대 대비 성능과 전력 효율성을 극대화한 신규 엣지 AI용 칩과 플랫폼을 선보인다. AWS(아마존웹서비스)·지멘스·르네사스 등 다양한 기업들이 주목하는 기술로, 이르면 내년 실제 상용화가 이뤄질 것으로 전망된다. 황선욱 Arm코리아 사장은 27일 서울 중구 더플라자 호텔에서 열린 'Arm 2025 엣지 AI 플랫폼 발표 기자 간담회'에서 신규 AI 엣지 플랫폼에 대해 이같이 밝혔다. 이날 Arm은 10억개 이상의 파라미터로 구성된 AI 모델을 온디바이스에서 실행할 수 있는 Arm Cortex-A320 CPU와, 엣지 AI용 가속기인 'Arm Ethos-U85' NPU를 탑재한 'Armv9 엣지 AI 플랫폼'을 발표했다. Cortex-A320은 Arm CPU 제품군 중에서도 전력효율성을 가장 강조한 모델이다. 이전 제품인 Cortex-A35 대비 머신러닝 성능을 10배 높였다. 또한 스칼라(scalar; CPU의 연산 수행 방식) 성능이 30% 향상됐다. 또한 고급 보안 기능을 신규 추가했다. Arm은 Cortex-A320과 트랜스포머 네트워크에 대한 운영자 지원 기능을 갖춘 Ethos-U85 NPU를 결합해, IoT에 최적화된 세계 최초의 Armv9 엣지 AI 플랫폼을 공개했다. 'Cortex-M85' 기반의 이전 플랫폼 대비 머신러닝 성능이 8배 향상된 것이 가장 큰 특징이다. 또한 이전 세대 대비 최대 메모리 지원량을 늘려, 고성능 LPDDR(저전력 D램)을 보다 유연하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 황 사장은 "엣지 AI 모델이 복잡해지면서 더 높은 성능과 전력효율성을 갖춘 플랫폼에 대한 수요가 커지고 있다"며 "이에 다양한 엣지 AI 분야의 OEM, 반도체 기업들이 Cortex-A320으로 사업을 전개하려고 하고 있다"고 밝혔다. 실제로 이번 Arm의 신규 엣지 AI 플랫폼에 AWS, 지멘스, 르네사스, 어드밴텍, 유로테크 등이 관심을 가지고 있는 것으로 알려졌다. 실제 상용화 사례는 이르면 내년 확인할 수 있을 전망이다. 정성훈 Arm코리아 FAE 디렉터는 "고객사의 자세한 일정을 논할 수는 없으나, 오는 2026년 고객사가 Cortex-A320를 기반으로 한 칩을 출시할 것으로 예상된다"고 밝혔다.

2025.02.27 14:26장경윤

SKT-삼성전자,AI로 5G 기지국 품질 최적화

SK텔레콤은 삼성전자와 협력을 통해 AI 기반 5G 기지국 품질 최적화 기술을 상용망에 적용, 무선망을 고도화한다고 28일 밝혔다. SK텔레콤과 삼성전자는 AI, 딥러닝을 활용해 과거의 이동통신망 운용 경험을 학습하는 작업을 연중 지속했다. 이를 통해 각 기지국 환경에 맞는 최적의 파라미터를 자동으로 추천하는 기술 개발을 최근 완료했다. 양사는 이 과정에서 관련 AI 기술을 SK텔레콤 상용망에 적용해 체계적으로 실증했고, 해당 기술을 통해5G 기지국의 잠재적인 성능을 끌어내 고객 체감 품질을 높일 수 있다는 점을 확인했다. 이동통신 기지국은 각기 위치한 지형적 요인이나 주위 설비 등에 따라 서로 다른 무선 환경에 영향을 받는다. 같은 이유로 동일 규격의 장비를 사용하는 서로 다른 지역의 5G 이동통신 서비스 품질에 큰 차이가 나기도 한다. SK텔레콤은 이에 따라 기존 무선망에서 축적된 통계 데이터와 AI 운용 파라미터의 상관 관계를 학습하는 딥러닝을 활용해 다양한 무선 환경과 서비스 특성을 예측했고 체감 품질 향상을 위한 최적의 파라미터를 자동 도출하는 데 성공했다. 이번 실증에 사용된 삼성전자의 '네트워크 파라미터 최적화 AI 모델'은 무선망 환경 및 성능 최적화에 투입되는 리소스를 효율화하고, 클러스터 단위로 광범위하게 조성된 이동통신망을 최적의 상태로 관리할 수 있게 해준다. 양사는 최적화 AI 모델에 적용하는 파라미터를 다양화하고 트래픽 패턴이 빈번하게 변하는 지하철에도 확대 적용하여 추가 학습 및 검증을 진행하고 있다. SK텔레콤은 전파 신호가 약하거나 간섭으로 인한 데이터 전송 오류가 발생할 때 AI 기술이 자동으로 기지국 전파의 출력을 조절하거나 전파 재전송 허용 범위 등을 재설정해 품질을 개선하는 방식으로 고도화를 추진 중이다. 또한 향후 빔포밍 관련 파라미터와 같이 AI로 최적화할 수 있는 대상의 범위를 확대하고, 실시간 적용 기능을 개발하는 등 기술의 완성도를 지속적으로 높여 나갈 계획이다. SK텔레콤은 이번 기지국 품질 향상을 포함해 텔코에지AI와 네트워크 전력 절감, 스팸 차단, 운용 자동화 등 통신 네트워크의 다양한 분야에 AI 기술을 확대 적용하고 있다. 류탁기 SK텔레콤 인프라기술 담당은 “AI를 접목해 개별 기지국의 잠재 성능을 극대화할 수 있음을 확인한 성과로 의미가 있다”며 “통신과 AI 기술의 융합으로 차별적인 고객 경험을 제공하는 AI 네이티브 네트워크로 진화에 박차를 가하겠다”고 강조했다. 최성현 삼성전자 네트워크사업부 선행개발팀장은 “AI는 여러 산업 분야의 혁신을 위한 핵심 기술로서, 차세대 네트워크로의 진화에도 결정적인 역할을 하고 있다”며 “삼성전자는 AI 기반 차세대 네트워크의 지능형·자동화 기술 개발에 지속 앞장서 나가겠다”고 말했다.

2024.10.28 09:04박수형