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.
