콘텐츠 본문
논문 국내 국내전문학술지(KCI급) 기계를 위한 특징 부호화 표준화 동향
- 학술지 구분 국내전문학술지(KCI급)
- 게재년월 2025-05
- 저자명 한희지, 이성은, 서예원, 정순흥, 최해철
- 학술지명 방송미디어공학회논문지
- 발행처명 한국방송미디어공학회
- 발행국가 국내
- 논문언어 한국어
- 전체저자수 5
논문 초록 (Abstract)
최근 감시, 산업 자동화, IoT 응용의 확산으로 기계가 분석하는 영상 데이터의 양이 인간 소비를 초과하고 있으며, 이에 따라 기계 소비를 위한 영상 트래픽이 급격히 증가하고 있다.
이러한 변화에 대응하기 위해, 연산 부담을 에지 디바이스와 클라우드 서버 간에 분산하는 분산 신경망 실행 방식이 등장하였으며, 이러한 방식에서는 에지 디바이스에서 생성된 중간 특징의 효율적 전송이 요구된다.
그러나 기존 비디오 부호화 기술은 인간 시각 품질을 기준으로 설계되어 있어, 신경망 중간 특징과 같은 비 시각적 데이터에 최적화 되어 있지 않다.
또한, 대규모 데이터 전송이 요구되는 스마트 시티 및 자율주행 환경에서는 원본 영상이나 특징 데이터를 그대로 전송할 경우 네트워크 대역폭이 극심하게 소모된다.
이에 따라, 중간 특징을 효율적으로 압축하면서도 신경망 표현의 중요한 정보를 유지할 수 있는 새로운 부호화 기술의 필요성이 대두되고 있다.
이에, ISO/IEC JTC 1/SC 29 MPEG Video에서는 기계를 위한 특징 부호화(feature coding for machines, FCM) 표준화를 추진하여, 신경망 특징 데이터를 기계 소비에 최적화된 방식으로 압축하는 기술을 개발하고 있다.
본 논문에서는 FCM의 표준화 동향을 소개하고, 부호화 구조 및 성능 평가 조건과 함께 테스트 모델의 성능을 분석한다.
