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2016년 8월 25일 (목)
ⓒ ITWorld, Katherine Noyes | IDG News Service
압축 이미지는 상대적으로 전송과 보관이 쉬운 것으로 알려져 있다. 구글이 이미지 압축 분야에서 널리 쓰이는 JPEG보다 우수한 인공지능 방식을 도입해 연구한 결과가 지난주 공개됐다.
구글은 인터넷에서 1280x720 크기의 이미지 600만 개를 무작위로 골라내 32x32 크기의 비중첩 타일로 쪼갠 후 그 중 100개 이미지에 가장 낮은 압축률을 적용했다. 목표는 가장 압축하기 어려운 데이터에 대한 압축 성공률을 개선해 결국 다른 데이터 압축도 손쉽게 만드는 것이었다.
연구팀은 구글이 지난해부터 오픈소스화한 머신러닝 시스템 텐서플로우를 사용해 실험용 뉴럴 네트워크 아키텍처를 훈련시켰다. 100만 단계의 훈련 과정을 거치고, 어떤 훈련 모델이 가장 잘 압축된 결과를 냈는지 확인하기 위해 기술적 지표를 수집했다.
구글 연구팀은 JPEG 표준 압축 방식보다 인공지능을 활용한 연구 방식이 평균적으로 더 뛰어난 결과를 냈다고 발표했다. 다음 목표는 대형 이미지를 대상으로 영상 압축 코덱에서 나온 압축 방식보다 나은 결과물을 얻는 것이다. “이미 디코딩된 패치를 재활용하는 방식”의 VP8 영상 코덱 등의 한계를 뛰어넘겠다는 의미다.
그러나 연구팀은 압축 성능 면을 놓고 봤을 때는 어떤 방식이 더 우수한지 단정할 수 없다고 말했다. 기술적인 지표와 사람의 시각적 인식 판단 수준이 언제나 일치하는 것은 아니기 때문이다.
구글은 인터넷에서 1280x720 크기의 이미지 600만 개를 무작위로 골라내 32x32 크기의 비중첩 타일로 쪼갠 후 그 중 100개 이미지에 가장 낮은 압축률을 적용했다. 목표는 가장 압축하기 어려운 데이터에 대한 압축 성공률을 개선해 결국 다른 데이터 압축도 손쉽게 만드는 것이었다.
구글이 테스트한 압축 방법 비교
연구팀은 구글이 지난해부터 오픈소스화한 머신러닝 시스템 텐서플로우를 사용해 실험용 뉴럴 네트워크 아키텍처를 훈련시켰다. 100만 단계의 훈련 과정을 거치고, 어떤 훈련 모델이 가장 잘 압축된 결과를 냈는지 확인하기 위해 기술적 지표를 수집했다.
구글 연구팀은 JPEG 표준 압축 방식보다 인공지능을 활용한 연구 방식이 평균적으로 더 뛰어난 결과를 냈다고 발표했다. 다음 목표는 대형 이미지를 대상으로 영상 압축 코덱에서 나온 압축 방식보다 나은 결과물을 얻는 것이다. “이미 디코딩된 패치를 재활용하는 방식”의 VP8 영상 코덱 등의 한계를 뛰어넘겠다는 의미다.
그러나 연구팀은 압축 성능 면을 놓고 봤을 때는 어떤 방식이 더 우수한지 단정할 수 없다고 말했다. 기술적인 지표와 사람의 시각적 인식 판단 수준이 언제나 일치하는 것은 아니기 때문이다.
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[원문출처 : http://www.itworld.co.kr/news/100859]
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