구글이 신경망을 이용한 새로운 영상 압축 기술을 개발하고 있다. 이 기술은 JPEG를 넘는 압축률 실현을 위해 수많은 이미지를 신경망으로 분석하고 이미지를 처리, 기존 방식보다 4∼8% 효율적인 압축을 실현할 수 있다고 한다.

구글은 실험을 통해 임의 이미지 데이터 600만 장을 신경망에 올리고 이들을 각각 32×32 픽셀 조각으로 나눠 가장 화질 영향이 적은 100조각을 각각 선별했다. 또 조각마다 압축이나 배포 과정을 바이너리 코드 수준까지 분석해 조각당 효과적인 압축을 학습시켰다.

또 이미지를 압축 처리할 때 조각마다 최적화된 압축을 실시했다. 또 블록화하면 발생하기 쉬운 이음새 부분은 인간의 시각 인지 특성에 최적이 될 수 있게 조정했다. 이를 통해 이미지 1장으로 재구성해 저장하는 것.





이렇게 하면 높은 압축 효율과 품질을 유지한 이미지 파일이 될 수 있다고 한다. 물론 이 과정은 상당히 번거롭고 복잡한 처리를 필요로 한다. JPEG 이미지라고 하면 압축 처리를 이미지 1장 전체를 대상으로 한다. 반면 이번 연구에선 이미지를 부분으로 쪼개서 가장 적합한 압축 처리를 한다. 물론 JPEG는 DCT로 변환할 때 8×8 픽셀로 분할 처리하지만 압축 처리 자체는 전체 이미지를 대상으로 한다.

이번 연구는 이미지 포맷 자체를 개발하는 건 아니다. 아미지 압축 과정을 고안해서 시각적 품질을 유지하면서 파일 크기를 작게 하려는 시도인 것. 따라서 최종 이미지 포맷이 따로 정해진 건 아니다. 어쩌면 구글 포토 등에 올라오는 방대한 사진을 보관하기 위해 서비스를 위한 저장공간 용량 절감을 위한 압축 방식으로 쓰일 가능성도 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이장혁 IT칼럼니스트  hymagic@naver.com

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