북힌 김책공업종합대학은 정보과학기술학부 연구진이 잡음을 증폭시키지 않는 모바일 화상 고속 축소 기술을 개발했다고 8월 29일 홈페이지를 통해 밝혔다.

대학은 최근 휴대용 전화기들이 초고해상도 카메라를 장비하고 있으며 따라서 매일 방대한 양의 고해상도 화상들과 동화상들이 생성되게 된다며 이 화상 및 동화상들을 일반 화면들에 현시하려면 높은 배율로 축소해야 한다고 지적했다.

대학은 심층학습(딥러닝)에 기초한 축소방법들이 2, 3, 4배와 같이 미리 정해진 몇 개 배수에 대해서만 훌륭한 성능을 발휘한다고 설명했다. 또 임의의 배율에 대해 최신 화상 축소 알고리즘들은 윤곽과 예리한 세부들은 보존하지만 잡음을 증폭하고 특히 축소 배율이 아주 크면 바라지 않는 인위적인 효과들이 나타난다고 밝혔다.

이에 정보과학기술학부 연구진이 잡음을 증폭하지 않으면서 실시간으로 초고해상도 화상을 쪽그림 크기로 축소하는 NDPID(Noise-free DPID or New DPID) 알고리즘을 연구했다는 것이다.

제안한 알고리듬은 최신 축소 방법들 보다 훨씬 빠르며 미리 정해진 축소배율의 제한을 받지 않는다고 대학은 설명했다. 실험결과들은 제안한 알고리즘이 선행한 가장 빠른 세부 보존 화상축소 방법인 DPID보다 평균 7.37% 정도 더 빠르다는 것을 보여준다고 지적했다.

제안한 알고리듬을 GPU에서 실현하면 시간적인 인위 효과를 생성하지 않으면서도 2K동화상을 초당 116프레임의 속도로 128화소 너비로 축소한다는 것이다. 이 연구 내용은 SCI잡지 IEEE Access에 발표됐다고 한다.