학습 기반 영상 압축 국제 표준(JPEG AI)의 주요 특징 및 성능 평가

• 영문명: Key Features and Performance Evaluation of the International Standard for Learning-based Image Compression, JPEG AI
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김종호(Jong-Ho Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제19권 제6호, 1271~1280쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

JPEG AI는 가장 최근의 표준화 활동의 하나로서 영상 데이터의 생성 및 활용의 급격한 증가에 대처하고, 최근 압축 성능 측면에서 획기적인 향상이 이루어진 딥러닝 기법을 활용하여 개발된 학습 기반 영상 부호화를 위한 국제 표준을 의미한다. JPEG AI는 클라우드 시스템, 영상 감시, 자율주행 자동차, 영상 데이터 모니터링, 미디어 배포 등과 같은 광범위한 애플리케이션의 요구 사항을 해결하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 동일한 시각적 품질에 대해 대역폭 및 저장 공간 요구량을 약 50%까지 줄이고, 압축된 비트스트림을 컴퓨터 비전 및 영상 처리 작업에 직접 이용할 수 있는 프레임워크를 제공하도록 한다. 본 논문에서는 이러한 목표로 진행되고 있는 JPEG AI에 대해 비전, 학습 데이터 세트의 결정, 표준화 과정과 주요 제안 사항에 대한 성능 비교, 향후 표준화 일정 등에 대한 설명을 통하여 새로운 국제 표준에 대한 특징을 파악하도록 한다.

영문 초록

JPEG AI refers to an international standard for learning-based image coding, leveraging deep learning techniques that have made groundbreaking advancements in compression performance. It addresses the rapid increase in the generation and utilization of image data, and is one of the latest standardization efforts in this field. JPEG AI aims to meet the requirements of a wide range of applications, including cloud systems, video surveillance, autonomous vehicles, image data monitoring, and media distribution. To achieve this, it reduces the bandwidth and storage space requirements by up to 50% for the same visual quality and provides a framework that allows the compressed bitstream to be directly used for computer vision and image processing tasks. This paper discusses the JPEG AI, explaining its goals, the selection of training datasets, the standardization process, a performance comparison of key proposals, and the future standardization schedule, in order to understand the characteristics of this new international standard.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. JPEG AI의 요구 사항 및 적용 분야

Ⅲ. JPEG AI의 주요 기술과 성능 평가

Ⅳ. 결 론

References

키워드

영상 압축 딥러닝 학습 기반 영상 부호화 국제 표준 JPEG AI Image Compression Deep Learning Learning-based Image Coding International Standard