동영상 콘텐츠는 인터넷 트래픽의 80% 이상을 차지할 만큼 급성장하고 있습니다. 대중들은 활발하게 동영상 콘텐츠를 제작하고, 이용하고 있죠. 하지만 동영상 콘텐츠 시장의 성장은 데이터에 대한 고민을 가져오기도 했는데요. 동영상 콘텐츠를 이용하는 플랫폼도, 동영상 콘텐츠를 제작하는 크리에이터도 동영상 콘텐츠의 엄청난 용량을 감당하기 어려워졌기 때문입니다.

그렇다면 이를 해결하기 위해 어떤 해결 방안이 있을까요? 동영상 데이터를 줄이는 것이죠. 하지만 동영상 데이터를 줄이게 되면 ‘화질 저하’라는 문제가 저절로 따라오면서 또 하나의 산이 등장하게 됩니다. 때문에 지금 우리에게 필요한 것은, 동영상 용량은 줄여주면서 화질은 유지해줄 수 있는 기술입니다.

유튜브 영상의 기본 화질이 갑자기 낮아진 이유

최근 유튜브를 이용하면, 이전과 달라진 점이 눈에 띕니다. 예전에는 영상을 재생하면 기본으로 HD 화질로 영상이 재생되었는데, 최근에는 더 낮은 화질로 재생되어 ‘고화질’로 변환해야 하는 일이 종종 발생하기 때문이죠. 유튜브는 최대 4K 영상까지 지원하고 있는데, 왜 처음 재생할 때는 낮은 화질로 재생되는 걸까요?

이유는 ‘데이터’ 문제 때문입니다. 세계 최대 동영상 플랫폼인 유튜브는 급격히 증가하는 동영상 콘텐츠로 인해 데이터 사용량이 늘어나면서 고화질 영상보다 저화질의 영상을 우선 제공해 사용량을 줄여보려고 한 것입니다. 이처럼 우리의 일상에 영향을 줄 만큼 데이터 문제는 심각해지고 있는 수준이라고 볼 수 있습니다.

게다가 스마트TV가 보급되면서 고화질 동영상의 수요도 증가하고 있죠. 이제는 사람들이 유튜브, 넷플릭스 등의 동영상 콘텐츠를 TV로 즐기기 때문에 높은 화질의 영상 콘텐츠가 필요한 것입니다. 낮은 화질의 동영상 콘텐츠를 모바일에서 소비할 때 보다 더 큰 화면에서 동영상을 감상하게 될 경우 저화질 콘텐츠가 가져다주는 불편함은 더욱 크게 느껴지고, 동영상 화질에 대한 중요성이 커졌습니다. 때문에 동영상의 용량과 화질, 두 가지 중 하나라도 포기할 수 없는 상황이 된 것이죠.

영상의 화질은 유지하면서 데이터는 줄여주는 인지 화질 최적화 기술 ‘PQ-optimizer’

‘PQ-optimizer’는 인지 화질 최적화 기술로 영상의 화질은 유지해주고, 데이터는 가볍게 해주는 기술입니다. 자체 개발한 AI를 적용, 영상에서 불필요하게 데이터를 소모하는 화소를 찾아 지워주기 때문에 화질에는 영향을 미치지 않으면서, 전체적인 영상의 데이터는 한결 가볍게 만들어주는 기술이죠.

예를 들어, 우리가 사용하는 컴퓨터의 속도가 느려지면 가장 먼저 떠오르는 원인은 ‘데이터’입니다. 데이터만 지워도 컴퓨터의 속도가 확연이 빨라지기 때문에 우리는 자연스럽게 컴퓨터에서 사용되고 있는 데이터가 얼마인지 확인하고, 데이터 용량을 확보하기 위해 사용하지 않는 문서나 프로그램을 지우곤 하죠. 이와 같은 원리로 ‘PQ-optimizer’는 동영상 내에 불필요한 화소들을 지워 동영상의 용량을 한결 가볍게 해주기 때문에 사용자가 원활하게 동영상 콘텐츠를 즐길 수 있도록 도와줍니다.

이 기술의 이름에서 주목해야 할 부분은 ‘인지 화질’이라는 점입니다. 다시 말해, 화질이 완전히 동일하게 유지되는 것이 아니라 사람의 눈으로 봤을 때 화질이 동일하다는 것인데요. NETFLIX에서 발표한 VMAF 점수를 기준으로 삼아 원본 영상과 차이를 확인했을 때 PQ-optimizer를 적용한 영상의 점수가 비슷하게 측정되었고, 오히려 동일한 데이터를 사용한 영상의 경우 영상 화질의 점수가 높게 측정되기도 했습니다.

‘PQ-optimizer’가 동영상 생활에 가져올 수 있는 변화

‘PQ-optimizer’를 사용할 경우 용량이 줄어들고, 화질이 유지되기 때문에 우리는 더욱 많은 콘텐츠를 생산할 수 있다는 점을 떠올릴 수 있습니다. 덕분에 더욱 자유롭게 콘텐츠를 생산하고, 즐길 수 있게 되는 것이죠. 그리고 데이터를 적게 사용하기 때문에 높은 화질의 영상을 불안정한 네트워크 속에서도 안정적으로 송출할 수 있어 라이브 스트리밍을 할 때 유용하게 사용될 수 있습니다.

게다가 ‘PQ-optimizer’는 인코딩 단계 이전에 적용하는 전처리 기술로, 모든 코덱에 적용할 수 있어 새로운 코덱 지원 기기의 확대와 관계없이 바로 적용할 수 있다는 장점이 있으며, 주어진 데이터에서는 더 나은 화질로 인코딩 할 수 있고 같은 화질에서는 더 낮은 데이터를 사용해 인코딩 효율을 높여줍니다.

하루에도 수많은 크리에이터들이 등장하고 있고, 그들은 매우 활발히 콘텐츠를 생산하고 있습니다. 물론 대중 역시 수많은 콘텐츠를 즐기는 생활에 익숙해져 있죠. 콘텐츠의 양은 엄청난 속도로 증가하는 추세에서 우리는 데이터 사용량에 대한 대비를 하지 않을 수 없습니다. 오늘 소개한 ‘PQ-optimizer’는 앞으로 다가올 데이터 난 속에서 매우 유용하게 사용될 것으로 기대됩니다.