포바이포 사업보고서 (2023.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요 계약당사는 본 보고서 작성 기준일 현재 회사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요 계약이 존재하지 않아 기재하지 않습니다. 나. 연구개발활동

(1) 연구개발조직당사는 초고화질 콘텐츠 및 뉴미디어 콘텐츠 등 실감화를 요하는 다양한 콘텐츠를 제작하는 콘텐츠 전문기업입니다 . 당사는 2019년 화질연구 기업부설연구소 PIXELL Lab과 기업부설 연구소 Metaverse Lab을 설립하였으며 , 콘텐츠 시각적 실감화의 핵심 요소라고 할 수 있는 화질에 대한 지속적인 연구 개발을 통하여 글로벌 초실감형 영상 콘텐츠 시장의 기술을 선도해 나가고 있습니다 .

(2) 연구개발비용

당사는 설립 이후 본 보고서 제출일 현재까지 연구개발과 관련된 비용을 전액 비용처리하고 있습니다.

(3) 연구개발실적당사는 국내 콘텐츠 업계에서 선도적으로 콘텐츠 실감화를 위한 딥러닝 AI 화질 개선 및 고도화 솔루션을 연구 개발하고 있습니다. 특히 당사는 고해상도 영상 콘텐츠 생산 및 구현을 위한 높은 수준의 기술 개발을 목표로 설정하고 일관성 있는 연구 방향을 유지해 오고 있으며, 현재까지 당사에서 진행해온 주요 연구 결과는 아래와 같습니다.

과제명	초고해상 화질개선 공정 개발

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	2018.04 ~ 2020.11

연구목표	화질 개선 및 복원 공정에 대한 표준화를 통한 작업 효율 극대화

연구 결과	- VFX 기술 기반 화질 개선 및 복원 공정 표준 정립
- 글로벌 가전사의 국제 전시 참가용 콘텐츠 제작 경쟁 입찰, 납품 과정에 해당 공정 반영 - 특허 등록 : 초고해상도 영상 콘텐츠의 화질 개선 방법 (등록번호: 10-2058355)
- 특허 등록: 디지털 영상 노이즈 제거 방법 (등록번호: 10-2194447)
- 특허 등록: 디지털 영상 선예도 강화 방법 (등록번호: 10-2164998)

과제명	적응형 자동 화질개선 기술 개발

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	2020.11 ~ 2021.10

연구목표	적응형 자동 화질개선 기술 개발을 통한 작업 인력/시간 절감

연구 결과	- 영상처리 고전 이론을 바탕으로 한, 채도/ 명암비 자동 보정 알고리즘 개발
- 화질 보정 작업용 상용 툴에 당사 전용 plug-in 화
- 당사 초고화질 콘텐츠 제작 및 콘텐츠 플랫폼 KEYCUTSTOCK 등의 작업 공정에 반영
- 공정 도입 전/후 해당월 평균 생산 효율 향상 효과
- 특허 등록: 입력영상 전처리를 이용한 화질보정방법 (등록번호:10-2245835)

과제명	학습형 자동 화질개선 기술 개발

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	2021.05 ~ 202 2 .0 1

연구목표	학습형 자동 화질개선 기술 개발을 통한 작업 인력/시간 추가 절감

연구 결과	- 딥러닝 기반 자동 화질 개선 알고리즘 개발
- 개선 대상 인자로, 잡음/ 선예도를 추가하여, 당사에서 직접 DB를 생산하는, 당사 화질 개선 노하우를 바탕으로 한, 지도 학습으로 훈련된 알고리즘 개발. 현재 적용가능한 시스템 개발 및 성능 고도화 단계 진행 중
- 명암비 /채도 개선 시스템 개발 완료
- 잡음 제거 시스템 1차(일반적 카메라 잡음제거) 완료
- 잡음 제거 시스템 2차(강도 높은 잡음제거) 완료
- 잡음 제거 시스템 2차(강도 높은 잡음제거) 테스트 진행중
- 선예도 개선 시스템(자연스러운 선예도) 완료 - 선예도 개선 시스템(자연스러운 선예도) 테스트 진행중
- 공인 기관 중간 점검 결과 개선 품질 기대 수준 달성
- 특허 등록: 선예도 개선을 위한 심층 기울기 사전정보 기반 L0 스무딩 방법 (등록번호:10-2342940)

과제명	에스디 (SD: standard definition)급 저해상 구작 (old-fashioned) 영상의 초해상화 (super resolution) 및 현대화 원천기술 개발

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	2021.04 ~ 2 023.08

연구목표	학습 기반 업스케일링 기술로 기존 영상 콘텐츠를 활용하여, 클라우드 기반 자동화 솔루션 적용

연구 결과?	- 전처리 및 후처리를 배제한 초해상화 기법 개발 완료
- 디인터레이스 (deinterlace) 방법을 적용한 초해상화 기법 개발 완료
- 세부 정보( image detail information )가 표현된 영상 초해상화 시스템 개발 1차 완료
- 세부 정보( image detail information )가 표현된 영상 초해상화 시스템 테스트 완료
- 애니매이션 전용 초해상화 기법 학습 모듈 개발 완료
- 동영상 전용 초해상화 기법 학습 모듈 개발 완료

과제명	A I 기반 화질 개선 솔루션 및 가속화 시스템 개발

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	202 2 .04 ~ 2 023.08

연구목표	학습 기반 화질개선 및 품질 평가기술로 기존 영상 콘텐츠를 활용하여, 클라우드 기반 자동화 솔루션 적용

연구 결과	- 세부 정보가 개선된 단일영상 잡음 제거 신경망 개발 및 테스트 완료
- 세부 정보가 개선된 동영상 잡음 제거 신경망 개발 및 테스트 완료
- 색상 보정 전용 신경망 개발 및 테스트 완료
- 영상 품질 및 동영상 장면 전환 자동분할 시스템 개발 완료
- NPU 를 활용한 동영상 잡음제거 솔루션 가속화 인코더 개발 완료
- NPU 를 활용한 동영상 초해상화 솔루션 가속화 인코더 개발 완료
- 논문 투고
1 . 주제: 색상 보정 기법 ( 투고일: 2023 년 5 월 16 일)
제목: Dual-color space network with global priors for photo retouching
논문 지: Scientific Reports (impact factor2023: 4.997)
2 . 주제: 영상 품질 평가 시스템 (투고일: 2023 년 3 월 13 일)
제목: V ideo quality assessment system using deep optical flow and Fourier property
논문 지: I EEE Access (impact factor2023: 3.9 )

과제명	A I 기반 화질 개선 솔루션 및 가속화 시스템 개발

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	202 3 .0 4 ~ 현재

연구목표	학습 기반 초해상화 기술로 기 존 저 품질 해상도의 영상 콘텐츠를 고 품질 해상도로 변환

연구 결과?	- 비전 트랜스포머 신경망을 사용한 S D 급 비디오 초해상화 시스템 학습 및 테스트 완료
(수행 결과) 성능 저하로 연구 보류 중
- 심층 합성곱 신경망을 사용한 SD 급 비디오 초해상화 시스템 학습 및 테스트 진행 중
(수행 중간 결과) 상품화를 위한 이슈 보완 및 기술 고도화 진행중
- 심층 합성곱 신경망을 사용한 F ull HD 급 영상 초해상화 시스템 학습 및 테스트 진행 중
( 수행 중간 결과) 상품화를 위한 이슈 보완 및 기술 고도화 진행중
- 논문 출판
1 . 주제: 색상 보정 기법 ( 게재 일: 2023 년 11 월 1 3 일)
- 제목: Dual-color space network with global priors for photo retouching
- 논문 지: Scientific Reports (impact factor2023: 4.997)
-참여 : 주저자, 제2저자 , 교신저자
2 . 주제: 영상 품질 평가 시스템 ( 게재 일: 2023 년 1 1 월 21 일)
- 제목: V ideo quality assessment system using deep optical flow and Fourier property
- 논문 지: I EEE Access (impact factor2023: 3.9 )
- 참여: 공동저자