포바이포 분기보고서 (2025.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

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

나. 연구개발활동

(1) 연구개발조직 당사는 초고화질 콘텐츠 및 뉴미디어 콘텐츠 등 실감화를 요하는 다양한 콘텐츠를 제작하는 콘텐츠 전문기업입니다. 당사는 2019년 화질연구 기업부설연구소 PIXELL Lab 을 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. 딥러닝 기반 영상 화질 최적화 AI 솔루션으로 다양한 노이즈 제거, 색채 및 선예도 개선, 초고해상화를 한번에 진행하고, 화질열화없이 영상의 비트레이트를 50% 이상 낮춰, 영상 저장 및 망사용료를 50% 이상 절감 가능한 제품을 보급하고 있습니다. 또한, 국산 AI 반도체 최적화로, GPU 대비 1/4 비용으로 영상 화질 최적화 및 용량절감 서비스를 실시간으로 제공 가능합니다. 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 토한 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 ~ 2022.01

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 ~ 2023.08

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	AI 기반 화질 개선 솔루션 및 가속화 시스템 개발

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	2022.04 ~ 2023.08

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- NPU를 활용한 동영상 잡음제거 솔루션 가속화 인코더 개발 완료 - NPU를 활용한 동영상 초해상화 솔루션 가속화 인코더 개발 완료
- 논문 투고
1. 주제: 색상 보정 기법 (투고일: 2023년 5월 16일)
제목: Dual-color space network with global priors for photo retouching
논문지: Scientific Reports (impact factor2023: 4.997)2. 주제: 영상 품질 평가 시스템 (투고일: 2023년 3월 13일)
제목: Video quality assessment system using deep optical flow and Fourier property
논문지: IEEE Access (impact factor2023: 3.9)

과제명	AI 기반 화질 개선 솔루션 및 가속화 시스템 개발

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	2023.04 ~ 2024.03

연구목표	학습 기반 초해상화 기술로 기존 저품질 해상도의 영상 콘텐츠를 고품질 해상도로 변환

연구 결과	- 비전 트랜스포머 신경망을 사용한 SD급 비디오 초해상화 시스템 학습 및 테스트 완료
- 심층 합성곱 신경망을 사용한 SD급 비디오 초해상화 시스템 학습 및 테스트 완료
- 심층 합성곱 신경망을 사용한 Full HD급 영상 초해상화 시스템 학습 및 테스트 완료
- 논문 출판
1. 주제: 색상 보정 기법 (게재일: 2023년 11월 13일)
제목: Dual-color space network with global priors for photo retouching
논문지: Scientific Reports (impact factor2023: 4.997)
참여 : 주저자, 제2저자, 교신저
2. 주제: 영상 품질 평가 시스템 (게재일: 2023년 11월 21일)
제목: Video quality assessment system using deep optical flow and Fourier propert
논문지: IEEE Access (impact factor2023: 3.9)
참여: 공동저자

과제명	딥러닝 기반 영상 화질 최적화 및 압축 솔루션 개발

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	2024.01 ~ 2024.11

연구목표	학습 기반 화질 최적화 및 압축 기술과 영상 처리 파이프라인 구축으로 Saas, API, On-Premise 타입의 상용화 솔루션 개발

연구 결과	- 비트레이트를 50% 이상 절감하면서 화질을 더 선명하게 개선하는 화질 최적화 모델 개발 및 영상 처리 파이프라인 구축.- 불필요한 노이즈, 아티팩트를 제거하면서 디테일을 보존하는 VFX 전용 초해상화 모델 개발 및 솔루션 탑재.- SD급 저해상도 전용 초해상화 모델 개발 및 솔루션 탑재.- 인터레이싱 아티팩트를 제거하고, 영상을 부드럽고 선명하게 개선하는 딥러닝 기반 디인터레이싱 모델 개발 및 솔루션 탑재.- 슬로우 모션 구현을 위한 프레임레이트 변환 모델 개발 및 솔루션 탑재.- 카메라 원본 영상의 색보정 자동화 모델 개발 및 솔루션 탑재.
- 특허 등록: 딥러닝 기반 영상 노이즈 저감 장치 및 방법 (등록번호: 10-2670870)- 특허 등록: 비디오 초해상도를 위한 영상 생성 장치 및 방법 (등록번호: 10-2702246)

과제명	딥러닝 기반 영상 화질 최적화 및 압축 솔루션 고도화(상품화)

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	2024.10 ~ 2025.03

연구목표	학습 기반 화질 최적화 및 압축 기술과 영상 처리 파이프라인 구축으로 Saas, API, On-Premise 타입의 상용화 솔루션 개발

연구 결과	- VFX 및 Post-Production을 위한 API 연동 플러그인 개발PIXELL AI의 영상 품질 향상 기술을 VFX 및 Post-Production 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있도록 API 기반 플러그인 개발 완료.
- 클라우드-온프레미스 하이브리드 AI 인프라 구축클라우드 및 온프레미스 환경에서 유연하게 운용 가능한 AI 하이브리드 인프라를 구축하여 성능 최적화 및 비용 절감 효과 달성.
- Film 고유의 Grain 효과 합성을 위한 전용 AI 모델 개발필름 룩(Film Look)을 구현하기 위한 AI 기반 Grain 합성 모델을 개발하고, 이를 솔루션에 탑재하여 창작자의 요구에 맞춘 자연스러운 필름 질감 재현 지원.
- AWS FTR(Funded Technical Review) 및 ISV(Independent Software Vendor) 파트너 패스 취득AWS 공식 기술 검증(FTR)을 통과하고, ISV 파트너 패스를 획득하여 클라우드 기반 서비스 신뢰성 및 확장성 확보.
- 솔루션 상품화 및 버전 전략 수립사용자의 다양한 니즈를 충족하기 위해 기본 버전(Core) 및 **전문가용 버전(Plus, Ultra)**으로 제품을 세분화하여 정식 출시 완료.
- 화질 최적화 AI 모델 고도화디테일 보존 능력을 강화한 화질 최적화 AI 모델을 개선하여 영상의 원본 품질을 유지하면서도 선명도를 극대화.
- VFX 및 Post-Production 전용 입출력 포맷 지원 확장고품질 영상 제작 환경을 고려하여 .exr(OpenEXR) 등 전문 포맷 지원 기능을 개발 및 적용.
- 논문 출판
1. 주제: 영상 초해상화 기법
제목: A Spatio-Temporal Recurrent Alignment for Video Super-Resolution
논문지: IEEE ICCE 2025
참여: 주저자
- 특허 출원: 이미지 색상을 보정하기 위한 인공 신경망 모델의 학습 방법 및 학습된 인공 신경망 모델을 이용한 이미지 색상 보정 방법 (출원번호: 10-2024-0166940)

과제명	딥러닝 기반 영상 화질 최적화 및 압축 솔루션 고도화(상품화)

연구기관	화질 연구 기업부설연구소 (자체 개발)

기간	2024.10 ~ 현재

연구목표	학습 기반 화질 최적화 및 압축 기술과 영상 처리 파이프라인 구축으로 Saas, API, On-Premise 타입의 상용화 솔루션 개발

연구 결과	- AI 모델 경량화(진행중)PIXELL AI 화질 개선 및 화질 복원 모델의 경량화로 처리속도 50% 향상
- 색보정 자동화 AI 모델 고도화클라우드 및 온프레미스 환경에서 유연하게 운용 가능한 AI 하이브리드 인프라를 구축하여 성능 최적화 및 비용 절감 효과 달성.
- PIXELL SaaS _ Lite / Pro 버전 개발일반용 / 전문가용으로 제품 버전을 구분하여 사용 편의성 확대. 개인 콘텐츠 크리에이터를 위한 설치형 버전 개발(진행중)- AWS 마켓플레이스 출시를 위한 API Integration(진행중)AWS 마켓플레이스에 PIXELL SaaS를 등록하고 글로벌 마케팅, 수요처 발굴을 위한 채널 활성화.
- 특허 출원: 파라미터 학습 및 추론을 통한 이미지 색상 보정 인공 신경망 모델 학습 및 학습 된 인공 신경망 모델을 이용한 이미지 색상 보정 방법 (출원번호: 10-2025-0054040)