디지털 홀로그래피는 물체로부터 발생하는 빛을 공간상에 그대로 재현하여 입체적인 영상을 볼 수 있도록 하는 기술로서, 엔터테인먼트, 텔레프레즌스, 교육, 광고, 공연, 전시 등 다양한 서비스를 혁신하여 인간의 소통과 체험 방식을 변화시킬 수 있는 혁신적 미디어로 기대를 모으고 있습니다. 그러나 디지털 홀로그램 영상은 일반적인 영상보다 훨씬 높은 해상도와 데이터량을 발생시키기 때문에 매우 높은 압축율로 압축하지 않으면 실제 서비스에 적용하기는 어렵다는 문제 또한 갖고 있습니다. 본 과제에서는 기존 기술보다 3배이상 압축률을 높인 디지털 홀로그램 동영상 부호화 방식을 연구하여 이러한 문제를 풀어보고자 합니다.

그림 1. 디지털 홀로그래피 응용 서비스 예시 
(무안경식 입체영상 서비스, HMD 기반의 홀로현실 서비스, 위상 홀로그램 기반의 미세측량)
 

현재 가장 발전된 동영상 압축 기술로는 국제표준화기구인 ISO/IEC와 ITU-T가 공동으로 개발한 VVC(Versatile Video Coding) 표준을 꼽을 수 있습니다. 그러나 이 표준은 일반적인 동영상을 대상으로 개발되었기 때문에 홀로그램 동영상에 대해서는 압축성능에 한계가 있습니다. 따라서 홀로그램 영상과 일반 영상의 차별화된 특성을 규명하고 이를 적절히 이용해야만 압축 성능을 높일 수 있다고 할 수 있습니다. 본 과제 연구진은 홀로그램 위상정보의 주기성과 무작위성을 일반 영상과 구별되는 중요한 특징으로 규정하고, 주기성을 고려한 딥러닝 기반 압축 기술과 시공간적 무작위성을 규제하는 딥러닝 방법론을 개발하여 통합 최적화함으로써, 기존 방식보다 월등히 높은 압축률을 달성하고자 합니다. 

그림 2. 공간광변조기(SLM)을 이용한 위상홀로그램 재현 개념
(위상 홀로그램은 DC나 Twin-Image가 없어 디스플레이에 유리하나 일반 영상과 그 특성이 매우 달라 기존의 동영상 압축 기술로는 높은 성능을 얻기 어려움) 
 

디지털 홀로그래피 기술, 특히 위상 홀로그램은 입체영상 서비스로만 활용되는 것이 아니라 의료 및 산업에 필요한 미세측량(Metorology) 기술로도 많은 주목을 받고 있습니다. 본 연구과제를 성공적으로 수행하여 위상 홀로그램의 막대한 데이터량을 혁신적으로 압축함으로써, 차세대 미디어 서비스 실현과 다양한 산업 기술 발전에 기여할 수 있게 되기를 기대해 봅니다.