[양해용 기자]=삼성전자 연구팀들이 제출한 논문 5편이 ‘국제 오디오 공학회(AES, Audio Engineering Society) 2021’ 선정 톱 10 목록에 포함되며 오디오 기술력을 또다시 입증했다. 미국 뉴욕에 본부를 두고 있는 국제 오디오 공학회는 오디오 기술과 공학 분야에서 가장 공신력 있는 국제 학회다.
톱10에 선정된 5개 논문은 삼성리서치(SR)[1] 소속 Visual Technology팀과 삼성리서치 아메리카(SRA) 소속 오디오랩에서 제출했다. 업계를 선도해 나갈 이번 주요 연구 성과를 뉴스룸이 정리했다.
① 스피커 저음 확장과 왜곡 감소를 위한 인공지능(AI) 기술 (SRA)국제 오디오 공학회 2021 선정 톱10 논문에서 가장 많은 다운로드 수를 기록한 논문은 바로 삼성리서치 아메리카의 ‘스피커의 비선형 제어를 위한 AI 기술 적용(Application of AI Techniques for Nonlinear Control of Loudspeakers)’ 연구다.
△우수한 저음 확장 △왜곡 감소 △기계적 보호라는 요구사항을 만족시키는 동시에 높은 음량(라우드니스)을 구현하기 위해서는 스피커 진동판의 진동을 정밀하게 제어해야 한다. 삼성리서치 아메리카의 이번 연구는 기존 방법이 가지는 정확도의 한계를 극복하는 새로운 접근법을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 스피커 진동판의 이동(Displacement)을 입력 전압에 직접 매핑하는 신경망을 사용함으로써, 스피커를 ‘반전(Inverted)’시켜 기존 방법의 문제점들을 해결한 것. 이 기법은 이론적 가정 없이 스피커를 제어하고 선형화(Linearization)할 뿐만 아니라 구현도 용이하다는 점에서 주목받고 있다.
② 동시에 가동한 여러 대의 스피커 측정 방법 (SRA)톱 10에 선정된 두 번째 논문은 삼성리서치 아메리카의 ‘동시에 가동한 여러 대의 스피커 측정 방법에 대한 연구 (Deconvolution of Room Impulse Responses from Simultaneous Excitation of Loudspeakers)’다. 한 방에서 여러 개의 스피커를 동시에 작동했을 때, 전형적 몰입형 오디오 시스템 대비 측정 시간을 10분의 1로 줄일 방법을 제시한다.
전통적인 음장 보정(Room-Equalization)은 한 번에 하나의 스피커를 다루기 때문에 여러 개의 스피커가 존재할수록 응답 측정에 필요한 시간도 오래 걸렸다. 삼성리서치 아메리카의 이번 논문은 모든 스피커를 동시에 작동시킨 후 충격 응답을 역필터링하는 새로운 기법을 제시하며 기존 연구 방법의 한계를 뛰어넘었다.
③ 얇은 두께의 디스플레이 내 오디오 시스템 통합 최적화 (SRA)최근 몇 년간 공간 효율을 높인 새로운 디스플레이 기술이 개발되면서, TV를 포함한 가전제품의 전체적인 크기를 줄이는 것이 트렌드로 떠올랐다. 삼성리서치 아메리카는 ‘슬림 TV 적용을 위한 변환기 설계 제안(Transducer Design Considerations for Slim TV Applications)’ 논문에서 제시한 오디오 시스템 소형화에 대한 연구 성과로 이번 톱 10에 선정됐다.
슬림한 디자인을 유지하며 통합형 오디오 시스템을 설계하는 것은 기술적인 과제 중 하나였다. 대부분의 현대 DSP(Digital Signal Processor)와 증폭기 기술은 변환기를 활용해 성능의 한계를 끌어 올리며 오디오 품질을 유지해왔다. 삼성리서치 아메리카는 이번 논문에서 얇은 두께의 기기에 적용할 수 있는 무빙 코일 변환기(Moving Coil-Transducer)의 새로운 레이아웃을 제안해 주목을 받았다.
④ HDR10+를 위한 최적의 오디오 코덱 입증 (SRA)HDR10+ 시대가 도래함에 따라 삼성리서치 아메리카는 ‘HDR10+를 위한 최적의 오디오 코덱은 무엇인가’를 주제로 공동 연구에 착수했다. 그 결과 ‘스테레오, 서라운드, 몰입감 있는 구성을 위한 오디오 코덱의 비트 전송률 요건(Bitrate Requirements for an Audio Codec for Stereo, Surround and Immersive Formats)’ 논문을 등재했다.
연구팀은 오퍼스(Opus) 코덱을 HDR10+를 위한 최적의 코덱으로 보고, 이를 입증하기 위해 오퍼스 탑재 음향 기기에서 세 가지 음향 실험[2]을 했다. 기존 방식은 오퍼스 코덱을 Ogg안에 탑재(Encapsulation)해, 7.1.4의 스테레오 페어링(Stereo Pairing)을 지원하지 못하는 한계가 있었다. 삼성리서치 아메리카는 이번 논문에서 공동 스테레오 인코딩(Joint Stereo Encoding)을 통해 오퍼스에서 7.1.4 콘텐츠를 수용하는 새로운 스테레오 페어링 구조를 제안했다. 연구 결과, 스테레오 투명성(Transparency)을 위해서는 채널당 64kbps 이상의 비트 전송률이 필요하지만, 5.1과 7.1.4 오디오 포맷에서는 채널당 48 kbps로도 충분하다는 의미 있는 결과를 얻었다.
⑤ OTT 시청 시 높은 몰입감 제공이 가능한 AI 기반 3D 오디오 코덱 개발 (SR)방송 채널에서 OTT 서비스로, 사용자들이 콘텐츠를 감상하는 미디어 플랫폼이 변화하고 있다. 이러한 흐름에 따라 삼성리서치는 ‘콘텐츠 분석을 통해 다운믹싱과 업믹싱을 수행하는 AI 3D 몰입형 오디오 코덱(AI 3D Immersive Audio Codec Based on Content-Adaptive Dynamic Down-Mixing and Up-Mixing Framework)’ 논문을 발표했다. 해당 논문은 OTT 서비스 환경에서 요구되는 스피커 레이아웃들에 대한 다양한 공간 오디오 포맷을 지원하면서도 높은 몰입감을 제공할 수 있는 새로운 3D 오디오 코덱을 제안한다.
대화면 TV에서 콘텐츠와 종류와 특성에 관계없이 고정된 믹싱 프로파일을 사용하는 기존 기술과 달리, 삼성리서치는 이번 논문에서 새로운 프레임워크를 선보였다. AI를 기반으로 동적 오디오 장면 분류와 공간적 에너지 분포 특성 분석을 수행, 이를 통해 결정된 믹싱/디믹싱 (Mixing/De-mixing) 프로파일을 가변적으로 적용시키는 프레임워크를 제안한 것. 또한, 청취 평가를 통해 이 방법이 가정용 엔터테인먼트 OTT 시청 환경에서도 더욱 높은 음장감을 제공할 수 있음을 입증했다.
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