일반유저안녕하세요.
거실TV가 오래되서 이번기회에 바꾸려고 합니다.
그런데 LG의 작년모델의 경우, 8천 시리즈 이상되어야 알파엔진인가하는 화질개선용 인공지능이 들어간다고 하는데,
이 엔진의 유무에 따라 화질이 많이 차이나는지 궁금합니다.
고수님들의 답변 부탁드립니다.
PS. 작년 연말에 55SM9800KNB 백만원정도 할때 살 걸 그랬내요.
지금은 무려 가격이 2배이상 뛰었네요.ㅜㅜ
안녕하세요.
거실TV가 오래되서 이번기회에 바꾸려고 합니다.
그런데 LG의 작년모델의 경우, 8천 시리즈 이상되어야 알파엔진인가하는 화질개선용 인공지능이 들어간다고 하는데,
이 엔진의 유무에 따라 화질이 많이 차이나는지 궁금합니다.
고수님들의 답변 부탁드립니다.
PS. 작년 연말에 55SM9800KNB 백만원정도 할때 살 걸 그랬내요.
지금은 무려 가격이 2배이상 뛰었네요.ㅜㅜ
이게 알파9 하고 알파7 이 들어간 모델차이가 칩차이라고 하던데..
영상시연시는 아주 미세한 차이가 나는지 모르겠는데..
집에와서 그냥 셋탑으로 보는 입장에서는 솔직히 눈에 익숙해지기 나름 같습니다.
그나마 oled 라고 작년에 태어난 아기들이 있어서 그래도 비싼게 낫겠지 싶어서 정신만족으로 쓰고 있지만..
전혀 모르겠습니다. 저로써는......
화질엔진은 화질을 좋게 하기보다는 LCD의 낮은 반응 속도가 경계라인 단위로 더 밝게 드리이브 하거나
블거효과 (깍두기)를 제거하기 위해서 로우필터등을 쓰느 것입니다.
화질엔진은 기대하시는 그런 것이 아니죠.
PDP 와 LCD가 공존하던 시절 PDP에 비해서 상태적으로 열등한 화질은 조금이라도 개선하기 위한 노력의 일환 이죠.
사실 LCD 패널은 중국의 저가 패널이 시장을 거의 장악하여
국내 TV 시장에서는 LCD 패널 생산을 거의 접었죠.
LCD TV에서 어쩡정한 가격의 TV를 구입하시면 ( 대기업 제품 포함) 중국산 TV 패널을 사용한 것 입니다.
인공지능이 화질을 개선한다구요? ㅎㅎ
이것은 최근의 기술 트랜드를 마켓팅용으로 끼워 넣은 것으로 사실상 AI 라고 하기엔 ...
왜냐하면 딥러닝을 하느 것도 아니고...
셋트 개발시 많은 ? 영산 데이터를 기반으로 해서 분석한 내용을
화질 개선 하는데 반영하건 것으로 살아있는 AI 가 아니고 박제된 데이터 기술 입니다.
이런 종류의 기술은 AI 라고 명칭하기 전에도 존재해 왔었는데 ..
최근에 AI 가 주목을 받으니까 .. 갖다 붙여진 마케팅용 이라고 할 수 있습니다.
3D-TV 로 3D 영상을 얼마나 보시나요?
한때 아바타 영화 이후 3D TV가 하이엔드 TV 시장을 현성하며 고가로 안경끼워팔기 까지 했지만 ..
이것도 마켓팅 용도 였죠.
기술적으로 의미 있는 화질이 좋은 TV를 구입하시려고 한다면
OLED 는 LCD에 비해서 우수한 성능을 갖으므로 적절한 선택 입니다만
가격이 상대적으로 LCD에 비해 거의 두배 가격을 형성 합니다.
OLED 패널 양산이 준비되지 않는 어떤 회사는 물리학에서 나오는 양자역학 화소라나 ... 뭐 그런 네이밍의 패털을 탑재한 TV가 OLED 보다 우수하다
자랑질 하기도 하고 두 회사가 이걸로 해외에서 까지 피 터지게 헐뜯고 했죠.
당연히 4K 해상도 일테고 120Hz 패널 탑재 LCD TV.. ( 이것도 LED 패널땜시 .. ) 가 선택의
그리고 HDR 지원 뭐 이런 걸로 선택 하셔야 합니다.
최근의 기술은 Interpolation 함수를 Neural Network로 모델링하여 그 파라미터들을 Data-driven 방식으로 학습하여 적용하게 됩니다. 학습시 본 유사한 데이터로 빈공간을 매꾸는것이 아니라, 매꾸는 방법을 학습하여, 그 함수를 이용, 주위 데이터와 가장 어울리게 빈공간을 채우는 방법이 주로 사용됩니다. 개인적으로는 정보의 복원이라고 이야기할수는 없지만, 사람이 보았을때 자연스러운 정도를 화질이라고 생각한다면 화질 개선의 효과는 우수하다고 생각하고요. NVIDIA의 DLSS이 상용화된 기술이라고 볼수 있죠..
현재 TV에도 같은 neural network 기술이 적용되는지 확실하지는 않지만... 적용된다면 무의미한 기술은 아닐것 같습니다.
이를 반영하기위한 하드웨어로 구현해 놓았기 때문에 AI 라고 할 수 없죠.
계속되는 데이터에 따라서 화질 개선을 위한 결정을 하는 것이 아니고
많은 데이터로 미리 연습된 준비된 연산의 결과를 반영 하는 구조이죠.
이렇게 포뮬러가 미리 정해졌으므로 딥러닝을 통한 방식이 아니라 미리 연습된 것을 기반으로
이에 따라서 동작하므로 박제된 것이라고 할 수 있습니다.
미리 연습된 예를 들어 특정 게임에 나오는 데이터를 기반으로 연습된 하드웨어를 구현 하는 것이죠.
화질은 각각의 화소로 구성되는데 각각 화소를 처리해야 하는 시간이 4K 60Hz 또는 120Hz 프레임 레이트에서
이를 처리하기 위한 하드웨어가 사용 가능한 시간이 얼마나 되는지는 계산 해보시면 알 수 있을 겁니다.
화소 데이터가 병렬로 처리되는데 파워 소모와 처리 하드웨어의 크기를 고려하여 현재는 짯수 필드와 홀수 필드를 나누어서 동시에 하도록 되어 있습니다.
그래도 약 800MHz 입니다.
가장 빠른 인텔 CPU가 오버해도 3-4GHz 이므로 3~4 회 연산이 가능하죠.
이정도의 시간으로 800MHz 정도로 들어오느 데이터를 실시간으로 Neural Network로 처리 가능 할까요.
TV 셋트에는 게다가 인텔 CPU가 아니라 ARM core가 들어가는데 기것해야 1GHz로 동작하며
비디오 데이터를 이 ARM core가 처리하도록 하지 않고 있습니다. 당연히 할 수도 없구요.
그럼 이런 미리 연습된 박제된 알고리즘은 하드웨어 즉 로직으로 구현해야만 800MHz 에 처리 가능 하게 할 수 있습니다.
그럼 하드웨어는 무한정 병렬화를 할 수있을까요?
비디오 데이터를 처리하는 phase는 대략 10~12 단계를 갖습니다.
여기에는 LCD의 특성을 개선하기위한 보정이 대다수에 사용되며
몇몇 단계만이 화질개선에 사용됩니다.
LCD의 특성을 개선하기위한 단계도 크게 보면 화질을 개선 한다고 할 수 있으로 이것도 AI 뉴런 등의 방식으로 구현 할까요?
가성비 ? 보다는 단가가 우선되는 제품 설계에서
가급적 단순화 시킨 하드웨어를 구현 할 수 밖에 없는 것이죠.
미리 정해진 비디오 데이터를 기반으로 연습된 알고리즘을 반영한 것이 AI 라고 한다면 ...
그것은 복잡한 수식을 하드웨어로 구현한 것을 AI 라고 한다는 것과 같게 됩니다.
기존 제품과 비교해서 시각적 효과가 두드러지지도 않는데
업체들의 기술적 시류에 편승한 마켓팅 광고에 속지 말아야 합니다.
보는 사람에 따라서 누구는 구별을 잘하고 누구는 구별을 잘 못하기 때문이지요.
저도 TV 구매시 그 점 때문에 고민하다가 백화점 매장에서 두 제품이 바로 옆에 붙어있길래 시연해 보고 결정했습니다.