AVS 포인트 클라우드 압축 표준: MPEG 대비 혁신과 성능 분석

초록

본 논문은 중국 AVS(오디오·비디오 코딩 표준) 워크그룹이 개발한 최초 세대 포인트 클라우드 압축 표준(AVS‑PCC)을 소개하고, MPEG의 G‑PCC·V‑PCC와의 기술적 차별점 및 압축 효율을 비교한다. AVS‑PCC는 옥트리·예측 트리 기반 기하 압축, 다중 레이어 변환·KD‑트리 기반 속성 압축 등 새로운 코딩 도구를 적용했으며, 실험 결과에서 동일 비트레이트 조건에서 화질·정밀도 면에서 MPEG 대비 경쟁력을 보인다.

상세 분석

AVS‑PCC는 기존 MPEG 표준과 달리 기하와 속성 압축에 각각 특화된 모듈을 설계하였다. 기하 압축에서는 옥트리 파티셔닝을 기본으로 하면서, Morton 코드 기반 옥트리 인코딩과 블록 기반 엔코딩을 결합해 공간적 상관성을 효율적으로 제거한다. 특히, AVS‑PCC는 옥트리와 쿼드트리·바이너리 트리를 혼합 사용하여, 포인트 클라우드의 비균일 분포에 따라 최적 파티션을 선택하도록 설계했으며, 이를 위한 적응형 파티션 알고리즘은 검색 비용이 크지만 압축 효율을 크게 향상시킨다. 예측 트리 코딩에서는 각 포인트를 최근접 선행 노드와 연결해 예측 잔차를 인코딩한다. 이 방식은 저지연 실시간 시나리오에서 유리한데, 포인트 수가 제한된 경우에도 충분한 예측 정확도를 제공한다.

속성 압축 측면에서는 다중 레이어 변환 기반 코딩과 인터폴레이션 기반 예측 코딩을 모두 지원한다. 다중 레이어 변환은 전체 속성(예: RGB)을 한 번에 변환해 고주파 성분을 효과적으로 압축하고, 변환 계수에 대한 엔트로피 코딩을 수행한다. 반면 인터폴레이션 기반 예측은 각 포인트의 원시 속성을 직접 예측해 잔차를 전송함으로써, 변환 오버헤드가 없는 저복잡도 경로를 제공한다. 또한 KD‑트리 기반 재샘플링을 활용해 기하 정보를 이용한 속성 예측을 수행함으로써 색상·반사도와 같은 고차원 속성의 상관성을 더욱 효과적으로 활용한다.

AVS‑PCC는 색공간 변환(YUV)과 어트리뷰트 레벨 오브 디테일(LoD) 예측을 도입해, 다양한 응용 환경에서 품질-비트레이트 트레이드오프를 세밀하게 조정한다. 엔트로피 코딩은 컨텍스트 기반 이진 산술 코딩을 사용해 옥트리/예측 트리의 점유 코드와 속성 잔차를 효율적으로 압축한다. 전체 파이프라인은 MPEG G‑PCC와 비교해 동일한 정밀도(예: 0.001 m)에서 평균 10 %~15 % 정도 비트레이트 절감 효과를 보이며, 특히 복잡한 도시·교통 시나리오에서 그 차이가 두드러진다.

표준화 과정에서도 AVS‑PCC는 2019년부터 2023년까지 단계별 요구사항 정의, 증거 수집, 초안·위원회 초안·최종 초안 발표까지 체계적인 로드맵을 따랐으며, PCRM(포인트 클라우드 레퍼런스 모델) 소프트웨어를 통해 구현 검증과 성능 평가를 수행했다. 이러한 과정을 통해 도입된 새로운 코딩 툴은 기존 MPEG 표준과의 호환성을 유지하면서도, 중국 내 산업 현장(예: 스마트 시티·자율 주행)에서 실시간 전송 및 저장 효율성을 크게 향상시킬 수 있다.