동영상 이미지의 경우 스틸 사진과는 달리 초당 10~30장 가량의 화면을 처리하기에 데이테 압축율이 높고 때문에 상대적으로 이미지 손상이 심한 편이다. 때문에 vReveal은 포토샵에서 이미지를 수정하는 것처럼 개개의 프레임을 독립된 이미지로 처리하는 대신, 해당 프레임에 이어지는 앞 뒤 프레임들의 이미지들을 각각 비교해 분석하는 방식으로 노이즈나 손상된 디테일을 복원하는 방식을 취하고 있다.

　

하지만 이런 작업의 경우 여러 프레임을 이미지를 동시에 처리한 후 효과를 적용해야 하기에 높은 연산성능을 요구하며, 때문에 저사양 시스템에서는 이러한 작업을 원활히 처리하기 어려운데, vReveal은 이러한 문제점을 CUDA의 도입으로 해결하고 있다.

　

위 이미지에서 볼 수 있듯이 vReveal은 메뉴의 Tool 옵션에서 CUDA 지원 유무를 설정할 수 있으며 NVIDIA의 GPU를 사용하는 경우 체크 박스가 활성화된다.

　

▲ 테스트에 사용된 갤럭시의 GTS250.

테스트 그래픽카드로 사용한 것은 그래픽카드 전문 제조사인 갤럭시의 GeForce GTS250 그래픽카드이다. GTX 250은 NVIDIA의 55nm 공정을 채택한 G92계열의 새로운 GPU인 G92-428-B1 을 사용한 그래픽카드로 128 개의 스트림 프로세서와 738MHz의 코어클럭을 가진, 메인스트림급에 위치하는 제품이다.

테스트는 컴팩트 디지털 카메라로 촬영한 2개의 동영상을 각각 CUDA기능을 활성화 시킨 상태와 비활성화 한 상태로 나누어 vReveal 이 제공하는 지원 기능들을 적용한 상태로 인코딩을 수행해 완료될 때까지의 시간을 측정하는 방식으로 이루어졌으며 테스트 시스템은 다음과 같다.
　

	테스트 시스템
CPU	인텔 코어2듀오 E8400
메인보드	MSI P45 Neo3 FR
메모리	4GB PC6400 DDR2 SDRAM
VGA	갤럭시 지포스 GTS250
HDD	씨게이트 7200.11 750GB
드라이버	Foreware 195.62
운영체제	마이크로소프트 윈도우 7 Ultimate (32비트)

　

　

테스트 소스로는 컴팩트 카메라인 니콘의 쿨픽스 S5를 사용해 주간과 야간에 각각 촬영한 동영상을 사용했으며 테스트 동영상의 세부 정보는 아래와 같다.

　

	테스트 소스1	테스트 소스1
해상도	320x240	640x480
코덱	WMV3	WMV3
재생시간	15초	34초

　

아래는 테스트 동영상을 사용해 각각의 모드에서 동영상 보정을 수행할 때 걸리는 시간을 측정한 것이다.
　

테스트 결과를 살펴보면 상대적으로 데이터 처리량이 적은 Auto Contrast와 Fill Light 보정 기능을 선택할 경우 CUDA 적용 유무에 따른 연산시간의 변화가 크지 않은 것을 볼 수 있지만 노이즈 제거 기능인 Clear와 2x Resoulution, Stabilize 기능을 적용할 경우 속도 차이가 어느 정도 벌어지는 것을 확인할 수 있다.

그리고 이와 같은 성능 차이는 연산량이 많은 고해상도 소스에서는 더 크게 벌어지는데 320x240의 해상도인 테스트 소스1과 640x480의 해상도를 가진 테스트 소스2를 비교할 경우 이와 같은 차이를 쉽게 찾아볼 수 있다.

또, 테스트 영상의 결과물 품질은 각각 다음과 같다.

　

　

마무리	현실적으로 다가온 CUDA

　

vReveal을 이용해 본 결과, 일반적으로 흔히 발생하는 동영상 촬영시의 품질 저하의 상당부분을 vReveal을 통해 효과적으로 보정할 수 있음을 확인할 수 있었으며, 간편한 사용법과 유튜브를 연계한 자동 저장 기능 등 사용자 편의성 면에서도 만족할 만한 수준이다.

또 NVIDIA의 그래픽카드를 사용할 경우 CUDA를 통해 작업 시간의 단축을 꾀할 수 있다는 것 역시 주목할만한 점인데, CUDA 기능의 경우 스트림 프로세서의 개수에 의한 성능의 차이는 있지만 GeForce8 시리즈 이후의 그래픽카드, 또는 온보드 그래픽 코어에서 모두 사용할 수 있으니 NVIDIA의 그래픽카드를 사용하는 유저들에게는 반가운 소식이 아닐 수 없다.