Digibase

Per-title 인코딩 최적화 솔루션

콘텐츠 별 영상의 화질 복잡도를 분석하고 그에 상응하는 AWS Elemental 인코더의 프로파일과 매칭시켜 화질-전송량 측면에서 최적의 인코딩 효율을 이끌어 내는 솔루션입니다.

미디어 정보 분석

비디오 스캔타입, 해상도, 오디오 코덱 종류 등 미디어 포맷/코덱에 관련된 정보를 추출하여 사용자 조건에 맞게 분류
영상 복잡도 분석
(KSVCAT)

콘텐츠 별 비디오의 복잡도를 분석해 최적의 인코딩 비트레이트를 추천해 주는 솔루션.

선택 가능 고급 옵션 : M/L기반 영상 복잡도 분석 (KSVCAT-ML)

기계 학습(Machine Learning)기법을 활용하여 분석 솔루션을 누적되는 데이터세트 정보를 기반으로 트레이닝하여 능동적인 방식으로 비트레이트 추천의 정확도를 개선하는 옵션
트랜스코더

AWS Elemental의 고성능 병렬 파일 트랜스코더
객관적 화질 지표
산출(KSVMAF)

원본 비디오와 인코딩 비디오를 비교하여 객관적 품질 측정을 하는 모듈.
Netflix의 VMAF Metric 제공.
재인코딩 프로세스

해당 프로세스는 고객의 요구에 맞춰 생략 가능
데이터 세트(DB)

KSVMAF에서 출력된 VMAF 점수를 목표 점수와 비교해 재인코딩 여부를 판단하고 목표 점수에 도달하기 위한 추천 비트레이트를 계산하는 모듈. 트랜스코더와 EMS 등과 연동해 작동.

고객사의 요구에 맞춰 커스터마이징 가능