학습/코칭

사진 앨범 용량 부족 ‘HEIF’로 해결한다!

품질 그대로 용량만 줄인 차세대 이미지 파일 형식



-본 기사는 청소년 진로 학습 인문 시사 월간 매거진 <나침반36.5도> 11월호에 수록됐습니다.
-더욱 다양한 기사는 <나침반36.5도>을 통해 확인할 수 있습니다. 

먹음직스러운 음식이 세팅돼 있는 모습, 누구보다 행복한 모습으로 여행을 즐기는 모습, 자연의 아름다움, 필요한 정보의 기록 등, 우리는 순간의 기억을 오래도록 간직하기 위해 사진을 찍는다.

특히, 카메라가 달린 휴대폰이 보급되기 시작하면서 사람들은 각자가 사진작가가 돼 매년 적게는 수십에서 많게는 수천 장에 이르는 작품들을 생성해 내고 있다.

이제는 특별한 순간을 담는다기보다 소소한 일상을 기록하는 것이 보편화 된 세상이다. 그런데 여기서 문제가 하나 발생했다. 세월이 흘러 휴대폰에 내장된 카메라의 성능과 화질이 좋아지고, 매년 찍어대는 사진의 양도 늘어나면서 그 많은 사진들의 용량을 감당할 저장 공간의 부족에 시달리게 된 것이다.

저장 공간이 작으면 소장할 수 있는 사진의 개수도 작아지고, 그렇다고 사진의 용량을 줄이자니 품질이 저하된다. 사진 품질은 그대로 유지하면서 용량만 줄이는 방법은 없는 걸까?

이미지 표현 및 저장 방식 2가지 ‘래스터’, ‘벡터’

이미지 파일 형식은 디지털 화상(이미지)을 표현하고 저장하기 위한 방법을 의미한다. 이 방법은 크게 래스터(Raster)와 벡터(Verctor) 두 가지가 방식으로 나눌 수 있다.

래스터 방식은 픽셀 하나하나에 색채 값을 설정하여 이미지를 구성하는 것으로, 비트맵 방식이라고도 한다. 포토샵이나 페인터 등에서 사용되며 JPG(JPEG), GIF, PNG 등이 있다.

래스터 방식은 여러 개의 점과 같은 픽셀들이 모여 이미지를 표현하므로, 픽셀의 수가 많을수록 화면의 질이 향상된다. 그러나 크기를 확대하거나 축소할 때 이미지의 손실이 생길 수 있으며, 픽셀의 양이 늘어나는 만큼 파일 용량도 커지는 단점이 있다.


벡터 방식은 수학식으로 이뤄진 점, 직선, 곡선, 다각형 등으로 이미지를 표현하는 것으로 일러스트레이터, 플래시, 폰트랩 등의 프로그램에서 사용된다. 벡터 방식에는 AI, SVG, VML 등이 있는데, 이들 이미지는 아무리 확대해도 이미지가 선명하게 보이며, 래스터 방식에 비해 파일 용량이 작다는 장점이 있다.

그러나 벡터 이미지는 색상의 자연스러운 변화나 세밀한 표현이 어렵고, 과도하게 복잡한 계산이 필요한 이미지의 경우 컴퓨터에 큰 부담을 준다. 이에 일러스트레이터와 같은 프로그램에서 열었을 때 로딩 및 편집 속도가 느려질 수 있다는 단점이 있다.
 

새로운 이미지 파일 형식 ‘HEIF’
JPG 대비 고선명, 용량 절반

이미지 파일 형식의 대명사는 바로 JPG(JPEG)라고 할 수 있다. JPG는 호환성이 좋으며 이미지 손상 없이 이미지를 압축할 수 있다. 작은 용량으로 웹에 업로드하기 쉽기 때문에 가장 많이 활용되고 있다.

그러나 압축률이 지나치게 높거나 편집과 저장을 반복하면 손실되는 데이터가 많아져 이미지의 질이 떨어진다는 단점이 있다.

이러한 JPG의 대안으로 등장한 새로운 디지털 이미지 파일 형식이 바로 ‘HEIF(히프)’또는 ‘HEIC’다. HEIF는 2015년, 동화상전문가그룹 MPEG가 개발한 ‘고효율 이미지 파일 형식(High Efficiency Image File Format)’의 약자로 압축 효율성을 높여 용량을 줄인 이미지 파일이다.

즉, 같은 크기의 JPG를 놓고 비교했을 때, HEIF 이미지에 2배나 더 많은 정보를 저장할 수 있으므로 화질은 높이고, 저장 공간은 절반 가까이 절약할 수 있는 것이다. HEIF는 이미지 색상 정보를 8비트로 처리하는 JPG보다 더욱 밀도 있는 10비트를 지원하기 때문에 사진이 더욱 세밀하게 표현될 수 있다.
 
HEIF가 JPG의 대안이 된 것은 단지 용량 관리 효율성 때문만은 아니다. 기술적으로 HEIF는 단순한 포맷이라기보다 다양한 데이터 유형을 보관하는 일종의 컨테이너라고 할 수 있다. HEIF에는 이미지의 메타데이터, 증강현실 기술에 활용하는 심도 매핑 데이터, 움직이는 GIF, HDR 사진, 알파 채널 데이터 등을 저장할 수 있다.

또, 연속 사진 등 일정한 시간차를 두고 찍은 사진은 각 사진의 유사성을 예측 비교해서 필요한 데이터만 저장하므로 훨씬 효율적이다.

■ HEIF와 JPG 이미지 비교


HEIF, 아직 호환성 낮고 성능, 로열티 문제 남아있어

HEIF는 2017년부터 애플이 표준 기술로 채택하고 iOS11 업데이트에 적용하면서 주목받았다. 아이폰 카메라 포맷 설정에 들어가 보면 사진 저장 방식을, 고효율(HEIF)과 높은 호환성(JPG)으로 구분해 놓은 것을 알 수 있다.

그러나 HEIF는 호환성이 낮아 아직 아이폰이나 맥북과 같은 일부 기기에서만 사용 가능하다는 단점이 있다. 또한 JPG와 견줄 수 있는 ‘표준 기술’이 될 가능성이 높지만, 지금 당장 모든 안드로이드 스마트폰 카메라가 HEIF 파일 저장 기능을 가지기도 어렵다.

HEIF는 고효율 동영상 압축 포맷인 ‘HEVC’에서 분화된 기술이기 때문에, 사진을 HEIF로 저장하려면 스마트폰의 프로세서가 HEVC 압축 기능을 지원해야 한다. HEVC 동영상 압축 기능을 지원하는 프로세서는 퀄컴 스냅드래곤 810/820/835/845와 미디어텍 헬리오X, 삼성전자 엑시노스7/9, 애플 A11 등이다.

이 프로세서를 쓴 스마트폰에서는 간단한 업데이트를 거치면 동영상은 HEVC로, 사진은 HEIF로 저장할 수 있지만, 성능이 떨어지는 프로세서에서는 HEIF 파일을 보는 것만 가능하다.

또 하나는 HEIF 기술을 이용하기 위해 지급해야 하는 로열티 문제도 있다. HEIF 기술을 이용하기 위해서는 MPEG에 일정 수준의 로열티를 내야하는데, 이는 곧 제품 원가 상승으로 이어진다. 보급형 스마트폰 제조사나 추가 로열티 지급을 피하고 싶은 제조사가 HEIF 관련 기능을 탑재 하지 않을 가능성도 있다.

하지만 HEIF는 1992년 제안된 이후부터 거의 30년 동안 사용돼 온 JPG를 대체할 효율적인 이미지 파일 형식이기 때문에, 조만간 대부분의 스마트폰, 컴퓨터, TV 등에서 HEIF로 만든 이미지를 이용할 가능성이 높을 것으로 보인다.
 
정보 플러스+ HEIF 선명도의 비밀 ‘10비트’

컴퓨터에서는 빨강·초록·파랑(RGB) 세 가지 색을 섞어서 이미지를 구현한다. JPG는 8비트(0과 1을 여덟 자리로 처리하는 것)를 지원해 각 색을 2의 8제곱, 즉 256단계로 표현 가능하며, 이를 세 가지 색깔에 적용하면 256×256×256으로 약 1,600만 가지 색깔을 만들어낼 수 있다.

사실 일상생활에서 사진을 찍는 데는 각 색깔을 8비트로 처리하는 JPG면 충분하다. 하지만 8비트 사진은 전문가들이 보기에는 한참 부족하다. 밤하늘에 뜬 보름달을 카메라로 찍으면 둥근 달의 경계와 어두운 하늘을 제대로 표현하지 못해 흐릿하게 나오는 것을 볼 수 있다.

그런데 HEIF는 모든 색을 10비트로 표현할 수 있다. 10비트를 계산하면 각 색깔을 2의 10제곱, 즉 1,024가지 색으로 표현할 수 있고, 이를 3가지 색에 적용하면 무려 10억 가지 색깔을 만들어낼 수 있는 것이다. HEIF는 그만큼 세상의 모든 미세한 색깔 차이를 사진에 잘 담아낼 수 있다.
 
*사진 설명: [사진 출처=클립아트코리아]

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