카카오, AI 영상 생성 연산 비용 대폭 줄이는 적응형 토큰화 기술 'KATok' 공개

카카오가 최근 유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV 2026)에서 발표한 새로운 기술, ‘KATok’(Keep-or-Drop? Adaptive Tokenizer for Compact Video Representation)가 화제를 모으고 있다. AI 영상 생성 모델이 직면한 대규모 연산량과 높은 계산 비용 문제를 해결하기 위한 이 기술은, 컴퓨터 비전 분야의 혁신적인 진전을 예고하고 있다.

KATok의 탄생 배경

AI 영상 생성 기술이 발전함에 따라, 고해상도 및 장시간 비디오 생성은 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 그러나 이 과정에서 발생하는 막대한 연산량과 비용은 여전히 해결해야 할 난제로 남아 있었다. 기존의 영상 압축 방법은 영상의 내용과 상관없이 고정된 비율로만 데이터를 압축해, 정적이거나 단순한 장면에서도 필요 이상의 연산 자원을 소모하는 한계를 보였다. 이러한 문제점을 인식한 카카오는 AI가 영상의 시공간적 복잡도를 분석해 적절한 토큰 수를 동적으로 조절하는 ‘KATok’ 기술을 개발하게 되었다.

KATok은 영상 속에서 움직임이 적거나 정적인 장면에서는 중복된 토큰을 제거하고, 반대로 정보량이 많은 복잡한 장면에서는 더 많은 토큰을 배분하는 방식을 취하고 있다. 이를 통해 AI는 불필요한 연산을 줄이면서도 필요한 정보는 충실히 담아낼 수 있는 것이다.

KATok의 혁신적인 특징

이번 연구를 주도한 이연경 카카오 리서치 엔지니어는 KATok의 실험 결과에 대해 "기존의 밀집형 토큰화 방식보다 현저히 적은 토큰 수로도 고품질 영상을 재구성할 수 있었다"며 기술의 우수성을 강조했다. 실제로 KATok을 적용했을 때, 영상 생성 모델의 학습 속도가 약 6.9배, 생성 속도가 약 3.2배 향상된 것으로 나타났다. 이러한 성과는 KATok이 단순한 데이터 압축을 넘어, 비디오 생성 모델과의 연결을 통해 ‘압축-생성’의 전체 과정에서 효율성과 품질을 동시에 확보했음을 보여준다.

기술적 관점에서도 KATok은 AI가 스스로 연산량을 조절할 수 있는 스마트한 시스템을 구축함으로써, 고해상도 및 장시간 비디오 생성의 핵심 기반을 마련했다. 이는 AI 영상 생성의 미래에 대한 새로운 가능성을 제시하며, 다양한 분야에서의 활용이 기대된다.

향후 전망

카카오는 KATok을 한층 더 발전시켜, 더 높은 해상도와 긴 길이의 비디오 생성 환경으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 카카오 어플라이드 AI 모델 성과리더 최동진은 "고해상도와 장시간 영상처럼 연산량이 급증하는 환경일수록 KATok의 적응형 토큰화 기술이 발휘하는 효과는 더욱 클 것"이라고 밝혔다. 이러한 기술이 상용화된다면, 영화 제작, 게임 개발, 실시간 방송 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.

KATok의 공개는 단순한 기술 발표에 그치지 않고, AI 영상 생성의 새로운 패러다임을 제시하는 중요한 이정표로 남을 것이다. 앞으로의 발전이 더욱 기대되는 가운데, 카카오의 도전이 어떤 새로운 혁신으로 이어질지 주목된다.