혹시 Counter-Strike: Global Offensive 를 플레이할 때 캐릭터를 움직이며 방향을 돌려 사격하는 순간 화면이 0.5초 또는 그 이상 멈추면서, 원래 매끄러워야 할 게임 플레이가 끊기는 경험을 해본 적이 있나요?
또는 Call of Duty: Modern Warfare 2의 캠페인 모드에서 격렬한 전투 장면 중 화면이 두 부분으로 갈라지는 듯한 현상을 경험한 적이 있나요?
문제가 해결됩니다!
그렇다면 그 이유는 무엇일까요?
핵심은 결국 데이터 전송 대역폭의 한계에 있습니다. 컴퓨터와 모니터 사이의 데이터 전송을 수도관 시스템에 비유해 보겠습니다. 여기서 데이터는 물이고, 대역폭은 수도관의 굵기입니다.
용기(모니터)를 빠르게 물(대량의 영상 데이터)로 채워야 할 때, 수도관이 충분히 넓다면(대역폭이 충분하다면) 물(데이터)은 용기(모니터)로 부드럽고 빠르게 흘러 들어가며, 용기는 제때 채워집니다(화면이 정상적으로 갱신됩니다).
하지만 수도관이 좁은데(대역폭이 부족한데) 많은 양의 물(고해상도·고주사율 데이터 요구)을 빠르게 채우려 하면 문제가 발생합니다. 물은 관을 천천히 통과하고(데이터 전송 속도가 느려지고), 용기는 제때 채워지지 못합니다(화면 갱신 지연, 끊김). 또한 용기(모니터)의 처리 용량이 작다면(낮은 해상도, 낮은 주사율), 채우는 과정에서 역류나 튐(오류 또는 화면 찢김)이 발생할 수 있습니다. 그 결과 용기(모니터)는 불안정하거나 불완전하거나 잘못된 상태가 되고, 화면 찢김으로 인한 이미지 어긋남이나 색상 왜곡과 같은 디스플레이 문제가 나타납니다. 이러한 문제는 모두 데이터 전송 대역폭이 부족해 모니터로 데이터를 안정적이고 정확하게 전달하지 못하기 때문에 발생합니다.
이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?
이때 등장하는 기술이 바로 DSC(Display Stream Compression)입니다. DSC가 무엇이며 사용자 경험을 어떻게 향상시키는지 쉽게 풀어보겠습니다.
I. DSC 기술 개요
(1) DSC란 무엇인가?
DSC(Display Stream Compression)는 VESA(Video Electronics Standards Association)가 개발한 영상 압축 알고리즘입니다. 디스플레이 기술이 계속 발전하면서 해상도와 프레임률이 높아지고 있으며, 기존 물리 인터페이스는 고해상도·고프레임률 영상 데이터를 전송할 때 대역폭 한계에 자주 직면합니다. DSC 기술은 현재의 물리 인터페이스(예: DP 1.4 이상, HDMI 2.1, embedded DP(eDP) 1.4 이상)에서도 더 높은 디스플레이 해상도와 프레임률을 전송할 수 있게 해 이러한 문제를 해결합니다.
DSC는 이미지를 픽셀당 8비트(bpp) 수준으로 줄여 인상적인 압축률을 구현합니다. 일반적인 24bpp 이미지의 경우 압축률은 3배에 이를 수 있으며, 30bpp 이미지에서는 3.75배까지 더 높아질 수 있습니다. 아래에서는 DSC의 작동 원리를 살펴보며 뛰어난 압축 성능을 가능하게 하는 핵심 요인을 알아보겠습니다.
(2) DSC의 발전 과정
DSC의 발전은 디스플레이 기술 분야에서 이 기술의 부상을 보여줍니다. DSC는 2014년에 처음 등장했으며, 2016년에는 DisplayPort 1.4 표준에 공식적으로 포함되어 컴퓨터 디스플레이 분야에서 널리 활용될 기반을 마련했습니다. 2017년에는 HDMI 2.1도 DSC를 채택하면서 적용 범위가 더욱 확대되었습니다. 이후 DSC는 계속 발전해 DisplayPort 2.0 및 2.1과 같은 후속 버전에서도 핵심적인 역할을 하며, 현대 디스플레이 기술의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.
(3) DSC는 어떻게 작동하나요?
DSC의 작동 방식은 택배 포장 과정에 비유해 설명할 수 있습니다. 많은 물건(이미지 데이터)을 한 장소에서 다른 장소(소스 장치에서 모니터)로 보내야 한다고 가정해 보겠습니다. 과정을 최적화하지 않고 모든 것을 큰 상자 하나에 그냥 넣는다면(비압축 데이터 전송), 그 상자는 매우 크고 무거우며 경우에 따라 운송 규격을 초과할 수도 있어 운송이 어렵고 시간이 오래 걸립니다(과도한 대역폭 점유와 느린 전송 속도).
DSC는 매우 똑똑한 택배 포장 전문가처럼 작동합니다. 먼저 물건을 꼼꼼히 확인하고(이미지 데이터를 분석하고), 일부 물건이 매우 비슷하거나 동일하다는 점을 파악합니다(예: 인접 픽셀이나 색상·밝기 등이 비슷한 이미지 영역). 그런 다음 여러 전문적인 포장 방법을 사용해 물건의 부피와 무게를 줄이면서(데이터 압축), 동시에 모든 것이 안전하고 효율적으로 배송될 수 있도록 합니다(최소한의 손실로 전송).
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전처리 단계
전처리 단계에서는 이후 압축에 더 적합하도록 인코딩 유형과 픽셀 형식에 따라 데이터가 다양한 변환 과정을 거칩니다. 사용되는 인코딩이 RGB라면 먼저 가역적인 YCGCO 형식으로 변환됩니다. 이는 YCGCO로 인코딩된 데이터가 압축 알고리즘의 후속 단계에서 더 쉽게 처리되고 압축될 수 있기 때문입니다.
"simple 4:2:2"와 같은 픽셀 형식에서는 보간법을 사용해 인접 픽셀의 크로마 값을 추정하고, 누락된 크로마 샘플을 채워 4:4:4 형식으로 변환합니다. 예를 들어 주변 픽셀의 크로마 정보를 분석함으로써 알고리즘은 현재 픽셀의 누락된 크로마 값을 합리적으로 예측하고 보완할 수 있으며, 전체 픽셀 데이터를 더 구조화해 효율적인 압축에 유리하게 만듭니다.
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인코딩 및 예측 단계
두 번째 단계는 인코딩 예측입니다. 간단히 설명하면, 장치는 먼저 주변 픽셀 정보를 사용해 대상 픽셀 값을 예측합니다. 그런 다음 예측된 픽셀 값과 원본 픽셀 값을 비교해 오차 값을 계산합니다. 이 오차 값은 수신 장치로 전송되며, 수신 장치는 동일한 방식으로 대상 픽셀을 예측한 뒤 오차 값을 더해 원본 픽셀 값에 가깝게 복원합니다. 이렇게 하면 전체 픽셀 값이 아니라 오차 값만 전송하면 되므로 전체 데이터량을 줄일 수 있습니다.
DSC는 인코딩 예측을 위해 Median-Matching Adaptive Prediction(MMAP), Block Prediction(BP), Midpoint Prediction(MP) 등 여러 기술을 사용합니다.
예측 방법을 선택할 때 DSC는 이미지 픽셀의 구성을 기준으로 판단합니다. 이는 택배 상자를 포장할 때와 유사합니다. 최적의 포장 전략을 정할 때 상자 안 물건의 종류, 수량, 분포(이미지의 픽셀 구성)를 고려하는 것과 같습니다. 예를 들어 상자 안에 같은 종류의 작은 물건이 주로 들어 있다면(픽셀 유사도가 높은 이미지 영역), 이러한 항목 처리에 더 적합한 MMAP 방식이 선택될 수 있습니다. 물건이 일정한 패턴으로 배열되어 있다면(특정 분포를 가진 픽셀), BP 방식이 더 적절할 수 있습니다. 물건이 두 가지 일반적인 상태 사이에 위치한다면(두 기준점 사이에 있는 픽셀 값), MP 방식이 선택될 수 있습니다. 목표는 항상 포장된 상자가 차지하는 공간을 최소화하는 것(인코딩 오차 최소화)입니다.
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비트레이트 제어 및 버퍼링 메커니즘
DSC의 비트레이트 제어 알고리즘은 색상 균일성과 버퍼 점유율이라는 두 가지 핵심 요소를 추적하며 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 이미지의 넓은 영역이 균일하거나 평탄한 색상으로 구성되어 있다면, 비트 심도를 낮춰 데이터를 더 압축할 수 있음을 의미합니다. 반면 버퍼가 가득 차기 직전이라면, 버퍼 오버플로 없이 데이터를 제때 처리하기 위해 픽셀 그룹의 양자화 비트 심도를 조정해야 합니다.
이 비트레이트 제어 알고리즘을 통해 DSC는 설정된 비트레이트 범위 내에서 픽셀 그룹의 양자화 비트 심도를 동적으로 조정하여 압축 과정에서 발생할 수 있는 아티팩트를 최소화합니다. 이는 택배 포장 과정과 비슷합니다. 상자 안 물건의 분포(색상 균일성)와 남은 공간(버퍼 점유율)을 관찰하는 것입니다. 상자 안 물건이 가지런히 정리되어 있고 남은 공간이 충분하다면(색상 변화가 부드러운 영역), 물건을 더 촘촘히 포장할 수 있습니다(낮은 양자화 비트 심도). 이러한 정보는 변형될 가능성이 낮기 때문입니다(높은 정밀도가 필요하지 않은 단순한 색상 정보). 하지만 물건의 모양이 불규칙하고 남은 공간이 제한적이라면(색상 변화가 풍부한 영역), 모든 것이 들어가도록(대역폭 한계 내에서) 더 신중한 포장 전략이 필요하며(양자화 비트 심도를 적절히 조정), 압축으로 인한 손상(아티팩트)을 최소화해야 합니다.
이 방식은 데이터 압축과 시각적 충실도 사이의 균형을 세밀하게 맞춰, 이미지를 효과적으로 압축하면서도 시각 품질을 유지하고 "시각적 무손실(visually lossless)" 요구를 충족합니다. 즉 사용자는 이미지를 볼 때 체감 가능한 압축 아티팩트를 거의 느끼지 못합니다.
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Indexed Color History(ICH) 및 엔트로피 인코딩 적용
Indexed Color History(ICH)는 DSC에서 압축 효율을 높이는 영리한 설계입니다. ICH의 핵심 아이디어는 이미지에서 자주 나타나는 픽셀 정보를 인덱스로 저장하는 것입니다. 예를 들어 게임의 UI 요소나 넓은 단색 배경처럼 특정 그래픽 장면에서는 반복되는 픽셀 정보를 32개 엔트리의 Indexed Color History(ICH) 버퍼에 저장할 수 있습니다. 전송 시 이러한 픽셀의 상세 정보를 반복해서 보낼 필요 없이 인덱스 데이터만 전송하면 되므로, 전송 데이터량을 크게 줄이고 전체 압축 효율을 높일 수 있습니다.
이는 택배 포장 과정에서 자주 함께 등장하는 작은 물건 묶음(자주 나타나는 픽셀 정보), 예를 들어 문구 세트(연필, 지우개, 자 등)를 다루는 것과 비슷합니다. 이 세트를 작은 상자에 넣고 라벨을 붙일 수 있습니다(인덱스). 큰 상자를 포장할 때는 작은 상자의 라벨만 확인하면 안에 무엇이 들어 있는지 알 수 있으며, 각 물건을 하나씩 꺼내 라벨을 붙일 필요가 없습니다(대량의 픽셀 데이터를 전송할 필요를 피함). 이 방식은 많은 공간과 라벨링 작업을 절약합니다(데이터량 감소).
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이미지 슬라이싱 및 타일 구성
데이터를 더 잘 압축하고 이후 전송을 쉽게 하기 위해 DSC는 전체 이미지를 서로 다른 높이와 너비의 슬라이스로 나눕니다. 일반적인 슬라이싱 조합은 여러 가지가 있으며, 예를 들어 이미지 너비를 기준으로 100% 또는 25% 폭으로 나누거나, 높이를 기준으로 8행, 32행, 108행 등 다양한 구성으로 나눌 수 있습니다.
이미지를 더 작은 구간으로 나누면 각 슬라이스를 동시에 인코딩할 수 있습니다. 이 슬라이싱 메커니즘은 이미지 콘텐츠의 특성에 따라 인코딩 리소스를 더 유연하게 배분할 수 있게 해 압축 효율을 최적화합니다.
이미지를 슬라이스로 나누는 것은 많은 물건(이미지 데이터)을 배송하기 위해 포장하는 것과 비슷합니다. 모든 것을 분류하지 않고 한꺼번에 넣으면(슬라이싱 없음), 정리되지 않고 관리하기 어려우며 보호도 충분하지 않은 포장이 될 수 있습니다(압축 및 전송 효율이 낮음). 반면 이미지를 슬라이스로 자르는 것은 물건을 분류해 작은 소포(슬라이스)로 나누어 포장하는 것과 같습니다. 각 작은 소포는 다루기 쉽습니다. 예를 들어 작은 물건이 많은 큰 상자를 포장할 때, 여러 개의 작은 묶음으로 나누면 포장 과정이 쉬워지고 운송 중 물건이 눌리거나 손상될 위험도 줄어듭니다(데이터 손실 또는 오류 가능성 감소). 이미지 전송에서 슬라이싱은 각 데이터 부분을 더 쉽게 관리하고 최적화할 수 있게 하여 전체 압축 및 전송 효율을 향상시킵니다.
여기까지 살펴보면, DSC가 각 단계에서 데이터를 크게 압축함으로써 뛰어난 압축 효율을 달성한다는 것을 알 수 있습니다.
II. DSC의 응용
(1) DSC에 대한 질문
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DSC는 지연 시간을 발생시키나요?
압축, 전송, 압축 해제 과정은 모두 어느 정도 시간이 필요합니다. 이러한 알고리즘이 최적화되어 있더라도 소량의 지연은 불가피합니다. 하지만 DSC가 추가하는 전체 지연 시간은 약 0.5마이크로초에 불과하며, 다른 영상 처리 기술과 비교하면 매우 낮은 수준입니다.
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"시각적 무손실"이란 무엇인가요?
DSC는 수학적으로 엄밀한 무손실 압축 방식은 아니지만, 무손실 압축에 가까운 수준의 시각 품질을 구현합니다. "시각적 무손실"이란 일반적인 관찰자가 DSC로 압축된 이미지나 영상을 볼 때, 원본 비압축 버전과 시각적으로 거의 동일하게 느끼며 눈에 띄는 차이를 거의 인지하지 못한다는 의미입니다. 이는 인간의 눈이 아주 미세한 이미지 디테일과 변화를 인지하는 데 한계가 있기 때문입니다. 일반적인 시청 조건에서 인간의 눈은 매우 작은 색상 차이, 밝기 변화, 이미지 구조의 미세한 변형을 구별하기 어렵습니다. 예를 들어 인접 픽셀 사이의 극도로 섬세한 색상 그라데이션은 사람 눈에 거의 보이지 않을 수 있습니다. DSC 기술은 이러한 특성을 활용해 인간의 시각이 덜 민감한 정보를 선택적으로 처리함으로써, 전체 시각 품질에 영향을 주지 않으면서 데이터 크기를 줄입니다.
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DSC로 어떤 디스플레이 성능을 구현할 수 있나요? DSC
HDMI 2.1: 기본 non-DSC 모드에서 HDMI 2.1은 4K 해상도 144Hz 주사율과 8K 해상도 30Hz 주사율을 지원합니다. DSC 기술을 사용하면 최대 10K 해상도 120Hz 주사율까지 지원할 수 있습니다. 다만 HDMI 2.1의 DSC 기능은 FRL(Fixed Rate Link) 전송 모드에서만 사용할 수 있으며, 기본 기능이 아니라 장치 제조사의 구현 여부에 따라 달라진다는 점에 유의해야 합니다.
DisplayPort 1.4: DSC 압축을 지원하는 모니터에 단일 DP 1.4 케이블을 연결하면 다음과 같은 디스플레이 성능을 구현할 수 있습니다.
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4K 120Hz(무손실)
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4K 144Hz(DSC/4:2:2)
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4K 240Hz(DSC/4:2:0)
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8K 30Hz(무손실)
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8K 60Hz(DSC/4:2:2)
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8K 120Hz(DSC/4:2:0)
멀티 스트림 지원을 통해 DisplayPort 1.4는 4K 120Hz 독립 디스플레이 4대를 구동할 수 있으며, DSC를 사용하면 4K 240Hz 또는 8K 60Hz 독립 디스플레이 2대를 구동할 수 있습니다.
DisplayPort 2.0/2.1: DSC 없이도 DisplayPort 2.0/2.1은 10비트 색심도 기준으로 최대 4K 240Hz, 8K 60Hz, 2K 500Hz(UHBR20)를 지원합니다. DSC를 사용하면 최대 16K 해상도 60Hz까지 지원할 수 있습니다.
인터페이스 버전별 해상도 지원.
물론 실제 디스플레이 성능은 그래픽 카드와 모니터의 구체적인 성능, 전송 케이블 품질 등의 요인에도 영향을 받을 수 있다는 점을 기억해야 합니다.
(2) 장치별 DSC 지원
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컴퓨터 그래픽 카드와 DSC
그래픽 카드가 DSC를 지원하는지 확인하려면 공식 기술 사양을 참고하거나 제조사 고객 지원에 문의해 확인할 수 있습니다. 일반적으로 그래픽 카드가 연결된 모니터의 DSC 지원을 감지하면 이 기능은 자동으로 활성화됩니다. 예를 들어 일부 NVIDIA 그래픽 카드는 드라이버 제어판에서 관련 옵션을 제공하며, 여기에서 DSC 활성화 여부를 확인할 수 있습니다. DSC 모드가 활성화되어 있다면 3D 설정 관리 섹션에 관련 표시가 나타납니다.
새 그래픽 카드를 구매할 때 고주사율 게이밍 디스플레이 출력에 DSC를 활용하려면, 해당 카드가 지원하는 디스플레이 인터페이스 표준과 해당 DSC 버전과의 호환성을 확인해야 합니다. 예를 들어 4K 144Hz 또는 그 이상의 해상도와 주사율을 구현하려면, 그래픽 카드가 DisplayPort 1.4 이상 또는 HDMI 2.1처럼 DSC를 지원하는 인터페이스와 호환되는지 확인해야 합니다. 또한 원하는 해상도와 주사율에서 게임 화면을 렌더링할 수 있을 만큼 카드 성능이 충분해야 하며, GPU 성능 부족으로 인한 끊김이나 성능 병목을 피할 수 있어야 합니다.
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게임 콘솔과 DSC
주요 게임 콘솔의 DSC 지원 여부는 기기마다 다릅니다. 예를 들어 PS5의 HDMI 2.1 포트는 전체 48Gbps가 아니라 제한적인 32Gbps 대역폭을 지원하며, 제조사는 DSC 지원 여부를 명확히 밝히지 않았습니다. 이로 인해 DSC 기술을 활용해 고주사율·고해상도 영상 전송을 강화하는 데에는 일정한 제한이 있습니다.
Xbox Series X는 해상도 향상 측면에서 우수한 성능을 보입니다. DSC 지원을 명시적으로 언급하지는 않지만, 4:4:4 16비트 색상 기준 최대 4K 120Hz 출력을 지원할 수 있습니다. DSC를 지원하는 디스플레이에 연결하면 모니터의 DSC 기능을 활용해 영상 출력을 추가로 최적화할 가능성이 있습니다.
Nintendo Switch의 경우 디스플레이 관련 하드웨어 성능이 고급형 수준은 아니기 때문에 DSC 활용 사례는 비교적 제한적입니다.
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모니터와 DSC
모니터 분야에서는 많은 브랜드와 고주사율 디스플레이 모델이 DSC 기술을 사용해 고해상도와 고주사율을 동시에 구현합니다. 모니터에서 DSC가 활성화되려면 일반적으로 모니터 자체가 이 기술을 지원해야 하며, 연결된 신호 소스(예: 컴퓨터 그래픽 카드 또는 게임 콘솔)도 DSC를 지원하고 적절한 인터페이스를 통해 연결되어야 합니다. 장치 간 인식 및 핸드셰이크 과정이 완료되면 DSC 기능은 자동으로 활성화되며, 더 부드러운 게임 플레이와 더 정확한 색상 재현 같은 실질적인 시각적 이점을 제공합니다.
(3) DSC의 현재 문제점
NVIDIA 40 시리즈 그래픽 카드를 DSC 지원 모니터와 함께 사용할 때 흔히 나타나는 호환성 문제 중 하나는 블랙 스크린 현상입니다. Samsung Odyssey Neo G9 모니터를 예로 들면, 사용자가 이 모니터를 NVIDIA RTX 4090 그래픽 카드에 연결했을 때 게임 창 전환(예: Alt+Tab 단축키 사용)과 같은 작업 중 블랙 스크린이 발생할 수 있습니다. 블랙 스크린 지속 시간은 몇 초에서 10초 이상까지 이어질 수 있으며, 사용자 조작의 부드러움과 전체 사용 경험에 큰 영향을 줍니다. 이 문제는 창을 전환할 때마다 항상 발생하는 것은 아니지만, 발생 빈도가 꽤 높을 수 있어 사용자에게 상당한 불편을 초래합니다.
이러한 문제에 대응하기 위해 NVIDIA는 문제 해결을 목표로 여러 차례 드라이버 업데이트를 배포했습니다. 많은 플레이어는 블랙 스크린 발생을 줄이기 위해 게임을 테두리 없는 창 모드로 실행하거나, 해상도를 수동으로 낮춰 DSC를 비활성화하는 방법을 사용하고 있습니다.
향후 NVIDIA 50 시리즈 그래픽 카드가 출시되면 개선 가능성도 기대할 수 있습니다. 하드웨어 사양 측면에서 새로운 카드는 DisplayPort 2.1 네이티브 지원과 같은 더 진보된 인터페이스 기술을 제공할 가능성이 있습니다. DP 2.1은 최대 80Gbps의 인상적인 대역폭을 제공해 DP 1.4와 비교해 큰 도약을 이루며, 데이터 전송 능력을 크게 향상시킬 것입니다. 하지만 소프트웨어의 영향도 간과할 수 없습니다. NVIDIA는 그래픽 카드 드라이버 최적화를 지속적으로 진행해 왔으며, 50 시리즈 출시와 함께 DSC 기술 및 신형 카드 기능에 대한 심층 최적화가 이루어질 가능성이 큽니다. 최종적인 결과는 실제 출시 이후 지켜봐야 할 것입니다.
