연구진은 원활한 화면 공유, 온라인 교육, 클라우드 게임에 사용되는 화면 콘텐츠 비디오에 특화된 신경 표현 프레임워크 NeR-SC를 제안했어요.
NeR-SC는 학습 가능한 색상 팔레트, 밀집 융합 모듈, 프레임 건너뛰기 전략을 도입하여 기존 방식의 한계를 극복하고 화면 콘텐츠의 특징을 활용해요.
DSCVC 및 VCD 데이터셋 실험 결과, NeR-SC는 기존 방식보다 평균 PSNR 40.32~41.73dB을 달성했으며, 낮은 비트레이트에서는 H.264 및 H.265를 능가하는 성능을 보여줬어요.