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테스트 영상을 획득하는 영상 획득부;기계학습을 이용하여 상기 테스트 영상에 대한 미리 설정된 영상 정보를 획득하는 영상 정보 산출부;기계학습을 이용하여 상기 테스트 영상에 대한 중요도 맵을 획득하는 중요도 맵 산출부;상기 중요도 맵을 이용하여 상기 영상 정보에 가중치를 부여하는 정보 통합부; 및 상기 가중치가 부여된 영상 정보를 이용하여 상기 테스트 영상의 화질 평가 결과를 산출하는 화질 평가부를 포함하는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 시스템
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청구항 1에 있어서,상기 기계학습은 심층 신경망 기반 학습인 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 시스템
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청구항 2에 있어서,상기 중요도 맵 산출을 위한 신경망 기반 학습은 영상과 상기 영상에 대한 시선 추적 데이터를 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 시스템
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청구항 3에 있어서,상기 영상 정보 산출을 위한 신경망 기반 학습은 영상 정보가 표시된 영상과 대응하는 영상 정보를 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 시스템
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청구항 4에 있어서,상기 화질 평가를 위한 신경망 기반 학습은 주관적 화질 평가 결과가 부여된 영상과 대응하는 화질 평가 결과를 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 시스템
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청구항 5에 있어서,상기 정보 통합부는 상기 영상 정보의 크기를 상기 중요도 맵의 크기와 일치시키는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 시스템
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청구항 6에 있어서,상기 정보 통합부는 상기 영상 정보를 미리 설정된 복수의 패치로 분리하고, 상기 분리된 패치에서 대표값을 산출하며, 상기 산출된 대표값을 결합하는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 정보 통합부는 상기 중요도 맵의 신뢰도에 따라 상기 영상 정보에 서로 다른 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 시스템
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주관적 화질 평가 시스템의 화질 평가 방법으로서,테스트 영상을 획득하는 영상 획득 단계;기계학습을 이용하여 상기 테스트 영상에 대한 미리 설정된 영상 정보를 획득하는 영상 정보 산출 단계;기계학습을 이용하여 상기 테스트 영상에 대한 중요도 맵을 획득하는 중요도 맵 산출 단계;상기 중요도 맵을 이용하여 상기 영상 정보에 가중치를 부여하는 정보 통합 단계; 및 상기 가중치가 부여된 영상 정보를 이용하여 상기 테스트 영상의 화질 평가 결과를 산출하는 화질 평가 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 방법
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청구항 9에 있어서,상기 기계학습은 심층 신경망 기반 학습인 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 방법
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청구항 10에 있어서,상기 중요도 맵 산출을 위한 신경망 기반 학습은 영상과 상기 영상에 대한 시선 추적 데이터를 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 방법
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청구항 3에 있어서,상기 영상 정보 산출을 위한 신경망 기반 학습은 영상 정보가 표시된 영상과 대응하는 영상 정보를 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 방법
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청구항 12에 있어서,상기 화질 평가를 위한 신경망 기반 학습은 주관적 화질 평가 결과가 부여된 영상과 대응하는 화질 평가 결과를 이용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 방법
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청구항 13에 있어서,상기 정보 통합 단계는 상기 영상 정보의 크기를 상기 중요도 맵의 크기와 일치시키는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 방법
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청구항 14에 있어서,상기 정보 통합 단계는 상기 영상 정보를 미리 설정된 복수의 패치로 분리하고, 상기 분리된 패치에서 대표값을 산출하며, 상기 산출된 대표값을 결합하는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 방법
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청구항 7에 있어서,상기 정보 통합 단계는 상기 중요도 맵의 신뢰도에 따라 상기 영상 정보에 서로 다른 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하는 주관적 화질 평가 방법
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청구항 9 내지 청구항 16 중 어느 한 청구항의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체
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