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초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020011640
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치 및 방법이 개시되며, 본원의 일 실시예에 따른 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치는 고해상도 이미지 복원 대상의 입력 데이터를 수신하는 입력 수신부, 초해상도 신경망에 입력된 상기 입력 데이터를 연산하여 패치를 추출하는 제1레이어, 상기 제1레이어로부터 추출된 패치를 입력으로 하는 컨벌루션 연산 결과값을 입력으로 하는 변형된 활성화 함수 또는 양방향 활성화 함수에 대한 연산을 수행하여 비선형 맵핑을 수행하는 제2레이어 및 상기 제2레이어의 출력값을 입력으로 하는 컨벌루션 연산 결과값에 기초하여 고해상도 이미지를 복원하는 제3레이어를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 3/40 (2006.01.01) G06N 3/02 (2019.01.01)
CPC G06T 5/001(2013.01) G06T 5/001(2013.01) G06T 5/001(2013.01) G06T 5/001(2013.01) G06T 5/001(2013.01)
출원번호/일자 1020190010945 (2019.01.29)
출원인 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0101493 (2020.08.28) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 발송처리완료
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.01.29)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임창훈 서울특별시 강남구
2 안현겸 대구광역시 달서구
3 정병진 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유민규 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 *** , *층 ***호 (역삼동, 여산빌딩)(온유특허법률사무소)
2 박기갑 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***(역삼동) 여산빌딩 *층 ***호(온유특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 건국대학교 산학협력단 서울특별시 광진구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2019-0102352-85
2 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
2019.01.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-0107726-18
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.01.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-0107731-47
4 [출원서 등 보정(보완)]보정서
2019.01.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-0107892-89
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.10.02 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.11.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0021650-92
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.02.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0145100-09
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.04.21 수리 (Accepted) 1-1-2020-0409338-25
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.04.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0409352-65
10 등록결정서
Decision to grant
2020.10.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0721181-31
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번호 청구항
1 1
초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 방법에 있어서,초해상도 신경망의 제1레이어에 입력된 고해상도 이미지 복원 대상의 입력 데이터를 연산하여 패치를 추출하는 단계;상기 제1레이어로부터 추출된 패치를 입력으로 하는 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값을 입력으로 하는 변형된 활성화 함수 또는 양방향 활성화 함수에 대한 연산을 수행하여 비선형 맵핑을 수행하는 단계; 및상기 제2레이어의 출력값을 입력으로 하는 제3레이어의 컨벌루션 연산 결과값에 기초하여 고해상도 이미지를 복원하는 단계,를 포함하되,상기 변형된 활성화 함수는,미리 설정된 최소값과 상기 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값 중 큰 값을 활성화 하고,상기 제2레이어의 컨벌루션 연산의 히스토그램 밸류가 미리 설정된 값을 초과하도록 상기 미리 설정된 최소값을 설정하되, 상기 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값의 음수 영역 분포를 참조하여 설정되고,상기 양방향 활성화 함수는,미리 설정된 최소값과 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값 중 큰 값과 미리 설정된 최대값 중 작은 값을 활성화하여,상기 미리 설정된 최소값 이상의 음수인 컨벌루션 연산 결과값 내지 상기 미리 설정된 최대값 미만 양수의 컨벌루션 연산 결과값을 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값의 활성화 범위로 제한하여 컨벌루션 연산 결과값의 분포를 평준화 하는 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 패치를 추출하는 단계는,상기 입력 데이터의 컨벌루션 연산을 수행하고, 상기 컨벌루션 연산의 결과값을 입력으로 하는 활성화 함수에 대한 연산으로부터 상기 패치를 추출하는 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 변형된 활성화 함수는,상기 미리 설정된 최소값은 음수인 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 양방향 활성화 함수는,상기 미리 설정된 최소값은 음수이고, 상기 미리 설정된 최대값은 양수인 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 미리 설정된 최소값 및 상기 미리 설정된 최대값은 상기 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값에 기초하여 설정되는 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 방법
6 6
제3항에 있어서,상기 비선형 맵핑을 수행하는 단계는,상기 변형된 활성화 함수를 통해 상기 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값의 활성화 범위를 확장하여 상기 입력 데이터에 의한 기계학습의 영향력이 향상되는 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 방법
7 7
삭제
8 8
초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치에 있어서,고해상도 이미지 복원 대상의 입력 데이터를 수신하는 입력 수신부;초해상도 신경망에 입력된 상기 입력 데이터를 연산하여 패치를 추출하는 제1레이어;상기 제1레이어로부터 추출된 패치를 입력으로 하는 컨벌루션 연산 결과값을 입력으로 하는 변형된 활성화 함수 또는 양방향 활성화 함수에 대한 연산을 수행하여 비선형 맵핑을 수행하는 제2레이어; 및상기 제2레이어의 출력값을 입력으로 하는 컨벌루션 연산 결과값에 기초하여 고해상도 이미지를 복원하는 제3레이어,를 포함하되,상기 변형된 활성화 함수는,미리 설정된 최소값과 상기 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값 중 큰 값을 활성화 하고,상기 제2레이어의 컨벌루션 연산의 히스토그램 밸류가 미리 설정된 값을 초과하도록 상기 미리 설정된 최소값을 설정하되, 상기 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값의 음수 영역 분포를 참조하여 설정되고,상기 양방향 활성화 함수는,미리 설정된 최소값과 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값 중 큰 값과 미리 설정된 최대값 중 작은 값을 활성화하여,상기 미리 설정된 최소값 이상의 음수인 컨벌루션 연산 결과값 내지 상기 미리 설정된 최대값 미만 양수의 컨벌루션 연산 결과값을 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값의 활성화 범위로 제한하여 컨벌루션 연산 결과값의 분포를 평준화 하는 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치
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제8항에 있어서,상기 제1레이어는,상기 입력 데이터의 컨벌루션 연산을 수행하고, 상기 컨벌루션 연산의 결과값을 입력으로 하는 활성화 함수에 대한 연산으로부터 상기 패치를 추출하는 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치
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제8항에 있어서,상기 변형된 활성화 함수는,상기 미리 설정된 최소값은 음수인 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치
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제8항에 있어서,상기 양방향 활성화 함수는,상기 미리 설정된 최소값은 음수이고, 상기 미리 설정된 최대값은 양수인 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치
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제11항에 있어서,상기 미리 설정된 최소값 및 상기 미리 설정된 최대값은 상기 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값에 기초하여 설정되는 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치
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제10항에 있어서,상기 제2레이어는,상기 변형된 활성화 함수를 통해 상기 제2레이어의 컨벌루션 연산 결과값의 활성화 범위를 확장하여 상기 입력 데이터에 의한 기계학습의 영향력이 향상되는 것인, 초해상도 신경망 기반 고해상도 이미지 복원 장치
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삭제
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제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 건국대학교 산학협력단 기초연구사업(중견연구자-핵심연구) [단독] [EZbaro](3차)고화질 비디오 통신 응용을 위한 영상 및 비디오 인페인팅 기술 연구