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고화질의 원본 영상을 다운 스케일링 처리하여 저화질 영상으로 변환하는 스케일러;변환된 저화질 영상을 압축 처리하여 저화질 영상의 제1 인코딩 코드를 생성하는 제1 인코더부;변환된 저화질 영상으로부터 화질 개선 영상을 생성하는 다수의 머신 러닝 모델(machine learning model) 중에서 적어도 하나의 최적 모델을 선택하는 선택부;선택된 최적 모델을 압축 처리하여 최적 모델의 제2 인코딩 코드를 생성하는 제2 인코더부;제1 및 제2 인코딩 코드를 합성하여 제1 및 제2 인코딩 코드가 포함된 비트스트림을 생성하는 합성부;를 포함하는 송신 장치
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제1항에 있어서,상기 각 머신 러닝 모델은 머신 러닝 종류, 파라미터 또는 출력하는 화질 개선 종류가 다른 송신 장치
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제1항에 있어서,상기 각 머신 러닝 모델은 저화질 영상의 입력 데이터과 화질 개선 영상의 출력 데이터를 포함하는 학습 데이터를 이용해 기 학습된 송신 장치
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제1항에 있어서,상기 선택부는 원본 영상과 각 머신 러닝 모델이 생성하는 화질 개선 영상을 비교하여 최적 모델을 선택하는 송신 장치
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제1항에 있어서,상기 선택부는 원본 영상에 대한 각 화질 개선 영상의 차이를 고려하되, 각 머신 러닝 모델의 저장 용량 또는 연산 복잡도를 함께 고려하여 최적 모델을 선택하는 송신 장치
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제1항에 있어서,하기 식을 이용하여 각 머신 러닝 모델이 가지는 J 값에 따라 상기 최적 모델을 선택하는 송신 장치
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제1항에 있어서,상기 최적 모델은 영상 전체에 적용되거나, 복수개가 영상의 서로 다른 블록, 프레임, 장면 또는 인트라 주기에 적용되는 송신 장치
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8
제1항에 있어서,상기 최적 모델이 수신측에 기 전송된 경우,상기 합성부는 제1 인코딩 코드 및 최적 모델의 인덱스 정보를 포함한 비트스트림을 생성하는 송신 장치
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제1항에 있어서,수신측에 기 저장된 머신 러닝 모델의 리스트를 수신한 경우,상기 선택부는 해당 리스트 중에서 최적 모델을 선택하며,상기 합성부는 제1 인코딩 코드 및 최적 모델의 인덱스 정보를 포함한 비트스트림을 생성하는 송신 장치
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10
제1항에 있어서,상기 선택부는 서로 다른 종류의 화질 개선을 수행하는 다수의 머신 러닝 모델에서 최적 모델을 선택하는 송신 장치
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11
제10항에 있어서,상기 머신 러닝 모델은 해상도 증가, 노이즈 제거, 프레임율 증가 및 다이나믹 레인지 증가 중 어느 하나의 화질 개선을 수행하는 송신 장치
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12
제1항에 있어서,상기 선택부는 서로 다른 종류의 화질 개선을 수행하는 복수의 최적 모델을 선택하며,상기 복수의 최적 모델 중 적어도 하나는 해상도 증가의 화질 개선을 수행하는 모델인 송신 장치
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13
제1항에 있어서,상기 선택부는 전체 머신 러닝 모델 중의 일부를 후보 모델로 선택한 후, 선택된 후보 모델이 생성하는 화질 개선 영상과 원본 영상을 비교하여 최적 모델을 선택하는 송신 장치
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14
제13항에 있어서,상기 선택부는 화질 개선 종류, 학습 데이터 종류, 저장 용량, 또는 연산 복잡도에 따라 후보 모델을 선택하는 송신 장치
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15
제13항에 있어서,상기 선택부는 비트스트림이 전송되는 네트워크의 상태, 수신측의 장치 사양, 또는 수신측의 요청 정보에 따라 후보 모델을 선택하는 송신 장치
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고화질의 원본 영상을 다운 스케일링 처리하여 저화질 영상으로 변환하고, 변환된 저화질 영상을 압축 처리하여 저화질 영상의 제1 인코딩 코드가 포함된 영상 비트스트림을 생성하며, 변환된 저화질 영상으로부터 화질 개선 영상을 생성하는 다수의 머신 러닝 모델(machine learning model) 중에서 적어도 하나의 최적 모델을 선택하여, 영상 비트스트림과 최적 모델의 인덱스 정보를 전송하는 송신 서버; 및상기 각 머신 러닝 모델을 저장하고 있으며, 수신된 상기 영상 비트스트림과 수신된 상기 최적 모델의 인덱스 정보에 대응하는 머신 러닝 모델의 비트스트림을 수신측에 전송하는 콘텐츠 전송 네트워크(Content Delivery Network; CDN);를 포함하는 송신 시스템
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수신한 비트스트림에 포함된 제1 및 제2 인코딩 코드를 각각 분해하는 분해부;제1 인코딩 코드를 압축 해제 처리하여 저화질 영상을 복원하는 제1 디코더부;제2 인코딩 코드를 압축 해제 처리하여 저화질 영상으로부터 화질 개선 영상을 생성하는 머신 러닝 모델(machine learning model)을 복원하는 제2 디코더부;복원된 머신 러닝 모델에 복원된 저화질 영상을 입력시켜 화질 개선 영상을 생성하는 처리부;를 포함하는 수신 장치
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18
제17항에 있어서,상기 복원된 저화질 영상 또는 화질 개선 영상을 표시하는 디스플레이를 더 포함하는 수신 장치
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19
전자 장치에 의해 수행되는 송신 방법으로서,고화질의 원본 영상을 다운 스케일링 처리하여 저화질 영상으로 변환하는 단계;변환된 저화질 영상을 압축 처리하여 저화질 영상의 제1 인코딩 코드를 생성하는 단계;변환된 저화질 영상으로부터 화질 개선 영상을 생성하는 다수의 머신 러닝 모델(machine learning model) 중에서 적어도 하나의 최적 모델을 선택하는 단계;선택된 최적 모델을 압축 처리하여 최적 모델의 제2 인코딩 코드를 생성하는 단계;제1 및 제2 인코딩 코드를 합성하여 제1 및 제2 인코딩 코드가 포함된 비트스트림을 생성하는 단계;를 포함하는 송신 방법
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송신 서버가 고화질의 원본 영상을 다운 스케일링 처리하여 저화질 영상으로 변환하는 단계;송신 서버가 변환된 저화질 영상을 압축 처리하여 저화질 영상의 제1 인코딩 코드가 포함된 영상 비트스트림을 생성하는 단계;송신 서버가 변환된 저화질 영상으로부터 화질 개선 영상을 생성하는 다수의 머신 러닝 모델(machine learning model) 중에서 적어도 하나의 최적 모델을 선택하여, 영상 비트스트림과 최적 모델에 대한 정보를 전송하는 단계; 및상기 각 머신 러닝 모델을 저장하고 있는 콘텐츠 전송 네트워크(Content Delivery Network; CDN)가 수신된 상기 영상 비트스트림과 수신된 상기 최적 모델에 대한 정보에 대응하는 머신 러닝 모델의 비트스트림을 수신측에 전송하는 단계;를 포함하는 송신 방법
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전자 장치에 의해 수행되는 수신 방법으로서,수신한 비트스트림에 포함된 제1 및 제2 인코딩 코드를 각각 분해하는 단계;제1 인코딩 코드를 압축 해제 처리하여 저화질 영상을 복원하는 단계;제2 인코딩 코드를 압축 해제 처리하여 저화질 영상으로부터 화질 개선 영상을 생성하는 머신 러닝 모델(machine learning model)을 복원하는 단계;복원된 머신 러닝 모델에 복원된 저화질 영상을 입력시켜 화질 개선 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 수신 방법
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