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회기 예측을 이용한 비지도 학습 기반의 디인터레이스 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2023009226
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 본 발명은 전자 장치에서 수행되며, 인터레이스 영상에 대한 디인터레이스를 위해 회기 예측에 기반한 비지도 학습을 수행하는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 법은 t 및 t+1 시점에서의 제1 인터레이스 영상인 에 대해, 예측 모델이 제1 짝수열 필드인 와 제1 짝수열 필드인 를 각각 예측하는 제1 단계; t+2 및 t+3 시점에서의 제2 인터레이스 영상인 에 대해, 예측 모델이 제2 짝수열 필드인 와, 제2 홀수열 필드인 을 각각 예측하는 제2 단계;상기 제1 단계에서 예측된 제1 홀수열 필드 및 상기 제2 단계에서 예측된 제2 짝수열 필드를 이용하여, 제3 짝수열 필드인 와 제3 홀수열 필드인 를 각각 예측하는 제3 단계;를 포함하며, 상기 예측 모델은 상기 제3 짝수열 필드인 가 상기 제1 인터레이스 영상의 짝수열 필드인 과 동일하게 되는 조건과, 상기 제3 홀수열 필드인 가 상기 제2 인터레이스 영상의 홀수열 필드인 과 동일하게 되는 조건이 각각 만족되도록 학습된다.
Int. CL G06N 3/08 (2023.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01) H04N 7/01 (2006.01.01)
CPC G06N 3/088(2013.01) G06N 3/045(2013.01) H04N 7/012(2013.01)
출원번호/일자 1020220044412 (2022.04.11)
출원인 한국전자기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0145711 (2023.10.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권용훈 서울특별시 서초구
2 김성제 서울특별시 송파구
3 정진우 서울특별시 송파구
4 김제우 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이룸리온 대한민국 서울특별시 서초구 사평대로 ***, *층 (반포동)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.04.11 수리 (Accepted) 1-1-2022-0382801-66
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.03.14 수리 (Accepted) 4-1-2023-5062703-94
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.03.20 수리 (Accepted) 4-1-2023-5067768-12
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번호 청구항
1 1
전자 장치에서 수행되며, 인터레이스 영상에 대한 디인터레이스를 위해 회기 예측에 기반한 비지도 학습을 수행하는 방법으로서, t 및 t+1 시점에서의 제1 인터레이스 영상인 에 대해, 예측 모델이 제1 짝수열 필드인 와 제1 짝수열 필드인 를 각각 예측하는 제1 단계;t+2 및 t+3 시점에서의 제2 인터레이스 영상인 에 대해, 예측 모델이 제2 짝수열 필드인 와, 제2 홀수열 필드인 을 각각 예측하는 제2 단계;상기 제1 단계에서 예측된 제1 홀수열 필드 및 상기 제2 단계에서 예측된 제2 짝수열 필드를 이용하여, 제3 짝수열 필드인 와 제3 홀수열 필드인 를 각각 예측하는 제3 단계;를 포함하며,상기 예측 모델은 상기 제3 짝수열 필드인 가 상기 제1 인터레이스 영상의 짝수열 필드인 과 동일하게 되는 조건과, 상기 제3 홀수열 필드인 가 상기 제2 인터레이스 영상의 홀수열 필드인 과 동일하게 되는 조건이 각각 만족되도록 학습되는 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 예측 모델은 입력되는 짝수열 필드에 대해 홀수열 필드를 예측하여 출력하고, 입력되는 홀수열 필드에 대해 짝수열 필드를 예측하여 출력하는 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 제1 단계는 에 대해 홀수열 필드인 과 짝수열 필드인 로 분할하고, 분할된 및 가 예측 모델에 입력됨으로써, 및 가 각각 예측되는 단계를 포함하는 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 제2 단계는 에 대해 홀수열 필드인 과 짝수열 필드인 로 분할하고, 분할된 및 가 예측 모델에 입력됨으로써, 및 를 각각 예측되는 단계를 포함하는 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 제3 단계에서, 상기 예측 모델에 입력되는 와 는 서로 다른 시점의 필드이면서 연속하는 시점의 필드인 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 학습 시에 하기 식의 예측 손실 측정 함수의 값(Loss)을 이용하는 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 식에서 의 값과 의 값이 각각 최소화되도록 상기 학습이 수행되는 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 학습 시에 하기 식의 예측 손실 측정 함수의 값(Loss)을 이용하는 방법
9 9
제1항에 있어서,상기 학습 시에 하기 식의 예측 손실 측정 함수의 값(Loss)을 이용하는 방법
10 10
제7항 또는 제8항에 있어서,상기 식에서 의 값과 의 값이 각각 최소화되도록 상기 학습이 수행되는 방법
11 11
다수의 인터레이스 영상을 저장한 메모리; 및메모리에 저장된 인터레이스 영상에 대한 디인터레이스를 위해 회기 예측에 기반한 비지도 학습의 수행을 제어하는 제어부;를 포함하며,상기 제어부는,t 및 t+1 시점에서의 제1 인터레이스 영상인 에 대해, 예측 모델이 제1 짝수열 필드인 와 제1 짝수열 필드인 를 각각 예측하는 제1 과정의 수행을 제어하고,t+2 및 t+3 시점에서의 제2 인터레이스 영상인 에 대해, 예측 모델이 제2 짝수열 필드인 와, 제2 홀수열 필드인 을 각각 예측하는 제2 과정의 수행을 제어하며,상기 제1 단계에서 예측된 제1 홀수열 필드 및 상기 제2 단계에서 예측된 제2 짝수열 필드를 이용하여, 제3 짝수열 필드인 와 제3 홀수열 필드인 를 각각 예측하는 제3 과정의 수행을 제어하되,상기 제3 짝수열 필드인 가 상기 제1 인터레이스 영상의 짝수열 필드인 과 동일하게 되는 조건과, 상기 제3 홀수열 필드인 가 상기 제2 인터레이스 영상의 홀수열 필드인 과 동일하게 되는 조건이 각각 만족되도록 상기 예측 모델의 학습을 제어하는 시스템
12 12
다수의 인터레이스 영상에 대한 정보를 수신하는 통신부; 및수신된 인터레이스 영상에 대한 디인터레이스를 위해 회기 예측에 기반한 비지도 학습의 수행을 제어하는 제어부;를 포함하며,상기 제어부는,t 및 t+1 시점에서의 제1 인터레이스 영상인 에 대해, 예측 모델이 제1 짝수열 필드인 와 제1 짝수열 필드인 를 각각 예측하는 제1 과정의 수행을 제어하고,t+2 및 t+3 시점에서의 제2 인터레이스 영상인 에 대해, 예측 모델이 제2 짝수열 필드인 와, 제2 홀수열 필드인 을 각각 예측하는 제2 과정의 수행을 제어하며,상기 제1 단계에서 예측된 제1 홀수열 필드 및 상기 제2 단계에서 예측된 제2 짝수열 필드를 이용하여, 제3 짝수열 필드인 와 제3 홀수열 필드인 를 각각 예측하는 제3 과정의 수행을 제어하되,상기 제3 짝수열 필드인 가 상기 제1 인터레이스 영상의 짝수열 필드인 과 동일하게 되는 조건과, 상기 제3 홀수열 필드인 가 상기 제2 인터레이스 영상의 홀수열 필드인 과 동일하게 되는 조건이 각각 만족되도록 상기 예측 모델의 학습을 제어하는 시스템
13 13
제11항 또는 제12항에 있어서,상기 제어부는 상기 제1 과정의 수행 시, 에 대해 홀수열 필드인 과 짝수열 필드인 로 분할하고, 분할된 및 를 예측 모델에 입력함으로써, 및 가 각각 예측되도록 제어하는 시스템
14 14
제11항 또는 제12항에 있어서,상기 제어부는 상기 제2 과정의 수행 시, 에 대해 홀수열 필드인 과 짝수열 필드인 로 분할하고, 분할된 및 를 예측 모델에 입력함으로써, 및 가 각각 예측되도록 제어하는 시스템
15 15
제11항 또는 제12항에 있어서,상기 제어부는 하기 식의 예측 손실 측정 함수의 값(Loss)을 이용하여 상기 학습의 수행을 제어하는 시스템
16 16
제11항 또는 제12항에 있어서,상기 제어부는 하기 식의 예측 손실 측정 함수의 값(Loss)을 이용하여 상기 학습의 수행을 제어하는 시스템
17 17
제11항 또는 제12항에 있어서,상기 제어부는 하기 식의 예측 손실 측정 함수의 값(Loss)을 이용하여 상기 학습의 수행을 제어하는 시스템
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 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 미디어지능화기술개발(R&D) SD/HD급 저화질 미디어의 고품질 변환 기술 개발