맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

적대적 이미지 복원 시스템 및 적대적 이미지 복원 방법

  • 기술번호 : KST2024000121
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
상담신청 PDF 받기
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 개시된 발명의 일 측면에 따른 적대적 이미지 복원 시스템은, 원본 이미지에 노이즈가 추가되어 생성된 적대적 변형 이미지를 수신하도록 구성되는 이미지 수신 모듈; 제1 인공지능 모델을 이용하여 상기 적대적 변형 이미지로부터 노이즈를 제거하여 노이즈 제거 이미지를 생성하도록 구성되는 노이즈 제거 모듈; 및 상기 원본 이미지에 대응되는 푸리에 스펙트럼 출력값 및 상기 노이즈 제거 이미지에 대응되는 푸리에 스펙트럼 출력값을 기초로 기계학습방식을 통해 상기 제1 인공지능 모델을 학습하도록 구성되는 푸리에 기반 기계학습 모듈을 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 5/50 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06F 18/00 (2023.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G06T 5/001(2013.01) G06T 5/50(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06F 18/24(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/20056(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020220096483 (2022.08.03)
출원인 숭실대학교산학협력단, 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2615055-0000 (2023.12.13)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20231219) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.08.03)
심사청구항수 8

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구
2 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 정민영 서울특별시 용산구
2 정승환 서울특별시 성북구
3 신영길 서울특별시 서초구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 유광철 대한민국 서울 서초구 강남대로**길 *-**, *층(양재동, 제이브이엠 빌딩)(특허법인시공)
2 백두진 대한민국 서울 서초구 강남대로**길 *-**, *층(양재동, 제이브이엠 빌딩)(특허법인시공)
3 김정연 대한민국 서울 서초구 강남대로**길 *-**, *층(양재동, 제이브이엠 빌딩)(특허법인시공)
4 특허법인시공 대한민국 서울 서초구 강남대로**길 *-**, *층(양재동, 제이브이엠 빌딩)
5 강일신 대한민국 서울 서초구 강남대로**길 *-**, *층(양재동, 제이브이엠 빌딩)(특허법인시공)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교 산학협력단 서울특별시 동작구
2 서울대학교 산학협력단 서울특별시 관악구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.08.03 수리 (Accepted) 1-1-2022-0810678-19
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.08.11 수리 (Accepted) 4-1-2022-5189083-38
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
 2022.10.07 수리 (Accepted) 4-1-2022-5235636-01
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2023.04.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2023.07.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0146539-88
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2023.08.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0733595-69
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2023.10.10 수리 (Accepted) 1-1-2023-1107111-12
8 [복대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Sub-agent] Report on Agent (Representative)		 2023.10.10 수리 (Accepted) 1-1-2023-1106677-52
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2023.10.10 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2023-1107112-57
10 등록결정서
Decision to grant		 2023.11.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-1057831-06
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
원본 이미지에 노이즈가 추가되어 생성된 적대적 변형 이미지를 수신하도록 구성되는 이미지 수신 모듈;제1 인공지능 모델을 이용하여 상기 적대적 변형 이미지로부터 노이즈를 제거하여 노이즈 제거 이미지를 생성하도록 구성되는 노이즈 제거 모듈; 및상기 원본 이미지에 대응되는 푸리에 스펙트럼 출력값 및 상기 노이즈 제거 이미지에 대응되는 푸리에 스펙트럼 출력값을 기초로 기계학습방식을 통해 상기 제1 인공지능 모델을 학습하도록 구성되는 푸리에 기반 기계학습 모듈을 포함하고,상기 푸리에 기반 기계학습 모듈은,입력된 이미지로부터 복수개 단계의 계층 구조를 통해 특징을 추출하는 기계학습방식으로 상기 입력된 이미지를 분류하도록 구성되는 이미지 분류기로부터, 이미지 분류 과정에서 생성되는 중간 계층에서의 출력값인 중간 계층 출력값을 전달받도록 구성되는 푸리에 변환부를 포함하고,상기 이미지 분류기는, 입력된 상기 원본 이미지를 기계학습방식으로 특징을 추출하는 과정에서 제1 중간 계층 출력값을 생성하고, 입력된 상기 노이즈 제거 이미지를 기계학습방식으로 특징을 추출하는 과정에서 제2 중간 계층 출력값을 생성하도록 구성되고,상기 푸리에 변환부는:상기 제1 중간 계층 출력값을 푸리에 변환하여 주파수 영역을 나타내는 제1 푸리에 스펙트럼 출력값을 생성하고; 그리고상기 제2 중간 계층 출력값을 푸리에 변환하여 주파수 영역을 나타내는 제2 푸리에 스펙트럼 출력값을 생성하도록 구성되는, 적대적 이미지 복원 시스템
2 2
삭제
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 푸리에 기반 기계학습 모듈은,상기 제1 푸리에 스펙트럼 출력값 및 상기 제2 푸리에 스펙트럼 출력값을 기초로 기계학습방식을 통해 상기 제1 인공지능 모델을 학습하도록 구성되는 기계학습부를 포함하는, 적대적 이미지 복원 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 기계학습부는:상기 원본 이미지의 제1 푸리에 스펙트럼 출력값 및 상기 원본 이미지에 대응되는 상기 노이즈 제거 이미지의 제2 푸리에 스펙트럼 출력값을 기초로 손실 함수를 연산하고; 그리고학습이 반복되면서 상기 손실 함수가 감소하게 상기 제1 인공지능 모델을 학습하도록 구성되는, 적대적 이미지 복원 시스템
6 6
제5항에 있어서,검사 대상 이미지가 적대적 변형 이미지인지 여부를 판단하도록 구성되는 적대적 사례 분류 모듈을 더 포함하는, 적대적 이미지 복원 시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 이미지 수신 모듈은,상기 검사 대상 이미지를 수신하도록 구성되고,상기 노이즈 제거 모듈은,미리 학습된 상기 제1 인공지능 모델을 이용하여 상기 검사 대상 이미지를 기초로 노이즈 제거 검사 대상 이미지를 생성하도록 구성되고,상기 적대적 사례 분류 모듈은,상기 검사 대상 이미지와 상기 노이즈 제거 검사 대상 이미지가 합성되어 생성된 합성 이미지를 기초로, 제2 인공지능 모델을 이용하여 상기 검사 대상 이미지가 적대적 변형 이미지인지 여부를 판단하도록 구성되는, 적대적 이미지 복원 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 적대적 사례 분류 모듈은:상기 검사 대상 이미지가 적대적 변형 이미지로 판단되면, 상기 노이즈 제거 검사 대상 이미지가 분류되도록 상기 노이즈 제거 검사 대상 이미지를 상기 이미지 분류기로 전달하고; 그리고상기 검사 대상 이미지가 정상 이미지로 판단되면, 상기 검사 대상 이미지가 분류되도록 상기 검사 대상 이미지를 상기 이미지 분류기로 전달하는, 적대적 이미지 복원 시스템
9 9
적대적 이미지 복원 시스템의 동작방법으로서,원본 이미지에 노이즈가 추가되어 생성된 적대적 변형 이미지를 수신하는 단계;제1 인공지능 모델을 이용하여 상기 적대적 변형 이미지로부터 노이즈를 제거하여 노이즈 제거 이미지를 생성하는 단계; 및상기 원본 이미지에 대응되는 푸리에 스펙트럼 출력값 및 상기 노이즈 제거 이미지에 대응되는 푸리에 스펙트럼 출력값을 기초로 기계학습방식을 통해 상기 제1 인공지능 모델을 학습하는 단계를 포함하고,상기 제1 인공지능 모델을 학습하는 단계는:입력된 이미지로부터 복수개 단계의 계층 구조를 통해 특징을 추출하는 기계학습방식으로 상기 입력된 이미지를 분류하도록 구성되는 이미지 분류기에 의해, 입력된 상기 원본 이미지를 기계학습방식으로 특징을 추출하는 과정에서 제1 중간 계층 출력값을 생성하고, 입력된 상기 노이즈 제거 이미지를 기계학습방식으로 특징을 추출하는 과정에서 제2 중간 계층 출력값을 생성하는 단계;상기 제1 중간 계층 출력값을 푸리에 변환하여 주파수 영역을 나타내는 제1 푸리에 스펙트럼 출력값을 생성하는 단계;상기 제2 중간 계층 출력값을 푸리에 변환하여 주파수 영역을 나타내는 제2 푸리에 스펙트럼 출력값을 생성하는 단계; 및상기 제1 푸리에 스펙트럼 출력값 및 상기 제2 푸리에 스펙트럼 출력값을 기초로 기계학습방식을 통해 상기 제1 인공지능 모델을 학습하는 단계를 포함하는, 적대적 이미지 복원 방법
10 10
제9항의 적대적 이미지 복원 방법을 실행시키도록 컴퓨터로 판독 가능한 비일시적 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.