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딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

  • 기술번호 : KST2021001222
  • 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 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 방법은, 디스플레이 장치를 촬영한 영상이 입력되면, 입력 영상의 데이터를 (여기서, n은 자연수)의 합성곱(convolution) 연산을 수행하는 단계; 상기 의 합성곱 연산이 수행된 데이터를 이후 합성곱의 누적 입력으로 반영하는 (여기서, j는 0, 1, 2, ..., n)번의 누적 합성곱 연산 및 번의 다운 샘플링을 반복적으로 수행하는 단계; 상기 번의 누적 합성곱 연산 및 번의 다운 샘플링이 수행된 데이터를 번의 업 샘플링 및 (여기서, k는 n-1, ..., 2, 1, 0)번의 누적 합성곱 연산을 반복적으로 수행하는 단계; 상기 번의 업 샘플링 및 번의 누적 합성곱 연산이 수행된 데이터를 무아레 패턴을 갖는 개 채널의 데이터로 출력하는 단계; 및 상기 무아레 패턴을 갖는 개 채널의 데이터를 상기 입력 영상의 데이터와 비교 학습하여, 무아레 패턴을 제거한 영상을 출력하는 단계;를 포함한다. 이에 따라, 카메라로 디스플레이 장치를 촬영할 경우 나타나는 무아레 패턴을 제거하면서, 디스플레이 상에 나타난 영상의 화질을 향상시킬 수 있다.
Int. CL H04N 5/21 (2016.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06F 17/15 (2006.01.01)
CPC H04N 5/21(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06F 17/153(2013.01)
출원번호/일자 1020190178784 (2019.12.31)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2224260-0000 (2021.03.02)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210305) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.31)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 고성제 서울특별시 서초구
2 김준연 경기도 고양시 덕양구
3 신홍규 서울특별시 광진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2019-1358984-24
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.07.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.09.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0142358-13
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.10.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0687896-79
5 [출원서 등 보완]보정서
2020.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-1320766-78
6 [공지예외적용대상(신규성, 출원시의 특례)증명서류]서류제출서
[Document Verifying Exclusion from Being Publically Known (Novelty, Special Provisions for Application)] Submission of Document
2020.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-1320765-22
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.12.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1320768-69
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-1320767-13
9 등록결정서
Decision to grant
2021.02.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0122646-66
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
디스플레이 장치를 촬영한 영상이 입력되면, 입력 영상의 데이터를 (여기서, n은 자연수)의 합성곱(convolution) 연산을 수행하는 단계;상기 의 합성곱 연산이 수행된 데이터를 이후 합성곱의 누적 입력으로 반영하는 (여기서, j는 0, 1, 2,
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 번의 업 샘플링 및 번의 누적 합성곱 연산을 반복적으로 수행하는 단계는,상기 8번의 누적 합성곱 연산이 수행된 데이터를 업 샘플링 및 4번의 누적 합성곱 연산을 수행하는 단계;상기 업 샘플링 및 4번의 누적 합성곱 연산이 수행된 데이터를 업 샘플링 및 2번의 누적 합성곱 연산을 수행하는 단계; 및상기 업 샘플링 및 2번의 누적 합성곱 연산이 수행된 데이터를 업 샘플링 및 1번의 누적 합성곱 연산을 수행하는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 번의 누적 합성곱 연산 및 상기 번의 누적 합성곱 연산은,해당 수만큼의 누적 합성곱 연산 후 접합(concatenation) 연산 및 합성곱 연산을 수행하는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 번의 누적 합성곱 연산 및 상기 번의 누적 합성곱 연산은,복수의 합성곱의 연산과 비선형 변환을 반복 수행하는 단계; 및미리 설정된 수만큼의 합성곱의 연산과 비선형 변환의 반복 수행 후 접합(concatenation) 연산 및 합성곱 연산을 수행하는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 번의 업 샘플링 및 번의 누적 합성곱 연산이 수행된 데이터를 무아레 패턴을 갖는 개 채널의 데이터로 출력하는 단계는,상기 번의 누적 합성곱 연산 및 번의 업 샘플링이 수행된 데이터를 주의 영상 모듈(Convolutional Block Attention Module; CBAM)을 통해 문맥(Context)을 고려한 주의 기반 맵으로 출력하는 단계; 및 상기 주의 기반 맵을 의 합성곱 연산을 수행하여 무아레 패턴을 갖는 개 채널의 데이터로 출력하는 단계;를 포함하는, 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 방법
7 7
제1항, 제3항 내지 제6항의 어느 하나의 항에 따른 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체
8 8
디스플레이 장치를 촬영한 영상이 입력되면, 입력 영상의 데이터를 (여기서, n은 자연수)의 합성곱(convolution) 연산을 수행하는 제1 합성곱 연산부;상기 제1 합성곱 연산부에서 출력되는 데이터를 이후 합성곱의 누적 입력으로 반영하는 (여기서, j는 0, 1, 2,
9 9
삭제
10 10
제8항에 있어서, 상기 제2 DCRDB부는,제4 DCRDB 블록의 출력 데이터를 업 샘플링하는 제1 업 샘플링 블록;상기 제1 업 샘플링 블록의 출력 데이터를 4번의 누적 합성곱 연산을 수행하는 제5 DCRDB 블록;상기 제5 DCRDB 블록의 출력 데이터를 업 샘플링하는 제2 업 샘플링 블록;상기 제2 업 샘플링 블록의 출력 데이터를 2번의 누적 합성곱 연산을 수행하는 제6 DCRDB 블록;상기 제6 DCRDB 블록의 출력 데이터를 업 샘플링하는 제3 업 샘플링 블록; 및상기 제3 업 샘플링 블록의 출력 데이터를 1번의 누적 합성곱 연산을 수행하는 제7 DCRDB 블록;을 포함하는, 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 장치
11 11
제10항에 있어서, 상기 제1 내지 제7 DCRDB 블록들은 각각,해당 수만큼의 누적 합성곱 연산을 수행하는 하나 이상의 RDB 블록 시리즈;상기 RDB 블록 시리즈의 출력 데이터를 접합(concatenation) 연산하는 DCRDB 접합 연산부; 및 상기 접합 연산의 출력 데이터를 합성곱 연산을 수행하는 DCRDB 합성곱 연산부;를 포함하는, 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 장치
12 12
제11항에 있어서, 상기 하나 이상의 RDB 블록 시리즈의 각 RDB 블록은,이후 합성곱의 누적 입력으로 반영하는 누적 합성곱을 수행하는 복수개의 RDB 합성 블록;각 RDB 합성 블록과 연결되어 비선형 변환을 수행하는 복수개의 ReLU부;상기 복수개의 RDB 합성 블록 및 상기 복수개의 ReLU부의 출력 데이터의 접합(concatenation) 연산하는 RDB 접합 연산부; 및 상기 RDB 접합 연산부의 출력 데이터를 합성곱 연산을 수행하는 RDB 합성곱 연산부;를 포함하는, 딥러닝 기반 무아레 패턴 제거 장치
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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 고려대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 엣지카메라 임베디드 시스템과 영상분석 시스템의 협업 강화학습기반 지능형 국방경계 감시 시스템 핵심 기술 개발