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전자 장치 및 이의 학습 방법

  • 기술번호 : KST2021005742
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 전자 장치 및 전자 장치의 학습 방법이 개시된다. 본 전자 장치의 학습 방법은 고해상도 영상을 다운-샘플링하여 저해상도 영상을 획득하는 단계, 저해상도 영상을 영상 개선 신경망에 입력하여 제1 복원 영상을 획득하는 단계, 객체 인식 신경망에 고해상도 영상 및 제1 복원 영상을 입력하여 분류 오차 및 인지적 오차를 획득하는 단계, 고해상도 영상 및 제1 복원 영상을 비교하여 모서리 오차 및 재건 오차를 획득하는 단계 및 분류 오차, 인지적 오차, 모서리 오차 및 재건 오차에 기초하여 영상 개선 신경망을 학습하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01) H04N 7/0102(2013.01) H04N 7/0117(2013.01) H04N 7/0127(2013.01) G06T 5/001(2013.01)
출원번호/일자 1020190143301 (2019.11.11)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0056619 (2021.05.20) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.11)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박혜영 경기도 광명시 하안로 ***, *
2 서정인 대구광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김태헌 대한민국 서울시 서초구 강남대로 *** 신덕빌딩 *층(나우특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.11.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-1153145-48
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.23 수리 (Accepted) 4-1-2020-5136893-04
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.03.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0252370-20
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번호 청구항
1 1
전자 장치의 학습 방법에 있어서,고해상도 영상을 다운-샘플링하여 저해상도 영상을 획득하는 단계;상기 저해상도 영상을 영상 개선 신경망에 입력하여 제1 복원 영상을 획득하는 단계;객체 인식 신경망에 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 입력하여 분류 오차 및 인지적 오차를 획득하는 단계; 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 비교하여 모서리 오차 및 재건 오차를 획득하는 단계; 및상기 분류 오차, 상기 인지적 오차, 상기 모서리 오차 및 상기 재건 오차에 기초하여 상기 영상 개선 신경망을 학습하는 단계;를 포함하는 학습 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 객체 인식 신경망은,복수의 가중치 중 적어도 일부 가중치는 고정(layer-freezing)되며, 상기 고해상도 영상이 입력되는 경우, 상기 일부 가중치를 제외한 나머지 가중치가 미세 조정(fine-tuning)되는 학습 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 분류 오차는,상기 미세 조정된 나머지 가중치에 기초하여 상기 객체 인식 신경망에 상기 제1 복원 영상을 입력하여 획득하는 학습 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 인지적 오차는,상기 객체 인식 신경망에 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 입력하여 상기 고정된 일부 가중치 중 적어도 일부를 기초로 획득하는 학습 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 모서리 오차는,상기 제1 복원 영상 및 상기 고해상도 영상의 모서리 성분 차이를 비교하여 획득하는 학습 방법
6 6
제1항에 있어서상기 저해상도 영상을 상기 학습된 영상 개선 신경망에 입력하여 제2 복원 영상을 획득하는 단계; 및상기 저해상도 영상, 상기 제2 복원 영상 및 상기 고해상도 영상에 기초하여 상기 객체 인식 신경망을 재학습하는 단계;를 더 포함하는 학습 방법
7 7
전자 장치의 제어 방법에 있어서,제1항 내지 제6항 중 어느 하나의 학습 방법에 기초하여 상기 전자 장치가 학습되는 단계;상기 전자 장치에 제1 영상을 입력하여 영상 품질이 개선된 제2 영상을 획득하는 단계; 및상기 제2 영상으로부터 객체 인식을 수행하는 단계;를 포함하는 제어 방법
8 8
전자 장치에 있어서,고해상도 영상을 입력받는 입력부; 및영상 개선 신경망 및 객체 인식 신경망을 포함하는 프로세서;를 포함하고,상기 프로세서는,고해상도 영상을 다운-샘플링하여 저해상도 영상을 획득하고,상기 저해상도 영상을 영상 개선 신경망에 입력하여 제1 복원 영상을 획득하고,객체 인식 신경망에 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 입력하여 분류 오차 및 인지적 오차를 획득하고,상기 고해상도 영상 및 상기 복원 영상을 비교하여 모서리 오차 및 재건 오차를 획득하고,상기 분류 오차, 상기 인지적 오차, 상기 모서리 오차 및 상기 재건 오차를 이용하여 상기 영상 개선 신경망을 학습하는 전자 장치
9 9
제8항에 있어서,상기 객체 인식 신경망은,복수의 가중치 중 적어도 일부 가중치는 고정(layer-freezing)되며, 상기 고해상도 영상이 입력되는 경우, 상기 일부 가중치를 제외한 나머지 가중치가 미세 조정(fine-tuning)되는 전자 장치
10 10
제9항에 있어서,상기 분류 오차는,상기 미세 조정된 상기 객체 인식 신경망에 상기 제1 복원 영상을 입력하여 획득하는 전자 장치
11 11
제9항에 있어서,상기 인지적 오차는,상기 객체 인식 신경망에 상기 고해상도 영상 및 상기 제1 복원 영상을 입력하여 상기 고정된 복수의 가중치 중 적어도 일부를 기초로 획득하는 전자 장치
12 12
제8항에 있어서,상기 모서리 오차는,상기 제1 복원 영상 및 상기 고해상도 영상의 모서리 성분 차이를 비교하여 획득하는 전자 장치
13 13
제8항에 있어서,상기 영상 개선 신경망은 합성곱 신경망(convolution neural network)이고,상기 영상 개선 신경망은,복수의 컨볼루션 블록을 포함하고, 상기 복수의 컨볼루션 블록의 전단 각각에는 서로 다른 크기의 글로벌 컨볼루션 블록(global convolution block)을 포함하는 전자 장치
14 14
제8항 내지 제13항 중 어느 하나의 전자 장치에 있어서,상기 프로세서는,제1 영상을 바탕으로 영상 품질이 개선된 제2 영상을 획득하고, 상기 제2 영상으로부터 객체 인식을 수행하는 전자 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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2 과학기술정보통신부 경북대학교산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R&D) (기반SW-창조씨앗2단계) 어떤 주제에 대한 빅데이터를 스마트 보고서로 요약하는 기술 개발