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실시간 비디오 스트리밍에서의 초해상화 가속을 위한 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021012102
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 실시간 비디오 스트리밍에서의 초해상화 가속을 위한 장치 및 방법을 개시한다. 본 실시예는, 모바일 디바이스 상에서의 실시간 비디오 스트리밍(real-time video streaming)에 있어서, 모바일 디바이스의 컴퓨팅 용량(computing capacity)으로 수용이 가능하면서도 대역폭 제약 하에서도 사용자 QoE(Quality of Experience)를 유지하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여, 심층신경망(Deep Neural Network: DNN) 기반의 SR을 소수의 기 선정된 프레임에 적용하고, SR이 적용된 프레임을 이용하여 나머지 프레임의 해상도를 향상시키되, 기 설정된 품질 마진 이내에서 SR을 적용하기 위한 프레임을 선별한다. 또한, 모바일 디바이스의 컴퓨팅 용량 및 비디오 특화적인(video-specific) 제약 하에서의 실시간 비디오 스트리밍을 위하여, 서버는 심층신경망에 대한 다중 옵션(multiple option), 및 SR 적용 정보를 포함하는 캐시 프로파일(cache profile)을 전달하고, 모바일 디바이스는 컴퓨팅 용량에 적합한 옵션을 선택하는 것이 가능한 SR 가속을 위한 장치 및 방법을 제공한다.
Int. CL H04N 21/2343 (2011.01.01) H04N 19/57 (2014.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 3/40 (2006.01.01)
CPC H04N 21/2343(2013.01) H04N 19/57(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 3/4046(2013.01) G06T 3/4053(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020200088762 (2020.07.17)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2313136-0000 (2021.10.08)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20211015) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.07.17)
심사청구항수 21

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한동수 대전광역시 유성구
2 여현호 대전광역시 유성구
3 정영목 대전광역시 유성구
4 정찬주 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이철희 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로**길 **(역삼동) 베리타스빌딩, *-*층(베리타스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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
2020.07.17 수리 (Accepted) 1-1-2020-0746127-69
2 직권정정안내서
Notification of Ex officio Correction
2020.07.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0110843-30
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.09.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.10.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0036534-89
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.02.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0158660-83
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.04.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0445870-72
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.04.16 수리 (Accepted) 1-1-2021-0445869-25
8 등록결정서
Decision to grant
2021.08.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0655292-53
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
모바일 디바이스가 실행하는 SR(Super-Resolution) 가속을 위한 방법에 있어서, 비디오에 대한 매니페스트 파일(manifest file)을 서버로부터 획득하는 과정;상기 매니페스트 파일로부터 SR DNN(Deep Neural Network)에 대한 옵션(option)과 캐시 프로파일(cache profile)에 대한 정보를 선택하는 과정;상기 옵션과 캐시 프로파일에 대한 정보를 상기 서버 측으로 전송하여 상기 옵션에 대응하는 SR DNN, 캐시 프로파일 및 비디오 뭉치(chunk)를 상기 서버로부터 획득하는 과정; 및상기 SR DNN을 이용하여 SR 집적 복호화기(SR-integrated decoder)를 초기화한 후, 상기 SR 집적 복호화기를 이용하여 상기 캐시 프로파일을 기반으로 상기 비디오 뭉치를 형성하는 현재 프레임에 대한 해상도를 향상시키는 과정 을 포함하되,상기 캐시 프로파일은 상기 현재 프레임이 상기 SR DNN을 적용하기 위한 앵커 프레임(anchor frame)인지 여부에 대한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 매니페스트 파일은 상기 SR DNN의 옵션이 지원하는 모바일 디바이스 리스트를 더 포함하고, 상기 리스트를 이용하여 상기 모바일 디바이스의 컴퓨팅 용량(computing capacity)에 적합한 옵션을 선택하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 캐시 프로파일에 대한 정보는,상기 서버 측에 저장되는 캐시 프로파일의 위치인 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 해상도를 향상시키는 과정은, 상기 현재 프레임이 상기 앵커 프레임인 경우, 상기 SR 집적 복호화기가 상기 현재 프레임으로부터 저해상도 프레임을 복호화한 후, 상기 SR DNN을 적용하여 상기 저해상도 프레임에 대한 고해상도 프레임을 생성 및 캐시하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 해상도를 향상시키는 과정은, 상기 현재 프레임이 상기 앵커 프레임이 아닌 경우, 프레임 의존성(frame dependency)에 대한 정보 및 캐시된 이전 고해상도 프레임들을 기반으로, SR 집적 복호화기가 인터 예측 및 인트라 예측을 이용하여 상기 현재 프레임에 대한 고해상도 프레임을 생성 및 캐시하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
6 6
모바일 디바이스 상에 탑재되는 SR(Super-Resolution) 가속을 위한 장치에 있어서,비디오에 대한 매니페스트 파일(manifest file)을 서버로부터 획득하고, 상기 매니페스트 파일로부터 SR DNN(Deep Neural Network)에 대한 옵션(option)과 캐시 프로파일(cache profile)에 대한 정보를 선택하며, 상기 옵션과 캐시프로파일에 대한 정보를 상기 서버 측으로 전송하여 상기 옵션에 대응하는 SR DNN, 캐시 프로파일 및 비디오 뭉치(chunk)를 상기 서버로부터 획득하는 입출력부; 및상기 SR DNN을 이용하여 SR 집적 복호화기(SR-integrated decoder)를 초기화한 후, 상기 SR 집적 복호화기를 이용하여 상기 캐시 프로파일을 기반으로 상기 비디오 뭉치를 형성하는 현재 프레임에 대한 해상도를 향상시키는 복호화부를 포함하되상기 캐시 프로파일은 상기 현재 프레임이 상기 SR DNN을 적용하기 위한 앵커 프레임(anchor frame)인지 여부에 대한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 매니페스트 파일은 상기 SR DNN의 옵션이 지원하는 모바일 디바이스 리스트를 더 포함하고, 상기 리스트를 이용하여 상기 모바일 디바이스의 컴퓨팅 용량(computing capacity)에 적합한 옵션을 선택하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 장치
8 8
제6항에 있어서,상기 캐시 프로파일에 대한 정보는,상기 서버 측에 저장되는 캐시 프로파일의 위치인 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 장치
9 9
제6항에 있어서, 상기 복호화부는, 상기 현재 프레임이 상기 앵커 프레임인 경우, 상기 SR 집적 복호화기가 상기 현재 프레임으로부터 저해상도 프레임을 복호화한 후, 상기 SR DNN을 적용하여 상기 저해상도 프레임에 대한 고해상도 프레임을 생성 및 캐시하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 장치
10 10
제6항에 있어서,상기 복호화부는, 상기 현재 프레임이 상기 앵커 프레임이 아닌 경우, 프레임 의존성(frame dependency)에 대한 정보 및 캐시된 이전 고해상도 프레임들을 기반으로, SR 집적 복호화기가 인터 예측 및 인트라 예측을 이용하여 상기 현재 프레임에 대한 고해상도 프레임을 생성 및 캐시하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 장치
11 11
서버가 실행하는 SR(Super-Resolution) 가속을 위한 방법에 있어서, 비디오를 획득하는 과정;영상 부호화기(image encoder)를 이용하여 상기 비디오로부터 복수의 비트레이트(multiple bitrate)에 해당하는 비디오 버전(video version)을 생성하는 과정;상기 비디오 및 상기 복수의 비디오 버전을 이용하여 상응하는 복수의 SR 심층신경망(Deep Neural Network: DNN)을 트레이닝시키는 과정;기 설정된 품질 마진 이내에서 상기 비디오 버전으로부터 상기 각 SR DNN에 대한 앵커 프레임(anchor frame)을 선별하고, 상기 앵커 프레임에 대한 정보를 포함하는 캐시 프로파일(cache profile)을 생성하는 과정; 및상기 캐시 프로파일에 대한 정보, 및 상기 복수의 SR DNN에 대한 정보를 포함하는 매니페스트 파일(manifest file)을 생성하는 과정 을 포함하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 매니페스트 파일은,상기 각 SR DNN에 대한 옵션들(options) 각각이 지원하는 모바일 디바이스 리스트를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
13 13
제12항에 있어서, 모바일 디바이스가 상기 비디오를 요청하는 경우, 상기 매니페스트 파일을 상기 모바일 디바이스 측으로 전송하고, 상기 매니페스트 파일로부터 선택된 SR DNN에 대한 옵션과 캐시 프로파일에 대한 정보를 상기 모바일 디바이스로부터 획득한 후, 상기 옵션에 대응하는 SR DNN, 캐시 프로파일 및 비디오 버전의 뭉치를 상기 모바일 디바이스 측으로 전송하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
14 14
제11항에 있어서,상기 앵커 프레임을 선별하는 과정은,캐시 손실이 상기 품질 마진 이내로 유지되는 한도에서, 상기 앵커 프레임의 개수가 최소화되도록 선별하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
15 15
제14항에 있어서, 상기 캐시 손실은, 상기 비디오 버전의 모든 프레임에 상기 SR DNN을 적용한 경우와 상기 앵커 프레임에만 상기 SR DNN을 적용한 경우 간의 품질 차이인 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
16 16
제11항에 있어서, 상기 앵커 프레임을 선별하는 과정은,SR 집적 복호화기(SR-integrated decoder)를 이용하여 크기가 1인 앵커 프레임들의 모든 가능한 조합에 대한 품질을 측정한 결과에 근거하여, 상기 앵커 프레임의 집합에 대한 품질 이득을 산정함으로써 상기 앵커 프레임을 선별하기 위한 검색 공간의 크기를 감소시키는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
17 17
제16항에 있어서,상기 SR 집적 복호화기는,현재 프레임이 상기 앵커 프레임인 경우, 상기 현재 프레임으로부터 저해상도 프레임을 복호화한 후, 상기 SR DNN을 적용하여 상기 저해상도 프레임에 대한 고해상도 프레임을 생성 및 캐시하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
18 18
제16항에 있어서, 상기 SR 집적 복호화기는,현재 프레임이 상기 앵커 프레임이 아닌 경우, 프레임 의존성(frame dependency)에 대한 정보 및 캐시된 이전 고해상도 프레임을 기반으로, 인터 예측 및 인트라 예측을 이용하여 상기 현재 프레임에 대한 고해상도 프레임을 생성 및 캐시하는 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
19 19
제11항에 있어서, 상기 캐시 프로파일은 상기 비디오 버전에 포함된 프레임이 상기 SR DNN을 적용하기 위한 앵커 프레임인지 여부에 대한 데이터를 포함하고, 상기 캐시 프로파일에 대한 정보는 상기 서버 측에 저장되는 캐시 프로파일의 위치인 것을 특징으로 하는 SR 가속을 위한 방법
20 20
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 모바일 디바이스가 실행하는 SR 가속을 위한 방법이 포함하는 각 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램
21 21
제11항 내지 제19항 중 어느 한 항에 따른 서버가 실행하는 SR 가속을 위한 방법이 포함하는 각 단계를 실행시키기 위하여 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터프로그램
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 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 유저 레벨 초저지연 전송 프로토콜 개발