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공간 적응적 비정규화 기반 초고해상도 영상 생성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022011230
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 기술은 공간 적응적 비정규화 기반 초고해상도 영상 생성 방법 및 장치에 관한 것으로, 영상장치가 낮은 해상도를 가진 제 1 영상을 수신하는 단계; 상기 영상장치가 상기 제 1 영상을 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)의 생성기에 포함된 인코더에 입력하여 특징을 추출하는 단계; 및 상기 영상장치가 상기 생성기에 포함된 디코더에 상기 특징을 입력하여 제 1 영상을 출력하고 상기 인코더의 특징 추출 과정에서 발생하는 손실값을 상기 디코더의 복수개의 계층에 각각 적용하여 상기 제 1 영상보다 높은 해상도를 가진 제 2 영상을 생성하는 단계;를 포함한다.
Int. CL G06T 3/40 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06T 3/4046(2013.01) G06T 3/4053(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020200185453 (2020.12.29)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0094342 (2022.07.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.29)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최윤식 서울특별시 마포구
2 김태현 경기도 성남시 분당구
3 윤종수 서울특별시 강서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인(유한)아이시스 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로**길**, **층, **층(코아렌빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2020.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2020-1423878-10
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2022.04.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2022-0098512-51
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2022.06.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2022-0429093-18
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2022.07.13 접수중 (On receiving) 1-1-2022-0731313-84
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2022.07.13 수리 (Accepted) 1-1-2022-0731305-18
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번호 청구항
1 1
영상장치가 낮은 해상도를 가진 제 1 영상을 수신하는 단계;상기 영상장치가 상기 제 1 영상을 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)의 생성기에 포함된 인코더에 입력하여 특징을 추출하는 단계; 및상기 영상장치가 상기 생성기에 포함된 디코더에 상기 특징을 입력하여 제 1 영상을 출력하고 상기 인코더의 특징 추출 과정에서 발생하는 손실값을 상기 디코더의 복수개의 계층에 각각 적용하여 상기 제 1 영상보다 높은 해상도를 가진 제 2 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 초고해상도 영상 생성 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 손실값은 상기 제 1 영상에 대한 공간 특성 및 고주파 특성을 포함하는 공간 적응적 비정규화(Spatially Adaptive De-normalization) 된 데이터인 초고해상도 영상 생성 방법
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 영상장치는 상기 제 1 영상 및 상기 제 2 영상을 상기 생성적 적대 신경망의 판별기에 입력하고,상기 판별기는 상기 제 1 영상 및 상기 제 2 영상을 결합한 참조데이터를 이용하여 상기 제 2 영상이 참(True)인지 판별하는 초고해상도 영상 생성 방법
4 4
낮은 해상도를 가진 제 1 영상을 입력받는 입력장치;생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 저장하는 저장장치; 및 상기 제 1 영상을 상기 생성적 적대 신경망의 생성기에 포함된 인코더에 입력하여 특징을 추출하고 생성기에 포함된 디코더에 상기 특징을 입력하여 제 1 영상을 출력하고 상기 인코더의 특징 추출 과정에서 발생하는 손실값을 상기 디코더의 복수개의 계층에 각각 적용하여 상기 제 1 영상보다 높은 해상도를 가진 제 2 영상을 생성하여 상기 제 1 영상 및 상기 제 2 영상을 상기 생성적 적대 신경망의 판별기에 입력하는 연산장치;를 포함하는 초고해상도 영상 생성 장치
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 문화체육관광부 홍익대학교 산학협력단 문화기술연구개발지원사업 5G connected XR 및 트윈 환경에서의 인공지능 기술 기반 미디어아트 R＆D 전문인력 양성