요약
게임, 영화, 보안 시스템 및 차량 번호판 인식과 같은 다양한 분야에서 고해상도 이미지가 필요합니다. 기존에는 이미지 보간 기술이 주로 사용되었지만 한계가 있었습니다. 딥러닝 기반의 이미지 해상도 개선 기술은 이러한 한계를 극복하고 낮은 해상도의 이미지를 고해상도로 변환할 수 있습니다. 이 기술은 합성곱층과 시공간 단계 학습(STSL) 유닛으로 구성된 신경망 모델을 사용하여 훈련된 데이터로 이미지를 실시간으로 처리합니다. 이를 통해 게임, 영화, 보안 시스템 등 다양한 분야에서 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.
기본 정보
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특허명: 딥러닝 기반의 이미지 해상도 개선을 수행할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법
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발명자: 전광길 교수
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출원번호: 10-2023-0026564
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등록번호: 10-2679775
상세 정보
발명의 배경과 필요성
기술의 배경과 문제점
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이미지 해상도를 개선하는 기술은 다양한 분야에서 매우 중요함. 게임, 영화, 보안 시스템 및 차량 번호 인식 등의 분야에서 고해상도 이미지가 필수적임.
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현재 주로 사용되는 기술로는 이미지 보간 기술이 있으나, 이는 주변 화소 값을 기반으로 비어있는 화소를 채우는 방식으로 한계가 있음.
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최근에는 인공지능, 특히 딥러닝을 통해 낮은 해상도의 이미지를 고해상도로 변환하는 기술이 주목받고 있음.
기술의 필요성
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딥러닝 기반의 이미지 해상도 개선 기술은 기존 기술의 한계를 극복할 수 있음. 낮은 해상도의 이미지를 고해상도로 변환하여 활용도를 높일 수 있음.
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이를 통해 사용자는 훨씬 선명하고, 질 좋은 이미지를 얻을 수 있으며, 이는 다양한 산업 분야에서 품질 개선으로 이어질 것임.
구현방법
기술의 원리
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이 기술은 딥러닝을 이용하여 이미지 해상도를 개선하는 전자 장치와 그 동작 방법을 제시함. 사전 수집된 훈련용 이미지와 대응되는 고해상도 변환 이미지를 사용하여 신경망 모델을 학습시킴.
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모델은 합성곱층과 시공간 단계 학습(STSL) 유닛으로 구성되며, 각각의 유닛은 멀티 어텐션 강화 잔차 블록(MERB)들로 이루어짐.
구체적인 구현 방법
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훈련 데이터 저장부에 저장된 복수의 훈련용 이미지들을 사용하여 신경망 모델을 학습시킴. 이 과정에서 합성곱층과 STSL 유닛을 통해 이미지를 처리함.
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생성된 모델을 통해 사용자가 입력한 실제 이미지의 해상도를 실시간으로 개선함. 이 과정에서는 전자 장치가 사용자 인증을 통해 안전하게 작동함.
기술의 장점
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기존 기술 대비 해상도를 크게 개선할 수 있음. 특히, 게임이나 영화 산업 등에서 이미지 품질 향상에 크게 기여할 것임.
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다양한 어플리케이션에서 적용 가능하여 산업 전반에 걸쳐 긍정적인 효과를 기대할 수 있음.
발명의 활용 방안
특정 제품 및 서비스에 적용 방안
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게임 그래픽 향상: 사용자가 게임 내에서 더 선명한 비주얼을 경험할 수 있음.
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영화 및 방송 콘텐츠 제작: 기존 영상의 해상도를 개선하여 고화질 재생이 가능.
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보안 시스템: CCTV 영상의 해상도를 높여 더 정확한 상황 파악이 가능.
적용 가능 산업 분야
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영상 및 사진 편집 소프트웨어
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게임 개발
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보안 및 감시 시스템
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자동차 번호판 인식 시스템
기대효과
기술 혁신 및 경제적 효과
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고해상도 이미지 기술의 상용화를 통해 시장에서의 경쟁력을 확보할 수 있음. 이는 기업의 매출 증대와 비용 절감에 기여할 것임.
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사용자 경험의 향상으로 인해 다양한 산업 분야에서 긍정적인 반응을 얻을 것으로 기대됨.
시장 동향
딥러닝 기반 이미지 해상도 개선 기술
딥러닝 기반 이미지 해상도 개선 기술 응용 분야
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