$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

차세대 초고품질 영상 압축 및 처리 기술을 위한 기계학습 및 딥러닝 기술 연구
A Study on Machine Learning and Deep Learning for Next-generation Ultra High Definition Video Compression and Processing 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 한국과학기술원
Korea Advanced Institute of Science and Technology
연구책임자 김문철
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-03
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202100000470
과제고유번호 1711083516
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2021-06-05
키워드 딥러닝.초고품질.고실감.기계학습.초해상화.

초록 ▼

□ 연구개요
본 제안 연구는 “4K 및 8K 해상도를 뛰어넘는 극초해상도 영상과 초해상도-고실감 영상 신호를 효과적으로 압축 부호화하고 초고품질의 주관적 화질 처리를 가능하게 하는 기계학습 및 딥러닝 알고리즘 및 아키텍처 연구”를 목표로 (i) 초해상도 고실감 영상 신호에 대한 시각적 인지-민감도 및 시각적 인지 화질 측정 척도 모델링, (ii) 고해상도 및 초해상도영상 신호의 인지 특성에 기반한 극(極)초해상화 및 초(超)고실감 영상 생성을 위한 기계학습/딥러닝 알고리즘 및 아키텍처 연구, (iii) 시각적 인지-민감도 특성

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1-1. 1차년도 연구개발의 필요성 및 최종 목표 ... 4
  • 1-2. 2차년도 연구개발의 필요성 및 최종 목표 ... 4
  • 1-3. 3차년도 연구개발의 필요성 및 최종 목표 ... 5
  • 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
  • 2-1. 1차년도 연도 개발 목표 및 결과 ... 6
  • 2-2. 2차년도 연도 개발 목표 및 결과 ... 8
  • 2-3. 3차년도 연도 개발 목표 및 결과 ... 11
  • 3. 연구개발 결과의 중요성 ... 18
  • 4. 참고문헌 ... 20
  • 5. 연구성과 ... 21
  • 대표적 연구실적 ... 22
  • 끝페이지 ... 31

표/그림 (19)

참고문헌 (25)

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로