KR102130076B1 - 특징 영역의 학습 중요도를 바탕으로 스트리밍 파일의 해상도를 개선하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 특징 영역의 학습 중요도를 바탕으로 스트리밍 파일의 해상도를 개선하는 방법은 스트리밍용 비디오 데이터를 제공하는 서버에서, 비디오 데이터를 가공하는 가공 단계, 상기 가공된 비디오 데이터에 기반하여 격자 생성 패턴 정보를 획득하고, 격자 생성 패턴 정보에 기반하여 상기 비디오 데이터의 해상도를 개선하기 위해 요구되는 신경망 파일을 생성하는 생성 단계, 사용자 기기로부터 스트리밍 요청을 수신하면, 요청된 비디오 데이터및 상기 요청된 비디오 데이터의 해상도를 복원하는 데 요구되는 신경망 파일을 분할하여 상기 사용자 기기로 전송하는 전송 단계를 포함할 수 있다.

Description

특징 영역의 학습 중요도를 바탕으로 스트리밍 파일의 해상도를 개선하는 방법{Method for improving the resolution of streaming files based on the learning importance of feature areas}

본 발명은 동영상 파일의 해상도를 특징 영역의 학습 중요도를 바탕으로 개선하는 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 본 발명은 스트리밍 파일에 있어서, 이미지 데이터가 저화질로 변경되는 과정에서 발생되는 격자에 대한 정보를 추출하여 학습한 인공신경망을 기반으로 저화질 데이터를 고화질 데이터로 복원하는 방법에 관한 것이다.

최근 인공지능에 대한 관심이 증가하고 있다. 다양한 서비스 분야에서 인공지능을 이용한 기술 응용이 이루어지고 있으며, 이러한 인공지능에 대한 연구가 활발히 일어나는 분야로는 자연어 생성, 음성 인식, 가상 에이전트 등이 있다.

한편, 이러한 인공지능은 이 밖에도 Vision 기술분야에서도 적용될 수 있다. 그러나 이러한 인공지능을 활용하여 저해상도의 이미지 내지는 동영상 파일의 업스케일링하는 기술에 대한 연구는 아직까지 미비한 편이다. 종래의 업스케일링 기술은 인공지능을 활용하지 않고, 이미지의 손상 영역을 임의의 색상으로 대체하는 방식으로 어색함을 보완하는 방법을 주로 사용하였으며, 그 예로는 양선형(Bilinear) 보간법과, 바이큐빅(Bicubic) 보간법이 있다.

본 발명은 스트리밍되는 동영상 파일의 해상도를 간편한 방법으로 개선하는데 목적이 있다.

본 발명은 동영상 스트리밍 시, 스트리밍되는 동영상 데이터의 해상도를 실시간 개선 가능하도록 분할된 파일 형태의 동영상 데이터 및 신경망 파일을 생성할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 특징 영역의 학습 중요도를 바탕으로 스트리밍 파일의 해상도를 개선하는 방법은 스트리밍용 비디오 데이터를 제공하는 서버에서, 비디오 데이터를 가공하는 가공 단계, 상기 가공된 비디오 데이터에 기반하여 격자 생성 패턴 정보를 획득하고, 격자 생성 패턴 정보에 기반하여 상기 비디오 데이터의 해상도를 개선하기 위해 요구되는 신경망 파일을 생성하는 생성 단계, 사용자 기기로부터 스트리밍 요청을 수신하면, 요청된 비디오 데이터및 상기 요청된 비디오 데이터의 해상도를 복원하는 데 요구되는 신경망 파일을 분할하여 상기 사용자 기기로 전송하는 전송 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 동영상 데이터의 용량을 감소시켜 저장하는 효과가 있으며, 그에 따라 저장공간의 효과적인 사용이 가능하게 된다.

또한 본 발명은 동영상 데이터의 용량을 감소시켜 데이터 통신을 수행할 수 있게 하므로, 데이터 통신량 또한 감소시킬 수 있으며 보다 빠른 속도로 스트리밍을 포함한 데이터 전송 기능을 수행할 수 있도록 지원한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 해상도 개선을 수행하는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 화질 개선 동작의 예시를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 자료 가공부의 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예예 따른 신경망 학습부의 구성을 도시하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 사이즈 변경부에서 수행하는 사이즈 변경 동작의 예시를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 딥러닝 학습 동작의 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 기기의 구성을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 화질 개선용 신경망 파일의 생성 및 전송 과정을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 추가 학습 기반의 특화 신경망 파일 생성 과정에 대하여 도시한 순서도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어'있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어'있다거나 '직접 접속되어'있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 해상도 개선을 수행하는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.

본 발명의 실시 예에 따른 해상도 개선 시스템은 도 1에서 도시되는 바와 같이, 서버 100와 사용자 기기 200를 포함하여 구성될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 상기 서버 100는 사용자 기기 200에 VOD 서비스를 제공하는 서버를 포함할 수 있다.

상기 서버 100는 사용자 기기 200에 VOD 서비스를 제공하기 위해 비디오 데이터를 전송할 수 있다. 이 때 상기 서버 100는 원본 비디오 데이터가 아닌, 동일 비디오 콘텐츠이나 해상도가 저하된 다운스케일링 파일을 사용자 기기 200로 전달할 수 있다. 그리고 본 발명의 실시 예에 따라 상기 서버 100는 비디오 데이터(다운스케일링 파일)의 해상도를 원본 데이터와 기 설정된 수준 이상 일치율을 보이도록 복원하기 위해 요구되는 파일인 신경망 파일을 산출하고 이를 사용자 기기 200에 함께 전송할 수 있다. 이에 따라 상기 사용자 기기 200는 서버 100로부터 제공받은 저화질 비디오 데이터(다운스케일링 파일)의 해상도를 상기 신경망 파일에 기반하여 개선할 수 있게 된다.

또한 상기 사용자 기기 200는 전송받고자 하는 비디오 데이터를 선택(예, 콘텐츠 명칭 선택)하고 서버 100에 스트리밍 또는 다운로드를 요청할 수 있다. 그리고 상기 사용자 기기 200는 자신의 비디오 데이터의 선택 정보, 재생 정보에 기반하여 산출된 사용자 시청 패턴 정보를 산출하고 이를 상기 서버 200에 전송할 수 있다.

상기 사용자 기기 200에서 수행되는 해상도 개선 동작에 대하여 간략하게 설명하기 위해 도 2를 참조하기로 한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 화질 개선 동작의 예시를 도시한 도면이다.

사용자 기기 200는 도 2에서 도시되는 바와 같이, 신경망 파일을 통해 해상도가 개선된 비디오 파일을 생성할 수 있다. 이 때 본 발명의 실시 예예 따른 상기 신경망 파일은 사용자 기기 200로 전송된 어느 비디오 파일과 결합하여 해상도를 개선시킬 수 있다.

서버 100로부터 사용자 기기 200로 스트리밍 또는 다운로드 등의 목적으로 전송되는 비디오 파일은 도 2에서 도시되는 바와 같이 하나의 콘텐츠가 여러개의 조각으로 분할된 형태일 수 있다. 이에 대응하여 신경망 파일 또한 각 분할된 비디오 파일에 대응하여 분할되어 있을 수 있다. 각 신경망 파일 및 비디오 파일은 각각 서버 100에서 사용자 기기 200로 전송된 이후, 사용자 기기 200 내에서 결합되도록 라벨링되어 있을 수 있다.

사용자 기기 200 내에서 비디오 파일의 분할분과 신경망 파일의 분할분들은 각각 대응하는 항목들끼리 매칭되어 비디오 파일의 해상도를 개선시킬 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 신경망 파일은 비디오 파일의 해상도를 복원하기 위한 인공신경망 알고리즘에 관한 데이터를 포함하고 있으며, 그에 따라 사용자 기기 200는 각 비디오 파일 분할분들을 신경망 파일 분할분들에 의한 인공신경망 연산 과정을 수행하여 해상도를 복원시킬 수 있다.

일 실시 예에 따라 본원 발명의 비디오 파일은 서버에서 보유한 원본 비디오 데이터를 인위적으로 저화질로 변환한 다운스케일링 파일일수도 있고, 기준값 이하의 해상도를 갖는 원본 비디오 데이터일 수도 있다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 서버의 구성을 도시한 블록도이다.

본 발명의 실시 예에 따른 상기 서버 100는 도 3에서 도시되는 바와 같이, 통신부 110, 저장부 120, 제어부 130를 포함하여 구성될 수 있다. 그리고 상기 제어부 130는 자료 가공부 131, 신경망 학습부 132, 결과 평가부 133를 포함하여 구성될 수 있다.

먼저, 상기 통신부 110는 사용자 디바이스와 서버 간의 데이터 송수신을 위해 네트워크를 이용할 수 있으며 상기 네트워크의 종류는 특별히 제한되지 않는다. 상기 네트워크는 예를 들어, 인터넷 프로토콜(IP)을 통하여 대용량 데이터의 송수신 서비스를 제공하는 아이피(IP: Internet Protocol)망 또는 서로 다른 IP 망을 통합한 올 아이피(All IP) 망일 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 유선망, Wibro(Wireless Broadband)망, WCDMA를 포함하는 이동통신망, HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)망 및 LTE(Long Term Evolution) 망을 포함하는 이동통신망, LTE advanced(LTE-A), 5G(Five Generation)를 포함하는 이동통신망, 위성 통신망 및 와이파이(Wi-Fi)망 중 하나 이거나 또는 이들 중 적어도 하나 이상을 결합하여 이루어질 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 상기 통신부 110는 외부 웹 서버 및 다수의 사용자 기기 등과의 데이터 통신을 수행할 수 있다. 예컨데, 상기 통신부 110는 타 웹 서버 또는 사용자 기기(관리자용 기기 포함)들로부터 이미지가 포함되는 콘텐츠 데이터(사진 및 동영상)을 수신할 수 있다. 그리고 상기 서버 100는 VOD 서비스를 제공하는 서버를 포함함에 따라, 사용자 요청에 대응하는 VOD 콘텐츠를 사용자 기기 200로 전송할 수 있다.

다양한 실시 예에 따라 상기 통신부 110는 VOD 서비스를 위해 VOD 파일의 수신 및 송신을 수행할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 상기 통신부 110는 해상도 개선용 신경망 파일을 생성하기 위해 요구되는 학습 데이터들을 수집하기 위한 통신 기능을 수행할 수 있다.

상기 신경망 파일은 인공신경망 알고리즘을 통해 손상된 영상 데이터의 해상도를 원본 데이터와 유사하게 복원시키기 위해 필요한 정보들을 담은 것일 수 있으며, 인공신경망 알고리즘 구동시 선택되어야 하는 각종 파라미터들에 관한 정보를 포함하고 있을 수 있다.

상기 저장부 120는 예를 들면, 내장 메모리 또는 외장 메모리를 포함할 수 있다. 내장메모리는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

외장 메모리는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), XD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱(memory stick) 등을 더 포함할 수 있다. 외장 메모리는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치와 기능적으로 및/또는 물리적으로 연결될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 상기 저장부 120는 사용자 기기(관리자 기기) 또는 타 웹 서버로부터 수신된 이미지 데이터(예, 사진 및 비디오 데이터)를 가공한 가공 데이터(원본 이미지 데이터를 일정 비율로 축소한 데이터, 또는 축소한 후 원본 데이터 사이즈로 확대한 데이터)와 대응하는 원본 데이터를 매칭하여 저장할 수 있다. 상기 원본 데이터와 가공데이터는 각각 해상도 감소 시 발생되는 격자 현상에 대한 정보를 추출하는 데 사용될 수 있다.

또한 상기 저장부 120는 격자 현상에 대한 정보 추출 이후 인공지능 알고리즘(예, SRCNN)을 통해 가공데이터에 존재하는 격자를 제거하여 해상도를 원본 이미지 수준으로 복원하기 위한 데이터인 신경망 파일을 저장할 수 있다.

상기 제어부 130는 프로세서(Processor), 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 호칭될 수 있다. 한편, 제어부는 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다.

펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되어 제어부에 의해 구동될 수 있다. 메모리는 상기 사용자 단말 및 서버 내부 또는 외부에 위치할 수 있으며, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 상기 제어부와 데이터를 주고받을 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 상기 제어부 130는 이미지 데이터의 해상도를 인공 신경망 기반의 연산을 통해 개선하기 위해 요구되는 파일인 신경망 파일을 생성할 수 있다.

상기 제어부 130는 자료 가공부 131, 신경망 학습부 132, 결과 평가부 133, 사용패턴 산출부 134를 포함하여 구성될 수 있다.

먼저 상기 자료 가공부 131는 비디오 데이터의 화질 개선을 위해 요구되는 신경망 파일을 산출하기 위해 필요한 학습용 자료를 수집 및 가공할 수 있다. 상기 자료 가공부 131는 수집된 자료의 1차 변경(축소 변경) 및 2차 변경(축소된 이미지 데이터를 다시 확대)을 수행할 수 있다. 상기 자료 가공부 131가 수행하는 동작의 보다 구체적인 내용은 도 4를 참조하여 기술하기로 한다.

상기 신경망 학습부 132는 상기 자료 가공부 131에서 수행한 자료의 수집 및 가공 동작을 거친 후 산출된 가공된 데이터를 기반으로 인공지능에 기반한 신경망 학습 동작을 진행할 수 있다. 상기 신경망 학습부 132는 학습 과정에 요구되는 파라미터 설정 동작 및 신경망 파일 산출 동작을 수행할 수 있다. 상기 신경망 학습부 132에 대한 보다 자세한 설명은 도 5를 참조하여 기술하기로 한다.

상기 결과 평가부 133는 신경망 학습부 132를 통해 산출된 신경망 파일을 사용자 기기 200에서 적용한 결과값을 평가하는 동작을 수행할 수 있다.

구체적으로, 상기 결과 평가부 133는 사용자 기기 200에서 신경망 파일을 적용한 결과 데이터의 해상도의 향상 정도를 판단할 수 있다. 또한 상기 결과 평가부 133는 신경망 파일을 적용한 결과 데이터와 원본 데이터와의 오차율을 판단할 수 있다. 이 때 결과 데이터와 원본 데이터의 비교 단위는 영상을 구성하는 각 프레임일 수도 있고, 영상의 전송을 위해 분할된 조각 단위일 수도 있다.

또는 다양한 실시 예에 따라 각 영상 데이터는 이미지 동일성에 기반하여 다수개의 프레임 묶음(예, 일 이미지가 100프레임에 걸쳐 표시되는 경우, 상기 100프레임은 하나의 프레임 묶음으로 설정될 수 있고, 이러한 프레임 묶음 또한 다수 개로 설정될 수 있음)으로 분할되어 있을 수 있다. 이에 따라 상기 결과 데이터와 원본 데이터를 비교하기 위해 설정되는 비교단위는 이미지 동일성에 기반하여 분할된 묶음 단위가 될 수 있다.

나아가 상기 결과 평가부 133는 상기 결과 데이터와 상기 원본 데이터와의 오차율이 기준값 이상인 것으로 판단되는 경우 신경망 파일을 구성하는 Weight, bias 값 등의 수정을 요청할 수 있다. 즉, 상기 결과 평가부 133는 원본 데이터와 결과 데이터의 비교를 통해 신경망 파일을 구성하는 파라미터의 수정 여부를 판단할 수 있다.

일 실시 예에 따라 상기 결과 평가부 133는 원본 데이터로부터 영상을 이해하기 위해 요구되는 이미지 객체별 중요도를 산출할 수 있다. 그리고 상기 원본 데이터와 상기 결과 데이터(사용자 기기 200에서 신경망 파일을 적용하여 해상도를 개선한 데이터)의 1단위(예, 1프레임, 1 프레임 묶음 등) 오차율이 기 설정된 값 이상임과 동시에 상기 1단위에 기 설정된 값 이상인 이미지 객체가 포함된 것으로 판단된 경우, 신경망 파일을 구성하는 Weight, Bias 값의 수정을 요청할 수 있다.

상기 이미지 객체별 중요도는 1 프레임 내 1 이미지 객체가 차지하는 사이즈 비율, 이미지 객체의 반복 비율 등에 기반하여 그 값이 산출될 수 있다.

다양한 실시 예에 따라, 상기 결과 평가부 133는 다양한 실시 예에 따라 비디오 데이터의 콘텐츠 특성에 기반한 이미지 객체별 중요도를 산출할 수 있다. 상기 결과 평가부 133는 먼저 비디오 데이터의 콘텐츠 특성을 확인할 수 있는데, 이 때 사익 비디오 데이터의 콘텐츠 특성은 상기 자료 가공부 131에 의해 산출될 수 있다. 예컨대, 상기 비디오 데이터의 콘텐츠 특성은 비디오 데이터가 서버 100로 파일이 업로드된 경로에 대한 정보(예, 사용자 또는 관리자가 해당 비디오 파일을 서버 100로 업로드할 당시 선택한 폴더 명), 사용자 또는 관리자가 해당 비디오 파일을 서버 100에 업로드할 당시 입력한 콘텐츠 장르, 분야 등에 기반하여 산출될 수 있다. 그리고 산출된 비디오 데이터의 콘텐츠 특성은 해당 비디오 데이터의 메타 데이터로 관리될 수 있다.

이에 따라 상기 결과 평가부 133는 서버 100로 업로드 될 당시 추출되고 저장된 각 비디오 데이터의 콘텐츠 특성 정보를 확인할 수 있으며, 그에 따라 콘텐츠 특성 정보에 기반한 이미지 객체별 중요도를 산출할 수 있다. 예컨대, 상기 결과 평가부 133는 인물의 안면 객체, 텍스트 객체(예, 자막), 사물 객체 등으로 이미지 객체의 항목을 분류할 수 있고, 콘텐츠 특성 정보와 매칭되는 각 객체 항목을 판단할 수 있다. 구체적으로 드라마 콘텐츠에서 이미지 객체별 중요도가 높게 나오는 항목은 인물의 안면 객체로 설정될 수 있고, 강의 콘텐츠의 경우 텍스트 항목에 대한 중요도가 높게 설정될 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 자료 가공부의 구성을 도시한 도면이다.

본 발명의 실시 예에 따른 상기 자료 가공부 131는 도 4에서 도시되는 바와 같이, 사이즈 변경부 131a, 영상 분할부 131b, 특징 영역 추출부 131c를 포함하여 구성될 수 있다.

비디오 데이터의 화질 개선을 위한 신경망 파일을 산출하기 위해서는 신경망 학습부에 인풋 레이어에 투입할 입력 자료 내지는 입력할 자료의 특징값 등이 준비되어야 하는데, 상기 자료 가공부 131에서 인풋 레이어에 투입할 자료 및 데이터를 준비할 수 있다.

먼저, 상기 사이즈 변경부 131a는 비디오 데이터를 구성하는 이미지의 사이즈를 원본 사이즈로부터 기 설정된 값만큼 축소시키는 1차 변경 동작과 1차 변경 결과 이미지를 원본 사이즈에 대응하여 확대시키는 2차 변경 동작을 수행할 수 있다. 이 때, 상기 2차 변경 동작은 선택적으로 이루어질 수 있다. 상기 사이즈 변경부 131a에서 수행하는 사이즈 변경 동작에 대하여 설명하기 위해 도 6을 참고하기로 한다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 사이즈 변경부에서 수행하는 사이즈 변경 동작의 예시를 도시한 도면이다.

도 6에서 도시되는 바와 같이, 사이즈 변경부 131a는 원본 이미지 605를 소정의 비율로 축소하는 1차 변경 동작인 a동작을 수행할 수 있으며, a동작 결과 산출된 축소 이미지 610를 원본 이미지와 동일한 사이즈로 확대하는 2차 변경동작인 b동작을 수행할 수 있다. 가공 동작(1차 변경 동작(a) 및 2차 변경 동작(b)) 이후 생성된 이미지 615는 원본 이미지 605와 달리 해상도가 낮아지게 되며, 이는 이미지를 구성하는 픽셀이 수치의 증가 없이 사이즈만 확대된 것에 기인한다.

이미지 615(이미지 610와 동일한 해상도)와 원본 이미지 605를 비교해 볼 때, 상기 이미지 615는 픽셀의 사이즈가 증가되었으며, 그에 따라 모자이크 형태의 격자가 생성된 모습을 보임을 알 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 서버 100는 저화질인 다운스케일링 이미지 615로부터 원본 이미지 605로 해상도 수준을 변환하기 가공 이미지 615와 원본 이미지 605를 기반으로 신경망 학습을 수행할 수 있다. 이를 위해 상기 자료 가공부 131의 사이즈 변경부 131a는 원본 이미지의 사이즈를 기 설정된 값만큼 축소하는 1차 변경 동작과 1차 변경 동작에 의해 생성된 축소 이미지를 원본 이미지와 동일한 사이즈로 확대하는 2차 변경 동작을 수행할 수 있다. 아울러, 상기 자료 가공부 131는 원본 이미지와, 1차 변경 동작 및 2차 변경 동작에 의해 생성된 가공 이미지를 학습용 데이터로 추출하는 동작을 수행할 수 있다.

다양한 실시 예에 따라 신경망 학습 수행 전, 상기 자료 가공부 131는 가공 이미지(사이즈 축소 후 확대한 이미지)에 생성된 격자의 패턴 정보(위치 정보, 색상 정보 등)을 추출하고 이에 대한 데이터를 신경망 학습을 위한 인풋 데이터로 활용할 수 있다.

상기 영상 분할부 131b는 서버 100에서 보유하고 있는 비디오 데이터들을 기 설정된 조건에 기반하여 분할하는 동작을 수행할 수 있다. 이 때 상기 영상 분할부 131b는 비디오 데이터를 프레임 수에 기초하여 분할하는 동작을 수행할 수 있다. 또는 상기 영상 분할부 131b는 비디오 데이터를 이미지 객체의 일치율에 기반하여, 일치율이 기 설정된 기준치(예, 90%) 이상인 프레임들끼리 묶어 묶음(청크;Chunk)으로 분할할 수 있다. 예컨대, 분할 단위는 동일 인물이 촬영된 또한 상기 영상 분할부 131b는 서버 100에서 사용자 기기 200로 스트리밍 서비스를 제공할 시 사용자 기기 200로 전달되는 단위별로 비디오 데이터를 다수개의 청크로 분할할 수 있다.

상기 영상 분할부 131b에서 분할된 청크들은 인공지능 신경망 학습 및 해상도 향상 결과를 평가할 시 활용될 수 있다.

상기 특징영역 추출부 131c는 비디오 데이터의 각 프레임 또는 분할 단위를 기준으로 특징 이미지가 포함된 특징 영역을 추출하는 동작을 수행할 수 있다. 상기특징영역 추출부 131c는 각 프레임 또는 분할 단위에서 기 설정된 특징 영역 요건을 갖추는 이미지 영역의 존재 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따라 상기 특징 영역은 콘텐츠 분야(장르)에 대응하는 이미지 객체 중요도가 기 설정된 값 이상인 이미지 객체가 존재하는지 여부에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 상기 특징 영역 추출부 131c는 드라마 콘텐츠에서 주인공의 얼굴 이미지에 대하여 이미지 객체 중요도를 높게 설정할 수 있으며, 그에 따라 특징 영역은 주인공의 얼굴 이미지가 표시되는 영역(예, 누끼 영역; 배경과 구분되는 객체 표시 영역)으로 설정될 수 있다.

상기 특징영역 추출부 131c는 이미지 내 특징 영역 뿐 아니라, 비디오 데이터의 전체 프레임 내지 이미지들 중 특정 프레임, 또는 특정 분할 단위를 추출하는 동작을 수행할 수도 있다.

이러한 특징 영역 추출부 131c에서 추출하는 특징 영역에 대하여는 학습 반복 횟수를 증가시키도록 학습 중요도 가중치를 부여할 수 있다. 또는 상기 특징 영역 추출부 131c에서 추출된 특징 영역은 증가된 개수의 가공 데이터를 생성하도록 요청될 수 있다. 예컨대, 하나의 프레임 내 특징 영역으로 설정된 a영역과 일반 영역으로 설정된 b영역이 존재한다고 가정할 경우, a영역의 경우 증가된 횟수(예, 5회)의 사이즈 축소(예, 80%, 50%, 30%, 20%, 10%)를 통해 5개의 가공 이미지를 생성할 수 있고, b영역의 경우 일반 횟수(예, 2회)의 사이즈 축소를 통해 2개의 가공 이미지를 생성할 수 있다. 이로써 상기 특징 영역 추출부 131c에 의해 선택된 특징 영역은 해상도 복원 정확도가 일반 영역에 비해 높게 설정될 수 있다.

도 5는 본 발명의 실시 예예 따른 신경망 학습부의 구성을 도시하는 도면이다.

본 발명의 실시 예에 따른 신경망 학습부 132는 도 5에서 도시되는 바와 같이, 학습 중요도 확인부 132a, 유사데이터 학습 지원부 132b, 신경망 파일 산출부 132c를 포함하여 구성될 수 있다.

그리고 상기 신경망 학습부 132는 인공신경망을 기반으로 한 딥러닝 학습 과정을 수행할 수 있고 그에 따라 해상도가 낮은 비디오 데이터의 화질 개선을 위해 요구되는 파일인 신경망 파일을 생성할 수 있다.

인공신경망을 기반으로 한 딥러닝 학습 동작에 대하여 간략히 설명하기 위해 도 7을 참조하기로 한다.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 딥러닝 학습 동작의 예시를 설명하기 위한 도면이다.

도 7을 살펴보면, 인풋 레이어, 히든 레이어, 아웃풋 레이어를 포함하는 신경망 모델인 퍼셉트론이 개시되고 있다. 일 실시 예에 따라 본 발명에서 개시되는 신경망 학습은 적어도 하나의 히든 레이어를 포함하도록 구현된 멀티레이어 퍼셉트론을 이용하여 수행될 수 있다. 기본적으로, 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력(input)받아서 하나의 신호를 출력(output)할 수 있다.

인공신경망 모델을 이용한 연산 과정에서 요구되는 weight와 bias는 역전파 기법을 통해 적정 값으로 산출될 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따른 인공신경망 학습 과정은 이러한 역전파 기법을 통해 적정 weight 데이터와 bias 데이터를 추출하게 된다. 본원 발명에서 해상도 개선을 수행하기 위해 인공신경망을 통해 산출하는 신경망 파일은 추출된 적정 weight 데이터와 bias 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다.

역전파 기법을 통해 수행되는 인공신경망을 통한 학습방법 및 파라미터 수정에 관하여는 공지된 기술이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.

바람직하게는, 본 발명의 실시 예에 따른 신경망 학습부 132는 인공신경망 모델 중 CNN(Convolution Neural Network)모델을 이용하여 학습을 수행할 수 있다. CNN의 경우 각 레이어의 입출력 데이터의 형상을 유지한다는 점, 이미지의 공간 정보를 유지하면서 인접 이미지와의 특징을 효과적으로 인식하는 점, 복수의 필터로 이미지의 특징 추출 및 학습하는 점 등의 특징이 있다.

기본적인 CNN의 동작 방식은 하나의 이미지를 필터(filter)를 통해 일부분의 영역을 하나씩 스캔하여 그것에 대한 값을 찾아내면서 학습시키는 방법을 사용할 수 있다. 이 때 적절한 Weight값을 갖는 필터를 찾는 것이 CNN의 목표가 된다. CNN에서 필터는 일반적으로 (4,4)나 (3,3)과 같은 정사각 행렬로 정의될 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따른 CNN용 필터의 설정값은 제한되지 않는다. 상기 필터는 입력 데이터를 지정된 간격으로 순회하면서 합성곱을 계산할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 학습 중요도 확인부 132a는 학습용 데이터로 제공되는 이미지 데이터들을 수신하면, 학습용 데이터의 특징 영역 또는 특정 프레임 묶음에 대하여 부여된 학습 중요도를 확인할 수 있다.

일 실시 예에 따라 특징 영역 추출부 131c는 일 프레임에 대하여 다수개의 영역으로 분할하고 그 중 적어도 일 영역을 특징 영역으로 설정할 수 있다. 이 때 일 프레임을 분할하는 기준은 한정되지 않는다. 그리고 상기 특징 영역 추출부 131c는 특징 영역을 선택할 시, 해당 특징영역이 설정된 기준 요소(예, 이미지 객체별 중요도, 사이즈 등)에 따라 해당 특징 영역별 학습 중요도를 상이하게 부여할 수 있다.

이와 같은 사항에 기반하여 상기 학습 중요도 확인부 132a는 자료 가공부 131로부터 학습용 데이터들을 수신한 후, 상기 학습용 데이터 내에 포함된 학습 중요도를 확인할 수 있다. 구체적으로, 상기 자료 가공부 131 로부터 수신된 학습용 데이터는 다수개의 분할된 형태로 확인될 수 있으며, 이에 따라 상기 학습 중요도 확인부 132a는 분할된 각 단위별로 부여된 학습 중요도를 확인할 수 있다. 또는, 상기 자료 가공부 131로부터 수신된 학습용 데이터는 분할되지 않은 상태일 수 있으며, 그에 따라 상기 학습 중요도 확인부 132a는 프레임별 부여된 학습 중요도를 확인할 수 있다. 또한 일 프레임에 대하여 학습 중요도가 상이하게 설정된 적어도 2개의 영역이 존재하는 경우, 상기 학습 중요도 확인부 132a는 프레임 내 영역별 학습 중요도를 각각 확인할 수 있다.

이후 상기 학습 중요도 확인부 132a는 분할 단위별 또는 프레임별 부여된 학습 중요도가 의미하는 학습 횟수, 유사 데이터를 통한 학습 수행 여부 등의 학습 옵션 정보를 추출할 수 있다. 학습 중요도가 의미하는 옵션 정보를 추출하는 동작은 예컨대, 학습 중요도가 1인 항목의 경우 학습 횟수는 3회이고 유사 데이터를 통한 학습은 수행하지 않는다는 옵션 정보를 추출하고, 학습 중요도가 2인 항목의 경우 학습 횟수는 4회이고 유사데이터를 통한 학습을 수행한다는 옵션 정보를 추출하는 방식일 수 있다.

그리고 상기 학습 중요도 확인부 132a는 학습 중요도가 의미하는 옵션 정보에 따른 명령을 유사 데이터 학습 지원부 132b 및 신경망 파일 산출부 132c에 전달할 수 있다.

상기 유사 데이터 학습 지원부 132b는 유사 데이터를 통한 학습을 수행하도록 지원할 수 있다. 상기 학습 중요도 확인부 132a에서 학습 중요도에 대응하는 옵션 정보를 확인한 결과, 옵션 정보 내에 유사 데이터를 통한 학습이 수행되는 것으로 판단된 경우, 상기 학습 중요도 확인부 132a는 유사데이터 학습 지원부 132b 및 신경망 파일 산출부 132c에 관련 명령을 전달할 수 있다.

이에 따라 상기 유사 데이터 학습 지원부 132b는 상기 학습 중요도 확인부 132a로부터 유사 데이터 학습을 수행하라는 명령 신호를 수신함에 따라, 대상 이미지와 유사한 유사 데이터를 획득하는 동작을 수행할 수 있다. 상기 유사 데이터란 외부 웹 등을 통해 검색된 유사 이미지를 의미할 수 있다. 예컨대, 학습용 데이터로 코스모스 이미지가 제공되었고, 해당 데이터에 대하여 유사 데이터 학습 수행 명령이 수신된 경우, 상기 유사 데이터 학습 지원부 132b는 포털 웹 등을 통해 코스모스의 이미지들을 검색 및 획득하는 동작을 수행할 수 있다. 상기 유사 데이터 학습 지원부 132b는 검색되는 이미지들 중 객체 개수의 유사도, 해상도, 색상 조합의 유사도 등에 기반하여 유사 데이터를 선정 및 획득할 수 있다.

상기 신경망 파일 산출부 132c는 CNN을 통해 영상 데이터에 대한 학습 과정을 수행하기 위한 초기 파라미터 값을 설정할 수 있다.

상기 신경망 파일 산출부 132c는 원본 데이터의 프레임 사이즈, 가공 데이터 생성 시 원본 데이터에 설정된 축소 비율 등을 판단하고, 이에 대응하는 초기 파라미터를 설정할 수 있다.

또한 다양한 실시 예에 따라 상기 신경망 파일 산출부 132c는 인공 신경망 학습을 위해 요구되는 이미지 데이터의 종류를 특정하고, 해당 이미지 데이터를 학습용 데이터로 투입하도록 요청할 수 있다. 상기 신경망 파일 산출부 132c는 드라마, 영화 등의 인물 비중이 높은 콘텐츠의 경우, 주요 인물에 대하여 반복 학습을 수행하기 위해 추가로 관련 이미지 객체가 포함된 프레임 정보를 학습 데이터로써 유사 데이터 학습 지원부 132b에 요청할 수 있다.

상기 신경망 파일 산출부 132c는 기 설정된 인공신경망 모델에 자료 가공부 131에 의해 가공된 자료를 투입하여 학습시키는 동작을 수행할 수 있다. 이 때 상기 신경망 파일 산출부 132c는 원본 데이터와 가공(기 설정된 비율로 축소) 데이터를 CNN 알고리즘에 투입하여 원본데이터에서 가공데이터로 변경되는 과정에서 생성된 격자에 대한 정보(격자 생성 패턴 정보)를 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 신경망 파일 산출부 132c에서 산출하는 격자 생성 패턴 정보는 원본 데이터와 가공 데이터의 차이점에 기반하여 산출될 수 있으며, 격자의 위치, 격자의 색상 변화에 대한 패턴정보 등을 포함할 수 있다.

상기 신경망 파일 산출부 132c는 상기 산출된 격자 생성 패턴 정보를 기반으로 가공데이터에서 격자를 소거하여 원본 데이터로 이미지를 복원시키는 데 요구되는 신경망 파일을 생성할 수 있다. 상기 신경망 파일 산출부 132c는 다운스케일링(가공 데이터) 데이터를 인공신경망 알고리즘에 인풋 데이터로 입력하여 연산을 수행한 결과 출력되는 데이터의 해상도가 원본 데이터와 기 설정된 값 이상의 일치율을 보이는 경우에 1 데이터의 학습 과정을 종료할 수 있다. 이와 유사한 방법으로 상기 신경망 파일 산출부 132c는 무수히 다양한 종류의 가공데이터를 인풋 레이어에 입력하고 인공 신경망 연산 결과 원본데이터와의 일치율을 판단하는 동작을 반복적으로 수행할 수 있다.

다양한 실시 예에 따라 상기 신경망 파일 산출부 132c는 다양한 종류의 원본 데이터와 가공 데이터를 투입하여 특정 사이즈의 이미지를 축소하는 경우 발생되는 격자 생성 패턴 정보를 산출할 수 있다. 이에 따라 상기 신경망 파일 산출부 132c는 특정 이미지에서 뿐 아니라, 다양한 이미지들에서 이미지 축소 시 공통적으로 발생되는 격자 생성 패턴 정보를 산출할 수 있다.

상기 신경망 파일 산출부 132c는 가공 데이터를 인풋 레이어로 투입하고 아웃풋 데이터와 원본 데이터와의 일치율이 기 설정된 값 이상인 경우에, 해당 인공신경망 알고리즘에 설정된 파라미터들(weight, bias, 학습 속도(learning rate) 등)및 레이어별 활성화 함수 등의 정보를 포함하여 신경망 파일을 생성할 수 있다.

즉, 상기 신경망 파일 산출부 132c에서 산출되는 신경망 파일을 사용자 기기 200에 전달하면, 사용자 기기 200는 이를 수신하여 저화질의 비디오 데이터(다운스케일링 데이터)를 상기 신경망 파일에 기반한 정보를 토대로 인공 신경망 테스트를 수행할 수 있고 그에 따라 비디오 데이터의 해상도 개선 기능을 수행할 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 기기의 구성을 도시한 도면이다.

본 발명의 실시 예에 따른 사용자 기기 200는 도 8에서 도시되는 바와 같이, 통신부 210, 저장부 220, 입력부 230, 표시부 240, 카메라부 250 및 제어부 260를 포함하여 구성될 수 있다. 그리고 상기 제어부 260는 비디오 재생부 261, 해상도 변환부 262, 사용자 정보 수집부 263를 포함하여 구성될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 상기 통신부 210는 서버100로부터 신경망 파일 및 비디오 데이터를 수신하기 위한 통신 기능을 수행할 수 있다. 나아가 상기 통신부 210는 사용자 기기 200에서 수집된 피드백 정보를 서버 100로 전송하기 위한 통신 동작을 수행할 수 있다.

상기 저장부 220는 본 발명의 실시 예에 따라 상기 서버 100로부터 수신된 신경망 파일 및 비디오 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시 예예 따라 상기 저장부 220는 기 설정된 기준치 이하의 해상도를 갖는 다운스케일링 데이터에 신경망 파일을 적용하여 인공신경망 알고리즘 연산을 구동한 결과값인 결과 데이터(해상도가 개선된 데이터)를 저장 또는 임시 저장할 수 있다.

상기 저장부 220는 생성된 피드백 정보를 저장할 수 있다. 또는 상기 저장부 220는 피드백 정보를 산출하는데 요구되는 정보를 저장할 수 있다. 예컨대, 인공신경망 알고리즘의 연산 결과로 생성된 결과 데이터(해상도 개선된 데이터)들 중 피드백 정보로 제공하기 위해 일 프레임을 추출하는 경우, 상기 추출에 대한 기준 정보(예, 동영상 재생 중 감지되는 사용자의 안면의 찡그림 여부 및 안면의 찡그림이 감지되는 시점의 프레임을 추출하는 내용 등)를 저장할 수 있다.

상기 입력부 230는 콘텐츠 장르, 콘텐츠 명칭 등에 관한 사용자 선택 정보를 입력받을 수 있다.

상기 표시부 240는 서버 100로부터 수신된 비디오 데이터 또는 상기 비디오 데이터의 해상도 개선 동작 이후의 결과 데이터가 재생될 시 해당 비디오의 재생 화면을 표시할 수 있다.

상기 카메라부 250는 사용자 요청에 대응하여 사진 및 동영상을 촬영할 수 있다. 상기 카메라부 250는 촬영된 사진 및 동영상 등의 이미지 정보는 상기 서버 100 또는 기타 웹 서버로 업로드될 수 있다. 또는 상기 카메라부 250를 통해 촬영된 이미지 정보는 타 사용자 기기로 전송될 수 있다.

상기 카메라부 250는 사진 또는 동영상 등의 이미지 정보를 촬영할 경우 먼저 사용자 요청에 기반하여 해상도를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 상기 카메라부 250는 화질 개선을 위한 신경망파일의 탑재 유무에 기반하여, 촬영되는 사진 또는 동영상등의 해상도를 기 설정된 수준이하로 낮춰 저장하도록 할 수 있다.

다양한 실시 예에 따라 상기 카메라부 250는 해상도가 개선된 결과 데이터를 재생하는 중 기 설정된 기준 간격에 따라 정기적으로 사용자의 안면을 촬영하는 카메라를 동작시킬 수 있다. 사용자의 안면 표정 내지는 미간의 찡그림 여부를 판단할 수 있으며, 그에 대응하여 피드백 정보를 추출할 수 있다.

상기 제어부 260는 서버 100로부터 다운로드되는 비디오 파일의 해상도 변환 및 재생을 수행할 수 있다. 상기 제어부 260는 구체적으로, 비디오 재생부 261, 해상도 변환부 262, 사용자 정보 수집부 263을 포함하여 구성될 수 있다.

먼저, 본 발명의 실시 예에 따른 상기 비디오 재생부 261는 스트리밍되는 비디오 파일을 플레이하여 상기 표시부 240에 표시하도록 제어할 수 있다. 상기 비디오 재생부 261는 출력 요청된 비디오 데이터의 해상도를 판단할 수 있다. 상기 비디오 재생부 261는 실행 요청된 비디오 데이터의 해상도가 기 설정된 수준 이하의 해상도 개선이 요구되는 상태로 판단되는 경우, 해상도 변환부 262에 해상도 개선을 요청할 수 있다. 이후 상기 비디오 재생부 261는 상기 해상도 변환부 262를 통해 해상도가 개선된 파일을 재생할 수 있다.

상기 해상도 변환부 262는 현재 이미지 데이터(사진 및 동영상)의 해상도 수준과 사용자가 요청하는 목표 해상도의 수준을 판단할 수 있다. 이 때 상기 해상도 변환부 262는 스트리밍 시, 서버 100로부터 수신되는 분할된 비디오 데이터 및 분할된 신경망 파일을 매칭한 후 인공신경망 알고리즘을 구동하여 다운스케일링 데이터를 원하는 수준의 해상도로 변환하는 동작을 수행할 수 있다.

상기 사용자 정보 수집부 263는 피드백을 위해 사용자 정보를 수집할 수 있다. 상기 사용자 정보 수집부 263는 인공신경망 알고리즘에 기반하여 해상도 개선이 이루어진 이후의 결과 데이터 중 피드백 정보로 활용할 프레임을 선정하고 이를 저장할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자 정보 수집부 263는 사용자가 해상도 개선이 이루어진 비디오 데이터를 재생하는 동안 사용자의 안면 정보를 획득할 수 있으며, 사용자의 미간 찌푸림 등의 이벤트가 발생된 경우, 상기 이벤트가 발생된 시점에 표시중인 비디오 프레임 정보를 수집할 수 있다.

또한 상기 사용자 정보 수집부 263는 기준치 이상 재생되는 콘텐츠의 항목, 장르 등의 콘텐츠 정보를 수집할 수 있다. 예컨대, 상기 사용자 정보 수집부 263는 다큐멘터리(사진 이미지 기반) 대비 애니메이션의 재생 빈도, 자막이 존재하는 콘텐츠 대비 자막 없는 콘텐츠의 재생 빈도 등을 판단하고 이에 대한 정보를 수집할 수 있다. 상기 사용자 정보 수집부 263에서 수집된 재생 정보는 서버 100에 제공될 수 있으며, 서버 100에서는 이를 기반으로 사용자의 사용 패턴 정보를 산출할 수 있다.

도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 화질 개선용 신경망 파일의 생성 및 전송 과정을 도시한 도면이다.

본 발명의 실시 예에 따른 서버 100는 도 9에서 도시되는 바와 같이, 해상도 개선을 위한 신경망 파일을 생성하고 사용자 기기 200로 전송할 수 있다.

구체적으로 살펴보면, 먼저, 상기 서버 100는 기 설정된 데이터 셋 내 비디오 데이터를 가공하는 705동작을 수행할 수 있다. 이 때 상기 데이터 셋은 기본 신경망 파일을 생성하기 위한 학습 데이터 집합을 의미할 수 있다. 상기 데이터 셋은 다양한 장르, 다양한 주제, 다양한 형식을 갖는 임의의 비디오 데이터들로 구성되되, 해상도를 포함하는 일부 메타 정보는 규격화될 수 있다. 이에 따라 상기 데이터 셋에 포함되는 다양한 비디오 데이터들은 동일한 해상도를 갖도록 전처리가 이미 이루어진 상태일 수 있다.

상기 705동작은 인공 신경망 알고리즘에 학습시키기 위한 데이터를 생성하기 위한 동작이며, 학습용으로 적합한 데이터를 생성하기 위해 비디오 데이터의 해상도를 저하시키는 다운스케일링 가공을 수행할 수 있다.

일 실시 예에 따라 상기 705동작은 비디오 파일을 구성하는 각 프레임별 가공 동작(이미지 축소, 다운스케일링)일 수 있다. 또는 상기 705동작은 비디오 파일의 분할 단위별 샘플링을 통해 인공신경망 학습에 투입될 프레임을 선택한 후, 해당 프레임에 대하여 가공(기 설정된 비율만큼 해상도의 다운스케일링)하는 동작일 수 있다. 예를 들어, 전체 프레임 수가 2400장인 비디오 파일의 경우 24개의 프레임이 한 단위인 청크가 100개로 구성되어 있다고 가정하면, 서버 100는 해당 비디오 분할 단위당 1프레임을 샘플링하여 총 100개의 프레임을 학습용 데이터로 가공할 수 있다.

705동작 이후 상기 서버 100는 가공된 비디오 데이터 기반 격자 생성 패턴 정보를 획득하는 710동작을 수행할 수 있다. 상기 가공된 비디오 데이터는 원본 데이터(기 설정된 해상도 수준 이상인 데이터에 한하여 학습용 원본 데이터로 지정)를 기 설정된 비율로 사이즈를 축소시킨 데이터를 의미할 수 있다.

일 이미지의 사이즈가 축소되면 동일 영역 내 표시될 픽셀의 수가 감소하게 되면서 자동적으로 해상도가 감소하게 되는 다운스케일링이 일어난다. 이에 따라 이미지 사이즈를 축소시키게 되면 추후 다시 원본 이미지 사이즈로 확대하게 되더라도 감소된 해상도 수준을 유지하게 되기 때문에 격자 현상이 발생되게 된다.

서버 100는 이러한 격자 현상이 발생된 가공 이미지와 원본 이미지를 비교하여 격자가 발생되는 패턴 정보를 획득할 수 있다. 획득된 격자 발생 패턴 정보는 추후 격자 현상이 발생된 이미지에서 격자를 제거하여 해상도를 복원하기 위해 사용될 수 있다.

격자 생성 패턴 정보를 획득하는 710동작 이후, 상기 서버 100는 격자 생성 패턴 정보에 기반하여 화질 개선용 신경망 파일을 생성하는 715동작을 수행할 수 있다. 그리고 서버 100는 격자가 생성된 다운스케일링 이미지 데이터에서 격자를 제거하여 원본 이미지로 복원하는 데 요구되는 인공신경망 알고리즘 정보(레이어별 적용된 활성화 함수, weight, bias 등)을 산출하여 기본 신경망 파일을 생성할 수 있다.

결과값으로 제공되는 weight, bias 등의 요소는 최종 산출된 결과물(화질 개선된 데이터)과 원본 이미지 데이터의 일치율에 기반하여 결정될 수 있다. 상기 서버 100는 상기 일치율이 기 설정된 수준 이상인 경우 해당 인공신경망 연산 시 적용했던 weight와 bias 정보를 신경망 파일에 포함시킬 정보로써 확정할 수 있다.

이후 상기 서버 100는 사용자 기기 200로부터 비디오 데이터에 대한 제 1 스트리밍 요청(또는 다운로드 요청)이 수신됨을 확인하는 720동작을 수행할 수 있다. 사용자 요청에 대응하여 상기 서버 100는 사용자 기기 200에 생성된 화질 개선용 기본 신경망 파일과 함께 요청된 비디오 데이터의 저화질 버전(다운스케일링 데이터)을 전송하는 725 동작을 수행할 수 있다. 이에 따라 사용자 기기 200는 비디오의 저화질 버전(다운스케일링 데이터)을 수신하므로 비교적 네트워크 환경에 의한 제약없이 수월하게 콘텐츠를 수신할 수 있으며, 함께 수신한 기본 신경망 파일을 상기 수신한 저화질 버전의 비디오 데이터(다운스케일링 데이터)에 적용함을 통해 사용자가 원하는 수준의 고화질 영상을 재생할 수 있게 된다.

도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 추가 학습 기반의 특화 신경망 파일 생성 과정에 대하여 도시한 순서도이다.

본 발명의 실시 예에 따른 상기 서버 100의 제어부 130는 신규 비디오 데이터를 획득하고, 데이터의 획득을 확인하는 805동작을 수행할 수 있다. 이후 상기 제어부 130는 상기 신규 비디오 데이터의 추가 학습 조건을 확인하는 810동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 제어부 130는 도 9의 715동작에서 생성된 기본 신경망 파일을 기반으로 복원 작업을 수행한 결과가 기준치 이상의 복원률을 보이는지 여부를 판단할 수 있고, 그에 따라 추가 학습의 수행 여부를 결정할 수 있다. 이 때상기 복원률에 대한 판단은 SSIM(Structural Similarity; 두 화상의 유사성을 계측하는 지표), PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio; 최대 신호 대 잡음비)의 값을 기반으로 수행될 수 있다.

일 실시 예에 따라, 신규 획득된 비디오 데이터가 추가 학습 조건을 만족하는 것으로 확인(예, SSIM 0.90미만, PSNR 30미만) 된 경우, 상기 제어부 130는 신규 비디오 데이터에 대한 추가 학습을 수행하는 815동작을 수행할 수 있다. 상기 추가 학습은 신규 비디오 데이터 1개의 항목에 대하여 특화된 영상 학습을 수행하는 것을 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따라 상기 제어부 130는 추가 학습을 수행하기 위해, 이전에 수행된 영상 학습에서의 규격에 따라 신규 비디오 데이터의 해상도를 포함하는 메타값을 조정할 수 있다. 규격을 기본 신경망 파일을 생성할 때 사용한 데이터 셋과 동일화하는 전처리 동작이 완료됨에 따라 추가의 영상 학습이 이루어질 수 있다.

그리고 상기 815동작의 수행 결과로, 상기 제어부 130는 신규 비디오 데이터에 대한 특화 신경망 파일을 생성하는 820동작을 수행할 수 있다. 이 때 상기 특화 신경망 파일은 기본 신경망 파일에 의한 인공 신경망 알고리즘과 파라미터를 초기값으로 적용한 후, 추가된 신규 비디오 데이터에 대한 인공 신경망 학습을 추가적으로 수행한 결과에 따라 생성될 수 있다. 즉, 상기 특화 신경망 파일을 생성하기 위해서는 도 7의 715동작에서 생성된 기본 신경망 파일을 불러오는 동작이 필수적으로 선행될 수 있다.

이후 상기 제어부 130는 사용자 기기 200로부터 제 2스트리밍 요청의 수신을 확인하는 825동작을 수행하게 되면, 그에 대응하여 상기 사용자 기기 200로 다운스케일링 파일과 상기 특화 신경망 파일을 전송하는 830동작을 수행할 수 있다.

상기 제 2스트리밍 요청은 비디오 데이터의 해상도 복원을 위해 특화 신경망 파일을 요청하는 것일 수 있다. 또한 제 1스트리밍 요청과 제 2스트리밍 요청의 구분은 사용자가 이용하는 서비스 종류에 기반하여 구분될 수도 있다. 예를 들어, 저가형 요금제를 사용하는 사용자로부터 수신되는 요청은 기본 신경망 파일을 제공하는 스트리밍 방식인 제 1스트리밍 요청이고, 비교적 고가의 요금제를 사용하는 사용자로부터 수신되는 스트리밍 요청은 경우에 따라 특화 신경망 파일을 전송하는 방식인 제 2스트리밍 요청일 수 있다.

상기 도면에 도시되지는 않았지만, 다양한 실시 예에 따라 사용자 기기 200는 재생되거나 변환이 완료된 비디오 데이터의 상태에 대한 피드백 정보를 서버 100에 전송할 수 있다. 이에 따라 상기 사용자 기기 200는 기준치 이상의 빈도로 재생되는 콘텐츠 장르, 콘텐츠 특징, 주요 재생 요청 시간대 등의 사용자별 재생 관련 정보를 산출할 수 있으며, 이를 상기 서버 100로 전송할 수 있다.

나아가, 상기 사용자 기기 200는 해상도 개선 동작이 완료된 결과 데이터의 프레임 샘플을 서버 100로 기 설정된 주기에 따라 제공할 수 있다. 이에 따라 상기 서버 100는 사용자 기기 200로부터 수신되는 해상도 개선 동작 이후에 산출된 결과 데이터 프레임과 동일 콘텐츠의 원본 데이터 프레임을 비교할 수 있다. 전송되는 프레임 정보에는 콘텐츠에서의 재생 위치 정보가 함께 포함되어 전송될 수 있고, 그에 따라 상기 서버 100는 원본 데이터 내에서 비교할 프레임 이미지를 검색할 수 있다.

상기 서버 100는 사용자 기기 200에서 피드백용으로 제공되는 이미지 프레임과 해당 콘텐츠의 원본 이미지 프레임을 비교하고, 일치율을 판단할 수 있다. 그리고 일치율이 기 설정된 기준치 이하인 것으로 판단되는 경우, 신경망 파일을 업데이트하기 위한 재학습 동작을 요청할 수 있으며, 그에 따라 재학습 동작을 수행할 수 있다.

한편, 본 발명의 다양한 실시예에 따라 생성되는 신경망 파일은, 필요에 따라 압축될 수 있다. 일 실시예로, 서버 100는 사용자 기기 200의 성능을 고려하여 신경망 파일을 압축하고, 압축된 신경망 파일을 사용자 기기 200로 전송할 수 있다.

신경망 파일은, Pruning, Quantization, Decomposition 및 Knowledge Distillation 중 적어도 하나를 이용하여 압축될 수 있다. Pruning은 신경망 파일의 weight, bias 중 의미 없거나, 출력값에 큰 영향을 주지 않는 weight 및 bias를 삭제하는 압축 기법 중 하나이다. Quantization은 각각의 weight를 기 설정된 비트로 양자화 하는 압축 기법 중 하나이다. Decomposition은 weight의 집합인 가중치 행렬 또는 텐서(tensor)를 선형 분해(approximated decomposition)하여 weight의 크기를 줄이는 압축 기법 중 하나이다. Knowledge Distillation은 원본 모델을 Teacher 모델로 하여 원본 모델보다 작은 Student 모델을 생성하고 학습시키는 압축 기법 중 하나이다. 이때, Student 모델은 상술한 Pruning, Decomposition 또는 Quantization을 통해 생성될 수 있다.

이때, 사용자 기기 200의 성능에 따른 압축 정도는 다양한 방법을 통해 결정될 수 있다. 일 실시예로, 신경망 파일의 압축 정도는 사용자 기기 200의 단순 스펙을 바탕으로 결정될 수 있다. 즉, 압축 정도는 사용자 기기 200의 프로세서의 스펙, 메모리 스펙에 의해 일괄적으로 결정될 수 있다.

또 다른 실시예로, 신경망 파일의 압축 정도는 사용자 기기 200의 사용 상태를 바탕으로 결정될 수 있다. 구체적으로, 서버 100은, 사용자 기기 200으로부터 사용 상태 정보를 수신하고, 수신된 사용 상태 정보에 따른 사용자 기기 200의 가용 리소스 정보를 획득할 수 있다. 서버 100은 사용자 기기 200의 가용 리소스 정보를 바탕으로 신경망 파일의 압축 정도를 결정할 수 있다. 이때, 가용 리소스 정보란, 사용자 기기 200이 실행중인 어플리케이션에 대한 정보, 실행중인 어플리케이션에 따라 결정되는 CPU 또는 GPU 점유율, 사용자 기기 200에 저장 가능한 메모리 용량과 관련된 정보일 수 있다.

요컨대, 본 발명의 실시 예에 따른 해상도 개선 방법은 스트리밍용 비디오 데이터를 제공하는 서버에서, 비디오 데이터를 가공하는 가공 단계, 상기 가공된 비디오 데이터에 기반하여 격자 생성 패턴 정보를 획득하고, 격자 생성 패턴 정보에 기반하여 상기 비디오 데이터의 해상도를 개선하기 위해 요구되는 신경망 파일을 생성하는 생성 단계, 사용자 기기로부터 스트리밍 요청을 수신하면, 요청된 비디오 데이터 및 상기 요청된 비디오 데이터의 해상도를 복원하는 데 요구되는 신경망 파일을 분할하여 상기 사용자 기기로 전송하는 전송 단계를 포함할 수 있다.

이 때 상기 생성 단계는 기 설정된 데이터 셋에 포함된 다수의 비디오 데이터를 기반으로 기본 신경망 파일을 생성하는 기본 신경망 파일 생성 단계, 획득된 임의의 신규 비디오 데이터가 추가 학습 조건을 만족하는 것으로 판단되는 경우, 상기 신규 비디오 데이터에 대한 추가학습을 수행하되, 상기 기본 신경망 파일을 적용한 인공신경망 알고리즘을 통해 추가학습을 수행하는 추가 학습 단계, 상기 추가 학습의 결과로 상기 신규 비디오 데이터의 다운스케일링 파일과, 상기 신규 비디오 데이터에 대응하는 특화 신경망 파일을 생성하는 특화 신경망 파일 생성 단계를 포함할 수 있다.

그리고 상기 추가 학습 단계는 상기 신규 비디오 데이터의 다운스케일링 파일을 상기 기본 신경망 파일에 기반한 해상도 복원 동작을 수행한 결과물의 SSIM(Structural Similarity), PSNR(Peak Signal-to-Noise Ration)의 값에 따라 추가 학습 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 가공 단계는 비디오 데이터를 분할하되, 이미지 객체의 일치율에 기반하여 일치율이 기 설정된 기준치 이상인 다수의 프레임들을 하나의 청크로 묶어, 다수개의 청크로 분할하는 분할 단계 및 비디오 데이터를 구성하는 이미지의 사이즈를 원본 사이즈로부터 기 설정된 값만큼 축소시키는 1차 변경 동작을 수행하며, 선택적으로 1차 변경된 이미지를 원본 사이즈로 확대시키는 2차 변경 동작을 수행하는 사이즈 변경 단계를 포함할 수 있다.

그리고 상기 가공 단계는 비디오 데이터의 각 프레임 또는 분할 단위를 기준으로 특징 이미지가 포함된 특징 영역을 추출하고, 추출된 특징 영역에 대하여 학습 중요도를 부여하는 특징 영역 추출 단계를 포함할 수 있다. 이 때 상기 특징 영역은 콘텐츠 분야에 대응하는 이미지 객체 중요도가 기 설정값 이상인 이미지 객체를 포함하는 영역일 수 있다.

상기 생성 단계는 학습용 비디오 데이터의 특징 영역 또는 특정 프레임 묶음에 대하여 부여된 학습 중요도를 확인하고, 상기 학습 중요도가 의미하는 옵션 정보를 추출하는 학습 중요도 확인 단계 및 학습용 비디오 데이터 중 원본 사이즈인 원본 데이터와, 기 설정된 비율로 축소된 데이터인 가공 데이터를 CNN 알고리즘에 투입하여 학습시키되, 인공 신경망에 상기 가공 데이터를 입력하여 얻은 연산 결과값와 상기 원본 데이터와의 일치율을 판단하여, 일치율이 기 설정된 값 이상이 되게 하는 인공 신경망의 파라미터 및 활성화 함수를 포함하는 신경망 파일을 생성하는 신경망 파일 산출 단계를 포함할 수 있다. 이 때 상기 옵션 정보는 학습 횟수 및 유사 데이터를 통한 학습 수행 여부에 관한 정보를 포함할 수 있다.

또한, 상기 생성 단계는 학습 중요도가 설정된 학습용 데이터를 학습할 시, 유사 데이터를 이용한 학습 수행 명령이 확인됨에 따라 학습 대상 이미지와 유사한 유사 데이터를 획득하는 동작을 수행하되, 해상도 및 색상 조합의 유사도에 기반하여 유사 데이터를 획득하는 유사 데이터 획득 단계를 포함할 수 있다.

상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 당업자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다. 요컨대 본 발명이 의도하는 효과를 달성하기 위해 도면에 도시된 모든 기능 블록을 별도로 포함하거나 도면에 도시된 모든 순서를 도시된 순서 그대로 따라야만 하는 것은 아니며, 그렇지 않더라도 얼마든지 청구항에 기재된 본 발명의 기술적 범위에 속할 수 있음에 주의한다.

100 : 서버
110 : 통신부
120 : 저장부
130 : 제어부
131 : 자료 가공부
132 : 신경망 학습부
133 : 결과 평가부
131a: 사이즈 변경부
131b: 영상 분할부
131c: 특징영역 추출부
132a: 학습 중요도 확인부
132b: 유사 데이터 학습 지원부
132c: 신경망 파일 산출부

Claims (1)

1. 스트리밍용 비디오 데이터를 제공하는 서버에서, 비디오 데이터를 가공하는 가공 단계;
   상기 가공된 비디오 데이터에 기반하여 격자 생성 패턴 정보를 획득하고, 격자 생성 패턴 정보에 기반하여 상기 비디오 데이터의 해상도를 개선하기 위해 요구되는 신경망 파일을 생성하는 생성 단계; 및
   사용자 기기로부터 스트리밍 요청을 수신하면, 요청된 비디오 데이터 및 상기 요청된 비디오 데이터의 해상도를 복원하는 데 요구되는 신경망 파일을 분할하여 상기 사용자 기기로 전송하는 전송 단계;를 포함하고
   상기 가공 단계는
   비디오 데이터를 분할하되, 이미지 객체의 일치율에 기반하여 일치율이 기 설정된 기준치 이상인 다수의 프레임들을 하나의 청크로 묶어, 다수개의 청크로 분할하는 분할 단계;
   비디오 데이터를 구성하는 이미지의 사이즈를 원본 사이즈로부터 기 설정된 값만큼 축소시키는 1차 변경 동작을 수행하며, 선택적으로 1차 변경된 이미지를 원본 사이즈로 확대시키는 2차 변경 동작을 수행하는 사이즈 변경 단계; 및
   비디오 데이터의 각 프레임 또는 분할 단위를 기준으로 특징 이미지가 포함된 특징 영역을 추출하고, 추출된 특징 영역에 대하여 학습 중요도를 부여하는 특징 영역 추출 단계;를 포함하고
   상기 특징 영역은 콘텐츠 분야에 대응하는 이미지 객체 중요도가 기 설정값 이상인 이미지 객체를 포함하는 영역인 것을 특징으로 하며,
   상기 생성 단계는
   학습용 비디오 데이터의 특징 영역 또는 특정 프레임 묶음에 대하여 부여된 학습 중요도를 확인하고, 상기 학습 중요도가 의미하는 옵션 정보를 추출하는 학습 중요도 확인 단계; 및
   학습용 비디오 데이터 중 원본 사이즈인 원본 데이터와, 기 설정된 비율로 축소된 데이터인 가공 데이터를 CNN 알고리즘에 투입하여 학습시키되,
   인공 신경망에 상기 가공 데이터를 입력하여 얻은 연산 결과값와 상기 원본 데이터와의 일치율을 판단하여, 일치율이 기 설정된 값 이상이 되게 하는 인공 신경망의 파라미터 및 활성화 함수를 포함하는 신경망 파일을 생성하는 신경망 파일 산출 단계;를 포함하고,
   상기 옵션 정보는 학습 횟수 및 유사 데이터를 통한 학습 수행 여부에 관한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징 영역의 학습 중요도를 바탕으로 스트리밍 파일의 해상도를 개선하는 방법.
   

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