公开(公告)号：WO2021085757A1

公开(公告)日：2021-05-06

申请号：PCT/KR2020/003461

申请日：2020-03-12

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 노용만 ,  박민호 ,  김학구 ,  이상민

IPC: H04N7/01 ,  H04N5/14 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 예외적 움직임에 강인한 비디오 프레임 보간 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 프레임 보간 방법은 비디오 시퀀스의 연속되는 제1 프레임과 제2 프레임 간의 광 흐름(optical flow)을 추정하는 단계; 상기 추정된 광 흐름을 이용한 보간을 통해 상기 제1 프레임과 상기 제2 프레임 사이의 중간 프레임을 생성하는 단계; 상기 중간 프레임에서의 예외적 움직임 정보를 검출하는 단계; 및 상기 검출된 예외적 움직임 정보에 기초하여 상기 중간 프레임을 보정함으로써, 보간 프레임을 획득하는 단계를 포함한다.

公开(公告)号：KR102244187B1

公开(公告)日：2021-04-26

申请号：KR1020190137384

申请日：2019-10-31

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 노용만 ,  박민호 ,  김학구 ,  이상민

IPC: H04N7/01 ,  H04N5/14 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 예외적움직임에강인한비디오프레임보간방법및 그장치가개시된다. 본발명의일 실시예에따른비디오프레임보간방법은비디오시퀀스의연속되는제1 프레임과제2 프레임간의광 흐름(optical flow)을추정하는단계; 상기추정된광 흐름을이용한보간을통해상기제1 프레임과상기제2 프레임사이의중간프레임을생성하는단계; 상기중간프레임에서의예외적움직임정보를검출하는단계; 및상기검출된예외적움직임정보에기초하여상기중간프레임을보정함으로써, 보간프레임을획득하는단계를포함한다.

公开(公告)号：KR102055486B1

公开(公告)日：2019-12-12

申请号：KR1020170169844

申请日：2017-12-12

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 노용만 ,  김학구

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/11 ,  A61B3/113

公开(公告)号：KR101938992B1

公开(公告)日：2019-01-15

申请号：KR1020170125708

申请日：2017-09-28

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 노용만 ,  김성태 ,  김학구 ,  이학민

IPC: G16C10/00 ,  G06N3/08

公开(公告)号：KR102100973B1

公开(公告)日：2020-04-14

申请号：KR1020180008604

申请日：2018-01-24

Applicant: 주식회사 제네시스랩 ,  한국과학기술원

Inventor： 노용만 ,  김성태 ,  이홍주 ,  알하즈바다르,위삼자랄 ,  김학구 ,  이영복 ,  이재욱 ,  유대훈 ,  박주경

IPC: G06N20/00 ,  G06N5/04

公开(公告)号：KR102055481B1

公开(公告)日：2019-12-12

申请号：KR1020170107073

申请日：2017-08-24

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 노용만 ,  김학구

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04

公开(公告)号：KR102036963B1

公开(公告)日：2019-11-29

申请号：KR1020170075826

申请日：2017-06-15

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 노용만 ,  김형일 ,  송주남 ,  김학구

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/02

公开(公告)号：KR1020180138107A

公开(公告)日：2018-12-28

申请号：KR1020170125708

申请日：2017-09-28

Applicant: 한국과학기술원

Inventor： 노용만 ,  김성태 ,  김학구 ,  이학민

IPC: G16C10/00 ,  G06N3/08

Abstract: 본 발명은 의료영상에 대한 분석을 통해 병변 여부를 진단하고, 병변 진단에 대한 근거를 설명하는 근거 정보를 도출하는 진단 이유 설명이 생성되는 CAD(ComputerAided Diagnosis) 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 딥러닝 모델을 이용하여 의료영상 진단 결과에 대해 왜, 그렇게 진단했는지를 설명할 수 있는 근거 정보를 도출함으로써, 숙련도가 낮은 의사에게 진단 이유를 설명하여 신뢰도 높은 진단이 가능할 수 있다.