근적외선 영상을 RGB 영상으로 변환하는 방법 및 이를 위한 장치
본 발명의 일 실시 예에 따른 제1 네트워크 및 제2 네트워크를 포함하는 장치가 근적외선 영상을 RGB 영상으로 변환하는 방법은 (a) RGB 영상으로 변환하고자 하는 근적외선 영상 데이터를 입력 받아 제1 네트워크에 입력하는 단계, (b) 상기 제1 네트워크가 상기 입력 받은 근적외선 영상 데이터에서 근적외선 영상의 특징 데이터를 추출하는 단계 및 (c) 상기 제1 네트워크가 상기 추출한 근적외선 영상의 특징 데이터를 이용하여 상기 입력 받은 근적외선 영상 데이터를 RGB 영상으로 변환하도록 추정한 RGB 영상을 출력하는 단계를 포함하며, 상기 제1 네트워크는, 학습 데이터인 근적외선 영상 데이터 및 해당 근적외선 영상을 촬영할 당시에 동시에 촬영한 RGB 영상 데이터를 함께 입력 받은 제2 네트워크로부터 근적외선 영상의 특징 데이터 및 RGB 영상의 특징 데이터 추출에 관한 특징 추출 행동을 모방하도록 지식을 전달 받아 지식증류(Knowledge Distillation)학습을 수행한 네트워크이다.
상세 설명
기술분야
본 발명은 근적외선 영상을 RGB 영상으로 변환하는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는 지식 증류 학습을 활용하여 근적외선 영상을 RGB 영상으로 변환하되, 영상의 질감은 보존하면서 오브젝트의 본래 색상을 충실하게 복원할 수 있는 방법 및 이를 위한 장치에 관한 것이다.
해결하려는 과제
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 색상 정보를 보유하고 있지 않은 근적외선 영상을 색상 정보를 보유한 RGB 영상으로 효과적으로 변환할 수 있는 근적외선 영상을 RGB 영상으로 변환하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는 노이즈가 적고 저조도 환경에서도 영상의 질감과 디테일을 유지할 수 있다는 근적외선 영상의 장점을 그대로 유지한 상태에서 근적외선 영상의 색상 정보를 효과적으로 복원한 고품질 RGB 영상으로 변환할 수 있는 근적외선 영상을 RGB 영상으로 변환하는 방법 및 이를 위한 장치를 제공하는 것이다.
발명의 효과
상기와 같은 본 발명에 따르면, 공격의 종류와 무관한 CPU Execution Port의 포트 출력값을 모니터링하여 이상 행위 발생 여부를 탐지하는바, 모든 종류의 공격에 대하여 CPU의 이상 발생 여부를 신속하게 탐지할 수 있다는효과가 있다.
또한, 모니터링하고자하는 CPU CORE, 더 나아가 해당 CPU CORE에 대한 CPU Execution Port까지 사용자가 자유롭게 설정하여 모니터링을 진행할 수 있는바, 이상 행위가 발생한 근원을 정확하게 탐지할 수 있다는 효과가 있다.
또한, 모니터링하고자하는 CPU CORE 및 이에 대한 CPU Execution Port의 설정뿐만 아니라, 이상 탐지 결과까지 사용자가 원하는 방식으로 선택하여 출력할 수 있으므로 사용자 편의성이 비약적으로 향상될 수 있다는 효과가있다.
또한, 이상 탐지를 반복적으로 수행하면 할수록 인공지능 분류 모델의 학습 정확도가 향상함으로써 보다 정확한 이상 탐지 결과를 제공할 수 있다는 효과가 있다.
