전자 디바이스로서,제1 GAN(Generative Adversarial Network), 제2 GAN 및 순환 일관적 네트워크를 이용하여 미리 학습된 손실 산입 모델을 저장한 메모리; 및손실 데이터를 포함하는 테스트용 손실 영상을 상기 손실 산입 모델에 입력하여, 상기 손실 데이터를 대체 데이터로 산입한 테스트용 무손실 영상을 생성하는 컨트롤러를 포함하는, 전자 디바이스에 있어서,상기 손실 산입 모델에서, 상기 제1 GAN은 제1 손실함수를 가지고, 상기 제2 GAN은 제2 손실함수를 가지며, 상기 순환 일관적 네트워크는 제3 손실함수를 갖도록 상기 제1 GAN 및 상기 제2 GAN과 별도 신경망으로 구성되되, 상기 손실 산입 모델은 상기 제1 손실함수, 상기 제2 손실함수 및 상기 제3 손실함수의 총합이 배치 기간 마다 최소가 되도록 상기 제1 손실함수의 파라미터 및 상기 제2 손실함수의 파라미터를 재구성하도록 학습되며,상기 손실 산입 모델은 학습 단계에서, GAN에서 생성되지 않은 미리 마련된 하나 이상의 무손실 레퍼런스 영상 및 손실 레퍼런스 영상을 입력받되, 상기 손실 레퍼런스 영상은 손실 데이터를 포함하고 상기 무손실 레퍼런스 영상에 대응하는,전자 디바이스.

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제1항에 있어서,상기 제1 GAN은 제1 생성자(Generator) 및 제1 식별자(Discriminator)를 포함하고,상기 제1 생성자는,상기 손실 레퍼런스 영상을 제1 무손실 영상으로 생성하고,상기 제1 식별자는,상기 제1 손실함수에 기초하여, 상기 제1 무손실 영상 및 상기 무손실 레퍼런스 영상을 식별하는, 전자 디바이스.

제3항에 있어서,상기 제2 GAN은 제2 생성자 및 제2 식별자를 포함하고,상기 제2 생성자는,상기 무손실 레퍼런스 영상을 손실 영상으로 생성하고, 상기 제2 식별자는,상기 제2 손실함수에 기초하여, 생성된 손실 영상 및 상기 손실 레퍼런스 영상을 식별하는, 전자 디바이스.

제4항에 있어서,상기 순환 일관적 네트워크는,상기 제2 GAN의 제2 생성자에 의해 생성된 상기 손실 영상을 상기 제1 GAN의 제1 생성자에 입력하여 제2 무손실 영상으로 생성하고, 상기 제3 손실함수에 기초하여, 상기 제2 무손실 영상 및 상기 무손실 레퍼런스 영상을 식별하는, 전자 디바이스.

프로세서에 의해 수행되는 손실 산입 학습 방법으로서,GAN에서 생성되지 않은 미리 마련된 하나 이상의 무손실 레퍼런스 영상 및 손실 데이터를 포함하고 상기 무손실 레퍼런스 영상에 대응하는 손실 레퍼런스 영상을 입력받는 단계; 및제1 GAN(Generative Adversarial Network)의 제1 손실함수, 제2 GAN의 제2 손실함수 및 상기 제1 GAN 및 상기 제2 GAN과 별도 신경망으로 구성된 순환 일관적 네트워크의 제3 손실함수의 총합이 최소가 되도록 상기 제1 GAN 및 상기 제2 GAN의 파라미터를 배치 기간 마다 업데이트하는 단계를 포함하는, 손실 산입 학습 방법.

제6항에 있어서,상기 입력받는 단계 이후에,제1 GAN의 제1 생성자에 의해, 상기 손실 레퍼런스 영상을 제1 무손실 영상으로 생성하는 제1 단계; 및 상기 제1 GAN의 제1 식별자에 의해, 상기 제1 손실함수에 기초하여, 상기 제1 무손실 영상 및 상기 무손실 레퍼런스 영상을 식별하는 제2 단계를 더 포함하는, 손실 산입 학습 방법.

제7항에 있어서,상기 입력받는 단계 이후에,제2 GAN의 제2 생성자에 의해, 상기 무손실 레퍼런스 영상을 손실 영상으로 생성하는 제3 단계; 및제2 GAN의 제2 식별자에 의해, 상기 제2 손실함수에 기초하여, 생성된 손실 영상 및 상기 손실 레퍼런스 영상을 식별하는 제4 단계를 더 포함하는, 손실 산입 학습 방법.

제8항에 있어서,상기 제4 단계 이후에,상기 제2 GAN의 제2 생성자에 의해 생성된 상기 손실 영상을 상기 제1 GAN의 제1 생성자에 입력하여 제2 무손실 영상으로 생성하는 단계; 및 상기 제3 손실함수에 기초하여, 상기 제2 무손실 영상 및 상기 무손실 레퍼런스 영상을 식별하는 단계를 더 포함하는, 손실 산입 학습 방법.

제8항에 있어서,상기 제1 단계 내지 제4 단계 순으로 프로세스가 수행되거나,상기 제3 단계, 제4 단계, 제1 단계 및 제 2단계 순으로 프로세스가 수행되는, 손실 산입 학습 방법.

컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,상기 프로그램은, 프로세서에 의한 실행 시, 상기 프로세서가,GAN에서 생성되지 않은 미리 마련된 하나 이상의 무손실 레퍼런스 영상 및 손실 데이터를 포함하고 상기 무손실 레퍼런스 영상에 대응하는 하나 이상의 손실 레퍼런스 영상을 입력받는 동작; 및제1 GAN(Generative Adversarial Network)의 제1 손실함수, 제2 GAN의 제2 손실함수 및 상기 제1 GAN 및 상기 제2 GAN과 별도 신경망으로 구성된 순환 일관적 네트워크의 제3 손실함수의 총합이 최소가 되도록 상기 제1 GAN 및 상기 제2 GAN의 파라미터를 배치 기간 마다 업데이트하는 동작을 수행하도록 하는 실행 가능한 명령을 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.