홀로그래피 이미지 생성 장치; 및 상기 홀로그래피 이미지 생성 장치에서 출력된 홀로그래피 이미지에서 빈 영역을 복원하는 인공 신경망 모델을 포함하는 홀로그래피 복원 장치;를 포함하는 홀로그래피 이미지 생성 시스템으로서,상기 홀로그래피 이미지 생성 장치는,사용자의 손에 착용하는 장갑; 및상기 장갑의 안쪽면에 부착된 복수의 센서 유닛을 가진 센서 모듈;을 포함하는 홀로그래피 이미지 생성 장치로서,상기 각 센서 유닛은, 대상물체에서 반사된 광을 45도 선형 편광으로 바꾸는 선형편광필름;상기 선형편광필름을 통과한 광을 2개의 물체광으로 나누는 렌즈부;상기 렌즈부를 통과한 빛을 미리 설정된 파장만 통과시키는 필터부; 및상기 필터부를 통과한 빛을 전기적 신호로 변환하는 이미지센서부;를 포함하고,상기 인공 신경망 모델은,원본 홀로그래피 이미지 데이터를 저장한 메모리; 및(a) 상기 원본 홀로그래피 이미지의 일부 영역을 가린 홀로그래피 이미지 데이터(이하 '마스크 홀로그래피 이미지 데이터')를 생성하고, (b) 상기 원본 홀로그래피 이미지 데이터를 이용하여 원본 홀로그래피 영상 데이터를 생성하고, (c) 신경망 알고리즘을 통해 상기 마스크 홀로그래피 이미지 데이터에서 가려진 영역을 복원하고, (d) 복원된 홀로그래피 이미지 데이터를 이용하여 복원된 홀로그래피 영상 데이터를 생성하고, (e) 복원된 홀로그래피 이미지 데이터와 상기 원본 홀로그래피 이미지 데이터를 비교하여 제1 차이값을 산출하고, (f) 복원된 홀로그래피 영상 데이터와 상기 원본 홀로그래피 영상 데이터를 비교하여 제2 차이값을 산출하며, (g) 상기 신경망 알고리즘에 포함된 파라미터의 수치값를 수정 후 복원 내지 차이값 산출 과정을 아래 수식에 따라 제1 차이값과 제2 차이값의의 합을 산출하고, 그 합이 미리 설정된 기준에 도달할 때까지 상기 (c) 내지 (f)를 반복 실행하는 프로세서;를 포함하는 홀로그래피 복원 인공지능의 학습 장치를 통해 학습된 것을 특징으로 하는 홀로그래피 이미지 생성 시스템.L = a * L1 + b * L2L : 최종 차이값, L1 : 제1 차이값, L2 : 제2 차이값, a, b : 가중치 파라미

청구항 1에 있어서,상기 센서 모듈은 장갑의 손바닥면 및 손가락 안쪽면에 부착된 것을 특징으로 하는 홀로그래피 이미지 생성 시스템.

청구항 1에 있어서,상기 이미지센서부에서 출력된 신호를 외부 단말기로 전송하는 통신부;를 더 포함하는 홀로그래피 이미지 생성 시스템.

청구항 1에 있어서,상기 장갑의 손 등 쪽에 부착되어 사용자의 손 움직임을 감지하는 관성센서부;를 더 포함하는 홀로그래피 이미지 생성 시스템.

청구항 1에 있어서,상기 장갑의 바깥쪽 손가락 면에 부착되어 사용자의 손가락 움직임을 감지하는 모션센서부;를 더 포함하는 홀로그래피 이미지 생성 시스템.

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청구항 1에 있어서,상기 프로세서는 가중치 파라미터 'a'를 1로 설정하고, 가중치 파라미터 'b'는 1/n(n은 전체 학습 횟수)씩 증가시키는 홀로그래피 이미지 생성 시스템.