본 발명은 학습 시 결합되는 인코더와 디코더를 포함하는 오토 인코더로 구현되고, 미리 획득된 학습 데이터 셋의 고해상도 영상을 인가받아 학습된 방식에 따라 특징을 추출하여 함축 특징맵을 획득하고, 획득된 함축 특징맵으로부터 학습된 방식에 따라 고해상도 영상을 재구성하여 재구성 영상을 획득하는 교사 네트워크, 교사 네트워크의 디코더와 동일한 구조로 구성되어, 업스케일링 대상이 되는 저해상도의 대상 영상을 인가받아 미리 학습된 방식에 따라 업스케일링하여 고해상도의 업스케일링 영상을 획득하는 학생 네트워크 및 학습 시에 결합되어, 학습 데이터 셋의 고해상도 영상과 대응하는 저해상도 영상, 재구성 영상 및 함축 특징맵을 기반으로 교사 네트워크에 대한 학습을 우선 수행하고, 학습된 교사 네트워크를 기반으로 지식 증류 기법에 따라 학생 네트워크에 학습 데이터 셋의 저해상도 영상을 인가하여 학습을 수행하는 학습부를 포함하여, 사용자 단말에서도 효율적으로 저해상도 영상으로부터 고품질의 고해상도의 영상을 획득할 수 있는 영상 업스케일링 장치 및 방법을 제공할 수 있다.