본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 초고화질의 비디오 실시간 복호화를 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 지원하는 병렬화 기술인 Slice와 Tile 기술을 이용하여 초고해상도 영상에 대한 복호화기 병렬화 성능을 비교한다. Slice와 Tile은 분할 데이터간 의존성이 존재하지 않으므로 분할된 데이터를 다중 스레드에 할당하여 데이터-레벨 병렬화를 수행하였다. 실험 결과에서는 병렬화된 복호화기 성능이 기존 순차 복호화기에 비해 최대 2.08배 고속화 되었고, 분할 데이터 수가 증가하여도 화질 손실이 거의 없는 결과를 보인다.
파노라마 영상은 최근 몇 년 사이 스마트 폰을 사용하는 일반 사용자에게 손쉽게 제작할 수 있게 되었다. 하지만 파노라마 동영상은 기술상의 어려움이 있다. 파노라마 동영상을 제작하기 위해서는 두 대 이상의 스마트 폰으로 동시에 촬영을 하여야 하는데, 하드웨어의 차이로 인해 시간축을 동기화하는데 어려움이 발생한다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 영상 정보를 이용한 시간축 동기화도 시도되었다. 하지만 영상 정보를 이용한 시간축 동기화에도 어려움이 있다. 영상 정보를 이용하기 때문에 계산복잡도가 높고 영상 내 움직임으로 인해 시간축 동기화 정확도도 떨어진다. 본 논문에서는 영상 정보를 이용하는 대신 소리 파형을 이용한 시간축동기화 기법을 제안한다. 소리 파형 이미지를 이용하여 시간축을 동기화하기 때문에 정확도가 향상되고 시간축 동기화 프로세싱 시간이 단축되는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 제한적인 대역폭을 가지는 무선 네트워크 환경에서 실시간 비디오 스트리밍 전송을 위한 양자화 계수 자동 조절 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 실시간 비디오 통신을 위하여, 프레임 간 차이 연산을 이용하는 방법이다. 양자화 계수에 따라 화질이 변하는 특성에 기반 하여 프레임 간 차이 연산을 통해 데이터의 변화량을 예측하여 양자화 계수를 조절한다. 실험은 802.11n 무선 네트워크 환경에서 MFC 기반 비디오 영상 통신 모듈을 통해 양자화 계수 자동 조절 기법을 적용하였다. 양자화 계수를 실시간으로 조절하여 네트워크 전송 지연을 사전에 방지하고, 상대적으로 고정된 양자화 계수를 적용하는 비디오 통신 경우에 비하여 비디오 전송에 있어 더 원활한 통신을 가능하게 한다.
본 논문에서는 8bit 영상으로 복원하여 메모리 사용량을 줄이는 HEVC 10bit bitstream 의 복호화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 10bit HEVC 비트스트림을 양자화 과정에서 10bit 양자화 계수로 변환하고 이후에 8bit 복호화를 진행하여 메모리 사용량을 절반만 사용하는 복호화를 수행한다. 실험 결과는 제안하는 방법을 적용하였을 때, 10bit 비트스트림의 기존 복호화 방법을 원본으로 PSNR 을 비교하였다. 그 결과 Y, U, V 각각 평균 32.79dB, 39.87dB, 39.79dB 을 보인다.
최근 다양한 분야에서 딥 러닝 기반의 많은 연구가 진행되고 있으며 이에 따라 딥 러닝 모델의 경량화를 통해 제한된 메모리를 가진 하드웨어에 올릴 수 있는 경량화 된 딥 뉴럴 네트워크(DNN)를 개발하는 연구도 활발해졌다. 이에 본 논문은 주파수 영역에서의 군집화 기반 계층별 딥 뉴럴 네트워크 압축을 제안한다. 이산 코사인 변환, 양자화, 군집화, 적응적 엔트로피 코딩 과정을 각 모델의 계층에 순차적으로 적용하여 DNN이 차지하는 메모리를 줄인다. 제안한 알고리즘을 통해 VGG16을 손실률은 1% 미만의 손실에서 전체 가중치를 3.98%까지 압축, 약 25배가량 경량화 할 수 있었다.
다양한 방송 통신 인프라 확대와 이동형 미디어 단말의 급속한 증가를 통하여 멀티미디어 컨텐츠가 대중화 되었고, 유비쿼터스 시대로의 급속한 전환은 방송 통신 미디어 서비스 산업의 컨버전스화를 가속시키고 있다. 최근 방송 통신 네트워크를 연계하는 홈 네트워크의 보급과 방송 통신미디어를 통합하는 미디어 정보기기의 확산으로 가정 내외에서 방송과 통신 미디어 산업의 경계가 무너지고 있기 때문에 향후 미디어 서비스 산업의 발전은 사용자 입장에서 다양한 미디어 기기를 통해서 언제 어디서라도 원하는 미디어 컨텐츠를 서비스 받을 수 있는 컨텐츠 접의 용이성이 확보되어야 한다. 하지만, 지금까지의 미디어 서비스는 방송 컨텐츠, 인터넷 미디어 컨텐츠 그리고 정보기기용 컨텐츠 통의 미디어들이 서로 다른 미디어 포맷, 전송 그리고 서비스 방식 측면에서 상호 호환성을 확보하지 못하고 있다. 따라서, 방송 통신 미디어 컨텐츠의 호환성, 미디어 컨텐츠의 접근 용이성, 미디인 컨텐츠 분배의 적응성 및 안전성 등을 제공할 수 있는 미디어 서비스 기술의 개발이 절실히 요구되고 있다. 이에, 본 논문에서는 다양한 환경에서의 멀티미디어 서비스에 대한 정보를 메타데이터를 이용하여 데이터베이스화하고, SOAP을 이용한 멀티미디어 서비스 정보의 등록, 리스트 검색 및 상세 정보 검색이 가능한 멀티미디어 서비스 레지스트리를 설계하고 구현하였다.
인터넷의 급속한 발전과 보급에 힘입어 정보(컴퓨터), 통신(네트워크), 방송 기술분야의 경계가 점차 모호하게 도리 정도로 통합 및 융합되면서, 통신과 방송, 고정과 이동, 유선과 무선의 구분이 무의미하게 되고 있다. 또한 정보통신 인프라스트럭쳐도 디지털화, 고동화, 다양화로 발전하여 브로드밴드 인프라 인프라스트럭쳐로 이행하고 있다. 이러한 정보통신 및 방송기술을 궁극적인 인간 삶의 질을 향상시키면서 국가 경쟁력 향상을 도모하는데 이용하려는 세계 각국의 차세대 초고속 네트워크에 대한 연구개발이 1990년대 중반부터 시작되어 현재 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 세계 각국에서 구축되고 있는 대표적인 차세대 초고속 네트워크의연구개발동향과 특히 아시아직역의 선두적인 위치에 있는 일본의 차세대 초고속 네트워크인 JGN의 연구개발형향을 소개한다. 또한 세계 각국의 차세대 초고속 네트워크들이 지향하는 목표와 방향 및 앞으로 극복하여야할 과제들에 대하여 기술한다.
최근에는 텍스트기반 검색 기법의 단점들을 극복하기 위하여 멀티미디어 데이터에서 내용으로 표현되는 특징데이터(Feature data)를 자동으로 추출하여 이를 기반으로 검색을 하는 내용기반 검색기법(Content- Based Retrieval Technique)에 대한 연구가 활발하다. 그러나 내용기반 검색 시스템에서 데이터 수가 무한히 많아질 경우, 찾고자 하는 이미지를 검색하는데 정확성과 시간면에서 효율성이 떨어진다. 따라서 방대한 이미지 데이터를 보다효과적으로 검색하고 저장하기 위해서는 유사성이 높은 이미지들을 서로 묶어 그룹화하고 그룹별 특징을 분석하여 인덱스화 함이 필요하다. 이에 본 논문에서는 그룹화를 위해 각각의 이미지 객체에 대하여 웨이브릿변환 (Wavelet Transform) 기법과 질감 특징( Texture Feature) 값 추출을 통해 그룹간에 가지는 특징값을 분석 비교하였다.
하이브리드 스마트 홈 클라우드 플랫폼/서비스 기술은 가정 내 외 클라우드와 연계하여 실시간으로 수정되는 다양한 콘텐츠, 응용 프로그램, 스마트 가전, 개인 생활 정보들을 융합 관리 함으로써 멀티미디어, 어플리케이션, 스마트 가전 등을 통하여 다양한 스마트 융복합 서비스를 제공해 줄 수 있는 기술이다. 이에 본 논문은 데이터의 프라이버시, 안정성, 보안성, 종속화등 Public Cloud에 대한 거부반응을 해소하기 위해 개인 또는 흠단위로 스마트 콘텐츠를 서로 공유할수 있는 댁내 Private 클라우드와 다양한 스마트 홈 서비스를 제공하는 사업자 및 소셜 그룹간의 공유가 가능한 댁 외 Public 클라우드와 연계하여, 실시간으로 수집되는 다양한 콘텐츠, 용용 프로그램, 스마트 가전, 개인 생활 정보들을 통합 관리하고, 서비스 가상화 기술을 이용하여 다양한 경량화 스마트 가전(Thin/Zero Client)에 동시 적용 가능한 "하이브리드 홈 클라우드 단말 서버 플랫폼 기술을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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