Acknowledgement
본 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신 기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2021-0-00802, 속성을 유지하는 지능적 미디어 화면비 변환 기술 개발)
최근 딥러닝(Deep Learning) 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사전 학습된 딥러닝 모델에 대한 압축과 전송 방안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여, 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNC(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description nd Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 압축된 딥러닝 모델의 데이터를 효과적으로 저장하여 전송 및 사용하기 위해서는 ISOBMFF(ISO based Media File Format) 캡슐화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG의 NNC 표준에 따라 사전 학습된 딥러닝 모델을 압축한 후 이를 통해 생성된 비트스트림(bitstream)을 ISOBMFF로 캡슐화하기 위한 기술을 제안 및 실험한다. 또한, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 비트스트림으로 복원한 뒤 복호화하여 입력 비트스트림과 차이가 없음을 확인한다.
본 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신 기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2021-0-00802, 속성을 유지하는 지능적 미디어 화면비 변환 기술 개발)