• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.93-95
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• 2014

본 논문은 계층적 클러스터 구조에서, 상황인식 이동성 예측모델을 통해 예측된 이동성으로 효율적인 포워딩 경로를 산출하는 기법을 제안한다. 이동성으로 인하여 노드 간 연결이 쉽게 변화하는 환경에서 통신의 불안정성을 극복하기 위해, 제안하는 알고리즘은 상황인식 이동성 예측모델을 통해 얻은 클러스터의 예측된 속성정보를 활용한다. 예측정보를 통해 클러스터간의 연결성을 매트릭스의 형태로 정리하며, 마스킹 기법을 응용한 포워딩 경로 산출 기법을 통해 효율적인 경로를 도출한다. 모의실험 결과, 제안하는 알고리즘으로 클러스터의 이동성을 고려하여 노드 간의 연결이 오래 지속될 수 있는 포워딩 경로를 선택 후에 전송함으로써 지연시간이 줄어드는 결과가 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.179-182
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• 2000

논문은 웨이블릿(wavelet) 변환된 각 프레임의 모든 부대역의 블록들에 대해 계층적 움직임을 추정할때 고해상도 계층에서는 기저대역에서 추정된 전역 움직임 벡터를 기초로 하여 국부 움직임을 추정한다. 이때 복원 영상에 미치는 영향이 가장 큰 기저대역에 대하여 반화소를 사용하면 더욱 최적의 움직임 벡터를 추정할 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 블록내에 인접한 화소들 간에는 상관관계가 높다는 사실을 이용하여 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선별적인 보간을 행하여 반화소 움직임을 탐색하여 계산량을 줄였다. 그리고 더욱 향상된 화질을 얻기 위해서 에지 성분이 많은 고해상도 계층에서 저해상도 계층으로의 선택적 국부 움직임을 추정하였다. 모의 실험 결과 기존의 웨이블릿 변환을 이용한 움직임 추정 및 보상 방법보다 향상된 화질을 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.199-202
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• 2021

의미역 결정은 입력된 문장 내 어절간의 의미 관계를 예측하기 위한 자연어처리 태스크이며, 핵심 서술어에 따라 상이한 의미역 집합들이 존재한다. 기존의 연구는 문장 내의 서술어의 개수만큼 입력 문장을 확장해 순차 태깅 문제로 접근한다. 본 연구에서는 확장된 입력 문장에 대해 구문 분석을 수행 후 추출된 문장 구조 정보를 의미역 결정 모델의 자질로 사용한다. 이를 위해 기존에 학습된 구문 분석 모델의 파라미터를 전이하여 논항의 위치를 예측한 후 파이프라인을 통해 의미역 결정 모델을 학습시킨다. ALBERT 사전학습 모델을 통해 입력 토큰의 표현을 얻은 후, 논항의 위치에 대응되는 표현을 따로 추상화하기 위한 계층형 트랜스포머 인코더 레이어 구조를 추가했다. 실험결과 Korean Propbank 데이터에 대해 F1 85.59의 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.225-227
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• 2009

International standard specification, H.264/SVC improved from H.264/AVC, is set up so as to promote free use of huge multimedia data in various channel environments.;H.264/AVC is a international standard speicification for video compression, adopted and commercialized as standard for DMB broadcasting by JVT of ISO/IEC MPEG and ITU-T VCEG. SVC standard uses 'intra/inter prediction' in AVC as well as 'inter-layer intra prediction', 'inter-layer motion prediction' and 'inter-layer residual prediction' to improve efficiency of encoding. Among prediction technologies, 'inter-layer intra prediction' is to use co-located block of up sampled sublevels as a prediction signal. At this time, application of interpolation is one of the most important factors to determine encoding efficiency. SVC's currently using poly-phase FIR filter of 4-tap and 2-tap respectively to luma components. This paper is written for the purpose of analyzing encoding performance according to the interpolation. For this purpose, we applied poly-phase FIR filter of '2-tap', '4-tap' and '6-tap' respectively to luma components and then measured bit-rate, PNSR and running time of interpolation filter. We're expecting that the analysis results of this paper will be utilized for effective application of interpolation filter. SVC standard uses 'intra/inter prediction' in AVC as well as 'inter-layer intra prediction', 'inter-layer motion prediction' and 'inter-layer residual prediction' to improve efficiency of encoding.

• 대한교통학회지
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• 제25권1호
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• pp.133-141
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• 2007

승용차 부문의 에너지수요 또는 대기오염물 배출에 대해 영향을 미치는 정책의 효과를 정확히 예측하기 위해서는 소비자의 승용차 보유 및 이용행태에 대한 분석 및 예측이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 네스티드로짓모형 을 활용한 가계의 자동차 보유대수 및 차종선택에 대한 연구로서 2003년 에너지경제연구원에서 수행한 에너지간이 조사 자료를 이용하여 추정을 시도하였다. 모형의 추정결과를 요약하면 모형의 적합도(goodness of fit)를 나타내는 ${\rho}^2$ 값과 포괄값이 모두 통계적으로 유의한 범위 내에 있어 네스티드로짓모형을 활용한 방법이 더 우수하다고 할 수 있다. 또한 운행비용의 탄력성이 1보다 커서 가구의 차량보유대수 및 차종선택은 운행비용에 대해 매우 민감하다는 것과 소득계층별로는 저소득 계층이 고소득 계층보다 더 민감하게 반응한다는 것을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.921-933
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• 2016

본 연구는 대안이 많지 않은 의사결정에서 계층적 의사결정론(analytic hierarchy process)과 컨조인트 분석 간의 비교를 다루었다. 계층적 의사결정론은 속성들의 쌍대비교 과정을 거쳐 속성의 중요도를 추정한 후 대안들의 순위를 추정하는 방법이며, 컨조인트 분석은 대안의 순서로부터 속성의 효용을 추정하는 방법으로, 의사결정의 과정이 다르기에 두 방법을 직접적으로 비교하는 것은 다소 한계가 있다. 본 연구에서는 Scholl (2004)의 타당도 척도를 사용하여 두 방법을 S대학 여학생들의 화장품 선택 사례 연구를 통하여 두 방법을 서로 비교하였다. 사례연구 결과 컨조인트 분석은 내적타당도가 높게 나타났으며, 계층적 의사결정분석 방법은 예측타당도가 높게 나타남을 볼 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.111-115
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• 2006

스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 특히 시간적 스케일러빌리티를 위해 계층적 B-픽처 구조를 채택하고 있다. 스케일러블 비디오 코딩의 기본 계층은 H.264|AVC와 호환적이므로, 모션 예측과 모드 결정과정에서 $16{\times}16,\;16{\times}8,\;8{\times}16,\;8{\times}8,\;8{\times}4,\;4{\times}8$ 그리고 $4{\times}4$와 같은 7개의 서로 다른 크기를 갖는 블록을 사용한다. 스케일러블 비디오 코딩에서 사용되고있는 계층적 B-픽처 구조는 키 픽처인 I와 P 픽처를 제외하고는 한 GOP (Group of Picture)내에서 모두 B-픽처를 사용하므로 H.264|AVC와 비교했을 때 연산량 증가와 함께 부호화 지연도 급격히 증가한다. B-픽처는 양방향 모션 벡터인 LIST0와 LIST1을 사용하고 양방향 모두에서 다중 참조 픽처를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 통계적 가선 검증을 이용하여 스케일러블 비디오 부호화에 적용 가능한 고속 프레임간 모드 결정 알고리듬 대해 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 서브 매크로 블록에 통계적 가설 감증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 픽셀 값을 비교하여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.44-57
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• 2019

교통계획에서 사람들의 수단선택 의사 결정과정을 이해하고 이를 토대로 수요예측의 정확성을 높이는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 여러 계층마다 수단선택 영향요인들이 다르게 나타나는 이질성(taste heterogeneity)을 반영한 모형들이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 목적지의 토지이용 특성에 따라 수단선택에 미치는 요인의 영향력이 다를 것이라는 가설을 세우고 2010년 서울시 가구통행실태조사 자료를 활용하여 서울시내 출근통행에 대한 잠재계층모형을 분석하였다. 먼저 목적지의 토지이용 특성을 활용하여 수단선택에 대한 잠재계층을 구분하고, 각각의 잠재계층에 대한 수단선택 모형을 개발하였다. 잠재계층모형 추정결과, 서울시내 출근통행 수단선택의 경우 두 개의 잠재계층으로 분석되었다. 첫 번째 계층은 승용차와 대중교통의 수단분담이 비슷하고, 목적지가 상대적으로 도심이 아닌 주거시설이 많은 지역들이고, 두 번째 계층은 주로 대중교통의 분담률이 높고 목적지가 상대적으로 도심에 속하는 업무/상업시설이 많은 지역이다. 또한 이들 계층간의 수단선택 모형의 경우, 인구 및 사회경제지표들의 수단선택에 미치는 영향이 계층간에 차이가 있는 것으로 분석되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.283-294
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• 2022

딥 러닝 네트워크에서 사용되는 특징 맵은 일반적으로 영상보다 데이터가 크며 특징 맵을 전송하기 위해서는 영상의 압축률보다 더 높은 압축률이 요구된다. 본 논문은 딥러닝 기반의 영상처리에서 객체의 크기에 대한 강인성을 가지는 FPN 구조의 네트워크에서 사용되는 피라미드 특징 맵을 높은 압축률로 전송하기 위해 제안한 복원-예측 네트워크를 통해 전송된 일부 계층의 피라미드 특징 맵으로 전송하지 않은 계층의 피라미드 특징 맵을 예측하며, 압축으로 인한 손상을 복원하는 구조를 제안한다. 제안한 방법의 COCO 데이터셋 2017 Train images에 대한 객체 탐지의 성능은 rate-precision 그래프에서 VTM12.0을 통해 특징 맵을 압축한 결과 대비 BD-rate 31.25%의 성능향상을 보였고, PCA와 DeepCABAC을 통한 압축을 수행한 방법 대비 BD-rate 57.79%의 성능향상을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.225-233
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• 2001

인터넷을 통한 실시간 영상 통신 응용에서는 서버와 클라이언트간의 채널 비트율이 예측하기 어렵고 변동이 심하기 때문에 계층적 부호화와 같은 기능이 요구된다. 특히, 다양한 비트율에서의 서비스가 가능한 미세 계층적 부호화 기법 (Fine Granular Scalable Coding)에 대한 연구가 활발히 진행 중이며 최근 MPEG-4 표준에서 이 기술이 채택되었다 본 논문을 이러한 미세 계 층적 부호기를 구현하기 위해 저비트율에서 효율적인 Matching Pursuit 부호기를 이용한 방법을 제안한다. 특히, Matching Pursuit의 가장 큰 단점인 높은 복잡도를 개선하기 위한 새로운 계층적 부호화 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 사용하게 되 면 연산량과 화질에서의 trade-off를 이용하여 복호기의 연산량에 맞추어 서비스할 수 있다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 FGS 기법에 비하여 비슷한 화질을 보이면서 1/5가지 연산량을 줄일 수 있었다.