• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.237-238
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• 2013

기존의 T-DMB 방송은 기본적인 오디오/비디오 서비스와 함께 BWS, Slideshow, TPEG 등과 같은 다양한 형태의 부가데이터 서비스를 제공할 수 있다. 그리고 최근 성공적인 AT-DMB 시험방송과 더불어서 DMB-ECG, DMB 파일캐스팅, 맞춤형 DMB 서비스 등과 같은 다양한 메타데이터 규격을 활용한 고품질의 부가데이터 서비스 표준화가 완료되었다. 본 논문에서는 고품질의 부가데이터 서비스의 일환인 후각기반 감성미디어 서비스 제안하고, DMB 데이터채널을 통한 시그널링 정보 송수신 방법과 기존의 DMB 소비단말과의 역호환성을 고려한 감성미디어 DMB 소비단말 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.712-715
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• 2023

딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.4
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• pp.43-56
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• 2011

모바일 IPTV는 무선 인터넷 망을 이용하여 방송 서비스를 제공하는 기술로서 IPTV에 이동성이 더해진 기술이다. 고속의 이동환경에서 언제, 어디서나 고품질의 TV 및 VoD, 데이터 서비스를 제공해 주는 모바일 IPTV 서비스를 실현하기 위해 각 기술과 서비스들이 연구 개발되고 있다. 본 논문에서는 IPTV 표준화 동향에 대해서 분석하고 고품질의 모바일 IPTV 서비스 품질을 보장해주기 위한 핵심기술에 대해서 기술한다. 그리고 Mobile WiMAX와 3GPP/LTE 기반의 모바일 IPTV 시스템에 대해 기술한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.291-295
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• 2010

최근 급격한 하드웨어 기술과 데이터베이스 시스템의 발전은 우리 주변에서 발생하는 다양한 분야의 데이터를 자동으로 수집하는 것을 가능하게 하였다. 흔히 데이터 스트림(data stream)이라고 언급되는 끊임없이 생산되는 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하여 유용한 정보를 얻어내는 기술은 이미 많은 응용 분야에서 광범위하게 연구되고 있다. 인터넷은 이러한 데이터 스트림을 양산해 내는 주요 원천 중의 하나이다. 인터넷 비즈니스의 활성화와 더불어 웹로그 데이터 스트림은 마케팅, 전략 수립, 고객관리 등 여러 부분에 광범위하게 활용되기 시작했으며, 보다 정확하고 효율적인 분석에 대한 요구사항도 점점 늘어나고 있다. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 수집된 데이터를 주제 기반으로 통합하여 시계열 형태로 적재하는 저장소서 유용한 분석이나 의사결정에 많이 사용되어 왔다. 데이터웨어하우스는 데이터를 요약하고 통합 및 정제하는 기능을 제공하여 대용량의 데이터 처리에 적합하고 데이터의 품질을 향상시키기 때문에 데이터 마이닝 분야에서 전처리 과정으로도 많이 이용되어 왔다. 본 논문에서는 웹로그 데이터 스트림에 대한 데이터 웨어하우스를 구축하여 보다 고품질의 유용한 정보를 효율적으로 얻어내는 시스템을 제안한다.

• Electric Engineers Magazine
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• s.379
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• pp.24-25
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• 2014

박근혜 정부의 "정부 3.0"에서는 빅데이터가 창조경제의 핵심으로 부각되고 있다. 지난 2월 국토교통부 등에 따르면 정부는 올해 664억원의 예산을 투입해 고품질의 공간정보와 빅데이터 체계를 구축할 예정으로 중앙 및 지자체가 시행하는 385개 공간정보 사업에 2,946억원을 투자할 계획도 세웠다. 이러한 정부의 행보 속에 우리 전력산업은 빅데이터를 어떻게 다뤄야 할까? 한번 살펴보기로 하자.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.619-622
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• 2001

실시간 응용 프로그램은 미디어 데이터간에 만족되어야 할 동기화 제약조건(synchronization constraints)을 가지고 있다. 이러한 제약조건은 프리젠테이션 되어야 할 미디어 데이터간의 지연시간 및 서비스 품질을 나타낸다. 미디어 데이터간의 지연시간 및 서비스 품질을 효율적으로 표현하기 위해서는 이에 적합한 새로운 동기화 기법이 요구된다. 제안된 논문은 가변적 전송 지연 시간을 흡수하면서 미디어 데이터간의 동기화를 수행하는 동적 동기화이다. 즉, 최대 지연 지터 시간을 이용한 동기화 구간 조정과 지연시간의 변화에 따른 가변적 대기 시간을 융통성 있게 처리하여 미디어 데이터간의 동기화 요구를 만족시킬 수 있는 기법이다. 본 논문은 동기화 구간 조정을 처리하기 위해 지연 지터를 적용함으로써 트래픽 증가로 인한 미디어 데이터의 손실 시간 및 지연시간의 변화로 인한 데이터 손실을 감소시켰다. 그리고 스무딩 버퍼의 대기 시간을 가변으로 처리함으로써 지연시간의 변화로 인한 불연속을 감소시켰다. 제안된 논문은 고품질 서비스의 보장을 요구하는 시스템에 적합하며 재생율 증가와 손실율 감소 등 서비스 품질을 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.603-608
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• 2023

본 연구는 한국어 Vision-Language Pre-training 모델 학습을 위한 대규모 시각-언어 멀티모달 데이터셋 구축에 대한 필요성을 연구한다. 현재, 한국어 시각-언어 멀티모달 데이터셋은 부족하며, 양질의 데이터 획득이 어려운 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 기계 번역을 활용하여 외국어(영문) 시각-언어 데이터를 한국어로 번역하고 이를 기반으로 생성형 AI를 활용한 데이터셋 구축 방법론을 제안한다. 우리는 다양한 캡션 생성 방법 중, ChatGPT를 활용하여 자연스럽고 고품질의 한국어 캡션을 자동으로 생성하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 기계 번역 방법보다 더 나은 캡션 품질을 보장할 수 있으며, 여러가지 번역 결과를 앙상블하여 멀티모달 데이터셋을 효과적으로 구축하는데 활용한다. 뿐만 아니라, 본 연구에서는 의미론적 유사도 기반 평가 방식인 캡션 투영 일치도(Caption Projection Consistency) 소개하고, 다양한 번역 시스템 간의 영-한 캡션 투영 성능을 비교하며 이를 평가하는 기준을 제시한다. 최종적으로, 본 연구는 ChatGPT를 이용한 한국어 멀티모달 이미지-텍스트 멀티모달 데이터셋 구축을 위한 새로운 방법론을 제시하며, 대표적인 기계 번역기들보다 우수한 영한 캡션 투영 성능을 증명한다. 이를 통해, 우리의 연구는 부족한 High-Quality 한국어 데이터 셋을 자동으로 대량 구축할 수 있는 방향을 보여주며, 이 방법을 통해 딥러닝 기반 한국어 Vision-Language Pre-training 모델의 성능 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.221-224
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• 2019

딥러닝을 이용한 Neural Machine Translation(NMT)의 등장으로 기계번역 분야에서 기존의 규칙 기반,통계기반 방식을 압도하는 좋은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 기계번역 모델도 중요하지만 무엇보다 중요한 것은 고품질의 학습데이터를 구성하는 일과 전처리라고 판단하여 이에 관련된 다양한 실험을 진행하였다. 인공신경망 기계번역 시스템의 학습데이터 즉 병렬 코퍼스를 구축할 때 양질의 데이터를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 양질의 데이터를 구하는 일은 저작권 확보의 문제, 병렬 말뭉치 구축의 어려움, 노이즈 등을 이유로 쉽지 않은 상황이다. 본 논문은 고품질의 학습데이터를 구축하기 위하여 병렬 코퍼스 필터링 기법을 제시한다. 병렬 코퍼스 필터링이란 정제와 다르게 학습 데이터에 부합하지 않다고 판단되며 소스, 타겟 쌍을 함께 삭제 시켜 버린다. 또한 기계번역에서 무엇보다 중요한 단계는 바로 Subword Tokenization 단계이다. 본 논문은 다양한 실험을 통하여 한-영 기계번역에서 가장 높은 성능을 보이는 Subword Tokenization 방법론을 제시한다. 오픈 된 한-영 병렬 말뭉치로 실험을 진행한 결과 병렬 코퍼스 필터링을 진행한 데이터로 만든 모델이 더 좋은 BLEU 점수를 보였으며 본 논문에서 제안하는 형태소 분석 단위 분리를 진행 후 Unigram이 반영된 SentencePiece 모델로 Subword Tokenization를 진행 하였을 시 가장 좋은 성능을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.1
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• pp.54-63
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• 2004

This paper describes a hybrid QoS guarantee scheme for high quality audio streaming services on the Internet. The continuous playback of the audio data requires the isochronous transmission of the audio data packet through the Internet. In order to retain the QoS at the ultimate destination (client) as the same as servers provide, the transmission protocols should consider the error conditions such as packet loss, and out of order delivery. Generally, the protocols supporting the transmission of continuous media data do not try to recover the errors. The protocols are working somehow for the toll quality multimedia streaming services, but rot for the high quality streaming services, such as the DVD sound/music payback. The hybrid QoS guarantee scheme includes the three mechanisms to overcome the problem. The selective retransmission for the lost packet, the adaptive buffering at client-side, and the adaptive transmission rate at server-side are totally adopted to recover the packet loss with the minimal overhead, to prevent from the buffer starvation during the retransmission, and to maintain the isochronous transmission even after the retransmission. The experiments have shown good results for the high Quality audio streaming services on the Internet.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.23 no.3
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• pp.130-137
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• 2008

최근 위성방송 기술은 고선명/고음질을 실현하고, 다양한 부가서비스를 제공하는 고품질의 디지털 전송방식으로 변화하고 있다. 이러한 위성방송의 수요확대에 다채널 데이터 전송 및 HD급 고품질의 영상을 전송할 수 있는 DVB-S2 시스템 개발에 한창이다. 본 논문에서는 DVB-S2 전송방식을 적용하기 위한 Ku-Ka 대역의 강우감쇠 등을 효과적으로 보상하여 보다 나은 위성방송 수신 가용도를 높이기 위한 방안에 대해 논한다.