• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.521-525
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• 2022

사용자와 상호작용하는 대화시스템에서 사용자의 의도를 이해하기 위한 의도 분류는 중요한 역할을 한다. 하지만, 실제 대화시스템에서는 범위 내의 의도를 가진 발화 뿐만 아니라 범위 외의 의도를 가진 발화에 대한 인식도 중요하다. 본 논문에서는 기존에 사용되던 인코더 기반의 모델이 아닌 인코더-디코더 구조를 가지는 T5 모델을 활용하여 의도 분류 실험을 진행하였다. 또한, (K+1)-way 의도 탐지 방식이 아닌 Kway의 방식에 템퍼러처 스케일링 기법을 적용하여 범위 외 의도 발화 데이터 구축과 재학습이 필요 없는 확장성 있는 범위 외 의도 탐지 방법을 제안하였다. 범위 내 의도 분류 실험 결과 인코더-디코더 구조의 T5 모델이 인코더 구조의 모델에 비해 높은 성능을 보이며, 흔히 생성 태스크에서 활용되던 모델의 분류 태스크로의 확장 가능성을 확인하였다. 또한, 범위 외 의도 탐지 실험 결과에서는 T5 모델이 인코더 구조의 모델인 RoBERTa 보다 범위 외 탐지 재현율이 14.2%p 이상의 높은 성능을 기록하여 인코더-디코더 구조를 활용한 모델이 인코더 구조를 활용한 모델보다 범위 외 의도 탐지에 강건함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.443-446
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• 2007

음성신호는 잡음 또는 전송 채널의 특성에 의하여 왜곡되고, 왜곡된 음성은 음성인식 및 화자인식의 성능을 크게 저하시킨다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 Gaussian mixture model (GMM)에 적용된 신호대잡음비 (SNR)기반 신뢰도 가중 기법[1][2]을 Hidden Markov model(HMM) 디코더에 변형하여 적용하였다. HMM 디코더 변형은 HMM 상태별 관측확률을 논문 [1]에서 제시된 신뢰도로 가중함으로써 이루어졌다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위해 ETRI에서 만든 한국어 화자인식용 휴대폰 음성 DB를 사용하여 문맥종속 화자식별 실험을 하였다. 실험결과 기존 방법에 비해 제안한 방법의 화자인식률이 크게 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8A호
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• pp.1348-1357
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• 2001

본 논문에서는 DAB 시스템에서 사용하는 FEC(Forward Error Correction) 블록을 하드웨어 크기를 고려하여 효율적인 구조를 갖도록 설계하였다. DAB 시스템의 FEC 블록은 크게 스크램블러(에너지분산), 리드-솔로몬 코더, 길쌈 인터리버로 구성된다. RS 디코더 블록 중 키 방정식을 계산해 내는 블록과 길쌈 인터리버가 차지하는 하드웨어 비중은 굉장히 크다. 본 논문에서는 스크램블러 부분에서 데이터의 시작을 알려주는 신호의 효율적인 검출기법을 제안하고, 리드-솔로몬 디코더 블록의 수정 유클리드 알고리즘을 효율적인 하드웨어로 구현하기 위한 새로운 구조와 길쌈 인터리버에서 최적의 메모리 구조를 효과적인 구조를 제안한다. 제안한 구조에서는 단지 8개의 GF 곱셈기와 4개의 덧셈기만을 가지고 RS 디코더의 수정 유클리드 알고리즘을 구현하였으며, 2 RAM(128)과 4 RAM(256)을 가지고 컨벌루셔널 인터리버를 구현하였다. 제안한 구조로 설계했을 경우 디코더 블록이 Altera-FPGA 칩(FLEX10K)에 모두 들어갈 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.217-222
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• 1999

본 논문에서는 멀티채널 오디오 부호화 방식인 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding) 국제 표준을 수용한 AAC 인코더 및 디코더의 실시간 구현에 대해 기술한다. 범용 DSP 인 TMS320C6701 DSP를 이용한 하드웨어 플랫폼과 이 플랫폼에서 실시간으로 동작되는 인코더와 디코더 소프트웨어를 설계, 개발(MASIC 시스템)하였다. 구현한 MASIC 시스템은 오디오 입력 장치, 출력 장치, 인코더 보드, 그리고 디코더 보드로 구성되어 있으며, 개인용 컴퓨터의 PCI 슬롯을 이용하여 인코더의 경우 최대 6채널의 오디오를, 디코더의 경우 8채널의 오디오를 실시간 동작으로 처리할 수 있다. 인코더 및 디코더의 실시간 처리를 위한 소프트웨어 최적화 기술 및 인코더와 디코더의 연동시험에 대해서도 기술하며, 개인용 컴퓨터에서 실시간으로 수행되는 스테레오 AAC 디코더 소프트웨어의 개발 결과를 기술한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1956-1959
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• 2003

본 논문에서는 HDTV(High Definition TV) 방송수신을 위한 DSP(Digital Signal Processor)기반의 HD급 비디오/오디오 디코더 시스템을 개발하고 그 성능을 확인하였다. DSP 플랫폼은 TI(Texas Instrument)사의 TMS320C6415를 대상으로 하였으며 TI의 DSP RTOS인 DSP/ BIOS를 이용하여 방송스트림인 TS(Transport Stream)을 분리하기 위한 TS Demuxer, MPEG-2 비디오 디코더 및 AC-3 오디오디코더 알고리즘을 통합하였으며, 각각의 알고리즘은 대상 DSP플랫폼인 TMS320C64x에 맞게 고정소수점 구조화 및 최적화를 실시하였다. 테스트를 위한 시스템은 스트리밍을 위한 호스트 PC와 PCI(Peripheral Component Interconnect)버스를 통해 연결된 DSP보드로 구성하였으며 실제 HDTV당송용 스트림과 SD(Standard Definition)급 스트림을 이용하여 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.89-92
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• 2006

본 논문에서는 SystemC를 이용하여 데이터를 압축하는 JPEG의 인코더와 디코더 구현에 대하여 기술한다. SystemC는 SoC의 설계생산성을 높이기 위해 high-level abstraction에 기반하여 시스템을 모델링하고 명시하는 시스템 수준 설계 언어이고, JPEG은 DCT와 Huffman 코드를 이용하여 정지영상 정보를 압축하는 알고리즘이다. 설계된 JPEG 인코더와 디코더 모듈의 동작을 검증하기 위하여 인코더 모듈에 $16{\times}16$ 크기의 픽셀 RGB 데이터를 입력하고, 디코더 모듈에 인코더 모듈의 출력을 입력으로 연결하여 최종 출력되는 데이터를 비교 및 분석하여 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.260-262
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• 2000

MPEG-4에서는 다양한 객체를 취급하기 위하여 시스템 부분(Part1)이 차지하는 비중이 MPEG-1이나 MPEG-2에서 보다 훨씬 높아졌다. 이러한 MPEG-4의 시스템 부분을 구현한 참조 모델을 IM1이라고 한다. IM1에는 다양한 오디오/비디오(A/V) 객체를 수용하기 위하여 디코더 프레임워크를 마련하고, 어떤 A/V 객체든 이 프레임워크에 맞추어 디코더를 구현하면 IM1 프리젠터에서 플레이가 가능토록 하고 있다. 현재 IM1 버전 3.8에서는 H.263 비디오, G.723 오디오, JPEG 이미지, AAC 오디오를 지원하고 있다. 이 논문에서는 MPEG-4 비디오 디코더를 IM1 디코더 프레임워크를 맞추어 설계, 수정한 내용을 기술하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.307-310
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• 2021

지도 학습을 하기 위해선 레이블이 부착된 데이터셋이 필요하다. 크라우드소싱 서비스를 통해 데이터셋을 구축하는데 다수의 주석자(Annotator)가 관여한다. 다수의 주석자가 레이블을 할당하고 과반수인 레이블을 최종 정답으로 결정한다. 이 과정에서 최종 정답과 다른 후보 레이블의 정보가 누락된다. 이를 완화하고 목표 작업에 대한 성능을 높이기 위해 후보 레이블에 대한 정보를 반영하는 멀티 디코더 모델을 제안한다. KLUE-TC, SNLI, MNLI 데이터셋으로 정량적 성능 평가를 수행하였으며 실험한 데이터셋 모두 일괄적인 성능 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2024

최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.47-50
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• 2001

본 논문에서는 프레임 메모리를 줄이는 간이형 비디오 디코더의 다섯가지 알고리즘을 연구하여 성능을 비교한다. fixed-length ADPCM 기법을 적용하여 메모리를 줄이는 알고리즘과 수평 방향으로 decimation 하는 방법, 그리고 DCT 계수를 filtering 하는 방법을 구현하고 이보다 더 압축률을 높여서 수평 방향으로 decimation 하거나 DCT 계수를 filtering 하는 방법에 ADPCM 기법을 결합한다. 이렇게 함으로써 원래의 비디오 디코더 프레임 메모리의 25% 까지 메모리를 줄일 수가 있다. 메모리 크기를 줄이는 이점 이외에, 하나의 비디오 디코더 구조가 몇가지 압축 모드를 구성하므로 원하는 복잡도와 메모리 크기에 따라 응용이 자유롭다.