• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.327-330
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• 2005

동적시스템의 공학적 설계는 대부분 구성요소들의 구조적 연결과 요소들의 파라미터들의 결정을 포함하며, 구조와 파라미터 모두 제한이 없는 열려진 특성을 가진다. 본 연구에서는 효율적인 구조/파라미터 탐색을 위한 교대 탐색법을 제안하고 이를 멀티-에너지 도메인 시스템 해석 및 설계에 적합한 본드 그래프를 이용하여 고유값 설계 문제에 적용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.643-651
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• 2000

초고속 인터넷의 멀티미디어 서비스 통합에 대한 해결책으로 ATM네트워크 기술이 널리 사용되고 있다. 특히 ABR과 UBR 서비스 클래스는 데이터 애플리케이션을 지원하기 위해 발전되었다. 본 논문에서는, UBR 서비스 상에서는 빠른 재전송과 회복 (FRR) 및 Nagle's 알고리즘의 적용과, ABR 서비스 강에서는 EFCI 스위치 파라미터 조절을 통한 TCP 데이터의 전송성능 향상 효과를 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 본 연구의 결과로, ATM 네트워크 상에서 TCP의 성능향상은 TCP 파라미터의 조절과 효과적인 스위치 파라미터의 설정을 통해 가능해 짐을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.288-294
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• 2011

본 논문에서는 스테레오 이미지 생성 모델을 제시한 다음 이로부터 디스패리티를 구하는 과정을 유도하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 수식으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 지수 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이의 해법을 제시한다. 제안 알고리즘은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 제안 알고리즘을 dynamic programming과 belief propagation 기반 스테레오 매칭 알고리즘에 각각 적용하여 구한 정합 파라미터가 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.511-513
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• 2003

멀티미디어 서비스의 증가로 다양한 QoS(Quality of Service) 파라미터를 보장하는 멀티캐스트 라우팅 알고리즘이 필요하게 되었다. 이러한 멀티캐스트 라우팅에서 고려해야 하는 각각의 QoS 파리미터와 비용과의 관계는 Trade-off 관계에 있으며, 이들을 동시에 최적화하는 멀티캐스트 라우팅 문제는 다목적 최적화 문제(Multi-Objective Optimization Problem: MOOP)에 속하는 어려운 문제이다. 다목적 최적화 문제의 목표는 다양한 파레토 최적해(Pareto Optimal Solution)를 찾는데 있으며, 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다목적 유전자 알고리즘(Multiple Objective Genetic Algorithms： MOGA)을 적용하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권2호
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• pp.101-110
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅은 컴퓨터 시스템의 물리적인 공간을 확장시켰으며, 보다 동적인 분산 시스템으로 이끌었다. 이러한 환경에서는 다양한 디바이스와 자원 그리고 사용자 요구사항에 대한 새로운 QoS 파라미터가 요구되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 정적 QoS 파라미터와 동적 QoS 파라미터를 정의한 새로운 하이브리드 QoS 관리 모델을 제안하였다. 제안한 시스템 구성은 분산된 형태로 종단간 QoS 제어 및 관리할 수 있도록 클라이언트 측에는 QoS 제어 관리를 위한 모듈(QoS CMM), 서버 측에 QoS 관리 모듈(QoS MM), 그리고 중앙형 QoS 제어 및 관리를 위한 자원 QoS 관리 모듈(RQoS MM)을 구성하였다. 정적 QoS 파라미터는 자원 QoS 관리 모듈에서 처리하며, 동적 QoS 파라미터에 대한 전체적인 QoS 제어는 QoS CMM에 의해 다자간 통신의 경우에 서버 측의 부담을 최소화 시킬 수 있도록 하였다. 끝으로, 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 기반 애플리케이션으로 클라이언트 단말형태인 데스크탑 PC, 노트북, PDA에 따른 멀티미디어 서비스 수행 결과 화면을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.286-287
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• 2008

본 논문은 멀티채널 오디오 신호를 두 채널의 다운믹스신호와 서브밴드별로 추출된 부가 정보로 표현하는 파라메트릭 멀티채널 압축 방식에 관한 연구이다. 기존의 파라메트릭 멀티채널 방식에서 사용하는 부가 정보로는 ICLD, ICC, OPD, IPD 등이 있다. 본 논문에서는 부가 정보로서 phase관련 파라미터를 사용하지 않고, 채널간의 level difference에 상응하는 파라미터와 새로 제안한 diffuseness 계수를 사용하여 우수한 압축 성능을 보이는 파라메트릭 멀티채널 코딩 방식을 제안하고, 그 성능을 기존 방법과 비교하고자한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.24-26
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• 1998

멀티미디어 서버를 구성하고 있는 자원(프로세서, 디스크, 네드워크 등)의 결함 발생을 고려한 큐잉 네트워크 모델을 개발하였다. 이를 적용하여 고객 수용 능력 및 멀티미디어 서비스 시스템의 성능과 관련된 파라미터를 분석하였으며, 시뮬레이션 패키지를 활용한 모의 실험을 통하여 개발된 큐잉 네트워크 모델의 정확성을 검증하였다. 고객 도착률과 자원 고장률 변동에 대한 서버 자원의 이용률과 큐의 길이를 계산함으로써 효율적인 시스템 구성 자원의 부분별 용량 산정이 가능하게 되었으며, 또한 데이터 패킷 응답시간 분초 및 고장률 변화에 따른 시스템의 신뢰도 수준을 계산하였고, 이러한 성능 관련 파라미터의 확보를 통해서 멀티미디어 서비스 질 (Quality of Service)에 중요한 영향을 미치는 서버 설계 요소를 파악할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.333-336
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• 2009

본 논문에서 우리는 차세대 통합망 환경에서 제공된 IPTV 서비스를 이용하는 서비스 가입자의 품질 만족도가 저하될 경우 이와 관련된 네트워크 계층의 QoS 품질 파라미터를 제어함으로써 서비스 품질 만족도를 향상시킬 수 있는 시스템을 제안한다. IPTV 서비스 이용자의 체감 품질(QoE)을 향상시키기 위해, 우리는 IPTV의 멀티미디어 서비스 품질 및 전송 계층의 품질 파라미터간 연동 제어 시스템의 세부 기능 및 동작 절차를 개발하였다. 제안된 시스템을 통해 IPTV 멀티미디어 서비스 및 네트워크 사업자들은 멀티미디어 서비스의 특성 및 네트워크 상황을 고려하여 서비스 이용자에게 향상된 품질의 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.514-517
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• 2023

본 연구는 인 컨택스트 러닝 (In-Context Learning)을 오디오-언어 작업에 적용하기 위한 멀티모달 (Multi-Modal) 딥러닝 모델을 다룬다. 해당 모델을 통해 학습 단계에서 오디오와 텍스트의 소통 가능한 형태의 표현 (Representation)을 학습하고 여러가지 오디오-텍스트 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 모델은 오디오 인코더와 언어 인코더가 연결된 구조를 가지고 있으며, 언어 모델은 6.7B, 30B 의 파라미터 수를 가진 자동회귀 (Autoregressive) 대형 언어 모델 (Large Language Model)을 사용한다 오디오 인코더는 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)을 기반으로 사전학습 된 오디오 특징 추출 모델이다. 언어모델이 상대적으로 대용량이기 언어모델의 파라미터를 고정하고 오디오 인코더의 파라미터만 업데이트하는 프로즌 (Frozen) 방법으로 학습한다. 학습을 위한 과제는 음성인식 (Automatic Speech Recognition)과 요약 (Abstractive Summarization) 이다. 학습을 마친 후 질의응답 (Question Answering) 작업으로 테스트를 진행했다. 그 결과, 정답 문장을 생성하기 위해서는 추가적인 학습이 필요한 것으로 보였으나, 음성인식으로 사전학습 한 모델의 경우 정답과 유사한 키워드를 사용하는 문법적으로 올바른 문장을 생성함을 확인했다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.138-141
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 학습파라미터를 추가한 새로운 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 목적함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신을 빠르게 하기 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화에 따른 발진을 줄여 좀 더욱 더 빠른 학습을 하기 위함이다. 제안된 기법을 512×512 픽셀의 5개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 고정점 알고리즘은 학습파리미터에 영향을 받으며, 적절한 파라미터값의 설정(학습율 1, 모멘트 0.0001)은 보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도를 얻을 수 있음을 확인하였다.