• 제목/요약/키워드: 선택적 방법

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심층적 강화학습 기반 적응적 GOP 선택을 통한 HEVC/H.265 인코더 제어 (Deep Reinforcement Learning based Adaptive GOP Selection for HEVC/H.265 Encoder)

  • 이정경;김나영;강제원
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.140-142
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    • 2020
  • 본 논문에서는 심층적 강화학습 기반 GOP (Group of Picture) 크기를 선택하여 HEVC/H.265의 인코더를 제어하는 방법을 제안한다. 기존 방법에서는 현재 비디오 신호를 부호화 하는 과정에서 이미 부호화한 정보를 사용해야하는 부호화 의존성에 관한 문제가 있었다. 제안 방법은 강화학습 방식을 도입하여 이러한 문제를 극복하고 입력 비디오의 시간적 상관도에 따라 GOP의 크기를 적응적으로 선택하여 부호화 한다. 본 논문에서는 GOP 선택을 위한 강화학습 환경을 새롭게 정의하고 부호화 성능에 따른 보상을 부여하는 방식으로 학습을 수행한다. 제안된 적응적 GOP 선택에 따라 인코더 제어 시, 부호화 방법의 부호화 효율이 -6.07% BD-rate 향상된 실험 결과를 보이며 본 방법의 우수성을 입증한다.

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역 물류 환경 인터넷 경매를 위한 요소 선택응용 추천 시스템 (Feature Selection Applied to Recommender Systems for Reverse Logistics Internet Auction)

  • 양재경;유우연
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.76-86
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    • 2006
  • 다양한 데이터 마이닝 기법들의 발전과 더불어, 속성(Feature 또는 Attribute)의 범위(Dimension)를 줄이기 위해 많은 요소 선택 방법이 개발되었다. 이는 확장성(Scalability)을 향상시킬 수 있고 학습 모델(Learning Model)을 더욱 쉽게 해석할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP)을 이용한 새로운 최적화 기반 속성 선택 방법을 NP 기본 구조와 다양한 실험 문제의 수치적 결과들과 함께 제시하여 어떻게 NP의 최적화 구조가 속성 선택 과정에 기여를 하고 있는지 보여준다. 그리고 이 새로운 지능적인 분할 방법이 어떻게 매우 효율적인 분할을 수행하는지를 제시한다. 이 새로운 속성 선택 방법은 필터(Filter)방법과 래퍼(Wrapper)방법 두 가지로 구현될 수 있다. 사례 연구로서, B2B e-비즈니스 시스템에서 효과적으로 사용될 수 있는 추천 시스템(Recommender System)을 제안하였다. 이 추천 시스템은 분류 기법(Classification Rule)과 제시된 NP 기반 요소 선택 방법을 사용하고 있다. 이 추천 시스템은 사용자의 인터넷 경매 참여를 추천하는데 사용되며, 이 때 제안된 요소 선택 앨고리듬은 추천 규칙들이 쉽게 이해될 수 있도록 모델을 간략화 하는데 사용된다.

선택 프로그램 슬라이싱을 이용한 소프트웨어 분석 (Software Analysis through Selection Program Slicing)

  • 박수희
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권6호
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    • pp.403-413
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    • 2001
  • 시스템이 진화와 노화를 거듭하는 경우 프로그램을 이해하는데 있어서 가장 정확한 문서는 기존의 시스템 자체에서 추출되어진 정보이다. 프로그램의 이해를 돕기 위한 분석기법중의 하나인 프로그램 슬라이싱은 1984년 Weiser에 의해서 소개되어진 이후 다양한 방향으로 연구가 진행되어져 왔다. 특히, 생성되어지는 프로그램 슬라이스가 사이즈가 크고 충분히 집약적이지 못하다는 문제점과 슬라이스의 계산방법이 효율적이지 못하다는 문제점을 극복하기 위하여 여러 가지 방법들을 시도되어 왔다. 본 논문은 고전적인 슬라이싱 기준에 새로운 파라미터를 추가함으로써 제외개념을 이용하여 보다 함수적으로 응집력있고, 사이즈가 작은 슬라이스를 생성하는 선택 슬라이스를 제시하며 이 선택슬라이스를 계산하기 위한 효율적인 방법을 기술한다. 데이터와 제어의 흐름을 이용하여 선택 슬라이싱을 정의하고, 선택 슬라이싱을 위한 종속그래프를 정의하고 이를 사용하여 선형적 시간 내에 선택 슬라이스를 생성하는 알고리즘을 기술한다.

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선택적 레덱스 트레일 기반의 디버거 (A Debugger based on Selective Redex Trail)

  • 박희완;한태숙
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제27권9호
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    • pp.973-985
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    • 2000
  • 함수형 프로그래밍 언어는 전통적인 프로시저형 언어에 비하여 많은 장점이 있다. 그러나 함수 언어 프로그래머를 위한 실용적인 디버깅 환경은 상대적으로 빈약하다. 그동안 유용한 디버거 구현을 위해서 많은 시도가 있었고, 그 결과로 하향식 기법으로 이용한 알고리즈믹 디버거와 상향식 기법을 이용한 레덱스 트레일 디버거가 연구되었다. 두가지 기법은 모두 실제 프로그래밍에 적용하기에는 유지해야 하는 디버깅 정보의 양이 많다는 단점이 있다. 이 논문에서는 선택적 레덱스 트레일 디버깅 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 디버거 사용자는 프로그램에서 오류가 예상되는 부분에 포커스를 설정할 수 있고 단지 선택된 부분에 한하여 트레일을 생성하게 된다. 이 방법은 프로그램의 오류에 대한 디버거 사용자의 예측을 반영하고 디버깅에 필요한 정보의 양을 줄이는 장점이 있다. 구현된 디버깅 시스템은 선택적 레덱스 트레일을 생성하는 추상기계와 실제 디버깅이 이루어지는 레덱스 트레일 탐색기로 구성된다.

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저전력을 위한 다단계 캐쉬 예측기 (Multi-Level Cache Prediction For Low Power Consumption)

  • 최우성;김종연;이준원;조정완
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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    • pp.19-21
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    • 2001
  • 저전력 설계에 관한 프로세서 구조의 연구 중, CPU와 L1캐쉬 사이에 크기가 작은 LO 캐쉬를 사용하는 방법이 제시 된 바 있다. LO 캐쉬의 사용은 괄목할 만한 에너지 절약 효과를 거두었지만, 커다란 지연시간의 증가를 초래하였다. 따라서 LO 캐쉬는 필요에 따라서 선택적으로 사용이 되지 않으면 심각한 지연 시간의 증가로 인하여 실제 시스템에 적용하기 어려운 면을 가지고 있다. 선택적인 제어를 위한 방법으로서 몇몇 연구에서 예측기를 이용하는 방법을 제시하였으나, LO 캐쉬에 적합하지 않았다. 우리는 이 논문에서 새로운 가상적인 캐쉬 예측기를 제시하고 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.

음원변수 추출에서 선택적 저역통과필터링 (Selective Low-Pass Filtering Method on Estimation of Voice Source Parameters)

  • 엄기완
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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    • pp.238-241
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    • 1998
  • 성문파 신호로부터 음원변수들을 추출하는 방법과 그 전 단계에서 역 필터링 방법에 의해 구한 미분성문파 신호로부터 고주파 잡음을 제거하기 위해 음원구간에 따라 필터의 대역폭을 달리함으로서 음원변수 추출과정에서 저역통과 필터에 의해 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위한 선택적 저역통과 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 음원모델중 하나인 LF-model 펄스를 합성하여 필터링 함으로서 그 성능을 비교, 평가하였다.

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커널 방법을 이용한 선택도 추정에 관한 연구 (Selectivity Estimation using Kernel Method)

  • 김학철;신명진;이기준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.188-190
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    • 1998
  • 데이터 베이스 관리 시스템에서는 질의 결과의 크기(selectivity)를 미리 예측하는 것이 필요하다. 질의 결과의 크기는 데이터의 분포 상태에 의해서 결정된다. 이러한 데이터의 분포 상태를 정확하게 예측하는 것이 매우 중요하다. 대부분의 데이터 베이스 관리 시스템에서는 이를 위하여 주기적으로 저장하고 있는 레코드에 대해서 히스토그램을 만들고 이용한다. 이 방법은 히스토그램의 저장공간이 적게 필요로 하고 선택도를 추정하는데 있어서 선택도 추정시 부가적인 계산이 필요하지 않은 장점이 있지만, 일정한 크기의 버켓내에서는 데이터들이 균일하게 분포한다는 가정을 함으로써 선택도 추정에 있어서 에러율이 높았다. 이에 본 논문에서는 커널 방법을 사용하여 버켓 내 데이터의 분포에 대하여 추정 함으로써 이를 해결하는 방법을 제시하였다.

H.264 기반 선택적인 미세입자 스케일러블 코딩 방법 (A H.264 based Selective Fine Granular Scalable Coding Scheme)

  • 박광훈;유원혁;김규헌
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제10권4호
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    • pp.309-318
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    • 2004
  • 본 논문에서는 선택적으로 강화계층의 시간적 예측 정보를 사용하는 H.264 기반 선택적인 미 세입자 스케일러블 비디오 코딩 방법을 제안한다. 제안된 방법의 기본계층은 최근 표준화되었으며 고압축률이 특징인 H.264 (MPEG-4 Part 10 AVC) 알고리즘으로 코딩한다. 강화계층은 기본적으로 국제표준인 비트플레인 기반 MPEG-4 (Part 2) 미세입자스케일러블 코딩 방법으로 코딩한다. 본 논문에서는 엔코더측에서 강화계층간 시간적 예측 방법에 의해 발생된 효과적인 영상 정보를 드리프트 현상이 최소화하는 방향으로 선택적으로 적용하여 디코더측에 전송하는 방안을 제안하였다. 강화계층간 예측 방법만을 추가했을 때는 시간적 중복성을 줄여주는 효과를 볼 수 있지만 저비트율 대역에서 엔코더와 디코더간의 참조 저장 영상 불일치로 인한 드리프트 현상이 심하게 발생한다. 제안된 알고리즘은 시간적 예측 결과가 우수하여 코딩효율을 현저히 높혀줄 수 있는 경우에만 선택적으로 강화계층간의 시간적 예측 정보를 사용하였으며, 이로 인하여 저비트율 대역에서의 드리프트 현상을 현저하게 줄 일수 있었으며, 전반적으로 코딩 효율을 높여주는 효과를 가져왔다. 여러 영상 시퀀스를 대상으로 실험한 결과, 제안된 코딩 방법은 현존하는 국제표준인 MPEG-4 기반 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다 같은 비트율 대역에서 영상화질이 약 3∼5 dB 높은 성능을 보여주고 있으며, H.264를 기반으로한 미세입자 스케일러블 코딩 방법보다도 약 1∼3 dB 높은 성능을 보여주고 있음을 발견할 수 있었다.

필기 데이터 인식을 위한 HMM 구조 최적화 기준에 대한 분석 (Analysis of Elm Topology Optimization Criteria for Handwriting Recognition)

  • 박미나;하진영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.571-573
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    • 2002
  • 음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조는 휴리스틱 한 방법에 의해 결정되는 것이 일반적이기 때문에 최적의 모델을 선택하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood를 이용한 모델간의 변별력을 살펴보고 최적의 모델 선택 기준인 BIC와의 결합하여, 체계적이고 효율적인 최적 모델 선택이 가능한 방법론에 대해 연구하고 필기데이터에 대해 검증한 결과, 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있다.

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선택적 레이저 용융 방법으로 제작한 치과용 코발트 크롬 합금에 대한 문헌고찰 (Dental Co-Cr alloys fabricated by selective laser melting: A review article)

  • 강현구
    • 대한치과보철학회지
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    • 제59권2호
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    • pp.248-260
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    • 2021
  • 코발트-크롬 합금은 다양한 치과보철물 제작에 이용되고 있고, 다른 합금에 비해 저렴한 가격과 우수한 기계적 특성이 장점이다. 최근, 기존 제작 방식의 단점을 극복하기 위해 적층제조 방식인 선택적 레이저 용융 방법이 보철물 제작에 이용되고 있다. 선택적 레이저 용융 방법의 공정 중 급속 가열과 냉각 과정은 제작된 합금의 미세구조와 결정립을 미세화하고, 기포를 감소시켜 기존 제작 방식에 의한 합금에 비해 기계적 특성을 향상시킨다. 반면, 적층과 급속 가열 및 냉각은 다량의 잔류응력 축적을 초래하는데, 추후 기계적 특성에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서, 잔류응력을 제거하기 위해 주로 열처리를 시행하고, 회복과 재결정화에 의한 잔류응력의 감소뿐만 아니라 상변태, 석출물 및 미세구조의 균질화가 동반되어 기계적 특성의 복잡한 변화가 나타난다. 본 문헌고찰에서 코발트-크롬 합금의 제작 방식 비교 및 선택적 레이저 용융 방법으로 제작된 합금의 특징에 대해 알아보고자 한다.