최근 소셜 미디어로 이름을 알린 이색 카페와 맛집을 찾아다니는 문화가 확산되는 추세이다. 블로그 포털 검색을 통해 찾아본 맛집은 광고성 게시물이 많아서 신뢰도가 떨어지고, 맛집 관련 게시물 수가 많아서 모든 게시물들을 수동으로 읽기는 불가능하다. 본 논문에서는 사용자들이 선호해서 자발적으로 공유하는 신뢰도 높은 인스타그램의 맛집 포스트 데이터를 이용하여 아이템 기반의 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering) 기법을 통해 사용자의 취향에 맞고 선호할 만한 맛집을 자동으로 추천해주는 알고리즘 및 시스템을 소개한다.
본 논문에서는 소프트웨어 라디오 수신기의 programmable down converter(PDC) 구현을 위한 효율적인 데시메이션 필터 구조를 제안한다. 제안된 데시메이션 필터는 개선된 cascaded integrator-comb(CIC)필터, cascaded comb, modified halfband 필터 및 halfband 필터, 프로그램 가능한 FIR 필터로 이루어져 있다. 새롭게 제안된 구조는 보상필터를 사용하여 CIC 필터의 통과대역 주파수 감쇠를 보완하고 aliasing억제 능력을 높여, CIC 필터에서 더욱 많은 데시메이션을 담당하도록 설계되었다. 또한 CIC의 보상필터로 인해 cascaded comb 및 modified halfband 필터를 사용 가능토록 하였다. 이러한 구조는 곱셈기가 필요 없기 때문에 연산량을 줄일 수 있고, FIR 필터의 계수를 줄일 수 있다. 실제 구현에서는 기존의 해리스사의 하드웨어에 비해, 곱셈 연산시 연산자 개수는 약 20%, 연산량은 약 50%의 복잡도를 줄일 수 있었다.
스위칭 방식의 DC/DC 컨버터에서 컨버터의 전류 및 전압은 스위칭 리플을 포함한 DC 맥류형태를 취하고 있다. 따라서 이러한 리플 및 노이즈를 저감하기 위해서 LPF(low-pass filter)를 사용하여 전압 및 전류를 검출하는 것이 일반적이다. 이러한 LPF의 차단주파수를 낮추면 정상상태에서 리플 및 노이즈 저감에는 그 성능이 우수하나 필터의 시 지연으로 인하여 제어기의 동특성은 현저히 저감된다. 따라서 본 논문에서는 낮은 차단주파수를 갖는 LPF를 기반으로 하여 과도상태 동특성을 개선할 수 있는 하이브리드 소프트웨어 필터를 제안한다. 제안된 하이브리드 필터는 필터의 입력 분을 관측하여 그 변동에 대한 평가함수를 정의하고 그 결과에 따라 스위칭 하는 방식을 취함으로 과도상태에서는 높은 차단주파수를 갖고 정상상태에서는 낮은 차단주파수를 갖는 필터회로 구성이 가능하였다. 또한 제안된 하이브리드 방식의 타당성을 검증하기 위하여 psim을 통하여 시뮬레이션을 행하였다.
본 연구에서는 실영상의 재생 속도를 가변적으로 제어하여 인터렉티브한 환경을 제공할 수 있는 소프트웨어를 개발하고자 하였다. 시청각 정보로 이루어진 동영상에서 시각 정보에 관한 정보만을 추출하는 필터부, Decoder Filter로부터 Upstream된 Stream의 Time Stamp를 변경시키는 변환 필터의 제작 및 Microsoft DirectShow Component를 이용한 영상의 가변적 속도 제어 프로그램으로 이루어진다. 본 소프트웨어의 사용 결과 실영상을 최소 1/8배속에서 최대 5배속사이의 배속을 임의로 제어할 수 있었으며, 영상이 끊기는 현상 없이 부드럽게 재생 되었다.
본 논문은 High bit-depth 를 위한 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 명령어 기반 보간 필터 고속화 방법을 제안한다. 픽셀 연산을 기반으로 하는 보간 필터링은 HEVC 복호화기에서 높은 복잡도를 차지하고 있지만 반복적인 산술연산을 수행하기 때문에 SIMD 를 이용한 고속화에 적합한 구조를 가지고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 보간 필터 연산에 대하여 SIMD 명령어를 이용하여 메모리를 효율적으로 사용하여 고속화하는 방법을 제안한다. 제안하는 기술은 HEVC 참조 소프트웨어 HM 12.0-RExt 4.1 에 기반을 둔 ANSI C 기반 자체 개발 HEVC RExt 복호화기 소프트웨어에서 평균 8.5%의 복호화 속도향상을 보였으며, 보간 필터의 수행 시간을 평균 24.8% 향상시켰다.
최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
멀티미디어가 일반화됨에 따라 이 콘텐츠 이용을 위한 수많은 소프트웨어가 개발되었다. 다이렉트쇼(Directshow)는 보다 쉽고, 빠르면서, 범용성 있는 멀티미디어 소프트웨어 개발을 위한 미디어 프레임워크(Framework)이다. 다이렉트쇼에서는 필터(Filter)간 연결을 통해 데이터 처리를 할 수 있다. 일반적으로 필터 간 자동연결기법을 이용하여 필터그래프(Filtergraph)를 구성하였다. 그러나 필터 간 자동연결시원하지 않는 필터들이 연결되어 예상치 못한 결과가 출력되거나 필터 핀(Pin)간 연결에 실패할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 원하는 필터들만 연결하기 위하여 불필요한 필터들을 차단하는 방법에 대하여 제안한다. 차단방법에는 필터 내부 차단과 필터 외부 차단이 있으며, 내부 차단은 연결 호환성이 좋고 필터연결시간이 빠르고 외부차단은 필터 소스가 불필요하며 연결의 정확도가 높다. 결론적으로 이들 필터 차단방법의 장점을 조합하여 원하는 필터 간 연결을 구성하고, 오류를 최소화 할 수 있는 다이렉트쇼 기반의 필터차단기법 모델을 제안한다.
딥러닝 기술은 더 많은 분야와 과제에 적용되기 위해서 네트워크는 더 복잡하고 거대한 형태로 발전해왔다. YOLOv7-tiny과 같은 객체탐지 네트워크는 다양한 객체와 환경에서 활용하기 위해 COCO 데이터 세트를 대상으로 발전해왔다. 그러나 본 논문에서 적용할 모델은 임베디드 보드 환경에서 실시간으로 1개의 Class를 대상으로 객체를 탐지하는 네트워크 모델이 찾고자 프루닝을 적용하였다. 모델의 프루닝을 할 필터를 찾기 위해 본 논문에서는 클러스터링을 통한 필터 프루닝 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 적용했을 때 기준 모델보다 정확도가 7.6% 감소하였으나, 파라미터가 1% 미만으로 남고, 속도는 2.1배 증가함을 확인하였다.
본 논문은 GPU를 이용한 소프트웨어(SW) 디지털 필터의 성능개선에 대해 기술한다. 기존에 개발한 SW 디지털 필터는 CPU 기반에서 동작하여 속도가 느린 문제점이 있었는데, EAVN 관측데이터의 디지털 필터링을 위해 GPU를 도입하여 연산속도를 개선하였고, 필터링을 통하여 다른 관측국과의 데이터 처리가 가능하도록 하였다. SW 디지털 필터의 연산속도를 개선하기 위해 Tensor Core가 내장된 NVIDIA Titan V GPU 보드를 사용하였으며, 2Gbps (512 MHz BW, 1-IF)의 95초 관측데이터를 필터링하는데 관측시간의 약 1.1배, 1Gbps (16MHz BW, 16-IF)로 필터링하는데 약 0.78배 처리속도를 각각 달성하였다. 또한 KVN으로 1, 2Gbps 동시관측한 데이터에 대해 2Gbps 데이터를 디지털 필터링하여 기존 1Gbps와 비교한 결과, 교차전력스펙트럼, 위상, SNR 등이 유사한 값을 얻어 본 연구에서 개발한 SW 디지털 필터를 활용한 데이터 처리와 분석을 수행하는데 유효함을 확인하였다. 향후에는 여러 개의 GPU 보드를 사용하기 위한 소스 코드의 분산처리 최적화를 수행할 경우 실시간으로 관측데이터를 필터링할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding) 화면 내 예측에서 참조 샘플 생성의 정확도를 높이기 위해 블록의 크기와 방향성 모드에 따라 더 많은 정수 위치 참조 샘플을 이용하는 보간 필터를 추가적으로 사용하는 방법을 제안한다. VVC 표준에서 4-tap 보간 필터를 사용하는 기존의 방식에 추가로 8-tap 보간 필터를 함께 사용하여 VVC 참조 소프트웨어인 VTM(VVC Test Model) 14.2[1] 대비 평균 -0.16% 의 luma BD-rate 개선을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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