지난 수십 년 동안 다양한 딥러닝 방법이 개발되고 있으며 수문 분야에서는 이러한 딥러닝 모형이 기존의 수문모형의 역할을 대체하여 사용할 수 있다는 가능성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 모형 중에 트랜스포머 모형에 다중 인코더를 사용하여 중장기 기간 (1 ~ 10일)의 리드 타임에 대한 한국의 유출량 예측 전망의 가능성을 확인하고자 하였다. 트랜스포머 모형은 인코더와 디코더 구조로 구성되어 있으며 어텐션 (attention) 기법을 사용하여 기존 모형의 정보를 손실하는 단점을 보완한 모형이다. 본 연구에서 사용된 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모델은 트랜스포머의 인코더와 디코더 구조에서 인코더를 하나 더 추가한 모형이다. 그리고 결과 비교를 위해 기존에 수문모형을 활용한 스태킹 앙상블 모형 (Stacking ensemble model) 기반의 예측모형을 추가로 구축하였다. 구축된 모형들은 남한 전체를 총 469개의 대규모 격자로 나누어 각 격자의 유출량을 비교하여 평가하였다. 결과적으로 수문모형보다 딥러닝 모형인 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모형이 더 긴 리드 타임에서 높은 성능을 나타냈으며 이를 통해 수문모형의 역할을 딥러닝 모형이 어느 정도는 대신할 수 있고 높은 성능을 가질 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문은 기존 방법보다 우수한 성능을 달성하는 피부 병변 분할을 위한 새로운 M자 모양 인코더-디코더 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처는 왼쪽과 오른쪽 다리를 활용하여 다중 스케일 특징 추출을 가능하게 하고, 스킵 연결 내에서 어텐션 메커니즘을 통합하여 피부 병변 분할 성능을 더욱 향상시킨다. 입력 영상은 네 가지 다른 패치로 분할되어 입력되며 인코더-디코더 프레임워크 내에서 피부 병변 분할 성능의 향상된 처리를 가능하게 한다. 제안하는 방법에서 어텐션 메커니즘을 통해 입력 영상의 특징에 더 많은 초점을 맞추어 더욱 정교한 영상 분할 결과를 도출하는 것이다. 실험 결과는 제안된 방법의 효과를 강조하며, 기존 방법과 비교하여 우수한 정확도, 정밀도 및 Jaccard 지수를 보여준다.
본 논문에서는 차세대 디지털 방송규격인 지상파 DM용 Outer 인코더/디코더를 설계하고 ALTERA의 FPGA를 이용하여 구현하고 검증하였다. 인코더 부분에서는 입력되는 MPEG-2 TS 패킷(188바이트)으로부터 비트 시리얼 알고리즘을 이용한 RS(Reed-Solomon) 인코더를 이용해 패리티 바이트(16바이트)를 생성하고 군집에러를 효과적으로 수정하기 위해 콘볼루션 인터리버를 구현해 데이터를 분산 출력 시켰다. 디코더 부분에서는 인코더에서 송신된 데이터에서 DMB에 적합한 동기 바이트 검출하는 알고리즘을 제시하였으며, RS디코더는 수정된 유클리드 알고리즘을 적용하여 회로구성을 간략화 하였다. 본 시스템은 하나의 패킷에서 최대 8바이트의 에러를 수정할 수 있고, C언어를 이용하여 알고리즘을 검증하고 VHDL로 작성하였으며, FPGA 칩 상에서 회로를 검증하였다.
인코더-디코더(Encoder-decoder)는 현대 기계 번역(Machine translation)의 가장 기본이 되는 모델이다. 인코딩은 마치 인간의 뇌가 출발어(Source language) 문장을 읽고 이해를 하는 과정과 유사하고, 디코딩은 뇌가 이해한 의미를 상응하는 도착어(Target language) 문장으로 재구성하는 행위와 비슷하다. 그렇다면 벡터로 된 인코더 표현은 문장을 읽고 이해함으로써 변화된 뇌의 상태에 해당한다고 볼 수 있다. 사람이 어떤 문장을 잘 번역하기 위해서는 그 문장에 대한 이해가 뒷받침되어야 하는 것처럼, 기계 역시 원 문장이 가진 의미를 제대로 인코딩해야 향상된 성능의 번역이 가능할 것이다. 본 논문에서는 뇌과학에서 뇌 동기화(Brain-to-brain coupling)라 일컫는 현상을 모방해, 출발어와 도착어의 공통된 의미를 인코딩하여 기계 번역 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 이중 번역 기법을 소개한다.
기존의 수작업으로 이루어지는 터널에서의 균열 검출은 점검자의 주관에 따라 균열을 판별하기 때문에 객관성을 보장하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 터널에서 획득된 영상을 기반으로 균열을 검출하는 시스템이 많이 제안되었다. 하지만 기존의 방법은 터널 내부의 조명 상태, 균열 이외의 기타 에지 등 잡음에 상당히 민감하다. 이러한 단점은 터널의 상태에 따라 알고리즘의 성능을 크게 제한시킨다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 컨볼루셔널 인코더-디코더 네트워크(Convolutional encoder-decoder network)를 이용한 균열 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 재현율과 정확률의 비교를 통하여 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.
본 논문에서는 국제 통신 표준화기구인 ITU-T에서 인터넷폰과 화상회의를 목적으로 채택된 G.723.1 음성 부호화 시스템을 TMS320C5409를 이용하여 전 과정을 어셈블리어로 실시간 구현하였다. 구현된 G.723.1 음성 부호화기는 6.3kbps 전송률일 때 인코더 25.75MIPS이고 디코더 1.99MIPS의 최대 복잡도를 나타내고, 5.3kbps 전송률일 때 인코더 17.69MIPS이고 디코더 1.9Ml PS의 최대 복잡도를 나타낸다. 사용된 메모리는 program ROM llkwords, data ROM(table) 9.45kwords, RAM 2.8kwords 정도이며, 실시간 처리된 출력음성은 C simulation결과와 같은 음질을 보였다. 구현된 G.723.1 음성 부호화기는 ITU-T에서 제공되는17개의 테스트 벡터를 모두bit-exact하게 통과하였다.
본 논문에서는 변형 자동 인코더 네트워크(variational autoencoder network)의 잠재 공간 내에 스타일 자동 인코더 네트워크를 적용하여 컨텐츠 캐릭터의 모션에 스타일 캐릭터 모션의 스타일 정보를 이전하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 사용하면 기존의 변형 자동 인코더를 통해 얻은 모션의 다양성을 스타일 캐릭터 모션의 스타일 정보를 이전하여 증가시킬 수 있다. 또한 입력 데이터 및 출력 데이터에 모션의 속도 정보를 포함시켜 이전 프레임의 모션에 속도를 적분하여 모션을 계산함으로써, 변형 자동 인코더로 인한 샘플링과 잠재 공간 내에서 스타일 정보가 이전된 새로운 잠재 변수의 디코더 네트워크를 통한 확장으로 발생할 수 있는 부자연스러운 동작을 개선할 수 있다.
본 논문에서는 ISO/IEC MPEG-2 AAC 표준을 기반으로 한 멀티채널 오디오 인코더 및 디코더(MASIC) 시스템의 실시간 구현 기술에 대해서 기술한다. MPEG-2 AAC 기술은 멀티채널 오디오 부호화 방식의 국제 표준으로써, 지금까지 개발된 멀티채널 오디오 부호화 방식중 최신의 기술이며, 압축율과 오디오 품질이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. MASIC 시스템은 인코딩 및 디코딩 기술의 실시간 처리를 위하여 범용 DSP인 TMS320C6701을 사용하였고, 멀티채널 오디오의 고속 입력과 출력을 위한 디지털 인터페이스를 가지고 있으며, 개인용 컴퓨터와의 인터페이스를 위한 PCI 기술이 적용되어 다양한 입출력 모드를 지원하는 특징을 갖는다.
WAVE 시스템에서는 통신 보안 기능을 지원하기 위해 IEEE Std 1609.2 규격이 정의되었다. IEEE Std 1609.2에서는 자동차 통신에서의 보안 서비스 및 관리 메시지의 구조를 ASN.1으로 정의하였다. 또한 이 메시지 구조를 COER 방식으로 인코딩하도록 하고 있다. 본 논문에서는 IEEE Std 1609.2에 정의된 보안 메시지를 처리하는 IEEE Std 1609.2 메시지 인코더/디코더를 설계 및 구현하였다. 설계된 인코더/디코더는 IEEE Std 1609.2 메시지 구조에 부합하는 C 언어 데이터 구조의 메시지를 생성하는 모듈, 메시지 인코더 모듈, 메시지 디코더 모듈로 구성되며, 리눅스 환경에서 구현되었다. 또한 구현된 인코더/디코더의 수행 속도를 측정하여 그 성능을 분석하였다.
본 논문에서는, 움직임이 존재하는 영역과 존재하지 않는 영역을 구분하여 영역마다 다른 가중치 계수 세트 w와 o를 사용하는 알고리즘이 제안된다. 제안된 기술의 실험 결과는 BD-rate기준으로 최대 -5.4%의 효율을 가져오며 인코더 복잡도는 약 110%, 디코더 복잡도는 거의 변화가 없다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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