• 항공우주기술
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• 제6권2호
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• pp.157-163
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• 2007

본 연구의 목적은 KSLV-I 영상데이터를 전송하는 PCM/FM 통신시스템에서 리드솔로몬 인코더(255,223)를 설계하고 시뮬레이션하는데 있다 특히 압축영상을 전송하는 무선채널에서는 아주 낮은 BER을 요구하므로 강력한 포워드 오류정정능력을 가지는 리드솔로몬 코딩기법이 적용된다. 본 논문에서 개발된 리드솔로몬 인코더(255,223)는 CCSDS 표준의 원시다항식을 채택하여 각종 계수를 계산하였고 이를 바탕으로 영상압축기의 RF 인터페이스 모듈의 FPGA 하드웨어의 일부분으로 할당하여 시뮬레이션되고 구현되었다.

• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.79-82
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• 2020

얼굴 영상으로부터 사람의 감정을 예측하는 연구는 최근 딥러닝의 발전과 함께 주목받고 있다. 본 연구에서 우리는 연속적인 변수를 사용하여 감정을 표현하는 dimensional model에 기반하여 얼굴 영상으로부터 감정 상태를 나타내는 지표인 valance/arousal(V/A)을 예측하는 딥러닝 네트워크를 제안한다. 그러나 V/A 예측 모델의 학습에 사용되는 기존의 데이터셋들은 데이터 불균형(data imbalance) 문제를 가진다. 이를 해소하기 위해, 우리는 오토인코더 구조를 가지는 얼굴 영상 생성 네트워크를 학습하고, 이로부터 얻어지는 균일한 분포의 데이터로부터 V/A 예측 네트워크를 학습한다. 실험을 통해 우리는 제안하는 얼굴 생성 오토인코더가 in-the-wild 환경의 데이터셋으로부터 임의의 valence, arousal에 대응하는 얼굴 영상을 성공적으로 생생함을 보인다. 그리고, 이를 통해 학습된 V/A 예측 네트워크가 기존의 under-sampling, over-sampling 방영들과 비교하여 더 높은 인식 성능을 달성함을 보인다. 마지막으로 기존의 방법들과 제안하는 V/A 예측 네트워크의 성능을 정량적으로 비교한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.333-338
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• 2019

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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.131-136
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• 2023

본 논문에서는 기존의 요약 태스크에서 주로 사용하는 인코더-디코더 모델과 디코더 기반의 언어 모델의 성능을 비교한다. 요약 태스크를 평가하는 주요한 평가 지표인 ROUGE 점수의 경우, 정답 요약문과 모델이 생성한 요약문 간의 겹치는 단어를 기준으로 평가한다. 따라서, 추상적인 요약문을 생성하는 언어 모델의 경우 인코더-디코더 모델에 비해 낮은 ROUGE 점수가 측정되는 경향이 있다. 또한, 최근 연구에서 정답 요약문 자체의 낮은 품질에 대한 문제가 되었고, 이는 곧 ROUGE 점수로 모델이 생성하는 요약문을 평가하는 것에 대한 신뢰도 저하로 이어진다. 따라서, 본 논문에서는 언어 모델의 요약 성능을 보다 다양한 관점에서 평가하여 언어 모델이 기존의 인코더-디코더 모델보다 좋은 요약문을 생성한다는 것을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.91-93
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• 1997

본 논문에서는 실시간 비디오 서비스에 적합한 MPEG2 인코더-Splitted Intra-refresh[3]의 성능을 검증, 과시한다. 여기서는 M value에 따른 분석 및 양자화 인수에 따른 성능, 입력 영상의 종류에 따른 효과 등을 비교, 검토한다. 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 비트율의 오차헤드는 적으면서도 비트율 평탄화 효과가 뛰어나며 셀손실율 역시 낮게 나타났다. 그러나 허용하는 지연이 짧을 경우에는(50msec 이하) 매우 효과적이나 지연이 클 경우(100msec 이상)에는 효과가 없다. 따라서 제안한 방법은 짧은 지연을 요구하는 실시간 VBR 비디오 데이터의 ATM 전송에 적합하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.15-17
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• 2020

본 논문에서는 Convolutional Neural Network(CNN)를 이용한 위성 영상 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 우선 EfficientNet 기반의 대칭 인코더-디코더 구조의 변화탐지 네트워크를 구성한다. 그리고 디코더 단에 ASPP 모듈을 추가하여 넓은 수용영역을 갖는 특징 정보를 통해 변화지도(change map)를 복원한다. 실험 결과를 통해 검출 성능 및 연산 효율성이 기존 기법보다 우수함을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권1호
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• pp.81-88
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• 2004

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.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.86-96
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• 2013

통합 음성/오디오 부호화기 (Unified Speech and Audio Coding, USAC)는 2011년 MPEG에서 FDIS (Final Draft International Standard)를 승인받은 최고 성능의 통합 음성/오디오 부호화기이다. 전통적으로 MPEG에서는 복호화기 기술만 표준화하므로 인코더 기술에 대한 고찰이 쉽지 않을 뿐 아니라, 예제로 공개하는 인코더 (Reference Model, RM)의 경우에도 기본 아이디어만을 포함하고 있기 때문에 이를 사용할 경우 성능 저하가 매우 심각하다. 성능 열화는 매우 심각하다. 이러한 문제를 최소화하기 위해 오픈 소스 기반으로 진행되고 있는 프로젝트 JAME에서는 USAC에 적용된 핵심 인코더 기술의 성능을 최대화 할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 입력 신호에 따라 두 코더가 선택적으로 동작되게 하는 신호 분류기와 심리 음향 모델을 기반으로 하는 주파수 부호화 기술, 그리고 전이 윈도우 기술 등의 주요 인코더 기술들에 대하여 소개한다. 또한 FDIS를 위한 verification test 결과와 Common Encoder의 성능 평가를 덧붙인다.