• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.113-121
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• 2018

포지션 인코딩은 문장 내 등장하는 단어의 위치에 따라 가중치를 적용하는 방법이다. 포인터 네트워크는 입력열에 대응되는 위치를 출력하는 딥 러닝 모델이며, 상호참조해결에 적용될 수 있다. 그러나 포인터 네트워크는 입력열의 길이가 긴 경우에 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 포지션 인코딩과 동적 포지션 인코딩을 포인터 네트워크에 적용할 것을 제안하고, Encoder RNN의 레이어를 더 깊게 쌓아 높은 수준으로 추상화할 것을 제안하며, 이를 이용한 상호참조해결 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 포지션 인코딩 기반 스택 포인터 네트워크 모델이 기존의 포인터 네트워크 모델보다 6.01% 향상된 CoNLL F1 71.78%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.400-402
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• 2001

MPEG-4는 AV 데이터를 포함한 멀티미디어 데이터를 객체단위로 유연성 있게 부호화하는 표준으로써 장면을 구성하는 객체의 표시 방법과 특성을 지정하기 위한 장면기술 언어인 BIFS와 XMT를 정의하고 있다. 본 논문에서는 XMT를 이용하여 MPEG-4 스티림을 생성하기 위한 시스템을 소개한다. XMT는 최근의 멀티미디어 기술언어인 XML 기반 표준화를 반영하는 것이다. 제안하는 시스템은 XMT 디스크립션을 XML 파서를 이용하여 파싱하고 그 정보로 MEPG-4 스트림을 생성한다. 파싱결과로 생성된 DOM 트리를 표준 DOM API를 이용하여 MPEG-4의 장면 구성 정보를 가지고 있는 씬 컴포지션 트리로 변환한다. 그리고 이 정보를 이용하여 BIFS를 생성하고 이를 최종적으로 인코딩과 먹싱의 과정을 거쳐 MPEG-4 스트림을 생성한다.