• 제목/요약/키워드: Auto-Encoder

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Side Information Extrapolation Using Motion-aligned Auto Regressive Model for Compressed Sensing based Wyner-Ziv Codec

  • Li, Ran;Gan, Zongliang;Cui, Ziguan;Wu, Minghu;Zhu, Xiuchang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제7권2호
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    • pp.366-385
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    • 2013
  • In this paper, we propose a compressed sensing (CS) based Wyner-Ziv (WZ) codec using motion-aligned auto regressive model (MAAR) based side information (SI) extrapolation to improve the compression performance of low-delay distributed video coding (DVC). In the CS based WZ codec, the WZ frame is divided into small blocks and CS measurements of each block are acquired at the encoder, and a specific CS reconstruction algorithm is proposed to correct errors in the SI using CS measurements at the decoder. In order to generate high quality SI, a MAAR model is introduced to improve the inaccurate motion field in auto regressive (AR) model, and the Tikhonov regularization on MAAR coefficients and overlapped block based interpolation are performed to reduce block effects and errors from over-fitting. Simulation experiments show that our proposed CS based WZ codec associated with MAAR based SI generation achieves better results compared to other SI extrapolation methods.

SSAE 알고리즘을 통한 2003-2016년 남한 전역 쌀 생산량 추정 (Rice Yield Estimation of South Korea from Year 2003-2016 Using Stacked Sparse AutoEncoder)

  • 마종원;이경도;최기영;허준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_2호
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    • pp.631-640
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    • 2017
  • 쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

트래커를 활용한 딥러닝 기반 실시간 전신 동작 복원 (Deep Learning-Based Motion Reconstruction Using Tracker Sensors)

  • 김현석;강경원;박강래;권태수
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제29권5호
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    • pp.11-20
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    • 2023
  • 본 논문에서는 손 동작을 포함한 전신 동작 생성이 가능하고 동작 생성 딜레이를 조절할 수 있는 새로운 딥러닝 기반 동작 복원 기술을 제안한다. 제안된 방법은 범용적으로 사용되는 센서인 바이브 트래커와 딥러닝 기술의 융합을 통해 더욱 정교한 동작 복원을 가능하게함과 동시에 IK 솔버(Inverse Kinematics solver)를 활용하여 발 미끄러짐 현상을 효과적으로 완화한다. 본 논문은 학습된 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 트래커 데이터에 적절한 캐릭터 동작의 실시간 복원이 가능하고, 동작 복원 딜레이를 조절할 수 있는 방법을 제안한다. 복원된 전신 동작에 적합한 손 동작을 생성하기 위해 FCN(Fully Connected Network)을 사용하여 손 동작을 생성하고, 오토인코더에서 복원된 전신 동작과 FCN 에서 생성된 손 동작을 합쳐 손 동작이 포함된 캐릭터의 전신 동작을 생성할 수 있다. 앞서 딥러닝 기반의 방법으로 생성된 동작에서 발 미끄러짐 현상을 완화시키기 위해 본 논문에서는 IK 솔버 를 활용한다. 캐릭터의 발에 위치한 트래커를 IK 솔버의 엔드이펙터(end-effector)로 설정하여 캐릭터의 발 움직임을 정확하게 제어하고 보정하는 기술을 제안함으로써, 생성된 동작의 전반적인 정확성을 향상시켜 고품질의 동작을 생성한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 딥러닝 기반 동작 복원에서 정확한 동작 생성과 사용자 입력에 따라 프레임 딜레이 조정이 가능함을 검증하였고, 생성된 전신 동작의 발미끄러짐 현상에 대해 IK 솔버가 적용되기 이전 전신 동작과 비교하여 보정에 대한 성능을 확인하였다.

벡터 양자화 변분 오토인코더 기반의 폴리 음향 생성 모델을 위한 잔여 벡터 양자화 적용 연구 (A study on the application of residual vector quantization for vector quantized-variational autoencoder-based foley sound generation model)

  • 이석진
    • 한국음향학회지
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    • 제43권2호
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    • pp.243-252
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    • 2024
  • 최근에 연구되기 시작한 폴리(Foley) 음향 생성 모델 중 벡터 양자화 변분 오토인코더(Vector Quantized-Variational AutoEncoder, VQ-VAE) 구조와 Pixelsnail 등 생성모델을 활용한 생성 기법은 중요한 연구대상 중 하나이다. 한편, 딥러닝 기반의 음향 신호의 압축/복원 분야에서는 기존의 VQ-VAE 구조에 비해 잔여 벡터 양자화 기술이 더 적합한 것으로 보고되고 있으며, 따라서 본 논문에서는 폴리 음향 생성 분야에서도 잔여 벡터 양자화 기술이 효과적으로 적용될 수 있을지 연구하고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존의 VQ-VAE 기반의 폴리 음향 생성 모델에 잔여 벡터 양자화 기술을 적용하되, Pixelsnail 등 기존의 다른 모델과 호환이 가능하고 연산 자원의 소모를 늘리지 않는 모델을 고안하여 그 효과를 확인하고자 하였다. 효과를 검증하기 위하여 DCASE2023 Task7의 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 평균적으로 0.3 가량의 Fréchet audio distance 의 향상을 보이는 것을 확인하였다. 다만 그 성능 향상의 정도가 제한적이었으며, 이는 연산 자원의 소모를 유지하기 위하여 시간-주파수축의 분해능이 저하된 영향으로 판단된다.

Auto-Focusing 미세부품 Yoke 조립 자동화 모듈 개발 (Development of automatic assembly module for yoke parts in auto-focusing actuator)

  • 하석재;박정연;박규섭;윤길상
    • Design & Manufacturing
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    • 제13권1호
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    • pp.55-60
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    • 2019
  • Smart-phone in the recently released high-end applied to the camera module is equipped with the most features auto focusing camera module. Also, auto focusing camera module is divided into voice coil motor, encoder, and piezo according to type of motion mechanism. Auto focusing camera module is composed of voice coil motor (VCM) as an actuator and leaf spring as a guide and suspension. VCM actuator is made of magnet, yoke as a metal, and coil as a copper wire. Recently, the assembly as yoke and magnet is made by human resources. These process has a long process time and it is difficult to secure quality. Also, These process is not economical in cost, and productivity is reduced. Therefore, an automatic assembly as yoke and magnet is needed in the present process. In this paper, we have developed an automatic assembly device that can automatically assemble yoke and magnet, and performed verifying performance. Therefore, by using the developed automatic assembly device, it is possible to increase the productivity and reduce the production cost.

폰 카메라 모듈 자동 조립.평가시스템 설계 (Design of Automatic Assembly & Evaluation System for Phone Camera Module)

  • 송준엽;이창우;하태호;정연욱;김영규;이명철
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.71-72
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    • 2006
  • In this study, automatic assembly and evaluation system fer phone camera module is conceptually designed. The designed core(Auto focus & UV curing, Image Test) equipments adopts a clustering mechanism and compactible structure using index table for minimum tact time. Using a ball screw actuator and absolute encoder in each axis, we can verifies the repeatability and position accuracy of system within ${\pm}3{\mu}m$. In result of simulation test, the proposed system is expected up to 30% in productivity than manual operation.

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계측시스템을 이용한 자동 강재 적치 관리 시스템 개발에 관한 연구 (A study on Development of Auto Steel-Plate Pile System Using Measurement System)

  • 유지헌;김호경;임래수;신헌주
    • 대한설비공학회:학술대회논문집
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    • 대한설비공학회 2008년도 동계학술발표대회 논문집
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    • pp.424-428
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    • 2008
  • On processing of the shipbuilding, Various steel plates are used as the important material in many fields including the shell plate, a structure, etc. Therefore, the proper steel plate management system like a warehousing, pile, delivery is very important. Presently Operators manage the steel plate by using the software program, but they manage many parts manually, so many problems are generated on the steel plate check, management, and operator safety. In order to solve this problem, we developed Auto Steel-Plate Piling System. Also this system automatically manages and traces the steel-plate from warehousing to delivery.

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유한요소해석과 낙하충격 실험을 통한 자동초점 액추에이터의 내충격 특성 향상 (Shock Resistance Characteristic of Auto Focus Actuator using Finite Element Method and Drop Impact Test)

  • 신민호;김효준;박규섭;김영주
    • 정보저장시스템학회논문집
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    • 제9권2호
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    • pp.56-61
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    • 2013
  • The recent increased use of mobile phone has resulted in a technical focusing on reliability issues related to drop performance. Since mobile phone may be dropped several times during their use, it is required to survive common drop accidents. The plastic injection parts such as base stopper and carrier in the encoder type actuator can be broken easily in the actual reliability test of 1.5m free drop. So, we analyzed the shock resistance characteristics of auto focus actuator with variables in the material properties using finite element method. By applying the new resin materials, we can decrease the breakage of plastic injection parts and improve the reliability of mobile phone.

Deep Auto Encoder 를 이용한 아날로그 위성 수신기 지향 항공 영상 향상 방법 (Analog Satellite Receiver Oriented Aerial Image Enhancement Method using Deep Auto Encoders)

  • 드실바 딜루샤;이효종
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.52-54
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    • 2022
  • Aerial images are being one of the important aspects of satellite imagery, delivers effective information on landcovers. Their special characteristics includes the viewpoint from space which clarifies data related to land examining processes. Aerial images taken by satellites employed radio waves to wirelessly transmit images to ground stations. Due to transmission errors, images get distorted and unable to perform in landcover examining. This paper proposes an aerial image enhancement method using deep autoencoders. A properly trained autoencoder can enhance an aerial image to a considerable level of improvement. Results showed that the achieved enhancement is better than that was obtained from traditional image denoising methods.

접근이 어려운 IOT 환경에서의 IDS를 위한 효과적인 특징 추출과 분류 (Effective Feature Extraction and Classification for IDS in Accessible IOT Environment)

  • 이주화;박기현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.714-717
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    • 2019
  • IOT는 복잡하고 이질적인 네트워크 환경이며 저전력 장치를 위한 새로운 라우팅 프로토콜의 존재로 인해 혁신적인 침입탐지 시스템이 필요하다. 특히 접근이 어려운 IOT 환경에서는 공격을 받았을 때 정확하고 빠른 탐지가 용이하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 탐지의 정확성과 희소의 공격을 잘 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출과 분류를 위한 SAR(Stacked Auto Encoder+Random Forest) 시스템을 제안한다.