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저자정보
정혜원 (경희대학교) 장승환 (경희대학교) 임달홍 (경희대학교) 김휘용 (경희대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 한국방송·미디어공학회 2024 하계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
197 - 200 (4page)

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딥러닝 기술의 발전으로 기계 시각 작업 모델들이 높은 성능을 보이며 다양한 산업 분야와 에지 디바이스에서 사용되고 있다. 그러나 모델의 크기가 커지면서 에지 디바이스에서 구동이 어려워지고, 이를 해결하기 위해 에지 디바이스와 서버 간의 작업 분할이 제안되고 있다. 이는 에지 디바이스에서 일부 작업을 수행하고, 추출된 특징맵을 서버로 전송하여 나머지 작업을 수행하는 방식이다. 그러나 높은 차원의 특징맵 데이터 양을 줄이기 위해 효과적인 압축이 필요하며, MPEG 의 FCM 그룹은 특징맵 압축 표준을 연구 중이다. 본 논문에서는 최근 회의에서 제안된 유망한 기술인 ‘복원 보상’의 성능 향상 요인을 분석하고, VVC 의 화면 간 예측에 유리한 인코더에서 융합 특징맵의 평균과 표준편차를 조정하여 압축하는 방법의 성능을 분석한다. 결과적으로, 복원 보상 기술은 VVC 압축 잡음으로 인한 특징맵의 표준편차 차이가 클수록 성능 향상이 컸으며, 융합 특징맵 정규화 방법은 복원 보상 기술 대비 유사한 성능을 보였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 복원 보상 기술
4. 융합 특징맵 정규화
5. 결론 및 향후 연구
참조 문헌

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