어텐션 알고리듬 기반 양방향성 LSTM을 이용한 동영상의 압축 표준 예측
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김상민 | - |
dc.contributor.author | 박범준 | - |
dc.contributor.author | 정제창 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-02T10:53:24Z | - |
dc.date.available | 2021-08-02T10:53:24Z | - |
dc.date.created | 2021-05-13 | - |
dc.date.issued | 2019-09 | - |
dc.identifier.issn | 1226-7953 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/12534 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 어텐션 알고리듬 (attention algorithm) 기반의 양방향성 LSTM (bidirectional long short-term memory; BLSTM) 을 동영상의 압축 표준을 예측하기 위해 사용한다. 자연어 처리 (natural language processing; NLP) 분야에서 순환적 신경망 (recurrent neural networks; RNN) 의 구조를 이용하여 문장의 다음 단어를 예측하거나 의미에 따라 문장을 분류하거나 번역하는 연구들은 계속되어왔고, 이는 챗봇, 음성인식 스피커, 번역 애플리케이션 등으로 상용화되었다. LSTM 은 RNN에서 gradient vanishing problem 을 해결하고자 고안됐고, NLP 분야에서 유용하게 사용되고 있다. 제안한 알고리듬은 BLSTM과 특정 단어에 집중하여 분류할 수 있는 어텐션 알고리듬을 자연어 문장이 아닌 동영상의 비트스트림에 적용해 동영상의 압축 표준을 예측하는 것이 가능하다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국방송∙미디어공학회 | - |
dc.title | 어텐션 알고리듬 기반 양방향성 LSTM을 이용한 동영상의 압축 표준 예측 | - |
dc.title.alternative | Video Compression Standard Prediction using Attention-based Bidirectional LSTM | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 정제창 | - |
dc.identifier.doi | 10.5909/JBE.2019.24.5.870 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 방송공학회 논문지, v.24, no.5, pp.870 - 878 | - |
dc.relation.isPartOf | 방송공학회 논문지 | - |
dc.citation.title | 방송공학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 24 | - |
dc.citation.number | 5 | - |
dc.citation.startPage | 870 | - |
dc.citation.endPage | 878 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002509432 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Attention algorithm | - |
dc.subject.keywordAuthor | LSTM | - |
dc.subject.keywordAuthor | NLP | - |
dc.subject.keywordAuthor | Codec | - |
dc.identifier.url | http://koreascience.or.kr/article/JAKO201929860938559.page | - |
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