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자료유형
학술저널
저자정보
한승진 (단국대학교) 김영섭 (단국대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송과 미디어 방송과 미디어 제28권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
13 - 28 (16page)

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이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. JPEG AI 과제 개요
Ⅲ. 기업들의 JPEG AI 과제 참여 현황 및 제안서
Ⅳ. 활용 사례
Ⅳ. 결론
참고문헌

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