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학술저널
저자정보
문현철 (한국전자기술연구원) 정진우 (한국전자기술연구원) 김성제 (한국전자기술연구원)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송과 미디어 방송과 미디어 제28권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
61 - 80 (20page)

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인공신경망 모델이 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 동시에 모델의 복잡도도 크게 증가하였다. 따라서, 모바일 같은 저전력 디바이스에 인공신경망 모델이 실시간으로 추론/배포되기 위해서는 모델의 가중치 파라미터의 수 혹은 메모리 소모량을 줄이는 경량화 기술이 필수적이다. 이에 MPEG에서는 인공신경망 모델을 다양한 프레임워크에서 상호 운용 가능하고 파라미터를 압축 표현하는 NNC (Compression of Neural Networks) 표준화를 진행 중에 있다. 본고에서는 NNC 표준의 개요와 가중치 파라미터를 압축하는 압축 기술, 그리고 HLS(High-Level Syntax)들을 소개하고자 한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MPEG NNC 개요
Ⅲ. MPEG NNC Coding Tools
Ⅳ. High-Level Syntax
Ⅴ. 결론
참고문헌

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