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ML 기반의 초기 비디오 압축 파라미터 예측 기술 연구
김재일(Jaeil Kim),문정미(Jeong-mee Moon),황태승(Taeseung Hwang),유상민(Sangmin Yoo),박성수(Seongsoo Park) 한국통신학회 2024 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2024 No.1
본 논문은 클라우드 기반 컴퓨팅을 활용한 비디오 콘텐츠 인코딩의 최적화를 위해 머신러닝 기반의 초기 압축 파라미터 예측 알고리즘을 제안한다. SKB 상용 시스템의 대규모 비디오 데이터를 활용하여 다양한 특성을 고려한 학습 데이터를 생성하고, Amazon SageMaker Autopilot를 사용한 ML 알고리즘을 적용한다. 예측 알고리즘 적용을 통해, 인코딩 과정에서 평균 12.85%의 시간 절약과 95.80% 예측 정확도 달성 및 클라우드 환경에서의 비용 절감 및 인코딩 효율성 향상에 기여를 하였다.