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엔트로피 모델을 활용한 심층 신경망 기반 오디오 압축 모델 최적화
임형섭(Lim, Hyungseob),강홍구(Kang, Hong-Goo),장인선(Jang, Inseon) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
본 논문에서는 심층 신경망 기반 점진적 다계층 오디오 코덱의 비트 전송률 효율 향상을 위한 엔트로피 모델 기반 양자화 방식을 제안한다. 최근 심층 신경망을 이용하여 전통적인 신호 처리 이론 기반의 상용 오디오 코덱들을 대체하기 위한 오디오 압축 및 복원 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 아직은 기존 상용 코덱의 성능에 도달하지 못하고 있으며 특히 종단 간 오디오 압축 모델의 경우, 적은 정보량으로 높은 품질을 얻기 위해서는 부호화기의 양자화 구조를 개선하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존에 제안된 종단 간 오디오 압축 모델 중 하나인 점진적 다계층 오디오 코덱의 벡터 양자화기를 엔트로피 모델 기반 양자화기로 대체하고 전송률-왜곡 트레이드오프 관계를 활용하여 전송률을 다양한 형태로 조절할 수 있음을 보임으로써 엔트로피 모델 기반 양자화기 도입의 타당성을 검증한다.
Selective CO adsorption using sulfur-doped Ni supported by petroleum-based activated carbon
Sunil Kwon,Youngwoo You,Hyungseob Lim,Jinhee Lee,Tae-Sun Chang,Yejin Kim,Hyunjoo Lee,Beom-Sik Kim 한국공업화학회 2020 Journal of Industrial and Engineering Chemistry Vol.83 No.-
Carbon monoxide (CO) is an important platform compound that can be transformed into variousfinechemicals. However, CO manufactured by the conventional methods contains many other gases such ashydrogen, methane, nitrogen and carbon dioxide, and additional separation processes are required toutilize CO as a raw material. The current state-of-the-art techniques for separating CO have problems ofhigh energy consumptions. There are needs for an alternate separation process. In this work, wedeveloped a Ni-based adsorbent supported by petroleum-based activated carbon (PAC, BET > 1300 m2/g). The affinity and capacity for CO were evaluated by CO isotherm and CO temperature-programmeddesorption. The selectivity to CO was evaluated by the breakthrough test of multicomponent gases (10%H2, 10% CO, 1% CH4, and 1% CO2 with He balance). Ni/PAC was doped with sulfur to increase the COadsorption activity, and the sulfur-doped Ni/PAC (Ni/PACS) showed outstanding CO adsorption capacity,which is 9 times higher than that of the sulfur-free Ni/carbon adsorbent (Ni/PAC). The Ni/PACS couldrecover the CO to over 99% purity from the multicomponent gases. The sulfur-doped Ni/carbon adsorbentshowed high affinity, high capacity, and high selectivity for CO separation.