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(A) study on learning-based linear and nonlinear sparsifying transforms for image compression = 영상 압축을 위한 학습 기반 선형 및 비선형 희소 변환에 관한 연구link Park, Woonsung; Kim, Munchurl; et al, 한국과학기술원, 2017 |
DCT-5의 저복잡도 연산 알고리듬 설계 박운성; 김문철; 이범식, 2017년 한국통신학회 춘계 학술 대회, pp.3 - 4, 한국통신학회, 2017-06-09 |
Deep predictive video compression using mode-selective uni- and bi-directional predictions based on multi-frame hypothesis = 심층 신경망 기반 다중 프레임을 이용한 단방향 및 양방향 예측을 이용한 비디오 압축link Park, Woonsung; Kim, Munchurl; et al, 한국과학기술원, 2021 |
DenseNet 기반의 이미지 압축 김문철; 박운성, 하계학술발표대회, pp.272 - 275, 한국방송미디어공학회, 2018-06-19 |
DST-7과 DCT-8의 저복잡도 연산 알고리즘 박운성; 김문철; 이범식, 2017년도 대한전자공학회 하계종합학술대회, pp.691 - 694, 대한전자공학회, 2017-06-30 |
비디오 압축을 위한 Winograd FFT 기반 DCT-5 저복잡도 연산 기법 박운성; 김문철, 동계종합학술발표회, 한국통신학회, 2018-01-18 |
컨볼루션 신경망을 이용한 고효율 비디오 부호화에서의 인-루프 박운성; 김문철, 한국방송·미디어공학회 하계학술대회, 한국방송·미디어공학회, 2016-07-01 |
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