Abstract현재 VCM에서는 객체 탐지 및 추적 등에 뛰어난 머신비전 성능을 보여주면서 낮은 비트율을 달성하기 위해 공간적 리샘플링, 시간적 리샘플링, 관심 영역 기반기술 등 다양한 기술들이 제안되고 있다.그중에서도 관심 영역 기반 기술은 객체 탐지나 추적 등 객체 중심의 머신 작업에서 매우 높은 성능을 보여주고 있으며, 매 회의에서 다양한기술들이 제안되고 있다.VCM 기술중 관심 영역 기반 기술에 대해 주로 논의된 기술들을 살펴보고 성능을 비교분석 하고자 함.VCM 관심 영역 기반 압축 기술 (관심 영역 스태킹 기술) CE1은 143차 회의까지 진행 되었으며, 총 6개의 관심 영역 기반 기술 중 최종적으로 명지대학교와 한국전자통신연구원에서 제안한 관심 영역 스태킹 기술이 채택 부호화 과정에서 프레임..

들어가기 전Volatile은 성능을 포기하고 변경된 값을 정확히 본다 생각하면 된다.CPU에서는 일반적으로 효율적인 처리를 하기 위해 캐시 메모리에 값을 불러오고, CPU는 캐시메모리에 있는 값을 사용한다.다음 문제를 한 번 보자public class VolatileFlagMain { public static void main(String[] args) { MyTask task = new MyTask(); Thread t = new Thread(task, "work"); log("runFlag = " + task.runFlag); t.start(); sleep(1000); log("runFlag를 false로 변경 시도")..

AI 검증 비즈니스 프로젝트 - GOAL백엔드 프로젝트 : 기획자, 웹디자이너,프론트 엔지니어의 기능/비기능 요구사항을 구체화 할 수 있다.팀 프로젝트 : 백엔드개발 팀의 일원으로 팀원과 협업을 통해 통합된 어플리케이션을 개발할 수 있다.AI서비스 : 생성형 인공지능 서비스(API)와 연동하여 어플리케이션에 AI기능을 개발 할 수 있다.API 명세서 https://functional-iron-b15.notion.site/API-1075724d1eee80cc81deee8e321250ca?pvs=4 API 명세서 | NotionMade with Notion, the all-in-one connected workspace with publishing capabilities.functional-iron-b15...