• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권12호
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• pp.1045-1054
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• 2002

System-On-a-Chip(SOC)에 대하여 테스트 데이터 압축 및 저전력 스캔테스팅에 대한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 스캔벡터내의 don't care 입력들을 저전력이 되도록 적절하게 값을 할당하였고 높은 압축율을 갖도록 적응적 인코딩을 적용하였다. 또한 스캔체인에 입력되는 동안 소모되는 scan-in 전력소모를 최소화하도록 스캔벡터의 입력 방향을 결정하였다. ISCAS 89 벤치마크 회로에 대하여 실험한 결과는 평균전력 소모는 약 12% 감소되었고 압축율은 약 60%가 향상됨을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1975-1976
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• 2008

본 연구는 주기성을 가지는 생체신호의 U-Health 단말 기간 실시간 압축 전송 방법에 관한 것이다. 개발된 알고리즘은 5단계의 과정으로 나누어지는데, 첫 번째 단계는 신호의 차분을 구하고, 두 번째 단계로 심전도 신호의 한 주기를 구분하여 저장한다. 세 번째 단계는 차분되어 저장된 데이터의 DCT를 수행하고, 네 번째 단계는 윈도우 필터를 수행한다. 다섯 번째 단계는 최종 압축 단계로서 허프만 압축 알고리즘을 수행한다. 마지막으로는 최종압축이 이루진 데이터를 정해진 프로토콜에 의해 데이터 전송을 수행하는 단계이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.990-991
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• 2013

본 연구에서는 모바일 환경에서 장시간 심전도 계측 시 발생하는 무선 및 배터리의 제한적인 자원의 문제점을 해결하기 위하여 낮은 연산량과 높은 압축률을 가지는 템플릿 매칭 기반의 압축 알고리즘을 구현하였다. 템플릿 매칭 기법을 이용한 심전도 데이터 압축은 심전도의 특징점인 R-peak를 검출하여 템플릿을 생성하고 이후 입력되는 심전도 신호와 유사성을 판단하여 해당되는 템플릿의 정보만 저장하고 전송하는 방법이다. 구현된 알고리즘의 성능평가를 위하여 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database의 10개 레코드에서 각각 10분간 데이터를 추출하여 성능평가를 수행하였으며, 이때, 압축률과 복원율 오차의 평균이 각각 7.94% 와 5.33%의 성능을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1317-1319
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• 2011

최근 이동통신 기술의 발전과 소형화된 무선 기기의 보급으로 위치 기반 서비스(Location-Based Service)의 이용이 보편화되고 있다. 위치 정보를 이용하기 위해서는 이동하고 있는 위치 정보를 일정한 주기마다 저장해야 하는데, 모바일 환경에서는 저장 공간의 제약 때문에 위치 정보를 짧은 주기로 저장한다면 정보의 정확도를 높일 수 있지만, 저장할 수 있는 정보의 양이 적어 장시간동안 위치 기반 서비스를 이용하는 데 불편함이 있을 수 있다. 이러한 이유 때문에 적은 저장 공간을 활용하면서 정보의 정확도를 높일 수 있는 압축 기법이 필요하다. 연속적인 위치 정보, 즉 좌표로 구성된 위치 정보들의 집합인 내비게이션 데이터를 압축하기에 적절한 공정 데이터 알고리즘들이 있는데, 이 알고리즘을 평가 및 비교 분석할 수 있는 성능 평가 도구인 NDCAAT(Navigation Data Compression Algorithm Assessment Tool)를 설계한다. NDCAAT는 GPS 및 네트워크 장비를 통해 위치 정보를 얻고, 이를 여러 압축 알고리즘을 적용하여 압축 알고리즘의 비교, 분석 및 성능평가를 하는 도구이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.35-46
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• 2022

최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 본 논문에서는 압축률 및 압축 시간에 대해 중점적으로 연구되던 기존의 압축 기법에 그래프 마이닝을 적용하여 스트림 그래프 환경을 함께 고려한 그래프 압축 기술을 제안한다. 또한, 최신 패턴을 유지하여 실시간으로 변화하는 스트림 그래프에서 압축 효율 및 처리속도를 향상시킨다. 본 논문에서는 그래프 스트림 처리를 위한 점진적 빈발 패턴 기반 압축 기법을 제안하였다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 압축률과 처리시간을 기존기법과 비교하여 성능평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 데이터의 크기가 커질 때 중복되는 데이터가 많아져 기존 기법보다 빠른 처리속도를 보인다. 따라서, 빠른 처리가 요구되는 스트림 환경에서 제안하는 기법을 활용할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.265-268
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• 1998

일반적으로 음성 합성용 데이터 베이스에서는 고음질을 유지할 수 있는 파형 부호화법을 주로 사용한다. 그것은 파형 부호화법이 발성자의 개성과 메시지 정보를 보존하기 때문에 음질의 명료성이 우수하기 때문이다. 그러나 기존에는 파형 부호화법을 적용해서 음성 파형 자체의 잉여성분만을 제거한 후 합성용 데이터 베이스로 사용하기 때문에 음성 합성용 데이터 베이스의 크기가 커지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 기존의 운율조절법을 통해서 음성 합성용 데이터 베이스를 압축하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 고음질을 갖는 음성 합성용 데이터 베이스를 가질 수 있었고 데이터 베이스의 크기도 줄일 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.460-469
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• 2015

본 연구는 IoT 기술을 이용한 의료기기에서 송수신되는 대량의 이진데이터의 디지털 변조 과정시 독특한 압축 알고리즘을 적용하여 보다 빠른 시간내에 데이터를 송수신하기 위한 연구이다. 이를 위해 이진데이터 스트리밍을 간단한 규칙에 따라 바이너리 클러스터라는 단위로 구분한 뒤, 각 바이너리 클러스터에 대해 1차 압축바이너리 클러스터를 생성하고 유형별로 추가적인 압축 연산을 통해 1 내지 2비트를 압축한 2차 압축 바이너리 클러스터를 생성한 뒤, 각각의 2차 압축 바이너리 클러스터를 맨체스터 라인코딩 방식으로 전송하였다. 특히 본 연구에서는 각각의 2차 압축바이너리 클러스터들의 구분을 위한 정보로서 휴지 전위를 2차 압축 바이너리 클러스터를 코딩한 맨체스터 코드 사이에 삽입 전송하는 방법을 제안하였다. 이를 통해, 2비트 압축된 바이너리 클러스터의 경우 휴지 전위를 위한 1 전송 단위 시간의 소요를 고려하더라도 추가적으로 1 전송 단위 시간의 시간적 이득을 얻게 됨으로써 전송 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대되었다. 휴지 전위는 1개 전송 단위로서만 독립적으로 각각 분리된 압축바이너리 클러스터들의 연결에 사용하므로, 2개 전송단위 시간 이상의 연속된 휴지 전위는 존재하지 않게 되고, 맨체스터 코딩의 기본 규칙을 준수하므로 직류 성분도 존재하지 않게 된다. 특히 이미 정보이론 알고리즘을 이용한 압축된 이진 데이터에 대해서도 본 연구에서 제안한 압축전송 과정을 이용할 경우 전송 속도를 추가적으로 약 12.6% 향상 시킬 수 있음이 예측되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.81-99
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• 2020

기종점 데이터는 수요 분석 및 서비스 설계를 위해서 대중교통, 도로운영 등 다양한 분야에서 저장 및 활용되고 있다. 최근 빅데이터의 활용성이 증대되면서 기종점 데이터의 분석 및 활용에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. 기존의 일반적인 교통 정보 데이터가 수집장비 수(n)에 비례하여 데이터양이 증가(α·n)하는 것과는 다르게, 기종점 데이터는 수집지점 수(n)의 증가에 따라 수집 데이터의 양이 기하급수적으로 증가(α·n²)하는 경향이 있다. 이로 인하여 기종점 데이터를 원시 데이터의 형태로 장기간 저장하고 빅데이터 분석에 활용하는 것은 대용량의 저장 공간이 필요하다는 것을 고려할 때 실용적 대안으로 여겨지지 않고 있다. 이와 함께 기종점 데이터는 0~10 사이의 작은 수요 부분에 패턴화된 형태와 무작위 적인 형태의 데이터가 섞여있어 작은 수요가 그룹화되어 발생하는 주요 패턴을 추출하기에 어려움이 있다. 이러한 기종점 데이터의 저장용량의 한계와 패턴화 분석의 한계를 극복하고자 본 연구에서는 주성분 분석을 활용한 대중교통 기종점 데이터의 압축 및 분석 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 서울시와 세종시의 대중교통 이용 데이터를 활용하여 모빌리티 데이터를 분석하고, 모빌리티 기종점 데이터에 포함된 무작위 성향이 높은 데이터를 제거하기 위해 주성분분석 기반의 데이터 압축 및 복원에 관한 연구를 수행하였다. 주성분분석으로 분해된 기종점 데이터와 원데이터를 비교하여 주요한 수요 패턴을 찾고 이를 통해 압축률과 복원율을 높일 수 있는 주성분 범위를 제안하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 서울시 기준 1~80, 세종시 기준 1~60까지의 주성분을 사용할 경우 주요 이동 데이터의 손실 없이 기종점 데이터에 포함되어있는 노이즈를 제거하고 데이터를 압축 및 복원이 가능하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.421-429
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• 2018

IoT device 측정 데이터 또는 거래 데이터는 관측 정보가 실시간으로 전송되고 이를 처리하는 과정에서 많은 트래픽이 발생한다. 이를 실시간 무 손실 압축 기법인 universal code를 이용하면 효과적으로 압축 또는 전송할 수 있다. 본 논문은 측정 수치의 최대 범위를 예측하기 어렵고, 매우 짧은 시간 마다 비교적 일정한 범위 내에서 데이터가 발생하는 주식 거래량 데이터의 압축 전송을 위해, 본 연구진의 새롭게 개발한 유니버설 코드 BL-beta를 이용하여 압축 전송에 적용해보니, 고정 길이 비트 전송에 비해 최소 49.5%이상의 높은 압축 효율을 보였으며, 기존 유니버설 코드인 Exponential Golomb 코드 보다 16.6% 더 우수한 압축 전송 성능을 나타내었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.201-208
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• 2016

실시간으로 여러 시계열 데이터를 수집, 저장하는 데는 많은 저장 공간을 요구하게 된다. 이러한 공간 문제를 해결하는 방안으로, 이산 코사인 변환 압축에서 가변 샘플 크기를 사용하는 방안을 제안하였다. 시계열 데이터 셋은 값의 변화가 작을수록, 그리고 변화의 빈도가 낮을수록 압축률이 높아지는 특성을 가지고 있으며 이러한 특성을 잘 반영할 수 있는 척도로 변동 계수와 인접 요소 간 변동성 계수를 사용하여 가변 샘플 크기를 결정하는 데 사용하였다. 여러 실제 데이터 셋을 대상으로 시험한 결과, 두 방식 모두 양호한 압축률을 보이고 있다. 그러나 인접 요소간 변동성 계수 기반 압축 방식이 변동 계수 기반 방식 보다 샘플 크기 결정 방식이 훨씬 간단할 뿐만 아니라 보다 나은 압축률을 보임을 확인하였다.